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「カスタマイズされたLLMパワードAIアシスタントで研究を強化する」

イントロダクション情報が溢れる世界で、効率的に関連データにアクセスし抽出することは非常に貴重です。ResearchBotは、OpenAIのLLM（Large Language Models）とLangchainを組み合わせた情報検索のための先進的なLLMパワードアプリケーションプロジェクトです。この記事は、自分自身でResearchBotを作成し、現実の生活でどのように役立つかのステップバイステップガイドのようなものです。まるでデータの海から必要な情報を見つける知的なアシスタントを持っているようなものです。コーディングが好きであるかAIに興味があるかにかかわらず、このガイドは、カスタマイズされたLLMパワードAIアシスタントを使用して研究を強化するのに役立つものです。これは、LLMの潜在能力を引き出し、情報へのアクセス方法を革新するための旅です。学習目標 LLM（Large Language Models）、Langchain、ベクトルデータベース、埋め込みなど、より深い概念を理解する。 LLMとResearchBotのリアルワールドの応用例を研究、カスタマーサポート、コンテンツ生成などの分野で探求する。既存のプロジェクトやワークフローにResearchBotを統合するためのベストプラクティスを見つけ、生産性と意思決定を改善する。データの抽出とクエリの回答のプロセスを簡素化するためにResearchBotを構築する。 LLMテクノロジーの動向を把握し、情報へのアクセスと使用方法を革新する潜在能力について最新の情報を得る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一部として公開されました。 ResearchBotとは何ですか？ ResearchBotは、LLM（Large Language Models）によって動力を得る研究アシスタントです。さまざまな業界のプロフェッショナルにとって素晴らしいパートナーとなり、コンテンツを迅速にアクセスし要約することができる革新的なツールです。複数の記事、文書、ウェブページを読み理解し、関連性のある短い要約を提供できる個人的なアシスタントを想像してみてください。私たちのResearchBotは、研究目的に必要な時間と労力を削減することを目指しています。実世界の使用例金融分析: 最新の市場ニュースを把握し、金融に関するクエリに素早く回答します。ジャーナリズム: 記事のための背景情報、ソース、参考資料を効率的に収集します。医療:…

ビジネスプロフェッショナルにおけるノーコードAIの力を解き放ちましょう

イントロダクション人工知能（AI）は、顧客体験の向上から内部プロセスの効率化まで、ビジネスのさまざまな側面を革新する可能性を持っています。しかし、多くのビジネスプロフェッショナルは、技術的な専門知識が必要だという一般的な信念からAIから遠ざかる傾向にあります。しかし、一行のコードを書かずにAIを取り入れることができたらどうでしょうか？興奮すべきニュースは次の通りです。新世代のノーコード（No-Code）およびローコード（Low-Code）のAIツールが現れました。これらの使いやすいプラットフォームを活用することで、ほとんどの人はAIに飛び込み、機械学習の力を革新的な方法で活用するアプリケーションを作成することができます。ノーコードAI革命に参加することで、コーディングの課題にとらわれることなく、AIの無限の可能性を探求し、ビジネスに適用することができます。ノーコードAIとは何ですか？ノーコードAI（No Code AI）は、複雑なコードを書く必要なく、豊富なプログラミングや技術的なバックグラウンドを持たない人々がAIアプリケーションを作成・実装する技術です。使いやすく視覚的で直感的なインターフェースを提供することで、人工知能ソリューションの設計と展開を簡素化します。ノーコードツールが人気を得ている理由ノーコードツールは、技術的なスキルや開発者の雇用を必要とせずに、迅速かつ簡単にソリューションを構築したいと考える企業や個人の間でますます人気が高まっています。ノーコードの人気が高まる理由は以下の通りです。効率とコスト削減：ノーコードソリューションは、開発時間を大幅に短縮することができ、ビジネスにおいてコスト効果の高い選択肢となります。この効率性は特に高速なデジタル環境では魅力的です。市民開発者の力：ノーコードは、技術的なバックグラウンドを持たない人々（一般的には「市民開発者」と呼ばれる）に力を与えます。これらの非技術的なユーザーは、特定のビジネスニーズに対応するためのアプリケーションを作成することができます。この開発の民主化により、ノーコードは2024年までにアプリケーション開発活動の約65％を占めるでしょう。競争上の優位性：新興および新技術を受け入れる企業は競争上の優位性を持ちます。約69％の顧客が革新的なテクノロジーを活用するビジネスと関わりたいと考えており、ノーコードソリューションを利用する組織には明確な優位性があります。市場の成長：ノーコードの人気は、業界の専門家の予測に反映されています。Gartnerによると、2024年までにノーコードツールはアプリケーション開発活動の約65％を占めるでしょう。さらに、Allied Market Researchは、ノーコード/ローコードプラットフォームの収益が急速に拡大し、2030年までに1,870億ドルに達すると予測しており、広大な市場機会を示しています。業界のリーダーによる支持： Salesforceなどの有名企業は、ノーコードソリューションが開発時間の短縮にどれだけ役立つか認識しています。彼らの支持とこれらのツールの活用は、業界での価値をさらに固めています。さらに読む：ローコードノーコードの開発とプラットフォームについての解説ビジネスプロフェッショナルにとってノーコードAIはどのように役立つのでしょうか？ノーコードAIは、ビジネスプロフェッショナルに以下のような方法で役立ちます。アクセシビリティ：…

