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「RAGを紹介しますデータソースから自然言語を使用してRAGパイプラインを作成するStreamlitアプリ」

GPTはNLPタスクにおいて人工知能の分野で際立っています。ただし、GPTを使用して構築および展開されるパイプラインは長く複雑なものになることがあります。ここでRAGの役割が見られます。 RAGはStreamlitによって開発されたアプリで、GPTパイプラインの作成と展開のプロセスを簡素化します。使いやすいインターフェースを提供し、ユーザーは自分のジョブと望ましいRAGシステムのパラメーターを指定できます。その後、必要なコードを生成したRAGによってパイプラインが自動的に展開されます。最良の部分は、RAGには完全に新しいバージョンであるRAGs v2が存在することです。RAGs v2は最初のリリースから大幅にアップグレードされ、より使いやすく柔軟なChatGPTの構築とカスタマイズの体験を提供しています。ユーザーは簡単に複数のRAGパイプラインを作成、保存、管理でき、各パイプラインは異なるデータセットやシステムプロンプトでカスタマイズできます。さらに、未使用のパイプラインを削除するオプションもあり、全体的な利便性が向上しています。リンティングとCIツールの統合により開発品質が向上しました。RAGs v2は、構築とそれぞれのRAGパイプライン内で利用するためのさまざまな大規模言語モデル（LLM）をサポートしています。さらに、ファイルやウェブページを読み込む機能も備えており、機能がさらに拡張されています。詳細な説明動画がありますので、この高度なツールの簡単な設定と使用方法をご覧いただけます。以下はアプリの3つの主要なセクションです：ホームページで「ビルダーエージェント」にRAGパイプラインの作成を指示します。ここでは、「ビルダーエージェント」によって作成されたRAG設定が記載されています。この領域では、生成された設定を自由に更新または変更できるユーザーインターフェースが提供されています。 RAGエージェントは通常のチャットボットインターフェースを使用して生成されます。データに基づいて質問することができます。 RAGsの使い方 RAGsの簡単な使い方は以下の通りです： RAGsを実行する：RAGsを実行するには、次のコマンドを実行します： pip install rags RAGsをインストールした後、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを構築できます： rags create-pipeline Streamlitアプリが起動し、ジョブと望ましいRAGシステムの仕様を選択できます。作成が完了したら、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを展開できます： rags deploy このコマンドでRAGパイプラインをウェブサーバーで起動できます。RAGパイプラインが起動している間は、以下のコマンドを使用してクエリを実行できます：…

「誰がどの役職を担当しますか？AIの視点から見た職業の役割」

2020年12月、私はオックスフォード大学のグループとともに、生成言語モデルにおける偏見を調査する論文の執筆を開始しました私たちは職業や...

「新しく進化したAmazon SageMaker Studioを体験してください」

2019年に開始されたAmazon SageMaker Studioは、データの準備、構築と実験、トレーニング、ホスティング、モニタリングまで、すべてのエンドツーエンドの機械学習（ML）ワークフローを一か所で提供しますデータサイエンスの生産性を向上させるためのイノベーションを続ける当社は、改良されたSageMaker Studioのエクスペリエンスを発表することができて大変嬉しく思いますこれにより、ユーザーは管理された統合開発環境（IDE）を選択することができます...

