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「OpenAIのDevDay 2023がAIの発展とカスタマイズの新時代を公開」

OpenAIのDevDay 2023イベントで、人工知能の未来が魅力的な展開を見せるという画期的な発表シリーズが行われました。OpenAIは、AIのアクセシビリティとパワーを向上させる開発者向け製品や新しいモデルを紹介しています。新しい機能に加えて、「GPTs」と呼ばれるChatGPTをカスタマイズする新しい方法もあります。これらの「GPTs」は、ユーザーが特定の目的に合わせてChatGPTのバージョンを作成できるようにします。それだけでなく、他のユーザーと共有することもできます。これらの革新的な進展のハイライトを見ていきましょう。 GPTの作成 – コーディング不要 GPTの最も注目すべき側面の1つは、誰でも簡単に自分自身のGPTを作成できるということです。何よりも重要なのは、コーディングの専門知識は必要ありません。企業内での個人使用や他の人と共有するために、プロセスはシンプルです。たとえば、会話を始め、指示を提供し、ウェブ検索やデータ分析などの機能を指定することができます。こちらで自分自身で試すこともできます。OpenAIは、ChatGPT PlusおよびEnterpriseユーザー向けに、OpenAI DevDay 2023で共有されたExample GPTをすでに利用できるようにしています。コミュニティ主導のGPT OpenAIは、最も素晴らしいGPTがコミュニティから生まれると考えています。コーチや便利なツールを作成する情熱を持つ人々が、GPTエコシステムに貢献することができます。今月後半にも開始予定のGPTストアは、確認済みのビルダーが自分の作品を紹介するハブとなります。GPTは検索可能になり、リーダーボードも存在します。OpenAIは、生産性、教育、純粋なエンターテイメントなどのカテゴリで最も役立つGPTを紹介する予定です。さらに、ユーザーは自分のGPTを利用する人数に応じて報酬を受け取る機会があります。詳細はこちらをご覧ください：ChatGPTのトレーニング方法は？ GPT-4 Turbo：AIの可能性を広げる OpenAIは、次世代のAIモデルであるGPT-4 Turboの時代を迎えています。128Kのコンテキストウィンドウを備え、このモデルは単一のプロンプトで300ページ以上のテキストを処理できます。特筆すべきは、2023年4月までの世界の出来事に精通していることであり、前任者であるGPT-4と比べて性能が向上し、低コストで提供されることです。開発者は既にAPIを介してGPT-4 Turboのプレビューバージョンにアクセスできますし、安定した製品版のモデルも近い将来にリリースされる予定です。関数呼び出しの更新：スマートで効率的な操作関数呼び出しは、1つのメッセージで複数の関数を呼び出すことができるため、1つのインタラクションで複雑な操作が可能になります。さらに、GPT-4 Turboは、正確な命令の追跡と適切な関数パラメータの返却において、理解力と精度が向上しています。命令の追跡とJSONモードの改善 GPT-4 Turboは、正確な命令の追跡が必要なタスクに優れ、JSON形式での応答を提供できます。新しいJSONモードでは、応答が有効なJSONであることが保証され、他のシステムとの接続が簡素化されます。開発者は、『response_format』APIパラメータを使用して構文的に正しいJSONオブジェクトを生成することに対して細かい制御が可能です。…

「条件付き生成敵対的ネットワークとは何ですか？」

CGAN（Conditional Generative Adversarial Networks）は、特定のパラメータやラベルをGANに組み込むことで、データ作成プロセスを誘導します

