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創造力の解放：生成AI芸術アプリケーションの探求

導入生成AIは、人工知能の一分野であり、芸術的な創造に新たな可能性を開拓しています。機械学習アルゴリズムを活用することで、生成AIはユニークで魅力的な芸術作品を生成し、創造プロセスを革新しています。この記事では、GenAIがさまざまな芸術領域でどのように応用されているかを探求します。それによって、従来の手法が変革され、比類のない創造性が解き放たれています。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。音楽作曲生成AIは、音楽作曲において重要な進展を遂げており、オリジナルのメロディ、ハーモニー、リズムを生成することが可能になりました。RNNやトランスフォーマーモデルを使用することで、GenAIアルゴリズムは既存の音楽作品からパターンやスタイルを分析し、まったく新しい作品を創造します。この革新的なアプローチにより、ミュージシャンは新しい音楽の領域を探求し、ユニークなサウンドで実験し、従来のジャンルを超える作曲を作り出すことができます。以下のコードスニペットは、Pythonライブラリ「magenta」を使用した音楽生成アルゴリズムの簡略な例を示しています。 import magenta # 事前学習済みの音楽生成モデルを読み込む model = magenta.models.melody_rnn.MelodyRnnModel() # 新しいメロディを生成する generated_melody = model.generate() # 生成されたメロディを再生または保存する generated_melody.play() generated_melody.save('generated_melody.mid') 音楽作曲では、生成AIは魅力的な音楽を自律的に作り出すための洗練されたアルゴリズムを開発しています。たとえば、OpenAIの「MuseNet」は、さまざまな音楽のジャンルやスタイルに沿ってオリジナルの作曲を行うことができる生成AIモデルです。JukedeckやAmper Musicなどのプラットフォームは、動画や広告、コンテンツ作成などのためにロイヤリティフリーな音楽を作曲するために、生成AIアルゴリズムを利用しています。…

Juliaでの一致するチャットボットの構築

大規模言語モデル（LLM）は現在、注目を集めていますテキスト分類、質問応答、テキスト生成など、さまざまなタスクに使用されていますこのチュートリアルでは、私たちは…

学習トランスフォーマーコード第2部 – GPTを間近で観察

私のプロジェクトの第2部へようこそここでは、TinyStoriesデータセットとnanoGPTを使用して、トランスフォーマーとGPTベースのモデルの複雑さについて探求しますこれらはすべて、古いゲーミングラップトップで訓練されました

「The Reformer – 言語モデリングの限界を押し上げる」

Reformerが半ミリオントークンのシーケンスを訓練するために8GB未満のRAMを使用する方法 Reformerモデルは、Kitaev、Kaiserらによって2020年に紹介されたもので、現在のところ最もメモリ効率の良いトランスフォーマーモデルの1つです。最近、長いシーケンスモデリングは大きな関心を集めており、今年だけでも多くの論文が提出されています（Beltagyら（2020年）、Royら（2020年）、Tayら、Wangらなど）。長いシーケンスモデリングの背後にある動機は、要約、質問応答などの多くのNLPタスクが、BERTなどのモデルよりも長い入力シーケンスを処理する必要があるということです。大きな入力シーケンスを処理する必要があるタスクでは、長いシーケンスモデルはメモリオーバーフローを避けるために入力シーケンスを切り詰める必要がなく、従って標準の「BERT」のようなモデルを上回る性能を示すことが示されています（Beltagyら（2020年）による）。 Reformerは、このデモに示されているように、一度に最大で半ミリオンのトークンを処理する能力により、長いシーケンスモデリングの限界を em em ます。比較のために、従来の bert-base-uncased モデルでは、入力の長さを512トークンに制限しています。Reformerでは、標準のトランスフォーマーアーキテクチャの各部分が最小限のメモリ要件を最適化するために再設計されており、性能の大幅な低下を伴わずにメモリの改善がなされています。メモリの改善は、Reformerの作者がトランスフォーマーワールドに導入した4つの特徴に帰属できます： Reformer Self-Attention Layer – ローカルコンテキストに制限されることなく自己注意を効率的に実装する方法は？ Chunked Feed Forward Layers – 大規模なフォワードレイヤーの時間とメモリのトレードオフを改善する方法は？ Reversible Residual Layers…

分散トレーニング：🤗 TransformersとAmazon SageMakerを使用して、要約のためにBART/T5をトレーニングする

見逃した場合: 3月25日にAmazon SageMakerとのコラボレーションを発表しました。これにより、最新の機械学習モデルを簡単に作成し、先進的なNLP機能をより速く提供できるようになりました。 SageMakerチームと協力して、🤗 Transformers最適化のDeep Learning Containersを構築しました。AWSの皆さん、ありがとうございます！🤗 🚀 SageMaker Python SDKの新しいHuggingFaceエスティメーターを使用すると、1行のコードでトレーニングを開始できます。発表のブログ投稿では、統合に関するすべての情報、”はじめに”の例、ドキュメント、例、および機能へのリンクが提供されています。以下に再掲します: 🤗 Transformers ドキュメント: Amazon SageMaker サンプルノートブック Hugging Face用のAmazon SageMakerドキュメント Hugging Face用のPython…

