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「DALL·E 3の最も優れた20の使用例とプロンプト」

OpenAIは、テキストから画像を生成するプラットフォームであるDALL-E 3の大規模なアップデートを発表しましたこのアップデートにより、直接ChatGPTに統合される予定です

「ChatGPT Visionのすごい活用方法」

「これらの新しい画像機能により、ChatGPTを利用する新しい方法の世界が広がります」

ChatGPTの「Browse With Bing」の最良の使い方

ついに... ChatGPTが再びインターネットにアクセスできるようになりました以下は、最良の利用方法です

AI生成テキストの検出の課題

AIによる文章や投稿の執筆支援技術は、今やあらゆるところに存在しています！ChatGPTは、言語ベースのAIの様々な応用を開放し、コンテンツ生成のあらゆる形態にAIを利用することが可能です...

紹介 Google Sheetsは、広範で知名度の高いスプレッドシートアプリケーションです。長年にわたり、データ管理と分析のための重要なリソースとして確立してきました。ただし、Google Sheetsのすべてのポテンシャルを引き出すことは、データ分析やコーディングに堅固な基盤を持たない人々にとっては挑戦的な課題のように思えるかもしれません。ここで、Google Sheets用のChatGPTは、解決策を提供することで経験を変革します。人工知能（AI）は、技術の絶え間なく進化する世界において、デジタル音声AIとの関わり方を常に再定義しています。Google Sheets用のChatGPTを使用することで、ユーザーオプションが拡張され、データに関連するタスクが従来よりも簡単で論理的で効果的になります。AIの力を引き出すためには、OpenAIのアカウントとGoogle Sheetsが必要です！ ChatGPTアドオンの使用方法 GPT-3は高度なプロンプトや命令を解釈することができます。そのため、GPT-3をGoogle SheetsとGoogle Scriptなどの統合機能と組み合わせることは難しいことではありません。この関数の呼び出しは、関連するプロンプトとともにOpenAI APIへのリクエストを作成するカスタマイズされたアクションを作成します。 ChatGPTの統合の設定 ChatGPT APIは、ChatGPTの機能をプログラムや製品、サービスに組み込むことができる拡張機能です。人間のような回答をリクエストに対して行い、カジュアルな会話を続けるためのChatGPTの潜在能力にアクセスできます。これは大量のデータを扱うことができ、複数のシステムやプラットフォームとシームレスに統合することができます。さらに、プログラマーは要件に応じてフレームワークをカスタマイズすることができ、生成されるコンテンツの正確性と適用性を向上させることができます。自然言語処理（NLP）を使用して、人間のような応答を理解し生成することができます。これは、AIチャットボット、バーチャルアシスタント、その他のインタラクティブなサービスを構築するのに理想的です。 Google SheetsでAPIアクセスを有効にする GPT for SheetsプラグインにはAPIキーが必要です。このキーはOpenAIポータルから簡単に入手できます。OpenAIのAPIキーを生成するには、次の手順に従ってください。まだユーザーアカウントを作成していない場合は、OpenAIにアクセスし、サインアップします。…