「オムニコントロール：拡張空間制御信号をテキスト条件付けされた人間の動作生成モデルに組み込むための人工知能アプローチ、拡散プロセスに基づく」

研究者は、テキスト条件付きの人間の動き生成において、いつでもあらゆる関節で空間制御信号を組み合わせる問題に取り組んでいます。現代の拡散ベースの技術は、多様でリアルな人間の動きを生成することができますが、多様な空間制御信号を組み込むのは困難です。多くのアプリケーションにとって重要な要素です。たとえば、モデルは、特定の場所と時間でカップに手を触れるために手の位置を調整し、カップを持ち上げるアクションを合成するために「拾う」意味を理解する必要があります。同様に、低い天井の部屋を移動する場合、モデルは頭の高さを一定の時間調整して事故を避ける必要があります。これらの制御信号は、テキストのプロンプトでは説明が難しいため、関心のあるジョイントのグローバル位置として提供されることがよくあります。ただし、以前の埋め込みベースのアプローチでは、選択された相対的な人間の姿勢表現のために柔軟な制御信号を組み込むことができません。ほとんどは、ジョイントと左右の骨盤と前のフレームとの相対位置によって引き起こされています。制御信号で提供されたグローバルな骨盤の位置は、キーフレームに入力するために、前のフレームに対する相対的な位置に変換する必要があります。他のジョイントの位置を入力するように、骨盤のグローバルな位置も変換する必要があります。ただし、拡散生成プロセスでの骨盤の相対的な位置は、両方のインスタンスでより現在または修正する必要があります。骨盤以外の関節に空間制御信号を統合するには、まず骨盤に対するスパース制約を適切に管理する必要があります。他の手法は2段階モデルを提案していますが、骨盤に対する制御信号の制限があるため、他の関節の調整にも問題があります。本研究では、ノースイースタン大学とGoogle Researchの研究者は、いつでもあらゆる関節に柔軟な空間制御信号を含めることができる革新的な拡散ベースの人間生成モデルであるOmniControlを提案しています。OmniControlをベースに、人間の動きの生成を調整するためのリアリズムガイドが追加されています。図1：テキストプロンプトと適応可能な空間制御信号を与えると、OmniControlは説得力のある人間のジェスチャーを生成することができます。シリーズの後のフレームは、より濃い色で示されています。入力制御信号は、緑色の線またはポイントで表示されます。モデルがうまく機能するためには、入力と出力のために同じ相対的な人間の姿勢表現を使用します。しかし、彼らは、現在のアプローチとは対照的に、生成された動きをグローバル座標に変換して、空間ガイダンスモジュールで入力制御信号と直接比較することを提案しています。ここでは、エラーの勾配を使用して動きを改善するために、骨盤の相対位置に関する不確実性を解消します。さらに、以前の手法と比較して、生成された動きの動的な反復精緻化を可能にし、制御の精度を向上させます。空間ガイダンスだけでは、しばしばドリフトの問題や異常な人間の動きが発生します。彼らはリアリズムガイドを提案し、制御された画像生成から着想を得て、モーション拡散モデルの各アテンションレイヤーの特徴に対する残差を出力して、これらの問題を解決します。これらの残差は、全身の動きを明示的にかつ密集して変化させることができます。空間制約を持つリアルな一貫した動きを生成するためには、空間ガイダンスとリアリズムガイドの両方が重要であり、制御の精度とモーションのリアリズムをバランスさせるために補完的です。 HumanML3DとKIT-MLを使用した研究によれば、OmniControlは、運動のリアリズムと制御精度の両方の観点で、最先端のテキストベースのモーション生成技術に比べて、骨盤制御においてはるかに優れた性能を発揮します。ただし、OmniControlの特長であるあらゆる関節であらゆる瞬間に空間制約を組み込むことができます。また、図1に示すように、左右の手首などを個別にではなく、複数の関節をまとめて制御するために、単一のモデルを訓練することもできます。 OmniControlのこれらの特徴により、周囲の風景やオブジェクトと結び付けた生成された人間の動きを行うなど、さまざまな下流アプリケーションが可能になります。彼らの簡潔な貢献は次のとおりです：（1）彼らが知る限りでは、OmniControlはいつでもあらゆる関節で空間制御信号を組み合わせることができる最初の戦略です。（2）生成された動きの制御精度とモーションのリアリズムを成功裡にバランスさせるために、空間とリアリズムガイダンスを使用するユニークな制御モジュールを提案しています。（3）テキストベースのモーション生成において単一のモデルを使用して追加の関節を制御できることを示すテストは、骨盤の制御を制御する新しい基準を提供し、人間の動き生成のさまざまなアプリケーションの可能性を開いています。を日本語に翻訳すると次のようになります：