ChatGPTが１歳になりました：バイラルなモバイルアプリと数百万ドルの収益！

2023年は盛りだくさんの一年でした。ChatGPTが1年を迎え、我々の日常生活における人工知能の境界を再定義してきました。ChatGPTは単に成長しただけでなく、進化し、適応し、会話型AIの領域で新たな基準を築きました。立ち上げからわずか1年で、ChatGPTのモバイルアプリケーションは素晴らしい成功を収め、1100万以上のインストールと約3,000万ドルの収益を生み出しました。この記事では、ChatGPTのモバイルアプリケーションの成長、影響、将来の展望について探っていきます。謙虚なスタート ChatGPTの旅は、アクセス可能でインタラクティブなAIを実現するという有望なプロジェクトとして始まりました。最初のリリースは好奇心と慎重な楽観に迎えられました。AIコミュニティはすぐにその潜在能力に気付き、ChatGPTが見出しを飾るようになるまで時間はかかりませんでした。文脈を理解し、人間らしい応答を生成する能力は、その一部に過ぎませんでした。進化とアップデート 1年を通じて、ChatGPTは何度ものアップデートを経て、パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスが向上しました。開発者はフィードバックを受け入れ、バグを修正し、ChatGPTをよりスマートで速く、信頼性の高いものにするための新機能を導入しました。ChatGPTは対話を通じて学び、応答のニュアンスを増し、複雑なクエリの処理能力を向上させました。成功の収益化：3,000万ドルの収益 ChatGPTのモバイルアプリは大きなユーザーベースと共に、相当な収益をもたらしました。初年度に約3,000万ドルの収益を上げ、利益を出すベンチャーと証明しました。この財務的な成功はアプリの人気を示すだけでなく、さらなる成長と拡大の可能性を明らかにしています。情報検索の変革 ChatGPTのモバイルアプリケーションの登場により、人々が情報を探す方法が変わりました。ユーザーはチャットボットとの自然言語の対話を行うことができ、対話がよりシームレスで使いやすくなりました。質問に答えたり、推薦をしたり、個別の支援を提供したりすることで、ChatGPTはさまざまな領域のユーザーにとって信頼できるコンパニオンとなりました。 ChatGPTアプリの台頭 ChatGPTのモバイルアプリケーションは、ローンチ以来、前例のない人気の上昇を経験しました。1億1000万以上のインストールを達成し、世界中の何百万人ものユーザーにとって頼りになるチャットボットとなりました。アプリの直感的なインターフェースと正確かつ役に立つ応答能力が、その普及に貢献しています。他の記事も読んでみる: AppleとGoogleがChatGPTを年間最優秀アプリと見逃す社会と産業への影響 ChatGPTの影響は個人利用を超えて広がりました。それは顧客サービスからコンテンツ作成まで、さまざまな産業に影響を与え始めました。企業は会話を自動化し、創造的なコンテンツを生成する能力を活用し、ChatGPTを業務に統合し始めました。それは社会的な影響も受けました。ChatGPTは仕事の未来、AIの倫理、人間と機械の相互作用のバランスについての議論を引き起こしました。モバイルアプリはまだ大きな成功を収めることが期待されています。開発者は常にチャットボットの能力を向上させるために取り組んでおり、将来的にはさらにシームレスかつパーソナライズされたエクスペリエンスをユーザーに提供することができます。私たちの意見 ChatGPTの1周年を祝うにあたり、このAIチャットボットが単なる技術的な驚異以上であることは明らかです。わずか1年でのChatGPTの驚異的な成長は、AIの力とそれが技術とのやり取り方法を革新する能力の証です。1億1000万以上のインストールと約3,000万ドルの収益により、OpenAIはチャットボット市場のリーダーとして確固たる地位を築きました。それは私たちに技術との関係を見直すよう促し、無限の可能性の世界を開きました。小説的な実験から変革の力へのChatGPTの旅は、非常に素晴らしいものでした。まだまだイノベーションと対話を引っ張っていくChatGPTに、さらなる多くの年を祝杯をあげましょう。

「品質と責任について大規模な言語モデルを評価する」

生成AIに関連するリスクは広く公表されています有毒性、偏見、逸出した個人情報、幻覚は組織の評判に悪影響を与え、顧客の信頼を損ないます研究によると、バイアスや有毒性のリスクは、事前訓練された基盤モデル（FM）から特定のタスクに向けた生成AIサービスに移行するだけでなく、FMを特定のタスクに調整することによっても発生します

「コールオブデューティ」がGeForce NOWに登場

ゲームの始まりに – このGFNの木曜日は、高い期待を胸に待ち望まれたCall of Duty: Modern Warfare IIIがクラウド上に登場します。これは、NVIDIAとMicrosoftの提携の一環として、初めてActivisionのタイトルがGeForce NOWに登場するものです。さらに、Call of Duty: Modern Warfare IIとCall of Duty: Warzoneも加わります – これらの3つのタイトルは、GeForce NOW上のCall of Dutyのロゴを通じて1つの中央場所からプレイすることができます。そして、素晴らしい季節がやってきました…

「サティスファイラボのCEO兼共同創設者、ドニー・ホワイト- インタビューシリーズ」

2016年に設立されたSatisfi Labsは、会話型AI企業のリーディングカンパニーです早期の成功は、ニューヨーク・メッツ、メイシーズ、全米オープンとの協力により、ウェブサイトでは得られなかった情報への簡単なアクセスを可能にしましたドニーはブルームバーグで15年間働いた後、スタートアップの世界に足を踏み入れ、コーネル大学でMBAを取得しました[...]

