Search Results 同期

AIにおけるブロックチェーンの包括的なレビュー

AIとブロックチェーンは、近年最も画期的な技術革新として浮上しています人工知能（AI）：機械やコンピュータが人間の思考や意思決定プロセスを模倣することを可能にしますブロックチェーン：分散型で変更不可能な台帳で、データや情報を分散化された信頼性の高い方法で安全に保存します最近、科学者たちは潜在的な探求に没頭しています[…]

LLMOps：ハミルトンとのプロダクションプロンプトエンジニアリングパターン

「大規模言語モデル（LLM）に送信する内容は非常に重要ですわずかな変化や変更でも、出力に大きな影響を与えることがありますので、製品が進化するにつれて、プロンプトも進化させる必要があります...」

Stability AIが初の日本語ビジョン言語モデルをリリース

単一かつ包括的なモデルを作成し、さまざまなユーザー定義のタスクを処理できるようにすることは、人工知能（AI）研究の分野で長い間関心を持たれてきました。これは特に「指示チューニング」という自然言語処理（NLP）において顕著であり、広範な自然言語の指示を通じて、大規模な言語モデル（LLM）を改善することにより、モデルが任意の指示を適切に実行できるようになる方法です。その一例が「ビジョン・ランゲージ・モデル」の使用です。「ビジョン・ランゲージ・モデル」（VLM）は、テキストと画像を入力として理解することに長けた人工知能の一種です。これらは、画像のキャプション作成、ビジュアルな質問応答、ビジュアルな風景のテキスト化や言語間およびビジュアル表現の翻訳など、さまざまなビジュアルとテキストのデータの連携を必要とするタスクを実行するために使用されます。最近、Stability AIの研究者が初の日本語ビジョン・ランゲージ・モデル、Japanese InstructBLIP Alphaのリリースを発表しました。ビジョン・ランゲージ・モデルは多く存在していますが、これが初めて日本語のテキスト記述を生成するものです。この新しいアルゴリズムは、写真に対する日本語のテキスト記述や画像に関連するクエリに対するテキスト応答を生成することを目的としています。研究者は、モデルが特定の日本のランドマークを認識できることを強調しています。これにより、ロボット工学から観光まで、必要な地域特有の意識が提供されます。さらに、モデルはテキストと画像を処理できるため、視覚的な入力に基づくより複雑なクエリを処理できます。研究者は、このモデルを開発するために徹底的な研究を行い、多様な指示データを使用してモデルをトレーニングしました。そのためにモデルをイメージエンコーダ、LLM、クエリトランスフォーマ（Q-Former）でトレーニングし、Q-Formerを指示チューニングのために微調整し、イメージエンコーダとLLMは凍結しました。さらに、研究者は公開されている26のデータセットを収集し、幅広い機能と任務をカバーするように指示チューニング形式に変換しました。モデルは13のデータセットでトレーニングされ、すべての13の保持データセットで最先端のゼロショットパフォーマンスを示しました。研究者はまた、個々の下流タスクで微調整された場合も最先端のパフォーマンスを示すことを強調しました。また、指示に特化した情報要素を抽出する指示意識のあるクエリトランスフォーマも設計しました。彼らは、「指示に応じて柔軟かつ有益な特徴を抽出する」点を示唆する「指示意識のあるビジュアル特徴抽出」という考え方を提示しました。Q-Formerが凍結された画像エンコーダから指示意識のあるビジュアル特徴を抽出するために、テキストの指示は凍結されたLLMとQ-Formerの両方に送られます。また、データセット間で学習の進行を同期させるためにバランスの取れたサンプリング技術も行いました。研究者は、モデルの有用性と効果にもかかわらず、潜在的なバイアスや制約について注意を喚起しています。人間の判断による正確性と適切性に基づいて、応答を判断する必要があると警告しています。日本語のビジョン・ランゲージ・タスクにおけるモデルのパフォーマンスは、継続的な研究と開発により改善される必要があります。