イノベーションと持続可能性のバランス：ジェネラティブAIの環境への影響を解明する

フランスのデータウィズグッド協会が、生成AIに関連する社会的および環境的な問題を探求したホワイトペーパーを発表しました私は特に環境への影響に興味を持ちました

「Numexprを使用して多次元Numpy配列操作を最適化する方法」

「Numexprを使用することで、Numpy Pythonの多次元配列操作の速度を大幅に向上させる方法を発見しましょうこの記事では、forループをNumexprで置き換えて大幅なパフォーマンス改善を実現するという直接の経験を共有しています」

AIの環境負荷軽減：アプリを持続可能にするための7つの戦略

記事では、AIアプリケーションに関連する炭素排出量を正確に推定する方法について包括的な方法論を探求しています現在の世界において、環境への影響は重要な考慮事項であり、それについて説明しています

Artificial Intelligence

「生成AIにおける高度なエンコーダとデコーダの力」

はじめに人工知能のダイナミックな領域では、技術と創造性の融合が人間の想像力の限界を押し上げる革新的なツールを生み出しています。この先駆的な進歩の中には、生成型AIにおけるエンコーダーとデコーダーの洗練された世界が存在します。この進化は、芸術、言語、さらには現実との関わり方を根本的に変革します。出典 – IMerit 学習目標生成型AIにおけるエンコーダーとデコーダーの役割と創造的なアプリケーションへの重要性を理解する。 BERT、GPT、VAE、LSTM、CNNなどの高度なAIモデルと、データのエンコードとデコードにおける実践的な使用方法を学ぶ。エンコーダーとデコーダーのリアルタイムアプリケーションをさまざまな分野で探求する。 AIによって生成されたコンテンツの倫理的な考慮と責任ある使用についての洞察を得る。高度なエンコーダーとデコーダーを応用することによって創造的な協力とイノベーションのポテンシャルを認識する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。エンコーダーとデコーダーの台頭テクノロジーの絶え間ない進化の中で、エンコーダーとデコーダーは人工知能（AI）と生成型AIにクリエイティブな転機をもたらしています。それらはAIが芸術、テキスト、音声などを理解し、解釈し、創造するために使用する魔法の杖のような存在です。ここがポイントです：エンコーダーは非常に注意深い探偵のようなものです。画像、文章、音声など、様々な物事を詳細に分析します。さまざまな小さな詳細やパターンを探し、クルーを組み立てる探偵のような役割を果たします。一方、デコーダーはクリエイティブな魔術師のような存在です。エンコーダーが見つけた情報を新たでドキドキするものへと変えます。それは魔術師が魔法の呪文に変え、芸術、詩、さらには別の言語まで作り出すようなものです。エンコーダーとデコーダーの組み合わせは、創造的な可能性の扉を開きます。 <p p="" 簡単に言えば、aiのエンコーダーとデコーダーは、探偵と魔術師が共同で働いているようなものです。探偵が世界を理解し、魔術師がその理解を素晴らしい創造物に変えます。これが芸術、言語、さらには他の様々な分野でゲームを変えつつある方法で、技術が革新的でありながらも卓越した創造性を備えていることを示しています。構成要素：エンコーダーとデコーダー生成型AIの核心には、データを一つの形式から別の形式に変換するエンコーダーとデコーダーという基本的な構成要素があり、これが創造的AIの核心となります。彼らの役割を理解することで、彼らが解き放つ膨大な創造力の可能性を把握する助けになります。エンコーダー：…

大きな言語モデル：TinyBERT – 自然言語処理のためのBERT蒸留

最近、大規模言語モデルの進化が急速に進んでいますBERTは最も人気のある効率的なモデルの1つとなり、高い精度でさまざまなNLPタスクを解決することができるようになりましたその後...