一緒にAIを学ぶ- Towards AIコミュニティニュースレター＃3

おはようございます、AI愛好家のみなさん！今週のポッドキャストエピソードをシェアできることをとても嬉しく思います今回は、AIの分野で有名なキーパーソンであるKen Jeeさんとの対談ですKenさんのデータサイエンスへの道のりは非常にインスピレーションに満ちています...

「マルチモーダル人工知能とは？その応用と使用例」という文章です

技術革新によって定義され、技術進歩に支配される現代において、人工知能（AI）の領域は我々の生活を変革し、産業を再構築する原動力として成功裡に浮上しています。AIは、人間の脳の能力を模倣することにより、コンピュータに人間と同様に思考し学習する能力を与えます。人工知能、機械学習、ディープラーニングの最近の進歩は、企業の運営、医学診断の精度の向上、自動運転車やバーチャルアシスタントの開発への道を開くなど、複数の分野の改善を支援しています。マルチモーダルAIとは何ですか？マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声、ビデオなど、複数のソースからのデータを組み合わせるAIのモデルです。これにより、主にテキスト入力に頼る従来のAIモデルとは異なり、より包括的かつ詳細な世界知識を生み出すことができます。マルチモーダルAIの主な目標は、複数の感覚を同時に使用して情報を理解し解釈する、人間の理解力を模倣することです。異なるモダリティの収束により、より正確な予測と判断が可能となります。 GPT-4のリリース最近、大型言語モデル（LLM）は注目と人気を集めています。OpenAIによる最新バージョンのLLMであるGPT 4の開発により、この進歩はモデルのマルチモーダル性の進展に道を開きました。以前のバージョンであるGPT 3.5と異なり、GPT-4はテキスト入力だけでなく、画像の形式での入力も受け付けることができます。マルチモーダル性により、GPT-4は人間と同様の方法で様々なタイプのデータを理解し処理することが可能です。GPT-4は、OpenAIが深層学習のスケーリングを目指す取り組みの重要なマイルストーンと位置付け、さまざまな専門的な基準において人間レベルのパフォーマンスを達成すると述べています。マルチモーダルAIの能力画像認識 – マルチモーダルAIは、写真や動画などの視覚データの分析と解釈によって、オブジェクト、人物、活動を正確に識別することができます。画像と動画の分析に依存するテクノロジーは、視覚情報の分析能力の向上によって大幅に発展しました。人物識別機能を備えたセキュリティシステムの改善や、自動運転車が環境を認識し反応する能力など、その例は多岐にわたります。テキスト分析 – 自然言語処理、自然言語理解、自然言語生成を通じて、マルチモーダルAIは単純な認識を超えた印刷テキストの理解が可能です。これには、感情分析、言語間の翻訳、テキストデータからの結論の導出などが含まれます。言語の壁を乗り越えることが必要なさまざまなアプリケーションにおいて、書かれた言語を読み取り理解する能力が重要です。音声認識 – マルチモーダルAIは、音声認識の分野で重要な役割を果たします。音声記録と理解における高い実力により、マルチモーダルAIは単語認識に加えて、文脈や意図などの人間の発話の微妙なニュアンスを理解することができます。音声指示を使用して、機械とシームレスにコミュニケーションすることができます。統合能力 – マルチモーダルAIは、テキスト、ビジュアル、音声など、さまざまなモダリティの入力を組み合わせて、特定のシナリオのより包括的な理解を生み出すことができます。視覚的および聴覚的な信号の両方を使用して、個人の感情を認識し、より正確かつ微妙な結果を提供することができます。多様なソースからのデータの統合により、AIの文脈認識が向上し、困難な現実世界の状況に対処できるようになります。マルチモーダルAIの実用例顧客サービス：オンラインストアでのマルチモーダルなチャットボットの使用により、顧客サービスの向上に寄与することができます。画像理解や音声応答の機能を備えたチャットボットは、通常のテキストベースの対話に加えて、よりダイナミックで使いやすいサポート体験を提供することができます。マルチモーダルAIは、顧客クレームの処理の効率化に加えて、より効果的なサポート体験を提供することにも役立ちます。ソーシャルメディア分析：テキスト、写真、動画が頻繁に組み合わされるソーシャルメディア上の情報の分析には、マルチモーダルAIが不可欠です。企業は、さまざまなソーシャルメディアチャンネルでの顧客の商品やサービスに対する評価について、マルチモーダルAIを使用してより詳細に学ぶことができます。書かれた感情と視覚的コンテンツの両方を徹底的に理解することで、ビジネスは迅速に顧客のフィードバックに対応し、パターンを見つけ、戦略を修正することができます。この積極的なソーシャルメディアリサーチのアプローチは、消費者の満足度とブランドの認知度を向上させ、ビジネスモデルをより適応性と柔軟性を持たせます。トレーニングと開発…

