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「時間の最適化を送る」

「STO（ストラテジックタイミングオプティマイゼーション）は、戦略的なメッセージングのタイミングを通じて、望ましい顧客の行動を最大化することを目指していますこれには、実験とデータ分析を通じて仮定を検証することが含まれます」

AIとハリウッドのストライキ – つながりは何ですか？

最近のハリウッドのストライキはクリエイティブワーカーに強い印象を与えました人々が置き換えられることなく、AIと人間の労働力がシームレスに融合することを求める革命です作家や俳優たちは、スタジオにおける倫理的でないAIの雇用によって給与が危ぶまれています彼らは責任ある協力について生産的な対話を望んでいますこの論説は重要な先例を提供します[…]

「LanguageChainを使用して大規模言語モデルをあなたのソフトウェアとうまく連携させる方法」

「AIモデルとの単なるチャットを超えて、LangChainが人間とのLLMの相互作用を高める方法について」

language models

「RAGとLLM：動的言語モデリングの新たなフロンティア」

「LLM（Legal and Letters of Masters）はどんな課題をもたらすのか？ GPT-4やLlama2などの従来の言語モデルには固有の制限がありますそれらの静的な性質は、最後のトレーニング日以降の進歩についての知識を持たせることができず、彼らが認識しないまま固定された知識の切り捨てに縛られています彼らは膨大な量のデータを包含していますが、彼らの知識には制限があります...」

Qwak

テキストから画像への革命：SegmindのSD-1Bモデルが最速のゲームで登場

紹介 Segmind AIは、画期的なオープンソースのテキストから画像への生成モデルであるSSD-1B（Segmind Stable Diffusion 1B）を誇りに思って発表しました。この高速モデルは、前例のない速度、コンパクトなデザイン、高品質な視覚出力を実現しています。人工知能は、自然言語処理とコンピュータビジョンの分野で急速な進歩を示し、境界を再定義する革新を示しています。SSD 1Bモデルは、その主な特徴によりコンピュータビジョンへの扉を開きます。この包括的な記事では、モデルの特徴、使用例、アーキテクチャ、トレーニング情報などについて詳しく説明します。学習目標 SSD-1Bのアーキテクチャの概要を探索し、専門モデルからの知識蒸留の活用方法を理解する。 SegmindプラットフォームでSSD-1Bモデルを活用して、高速な推論とコード推論を試して実践的な経験を得る。後続の使用例について学び、SSD-1Bモデルが特定のタスクに使用できる方法を理解する。特に絶対的な写真リアリズムの達成と特定のシナリオでのテキストの明瞭性を維持するためのSSD-1Bの限界を認識する。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。モデルの説明生成的な人工知能を使用する際の主な課題は、サイズと速度の問題です。テキストベースの言語モデルを扱うことは、モデル全体の重みを読み込む問題と推論時間の問題になりますが、安定な拡散を使った画像の場合はさらに困難になります。SSD-1Bは、高品質なテキストから画像への生成能力を維持しながら、SDXLの50％小さい蒸留版であり、60％の高速化が実現されています。GritとMidjourneyのスクレープデータを含むさまざまなデータセットでトレーニングされており、単語に基づいた視覚的な内容の作成に優れています。これは、専門モデル（SDXL、ZavyChromaXL、JuggernautXL）からの知識の戦略的な蒸留と豊富なデータセットでのトレーニングによって達成されました。この蒸留プロセスにより、SSD-1Bは様々なコマンドを処理する能力を備えています。 Segmind SD-1Bの主な特徴テキストから画像の生成: テキストのプロンプトから画像を生成することに優れ、創造的なアプリケーションが可能です。高速化のために蒸留: 効率化のために設計され、リアルタイムアプリケーションでの実用的な使用を60％高速化します。多様なトレーニングデータ:…

「NASAのPower APIを使用して気候GPTを作成する」

この記事では、OpenAIの新しいGPT機能について探求しますこの機能は、外部のAPIを自動的に呼び出してデータを取得し、コードを生成して回答するAIエージェントを素早く作成するためのコードなしの方法を提供します

UCバークレーの研究者たちは、目標指向型の会話を革命化することを目指しています

新しい論文では、UCバークレイの研究者たちは、強化学習を活用してLLMモデルとの目的指向型の会話を革新することを期待していますこの1年間で、テキスト要約からコード生成まで、LLMがさまざまな自然言語タスクでその能力を証明してきましたしかし、これらの...