「ラズベリーパイ上でApache Airflowを使用してデータを収集する」

頻繁に、私たちは一定期間内でいくつかのデータを収集する必要がありますそれはIoTセンサーからのデータ、ソーシャルネットワークからの統計データ、あるいは他の何かかもしれません例えば、YouTubeデータAPIとして…

SalesForce AIはCodeChainを導入：代表的なサブモジュールによる自己改訂の連鎖を通じたモジュラーコード生成のための革新的な人工知能フレームワーク

“`html 人工知能の研究における重要な目標の一つは、困難な問題に対処するための有用なコンピュータプログラムを提供できるAIシステムの開発です。この方向性において、特に大規模な事前訓練済み大規模言語モデル(LLM)の驚異的な成功により、この分野での多くの進歩がなされています。これらのモデルは元々自然言語の理解のために作成されましたが、現在ではコードやテキストの生成と理解の能力も備えています。この開発の成果により、自然言語の問題の説明からコードを生成することで、コードの作成に関する notable な進展が達成されています。 LLMは、MBPPやHumanEvalなどのベンチマークでの成果からわかるように、簡単なプログラミングタスクの処理には既に成功しています。ただし、より困難で競争力のあるプログラミングタスクに取り組む際には、これらのモデルは重大な困難に直面します。彼らがコードの解決策を単一のブロックとして提供する傾向があり、論理的なサブタスクや再利用可能なサブモジュールに分解することができないためです。一方、複雑な問題に直面すると、熟練したヒューマンプログラマーは本能的にモジュラーで抽象的なコードを書きます。以前に作成されたモジュールを再利用することで、彼らは効果的に現在の専門知識を拡大することができます。 Salesforce Researchの研究チームが最近行った研究では、CodeChainという革新的なフレームワークがLLMと人間の開発者とのギャップを埋めることを紹介しています。このフレームワークは、以前のイテレーションで開発された代表的なサブモジュールによる連続的な自己修正のシーケンスを通じて、モジュール化されたコードの開発プロセスを改善することを目指しています。CodeChainは、チェーン思考アプローチを用いてLLMにモジュール化されたコードを書くように指示します。このアプローチにより、モデルは論理的なサブタスクとサブモジュールに基づいて問題解決をアプローチするように促されます。 CodeChainの基盤となるのは、連続的な自己修正のシーケンスです。以下に2つのイテレーションフェーズを示します。サブモジュールの抽出とクラスタリング: この段階では、LLMが生成したコードを分析してサブモジュールを見つけ、それらをクラスターに配置します。各クラスターから代表的なサブモジュールを選択します。これらの表現はより広く適用可能で再利用可能とされています。プロンプトの拡張と再生成: 初期のチェーン思考プロンプトは、前の段階で選択されたモジュールの実装を統合して拡張・再生成されます。その後、LLMに対して再度新鮮なモジュール化された解決策を生成するよう指示されます。この結果、モデルは以前のイテレーションで得た情報と理解を効果的に拡大することができます。 CodeChainは、コード生成に大きな影響を与えています。チームは、LLMが既存の検証済みのサブモジュールを構築して再利用することで、生成されるソリューションのモジュラリティと正確性が大幅に向上することを共有しています。CodeChainフレームワークによるAPPSの相対的なpass@1の改善率は35%、CodeContestsでは驚異的な76%です。これらの成果は、WizardCoderやOpenAIからのオープンソースLLMを含むさまざまなLLMで示されています。CodeChainの成功に寄与した要素についての包括的な検証研究も行われており、プロンプテクニック、使用されるクラスターの数、LLMモデルのサイズ、生成されるプログラムの質などの要素が調査されています。これらの調査から得られた理解は、CodeChainがLLMによって生成されるコードの品質とモジュラリティを高めるのに非常に成功している理由を明らかにしています。要約すると、CodeChainは大規模言語モデルのコード生成の分野における革命的な開発です。これにより、モジュール化が促進され、以前に作成されたサブモジュールを再利用することでLLMと経験豊富なヒューマンプログラマーとのギャップを埋めることが可能になります。 “`

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