「GPT-4V（ビジョン）のコンセプトを理解する：新しい人工知能のトレンド」

OpenAIはAIの最新の進歩において、GPTやDALLEといった非常に優れたモデルを有しています。GPT-3のリリースは、テキストの要約、文の補完などの言語処理能力を持つ画期的なモデルでした。その後継モデルであるGPT-4のリリースは、AIシステムとの対話方法において重要な変化をもたらし、テキストと画像の両方を処理する多モーダル機能を提供しています。さらにその機能を拡張するために、OpenAIは最近、GPT-4V(ision)をリリースしました。これにより、ユーザーはGPT-4モデルを使用して画像入力を分析することができます。近年、異なるデータ形式を処理できる多モーダルLLMの開発が増えています。GPT-4は、多くのベンチマークで人間レベルの基準を示しているモデルの一つです。GPT-4V(ision)は、GPT-4の既存の機能の上に構築されており、テキストとの相互作用機能に加え、ビジュアル分析機能も提供しています。モデルはGPT-Plusに加入することでアクセスすることができますが、APIを介したアクセスについてはウェイトリストに参加する必要があります。 GPT-4V(ision)の主な特徴モデルの主な能力には、以下があります：ユーザーからスクリーンショット、写真、ドキュメントなどのビジュアル入力を受け付け、さまざまなタスクを実行することができます。オブジェクト検出を行い、画像内に存在する異なるオブジェクトに関する情報を提供することができます。さらに、グラフやチャートなどの形式で表されるデータを分析することが可能です。また、画像内の手書きテキストを読み取り、理解することができます。 GPT-4V(ision)の応用 GPT-4V(ision)の興味深い応用の一つは、データ解釈です。モデルはデータ可視化を分析し、それに基づいて重要な洞察を提供することができます。これにより、データの専門家の能力が向上します。このモデルは、ウェブサイトのデザインに基づいてコードを書くことも可能です。これにより、ウェブ開発のプロセスを大幅に加速することができます。 ChatGPTは、ライターズブロックを克服し、素早くコンテンツを生成するためにコンテンツクリエーターに広く使用されてきました。ただし、GPT-4V(ision)の登場により、それは完全に異なるレベルにまで進化しました。たとえば、まずDALLE 3からイメージを生成するためのプロンプトを作成し、それを使用してブログを書くことができます。このモデルは、駐車状況の分析、画像内のテキストの解読、オブジェクトの検出（およびオブジェクト数のカウントやシーンの理解などのタスク）、などにも役立ちます。モデルの応用は上記で挙げたポイントに限定されず、ほとんどの領域に適用することができます。 GPT-4V(ision)の制限事項モデルは非常に優れていますが、画像の入力に基づいて間違った情報を提供することがあるため、注意が必要です。そのため、完全に頼るのではなく、データ解釈を行う際には人間が結果を検証する必要があります。また、複雑な推論はGPT-4にとって難しい領域であり、例えば数独の問題などが該当します。プライバシーとバイアスは、このモデルの使用に関連するもう一つの重要な問題です。ユーザーによって提供されたデータは、モデルの再トレーニングに使用される可能性があります。GPT-4も、前身のモデルと同様に、社会的なバイアスや視点を再強化しています。そのため、制限事項を考慮して、GPT-4V(ision)は科学的な画像や医療アドバイスの提供などの高リスクなタスクには使用されないほうが良いでしょう。結論 GPT-4V(ision)は、AIの能力において新たな基準を設けた強力な多モーダルLLMです。テキストと画像の両方を処理する能力により、AIを活用したアプリケーションの新たな可能性が開かれています。それにはまだ制限があるものの、OpenAIはこのモデルを安全に使用できるよう取り組んでおり、完全に依存することではなく、分析を補完するために使用することができます。記事「GPT-4V(ision)の概念を理解する：新しい人工知能のトレンド」はMarkTechPostで最初に掲載されました。

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