「FC-CLIPによる全局セグメンテーションの革新：統一された単一段階人工知能AIフレームワーク」

イメージセグメンテーションは、画像を意味のある部分や領域に分割する基本的なコンピュータビジョンのタスクです。それは、コンピュータが画像内の異なるオブジェクトや領域を識別して理解できるように、絵を異なるピースに分割することのようなものです。このプロセスは、医療画像解析から自律走行車までのさまざまな応用において重要であり、それによりコンピュータが人間のように視覚的な世界を解釈し、相互作用することができます。セグメンテーションは、基本的にセマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの2つのトピックに分けることができます。セマンティックセグメンテーションは、画像内の各ピクセルにオブジェクトの種類に応じたラベルを付けることを意味し、後者はそれらが近くにある場合でも、同じタイプの個々のオブジェクトをカウントします。そして、セグメンテーションの王様であるパノプティックセグメンテーションがあります。それはセマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの両方の課題を組み合わせ、それぞれのクラスラベルに対応する非重複のマスクを予測することを目指しています。これまでのところ、研究者たちはパノプティックセグメンテーションモデルの性能向上について重要な進展を遂げてきました。ただし、高精細なデータセットの注釈コストのためにセマンティッククラスの数が制限されているという基本的な課題が、これらのモデルの実世界での応用を制限しています。これはかなりの問題です。数千の画像を確認してそれぞれのオブジェクトをマークするのは非常に時間がかかります。何らかの方法でこのプロセスを自動化できたらどうでしょうか？これに対する統一的なアプローチを持つことができたらどうでしょうか？そんな時が来ました。FC-CLIPに会いましょう。 FC-CLIPは、前述の制限に対処する統一された単一ステージのフレームワークです。これにより、パノプティックセグメンテーションの革新と、オープンボキャブラリーシナリオへの適用が可能になります。封じられた語彙のセグメンテーションの課題を克服するため、コンピュータビジョンコミュニティはオープンボキャブラリーセグメンテーションの領域を探求してきました。このパラダイムでは、自然言語で表現されたカテゴリ名のテキスト埋め込みをラベル埋め込みとして使用します。このアプローチにより、モデルはより広範な語彙からオブジェクトを分類することができ、より広範なカテゴリに対応する能力を大幅に向上させることができます。事前学習されたテキストエンコーダを使用することがよくあり、意味のある埋め込みが提供されることが保証されます。これにより、モデルはオープンボキャブラリーセグメンテーションにおいて重要な単語やフレーズの意味的なニュアンスを捉えることができます。 ViTベースとCNNベースのCLIPの両方が意味のある特徴を生成します。出典： https://arxiv.org/pdf/2308.02487.pdf…

In Japan, the concept of FinTech is gaining popularity rapidly, and many businesses are starting to incorporate data science into this field. Data science involves the analysis and interpretation of large amounts of data to gain insights and make informed

イントロダクション現代のダイナミックな金融の景色において、データサイエンスは< a href=”https://www.voagi.com/comparing-chatgpts-and-bards-free-versions.html” >フィンテックとバンキング業界の要石となりました。これは、情報に基づいた意思決定の駆動力となり、顧客と金融業界全体の両方に利益をもたらしています。信用情報機関のTransUnionのような機関は、クレジットスコアリングや顧客セグメンテーションなどの手法を用いて、このデータに基づく意思決定をサポートしています。これにより、この領域での機械学習モデルの開発と実装が増えています。本記事では、データサイエンスが金融の世界を形作る上で果たす重要な役割について掘り下げます。クレジットスコアリングの基本的な意義からデータガバナンスの複雑さ、および顧客セグメンテーションの変革的な力まで、この探求は金融機関がデータに基づく意思決定を行うためにどのようにデータサイエンスを活用しているかを強調しています。学習目標：フィンテックにおけるクレジットスコアリングの役割と重要性を理解する。データガバナンスについて学び、金融データの安全性における重要性を理解する。顧客セグメンテーションが金融の意思決定に与える影響を発見する。フィンテックにおけるクレジットスコアリングと金融データ分析クレジットスコアリングはフィンテックの景色において基本的な要石です。クレジットスコアは、銀行がローンや各種金融商品の対象性を評価するために頼るものです。それはあなたの金融的な健全性を数値で表示したものです。しかし、それは単純な数字ではなく、年齢、収入、資産などの多くの要素に影響を受ける複雑な計算です。フィンテックの領域では、このクレジットスコアは、顧客がローンやクレジットカードの返済を滞納する可能性があるかどうかを評価する上で重要な役割を果たします。返済滞納の履歴がある顧客は、望ましくない「拒否」カテゴリーに置かれるかもしれません。対照的に、好意的なクレジットスコアを持つ顧客は、さまざまな金融商品にアクセスすることができます。この微調整されたプロセスは、責任ある貸し出しの基盤となるデータ分析および予測モデリングに基づいています。特徴量選択とモデル展開利用可能な膨大な金融データがあるため、予測モデルの構築に使用する情報を絞り込むことは重要です。特徴量選択はデータ分析の鍵となるステップであり、データセットを最も関連性の高い変数に絞り込むのに役立ちます。このプロセスは、高度に相関する特徴を特定し、最も情報量の豊富な特徴のみを残すための統計的手法を使用することを含みます。これにより、モデルの精度が向上し、計算コストと時間も削減されます。特徴が選択されると、予測モデルは新しい顧客の信用力を評価するために展開されます。これは、ローン返済のリスクを最小限に抑え、責任ある貸し出しを確保するための重要なステップです。これらのモデルの性能は、分類器の予測能力を測るROC曲線などのメトリクスを使用して評価されます。フィンテックでは、AUC（曲線下面積）が0.75以上であり、頑健なモデルを示すことが業界の標準です。モデル評価とメトリクス予測モデルが作成されたら、その精度と信頼性を評価することが重要です。銀行の領域では、顧客がローンを返済する可能性の予測など、モデルが結果を予測する能力にかかっています。正解率、適合率、再現率などの伝統的なメトリクスが役割を果たしますが、詳細な分析はこれらの基本的なメトリクスを超えたものです。 2つの重要なメトリクスとして、コルモゴロフ・スミルノフ（KS）テストとジニ係数がよく使用されます。KSは、陽性クラスと陰性クラスの累積分布関数の間の分離度を測定します。要するに、モデルが製品（例えば、クレジットカード）を購入するかどうかを区別する能力を示します。注目すべきは、KSが正規分布を要求しないため、さまざまなシナリオに適応できることです。一方、ジニ係数は受信者操作特性（ROC）曲線とベースラインの間の領域を評価します。これは、ROC曲線により深く入り込み、分類器のパフォーマンスについての洞察を提供します。これらのメトリクスは、特定の顧客セグメントを対象とする場合に特に重要です。なぜなら、彼らの行動を理解することは金融の意思決定において重要だからです。モデルのモニタリングモデルのモニタリングは、特に金融テクノロジーの急速な世界では継続的なプロセスです。過去に構築されたモデルは、顧客行動の進化、市場のダイナミクス、規制の変化により、すぐに時代遅れになることがあります。ここでモニタリングが重要な役割を果たします。定期的に、現在のデータを使用してKSやGiniなどのメトリックが計算され、開発フェーズからのそれらと比較されます。これらのメトリックの差異は、モデルのパフォーマンスを示す指標となります。ビジネス上の考慮事項によって決定されるしきい値は、モデルに介入が必要かどうかを判断するのに役立ちます。例えば、差異が10%または20%を超える場合は、詳細な調査が必要です。このような重要な差異がある場合、モデルの正確性を調整するための2つの方法があります：再校正と再開発。…