ChatGPT APIへの適切な方法での通話の作り方

「LLMsは今や至る所に存在していますが、特にChatGPTはその中でも非常に多くのアプリケーションが構築されていますもしまだ試していないのであれば、ぜひ試してみるべきですChatGPTをベースにアプリケーションを構築することで、おそらく...」

音楽作曲のための変分トランスフォーマー：AIは音楽家を置き換えることができるのか？

導入音楽の魅力的な世界では、創造性には制約がありません。クラシックの交響曲からモダンなエレクトロニックビートまで、それぞれの音符とメロディは人間の芸術性をユニークに表現しています。しかし、AIが音楽を作曲できると言ったらどうでしょうか？ Variational Transformers（VT）が登場します。Variational Autoencoders（VAE）とTransformerモデルの素晴らしい融合であり、新しい音楽作曲の視点を提供します。この記事では、VTを通じて調和の取れた旅に出発し、音楽創造の景色を変える方法を探求します。出典 – Snapmuse この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 Variational Transformers（VT）の理解 Variational Transformersは、パターン、リズム、ハーモニーを理解して音楽を生成するAIモデルです。しかし、VTの特徴は、彼らが作曲に創造性を注入できる能力です。単調な曲を生成する従来の音楽生成モデルとは異なり、VTは多様性と新奇さを提供します。 Variational Transformersは単なるアルゴリズムではありません。彼らはコードの行にエンコードされた音楽の名匠です。彼らの核心には、音楽の微妙なニュアンスを学ぶニューラルネットワークアーキテクチャがあります。ギターの心地よい音色からドラムの轟音まで、音楽の複雑なニュアンスを学びます。以下に、彼らのアーキテクチャの簡単な説明を示します。出典: MDPI エンコーダー-デコーダーフレームワーク：VTはクラシカルなエンコーダー-デコーダーアーキテクチャに従います。エンコーダーは既存の音楽のパターン、リズム、ハーモニーを理解し、それらを圧縮表現に変換します。この圧縮データは「潜在空間」と呼ばれ、音楽の可能性の宝庫です。 Variational Autoencoder（VAE）：エンコーダーの役割はVAEに似ています。音楽を圧縮し、潜在空間の創造的な可能性を探求します。ここで魔法が起こります。VTは潜在空間に変動と新しい音楽的要素を導入し、作曲に創造性を注ぎます。 Transformerデコーダー：Transformerモデルのように、デコーダーは潜在空間の表現を解釈し、音符とメロディに変換します。これは人間の感情と共鳴する音楽を生成する責任がある部分です。 Variational Transformersの動作方法 Variational…

「ニューロン、ホタル、そしてナットブッシュを踊ることには何の共通点があるのでしょうか？」

コンピュータ科学者や数学者は、同期現象を評価するためのフレームワークを設計しました

「Flash-AttentionとFlash-Attention-2の理解：言語モデルの文脈長を拡大するための道」

大規模言語モデル（LLM）の文脈を拡大することは、ユースケースの宇宙を拡大するための最大の課題の一つです最近、AnthropicやOpenAIなどのベンダーが見られるようになりました...

「AIシステムへの9つの一般的な攻撃のタイプ」

「敵対的な攻撃からデータの汚染まで、一般的なAIシステム攻撃を探索し、信頼性のある未来のためにAIを保護する方法を学びましょう」

「Amazon TextractとAmazon OpenSearchを使用してスマートなドキュメント検索インデックスを実装する」

この投稿では、ドキュメント検索インデックスソリューションを迅速に構築および展開する旅に連れて行きますこのソリューションは、組織がドキュメントから洞察をより効果的に抽出するのを支援します例えば、人事部門では従業員契約の特定の条項を探しているか、財務アナリストでは支払いデータを抽出するために膨大な数の請求書を選別している場合でも、このソリューションは、あなたが必要な情報に前例のない速度と正確さでアクセスできるようにするためにカスタマイズされています

IoTにおける自然なインタラクション MQTTとChatGPTの組み合わせ

知能化されたIoTアプリケーションを作成したいですか？MQTTプロトコルとChatGPTのような自然言語処理アプリを組み合わせることがおすすめです

Learn more about Search Results 同期 - Page 16