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「大規模な言語モデルが医療テキスト分析に与える影響」

イントロダクション技術革命の進行する世界において、人工知能と医療の融合は医学の診断と治療の風景を再構築しています。この変革の背後にいる静かな英雄の一つが、医療分野での大規模言語モデル（LLM）の応用です。本稿では、テキストベースの医療アプリケーションの文脈でLLMの世界に踏み込み、これらの強力なAIモデルが医療業界を革新している方法について探ります。ソース – John Snow labs 学習目標医療テキスト解析における大規模言語モデル（LLM）の役割を理解する。現代の医療における医療画像の重要性を認識する。医療画像のボリュームがもたらす課題を把握する。 LLMが医療テキスト解析と診断の自動化にどのように役立つのか理解する。 LLMが重要な医療ケースのトリアージにおける効率性を評価する。患者の経歴に基づく個別治療計画におけるLLMの効果を探求する。放射線科医を支援するためのLLMの共同作業について理解する。医学生と医師の教育においてLLMがどのように役立つのか発見する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。見えない医療画像と医療の世界 LLMの世界に飛び込む前に、医療画像の存在を一瞬に留め、感謝しましょう。それは最新の医学において視覚化し、疾患を検出し、治療の進捗を監視するのに欠かせないものです。特に放射線科学は、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像に重要に依存しています。しかしこの多くの医療画像の宝庫は課題を伴っています：その膨大な量です。病院や医療機関は毎日大量の医療画像を使用しています。この洪水を手作業で分析および解釈することは困難で、時間がかかり、人為的なミスも起こりやすいです。ソース –…

「不確実な未来を航行するための仮説指向シミュレーション」

最近のデータ駆動型技術の進歩により、人工知能（AI）を通じた予測の可能性が開かれましたしかし、未知の領域での予測は依然として課題であり、パンデミックや新たな技術的な混乱といった予測できない出来事において、過去のデータだけでは十分ではないことがわかっていますこれに対抗するため、仮説指向のシミュレーションは意思決定者にとって貴重なツールとなり得ます[…]

「ReactJSとChatGPT：ウェブアプリに対話型AIを構築する方法」

Kono burogu de wa, ChatGPT o ReactJS apurikēshon ni tōgō suru koto no kanōsei to riten, soshite sore o okonau hōhō ni tsuite, suteppu…

「トップ5のクラウドマシンラーニングプラットフォームとツール」

「現在市場でトップ5のクラウド機械学習プラットフォームは何ですか当社のリストは、あなたの特定の機械学習ニーズに最適なプラットフォームをいくつか提案するための貴重な洞察を提供しますVoAGIが推奨するものをご覧ください」

VoAGI Recommends

LoftQをご紹介します：大規模言語モデルのためのLoRA（Fine-Tuning-Aware Quantization）

プリトレーニングされた言語モデル(PLM)の導入は、自然言語処理の分野において画期的な変革を示しています。プリトレーニングされたモデルは、自然言語理解(NLU)や自然言語生成(NLG)を含む幅広い言語タスクにおいて卓越した能力を示しています。これらのモデルは通常、数百万または数十億のパラメータを組み込んでおり、計算およびメモリの要件が大きくなっています。ただし、これらのモデルの計算およびメモリのニーズは、研究コミュニティに認識されているように、重要な課題を提起しています。この論文で、著者たちは新しい量子化フレームワークであるLoRA-Fine-Tuning-aware Quantization (LoftQ)を紹介しています。このフレームワークは、量子化とLoRA微調整を必要とするプリトレーニングモデルに特化しています。このフレームワークは、元々の高精度のプリトレーニングウェイトを低ランク近似と組み合わせて近似的に表現することにより、効果的に機能します。上記の画像は、QLoRAの異なるビットでのパフォーマンスを示しています。左：WikiText-2上のLLAMA-2-13bのQLoRA初期化。右：WikiText-2の言語モデリングタスクにおいてLLAMA-2-13bにQLoRAを適用。より小さい困惑度はより優れたパフォーマンスを示します。量子化手法。LoftQがさまざまな量子化関数と互換性があることを示すために、2つの量子化手法を適用します：・一様量子化は、古典的な量子化手法です。連続区間を均等に2N個に分割し、復元のために局所的な最大絶対値を格納します。・QLoRAで使用されるNF4とその2ビットバリアントNF2は、高精度の値がガウス分布に従っていると仮定し、これらの値を等しい確率を持つ離散スロットにマッピングします。私たちは全モデルに2ビットおよび4ビットの量子化を行い、4ビットおよび2ビットレベルでそれぞれ25〜30%、15〜20%の圧縮率を達成しました。すべての実験はNVIDIA A100 GPUで実施されました。彼らの量子化フレームワークの評価は、NLU、質問応答、要約、NLGを含むさまざまな下位タスクでの包括的な実験を通じて行われます。これらの実験の結果は、LoftQがすべての精度レベルにおいて常にQLoRAを上回っていることを示しています。たとえば、4ビット量子化では、XSumおよびCNN/DailyMailのRouge-1の改善がそれぞれ1.1と0.8であります。自然言語処理の分野が進歩し続けるにつれ、PLMの膨大な潜在能力とその実用的な展開との間のギャップを埋めるため、さらなる革新と最適化が期待されており、幅広いアプリケーションとユーザーに利益をもたらすでしょう。