「AWS 研究者がジェミニを紹介：大規模な深層学習トレーニングにおける画期的な高速障害回復」

ライス大学とAmazon Web Servicesの研究者チームが、GEMINIと呼ばれる分散トレーニングシステムを開発しました。このシステムは、大規模な機械学習モデルのトレーニングにおける障害復旧を改善することを目指しています。このシステムは、チェックポイントにCPUメモリを使用することにより、高い可用性を確保し、トレーニングの妨げを最小限に抑えるという課題に取り組んでいます。GEMINIは既存の解決策に比べて大幅な改善を示しており、大規模なディープラーニングモデルのトレーニングにおける有望な進歩となっています。 GEMINIは、大規模モデルのトレーニングにおける障害復旧プロセスの改善を目指して分散トレーニングシステムを導入しました。以前の解決策は、帯域幅とストレージの制約によりチェックポイントの頻度とモデルの精度に影響を与えていました。しかし、PyTorchやTensorFlowなどのディープラーニングフレームワークが提供するチェックポイントインターフェースを使用しても、それらの制約が存在しました。GEMINIのアプローチは、チェックポイントの配置とトラフィックスケジュールを最適化することで、この分野での貴重な進歩となっています。特に大規模なディープラーニングモデルのトレーニングは、その複雑さと時間の消費のために改善が必要であると認識されています。大規模モデルのトレーニングにおける障害復旧の現行の解決策は、リモートストレージの帯域幅の制約により、著しい障害復旧コストが発生します。GEMINIは、迅速な障害復旧を可能にする革新的なCPUメモリテクニックを導入しています。GEMINIの最適なチェックポイントの配置戦略とトラフィックスケジューリングアルゴリズムにより、既存の解決策よりも著しく速い障害復旧が実現されています。GEMINIは、ディープラーニングの研究領域において注目すべき貢献をしています。 GEMINIはDeep-Speed上に構築されており、分散トレーニングのためのZeRO-3設定が使用されます。GPUモデルの状態管理にはAmazon EC2 Auto Scaling Groupsが使用されています。チェックポイントはCPUメモリとリモートストレージに保存され、3時間ごとにチェックポイントが行われます。GEMINIは、ほぼ最適なチェックポイント配置戦略を採用し、干渉を減らすトラフィックスケジューリングアルゴリズムを使用しています。評価はNVIDIA GPU上で行われますが、AWS Trainiumなどの他のアクセラレータにも適用されます。 GEMINIは既存の解決策を13倍以上も上回る障害復旧の改善を実現しています。評価結果は、トレーニングスループットに影響を与えることなく、時間の浪費を減らす効果を証明しています。GEMINIの拡張性は、さまざまな障害頻度やトレーニングスケールにわたって示されており、大規模な分散トレーニングの可能性を示しています。GEMINIのトラフィック交錯アルゴリズムは、トレーニングスループットに肯定的な影響を与え、システムの効率をさらに向上させています。大規模なモデルのトレーニングにおける障害復旧の既存の解決策は、リモートストレージの帯域幅の制約により、高いチェックポイントの頻度を設定することができず、著しい時間の浪費が生じています。この研究は、静的かつ同期的なトレーニングと固定の計算リソースに焦点を当てており、弾力的かつ非同期的なトレーニングメソッドを考慮していません。また、障害復旧以外の目的でチェックポイント履歴を保存するためのCPUメモリサイズの問題は、現在の研究では取り上げられていません。 GEMINIは、高速かつ信頼性のある障害復旧を提供する効率的でスケーラブルな分散トレーニングシステムです。CPUメモリへのチェックポイント保存と先進的な配置戦略により、高いチェックポイントの頻度を実現しています。これにより、トレーニングスループットに影響を与えることなく時間の浪費を減らすことができ、GPUクラスタ上の大規模な分散トレーニングに優れた解決策となっています。