NVIDIAは、NTT DOCOMOと協力して世界初のGPU加速5Gネットワークを立ち上げます

世界中の企業の取締役会を席巻する生成AIの中で、グローバルな通信会社はどのようにコスト効率のよい方法でこれらの新たなAIアプリケーションを5Gや今後の6Gネットワークにエッジに配信するかを探っています。通信会社は、2025年までに世界中で1700万以上の5Gマイクロセルとタワーを展開する予定です。この新しいインフラを構築し、管理し、最適化する一方で、サービス品質の提供を維持し、顧客体験を最大化するというのが業界の次の大きな課題です。今回、「NTT DOCOMOは」というニュースで、NTT DOCOMOが日本のネットワークにGPUアクセラレーションワイヤレスソリューションを導入すると発表しました。これにより、GPUアクセラレーションの商用5Gネットワークを世界で初めて展開する通信会社となります。 DOCOMOの取り組みは、パフォーマンスの向上、総保有コストの低減、エネルギー効率の向上と、Open RANの柔軟性、スケーラビリティ、サプライチェーンの多様性の可能性を引き出すためのものです。この5G Open RANソリューションは、富士通が開発した高性能な5G仮想無線アクセスネットワーク（vRAN）を使用し、NVIDIA Aerial vRANスタックとNVIDIA Converged Acceleratorsをベースにしています。この組み合わせにより、通信会社は業界標準の機器を使用してリソースを動的に割り当てることができる、完全なソフトウェアとクラウドによるネットワークを作成することができます。 NTT DOCOMOのOpen RANソリューション部門のグローバルヘッド、阿部定之氏は、「Open RANは、多ベンダー接続によって前例のない柔軟性とスケーラビリティを持つ次世代の5Gネットワークを構築する機会を提供します。私たちはNVIDIAと引き続きインフラストラクチャソリューションに取り組むことを楽しみにしています。」と述べています。この5G Open RANソリューションは、NVIDIA Aerialプラットフォームを使用した通信会社向け商用展開の最初の5G vRANであり、耐用性の高いキャリアグレードのvRANスタックが搭載されています。このプラットフォームには、NVIDIA…