開発者はAIを使ってソフトウェアのTCOを削減できるのか？

TCO（総所有コスト）を削減するためには、適切な抽象化を選びましょうそしてもしコードを書くことでTCOを削減するための生成的AIを探しているのであれば、よく考えてください

「ダイナミックプライシングを活用して収益を最適化する方法は？」

導入 Uber/Olaのピーク時の料金は通常の運賃よりも高くなります。IRCTCでは、予約率が上がるとRajdhaniの料金も上昇し、Amazonでは同じ商品の価格が何度も変化します。これらの価格をいつ変更するか、どの程度変更するかを決定するのは誰でしょうか？いつ正しい時に正しい価格を決定するのでしょうか？これらの質問の答えは、ダイナミックプライシングの範囲に含まれます。この記事では、初心者が基本的なダイナミックプライシングアルゴリズムを構築するためのリソースと理論的な理解を提供します。学習目標価格設定の基礎と異なる価格設定の方法を理解するダイナミックプライシング、利点・欠点、方法、ユースケースなどについて深く掘り下げる収益管理の基礎収益最大化のためのPythonを使用したシンプルなダイナミックプライシングアルゴリズムの実装この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。「価格」とは何ですか？ 2023年8月、玉ねぎの価格は1キログラムあたり120ルピーでした。その要因は何でしょうか？外部の環境要因による供給の逼迫と安定した需要です。市場、買い手、売り手、需要、供給が価格を決定します。映画のチケット、バスのチケット、EC、燃料など、私たちが今日購入するほとんどの製品も同様です。価格の理論では、需要と供給が商品やサービスの取引価格を決定します。消費者の支払いが生産の限界費用と一致する場合、最適な市場価格、つまり需要と供給の均衡点とも呼ばれる点を達成します。適切な価格を適切な時に設定することは、ビジネスの成長にとって不可欠です。価格担当者は、データと分析を通じて「適切な価格」に近づくことに焦点を当てます。価格に影響を与える要素組織的な要素: 商品の在庫、予算制約。マーケティングミックス: 製品のライフサイクルのステージ、製品、価格、場所、販促。製品コスト: 生産コストと原材料のコスト。製品への需要: 製品やサービスへの需要。市場の競争: 競合他社の価格が内部価格を大きく決定します。ダイナミックプライシングとは何ですか？ダイナミックプライシングでは、最近のトレンド、リアルタイムの顧客の行動、供給と需要、競合他社の価格などを利用して販売される商品の価格を評価します。これにより、顧客の満足度が満たされ、事業が成長できるように、異なる価格ポイントで商品が販売されることが可能になります。…

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「大規模な言語モデルが医療テキスト分析に与える影響」

「不確実な未来を航行するための仮説指向シミュレーション」

「ReactJSとChatGPT：ウェブアプリに対話型AIを構築する方法」

「トップ5のクラウドマシンラーニングプラットフォームとツール」

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開発者はAIを使ってソフトウェアのTCOを削減できるのか？

「ダイナミックプライシングを活用して収益を最適化する方法は？」

『Google Vertex AI Search＆Conversationを使用してRAGチャットボットを構築する』

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