「信頼性のあるLLMテストの5つの柱」

「ハロウィーン、偏見、品質を含む責任あるAIの主要な柱を見つけ、特定の業界ニーズに合わせた信頼性のあるモデルを作成する際の課題は何かを発見してください」

アマゾンセージメーカースタジオを使用して、素早い実験結果のためにLlama 2、LangChain、およびPineconeを使用してRAG型の質問応答ソリューションを構築しましょう

「Retrieval Augmented Generation（RAG）は、ファインチューニングなしで大規模言語モデル（LLM）に外部の知識源（リポジトリ、データベース、APIなど）へのアクセスを提供することができます質問応答に対して生成的AIを使用する際、RAGはLLMが最も関連性の高い最新情報で質問に回答し、必要に応じて引用することができるようにします...」

「データ駆動の旅路の解読：PaisabazaarのCEOからの洞察」

イントロダクション Leading with Dataのこのエピソードでは、Kunal JainがPaisabazaarのCEOであるNaveen Kukrejaとの対話を展開します。Naveenの素晴らしいキャリアに隠された秘密を明らかにしましょう。彼は銀行や金融サービスの領域を航海し、インドの進化するデジタルの風景においてデータ中心の戦略を先駆けています。私たちはNaveenの経験やPaisabazaarでのリーダーシップを通じて、ビジネスにおけるデータの変革力を解読します。キーインサイトデータ中心のビジネスモデルを受け入れることは、現代の意思決定にとって困難ですが、不可欠です。ビジネスの成長は、デジタル変革に適応し、インドスタックなどのイニシアティブを活用することにかかっています。データサイエンスの重要性は、特に製品やサービスを消費者のニーズに合わせるためにビジネスが拡大するにつれて増大します。公開リストの立ち上げは、規律と透明性を確保し、成長と収益性のバランスのとれたアプローチに影響を与えます。データに基づく意思決定には、直感とデータに基づく意思決定を調和させる効果的なリーダーシップが必要です。ビジネスの未来はAI（人工知能）やML（機械学習）の大きな影響によって形作られ、柔軟性とスキル向上の必要性が強調されています。データ分析への移行には実地経験と堅牢な技術チームが必要です。個人の興味と継続的な学習は、新しい視点を促進し、職業的成長を育みます。銀行業務、金融サービス、アナリティクスにどのように関わるようになったのですか？私はIIM Calcuttaでのキャンパス採用中に偶然にも銀行業務や金融サービスに関わることになりました。私の関心は消費者行動やマーケティングにありましたが、シティバンクが私のキャリアの軌道を変えました。本格的な分析への本当の導入は、英国のキャピタルワンで得ました。データに基づく意思決定がビジネスに欠かせないもので、それはインドの発展途上のデジタル風景とは対照的でした。キャピタルワンでAata中心の環境にどのように適応しましたか？その移行は挑戦的であったが、非常に貴重な経験でした。私はシティバンクからキャピタルワンに移り、クレジットカードビジネスをより深く理解し、デジタルの成熟した市場で新たなスキルを学ぶことを目指しました。データアナリティクスの知識がないまま、アナリストのチームを管理することは大変でしたが、それによって私の意思決定能力が磨かれ、ビジネスの成果においてデータの重要性を学びました。どうしてインドに帰国し、保険業界に進出することになったのですか？ 2007年と2009年の世界的な金融危機により、自分のキャリアパスを再考する必要がありました。キャピタルワンは厳しい時期を迎え、私はインドの成長する保険セクターにチャンスを見出しました。アビバでの活動では、クロスセルとアナリティクスの機能をゼロから立ち上げました。これは興奮するものであり、私の強みにも合致していました。アビバでの経験がPaisabazaarの創設にどのようにつながったのですか？デジタルがインドで大きな力を持ちつつあり、アビバのデジタルビジネスをリードする中で、私は成長の鍵となるプレーヤーであるPolicybazaarと提携しました。英国の成熟市場のようなインドでの金融マーケットの潜在力は明白でした。私はPolicybazaarに参加し、Paisabazaarを主要なクレジットマーケットプレイヤーとして確立することに臨みました。…

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