Q-学習入門第1部への紹介

ハギングフェイスと一緒に行うディープ強化学習クラスのユニット2、パート1 🤗 ⚠️ この記事の新しいバージョンがこちらで利用可能です 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご覧ください。 ⚠️ この記事の新しいバージョンがこちらで利用可能です 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご覧ください。このクラスの第1章では、強化学習（RL）、RLプロセス、およびRL問題を解決するための異なる手法について学びました。また、最初のランダーエージェントをトレーニングして、月面に正しく着陸させ、Hugging Face Hubにアップロードしました。今日は、強化学習のメソッドの一つである価値ベースの手法について詳しく掘り下げて、最初のRLアルゴリズムであるQ-Learningを学びます。また、スクラッチから最初のRLエージェントを実装し、2つの環境でトレーニングします： Frozen-Lake-v1（滑りにくいバージョン）：エージェントは凍ったタイル（F）の上を歩き、穴（H）を避けて、開始状態（S）からゴール状態（G）へ移動する必要があります。自動タクシーは、都市をナビゲートすることを学び、乗客をポイントAからポイントBまで輸送する必要があります。このユニットは2つのパートに分かれています：第1部では、価値ベースの手法とモンテカルロ法と時間差学習の違いについて学びます。そして、第2部では、最初のRLアルゴリズムであるQ-Learningを学び、最初のRLエージェントを実装します。このユニットは、Deep Q-Learning（ユニット3）で作業できるようになるためには基礎となるものです。これは最初のDeep…

合成データとは何ですか？

合成データは、率直に言って、偽のデータですつまり、あなたが興味を持っている人口から実際に得られたデータではありません（人口は、ここで説明するデータサイエンスの専門用語です）それは...

20以上のスタートアップに最適なAIツール（2023年）

AIによって、職場の創造性、分析、意思決定が革命化されています。現在、人工知能の能力は、企業が拡大を急ぎ、内部プロセスをより良く管理するための絶大な機会を提供しています。人工知能の応用は、自動化や予測分析からパーソナライゼーションやコンテンツ開発まで多岐にわたります。以下は、若いビジネスに有利に働く最高の人工知能ツールの概要です。 AdCreative.ai AdCreative.aiは究極の人工知能ソリューションで、広告やソーシャルメディアのゲームを強化します。創造的な作業に数時間費やす必要がなく、数秒で生成される高変換率の広告やソーシャルメディア投稿に別れを告げましょう。今すぐAdCreative.aiで成功を最大化し、努力を最小限に抑えましょう。 DALL·E 2 OpenAIのDALLE 2は、単一のテキスト入力から独自かつ創造的なビジュアルを作成する最先端のAIアートジェネレーターです。AIモデルは、画像とテキストの説明の巨大なデータセットでトレーニングされており、書かれたリクエストに応じて詳細で視覚的に魅力的な画像を生成します。スタートアップはDALLE 2を使用して広告やウェブサイト、ソーシャルメディアページの画像を作成し、手動でグラフィックを作成する必要がなく、テキストから異なる画像を生成するこの方法で時間とお金を節約することができます。 Otter AI Otter.AIは人工知能を使用して、共有可能で検索可能、アクセス可能、安全なミーティングノートのリアルタイムトランスクリプションをユーザーに提供します。音声を記録し、ノートを書き、自動的にスライドをキャプチャし、要約を生成するミーティングアシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、最新のAI技術を活用してユーザー数を増やすことを目指しています。最新機能であるNotion AIは、ノートの要約、ミーティングでのアクションアイテムの識別、テキストの作成と修正などのタスクをサポートする堅牢な生成AIツールです。 Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを提供することで、ワークフローを合理化し、ユーザーエクスペリエンスを最適化することで、最終的に簡単で改善された体験を提供します。 Motion Motionは、ミーティング、タスク、プロジェクトを考慮した日々のスケジュールを作成するためにAIを使用する賢いツールです。計画の手間を省いて、より生産的な人生に別れを告げましょう。 Jasper 先進的なAIコンテンツジェネレーターであるJasperは、その優れたコンテンツ製作機能でクリエイティブ業界で話題となっています。Jasperは、人間のライティングパターンを認識することから効率性が生まれ、グループが興味深いコンテンツを迅速に製作することができます。ランディングページや製品説明のコピーをより良く書くためにJasperをAIパワードのコンパニオンとして使用し、より魅力的で興味深いソーシャルメディア投稿を作成することができます。 Lavender リアルタイムAIメールコーチであるLavenderは、セールス業界でゲームチェンジャーとして広く認知されており、数千人のSDRs、AEs、およびマネージャーがメールのレスポンス率と生産性を向上させています。競争力のあるセールス環境では、効果的なコミュニケーションスキルが成功に不可欠です。スタートアップはLavenderを使用して、電子メールのレスポンス率を向上させ、見込み客とのより深い関係を構築することができます。 Speak AI…

5つの複雑なSQL問題を解決する：トリッキーなクエリの説明

PythonからSQLに切り替える際に、15年のアナリティクスプロフェッショナルであるJosh Berryが経験した5つの難しい点例やSQLコードを提供し、SQLを自分のプロジェクトにカスタマイズするためのリソースを提供します

SQL

DeepSpeedを使用してPyTorchを加速し、Intel Habana GaudiベースのDL1 EC2インスタンスを使用して大規模言語モデルをトレーニングします

数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル（LLM）をトレーニングすることは、課題が多いですモデルのアーキテクチャを設計するだけでなく、研究者は、混合精度サポート、勾配蓄積、およびチェックポイントなどの分散トレーニングの最新のトレーニング技術を設定する必要があります大規模モデルでは、単一の...に使用可能なメモリが少ないため、トレーニングセットアップはさらに難しくなります

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