「トップ50以上のジオスペーシャルPythonライブラリ」

導入地理情報解析は、都市計画や環境科学から物流や災害管理まで、さまざまな分野で重要な要素です。データへのアクセスや操作、高度な機械学習技術、地理情報システム（GIS）ソフトウェアとのシームレスな統合など、Pythonは地理情報解析およびデータサイエンティストにとって必須の言語です。本記事では、Pythonが地理情報解析をどのように変革し、この重要な分野を効率化・強化するための豊富なライブラリについて分かりやすく概説します。 Pythonの地理情報解析における役割 Pythonは、その多様性、豊富なエコシステムのライブラリ、使いやすさのために地理情報解析で重要な役割を果たしています。以下に、Pythonの地理情報解析での重要な側面をいくつか紹介します。データへのアクセスと操作：Pythonは、GDAL、Fiona、Rasterioなどのライブラリを提供しており、シェープファイル、GeoTIFFなどさまざまな形式の地理情報データの読み書きや操作が可能です。これらのライブラリを使用することで、ユーザーは簡単に地理情報データにアクセスし、操作することができます。データの可視化：Matplotlib、Seaborn、PlotlyなどのPythonライブラリは、インタラクティブで情報豊かな地理情報の可視化に広く使用されています。これらのツールを使用すると、地理データを効果的に表現するためのマップ、チャート、グラフを作成することができます。地理情報解析ライブラリ：Pythonには、GeoPandas、Shapely、Pyprojなどの特化した地理情報解析ライブラリがあり、ジオメトリオブジェクトの操作、空間関係、座標変換などを容易に行うことができます。これらのライブラリを使用すると、複雑な空間分析を簡素化することができます。ウェブマッピング：FoliumやBokehなどのPythonライブラリを使用すると、開発者はインタラクティブなウェブマップやアプリケーションを作成することができます。これらのツールはLeafletやOpenLayersなどのウェブマッピングサービスと統合することができ、地理情報データのオンラインでの可視化や共有が容易になります。機械学習とAI：scikit-learnやTensorFlowなどのPythonの幅広い機械学習ライブラリを活用することで、地理情報解析者はリモートセンシングデータ、土地利用分類などに機械学習技術を適用することができます。これは、予測モデリングやパターン認識に役立ちます。地理情報データサイエンス：Pythonは、地理情報データを扱うデータサイエンティストにとってのお気に入りの言語です。データの前処理、特徴エンジニアリング、モデル構築をサポートしており、現実世界の地理情報問題の解決に理想的な選択肢です。 GISソフトウェアとの統合：Pythonは、ArcGIS、QGIS、GRASS GISなどの人気のあるGISソフトウェアとシームレスに統合することができます。これにより、ツールの機能を拡張したり、繰り返しのタスクを自動化したり、ワークフローをカスタマイズしたりすることができます。関連記事：地理情報データ解析の初心者ガイド 50以上の地理情報Pythonライブラリ Arcpy Arcpyは、人気の地理情報ソフトウェアであるArcGISのタスクを自動化およびカスタマイズするためにEsriによって開発されたPythonライブラリです。ArcGISの機能へのアクセスを提供し、スクリプト化および機能の拡張を可能にします。Arcpyはジオプロセシング、マップの自動化、空間解析についてのツールを提供しています。ユーザーは地理情報データの作成と管理、空間クエリの実行、複雑なGISワークフローの自動化などを行うことができます。ArcGISユーザーやGIS専門家にとって貴重なリソースです。 Basemap Basemapは、静止、インタラクティブ、アニメーションの地図を作成するためのPythonライブラリですが、現在はCartopyに取って代わられており、非推奨となっています。Basemapは、さまざまな地図投影法で地理情報データの可視化を可能にしました。Basemapを使用すると、さまざまな地図投影法にデータをプロットしたり、地理的な特徴を追加したり、地図のレイアウトをカスタマイズしたりすることができます。現在はメンテナンスされていませんが、かつては地理情報の可視化に広く使用されているツールでした。 Cartopy Cartopyは、地理情報データの可視化に使用されるPythonライブラリです。Basemapに代わるより現代的で現在もメンテナンスが行われている選択肢であり、さまざまな地図投影法やカスタマイズオプションを提供しています。Cartopyは、地理情報データの可視化、複数の地図データソースとの統合をサポートしています。科学や環境データの可視化に使用され、さまざまなアプリケーションに適しています。 EarthPy EarthPyは、環境科学の文脈での地球空間データ解析のために設計されたPythonパッケージです。主に衛星画像や航空画像の取り扱いに焦点を当てています。EarthPyは、地球空間データの処理、分析、および可視化のためのツールを提供します。土地被覆分析、時系列データ、およびラスターデータの操作に役立ちます。 Fiona-GO…

「GeForce NOW-vemberは50以上の新しいゲームをクラウドでストリーミングする」

感謝の気持ちを持ってより多くの時間をゲーミングに費やしましょう。GeForce NOWは、会員に今週クラウド上で15の新たなサポートされたゲームを提供します。これは始まりに過ぎません – 11月には合計で54のタイトルが登場します。会員は、Virtex StadiumがGeForce NOWライブラリに加わり、『League of Legends』の世界選手権観戦パーティーに参加することもできます。いまだかつてないeスポーツの体験「League of Legends」のeスポーツを、いままでにない形で観戦しよう。今年のLeague of Legendsワールドチャンピオンシップ決勝は、オンライン仮想スタジアムのVirtex Stadiumで開催されます。これはNVIDIAのクラウドゲームインフラストラクチャーで現在ストリーミングされています。 Virtex Stadiumでは、eスポーツファンは世界中の友達と交流し、アバターを作成・カスタマイズし、自宅の快適さからライブ競技を一緒に観戦することができます。 11月2日（木）から、数千人とともにVirtex StadiumでLeague of Legends Worlds…

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