Segmind APIとPostmanを使用した簡単なGenAIアプリの統合

はじめに人工知能（AI）をアプリケーションに統合することは、ビジネス競争力を維持するためにますます必要になっています。これらのAI機能を追加することで、ユーザー体験が向上し、タスクが自動化され、有益な洞察が提供されます。私たちは多様なGenAIモデルを利用できるため、可能性があります。しかし、AIをアプリに統合することは複雑です。特にGenAIの新しいトレンドでは、まだ多くのプロセスが試行錯誤されています。したがって、ファッションアプリなどの個人用アプリケーションやソフトウェアにGenAIを統合する方法を知りたい場合は、この記事ではSegmind APIとPostmanを使用してGenAIアプリを統合するプロセスを簡素化することを目指しています。学習目標 SegmindモデルとAPIの理解 SegmindとのGenAI統合APIの理解 Segmind APIとのPostmanの使用この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 SegmindモデルAPIの理解 SegmindのGenAI APIを包括的に理解するためには、その目的、機能、利点を理解する必要があります。eコマースアプリやファッションデザイン、アニメーション、背景除去、アートワーク、絵画、漫画などの画像認識に関する潜在的なユースケースを強調することができます。利用の容易さに加えて、Segmind AIはWebサイトのAPIとプレイグラウンドを介して利用可能なGenAIモデルを提供しています。この記事ではAPIの推論コールを使用します。利用可能なAPIスクリプトを使用して、タスクに適したモデルを選択することは簡単です。以下は、https://www.segmind.com/models/sd1.5-outpaint/api で利用可能なStable Diffusion 1.5 Outpaintingモデルの例です。 import requests from base64 import…

このAI論文では、COVEメソッドを紹介しています自己検証を通じて言語モデルの幻覚に取り組むための革新的なAIアプローチです

大量のテキストドキュメントからなるコーパスは、大規模な言語モデル（LLM）を訓練するために使用され、モデルのパラメータ数が増えるにつれて、閉じられたブックQAなどのタスクのパフォーマンスが向上することが示されています。さらに、大きなモデルはより正確な事実の声明を生成できます。訓練コーパスでは比較的まれに現れる最大のモデルでも、よりよく知られていない胴体や尾の分布の事実では、失敗することがあります。モデルに欠陥がある場合、彼らは一般的に現実的に見える代替の回答を生成します。単に未来の単語を予測するだけでなく、最近の言語モデリングの研究は、推論力にどれだけ優れているかに集中しています。自己批評を通じて最初に内部の思考や推論の連鎖を構築し、それから元の応答を変えることで、推論の課題でのパフォーマンスを向上させることができます。 Meta AIとETH Zurichの研究者は、この論文で提示された作業中の幻覚を軽減するために、言語モデルに基づいた推論がいつ、どのように適用されるかを調査しています。彼らは”Chain-of-Verification（CoVe）”という方法を作成し、初期のドラフト回答が与えられた場合、まずその効果を評価するために検証の質問を計画し、それからその質問に順番に答えて改善された回答を生成します。研究は、独立した検証の質問に提供される事実が通常は初期の長文応答よりも正確であることを示し、全体の回答の正確さを向上させています。チームは、リストベースのクエリ、閉じられたブックQA、および長文コンテンツの作成を含むさまざまな活動について、この方法の変種を探求しています。基準の言語モデルの代わりに、彼らはまず左から右にフルな検証チェーンを作成する組み合わせた方法を提供し、パフォーマンスを向上させ、幻覚を減らす効果があります。一方、彼らの生成において現在の幻覚に意識を払うモデルは、頻繁に幻覚を繰り返します。研究者は、状況に応じて検証チェーンのステージを最適化するために、要素分解の変種を導入しています。結果は、これらの要素分解の変種が検討対象の3つのタスクでさらなるパフォーマンスの向上を示しています。チームはまた、検証質問に答える際にモデルが前回の回答に注意を払わないようにすること（分解CoVe）により、同じ幻覚を繰り返す可能性を減らすことを示しました。全体として、このアプローチは元の言語モデルの応答に比べて、同じモデルに自分自身について考えるように求めるだけで非常に優れたパフォーマンスの向上を提供します。検証実行ステップでの取得の拡張などのツールの適用能力をCoVeに与えることは、さらなる利点につながる、この研究の論理的な拡張です。

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