Search Results Clean Code

「GPT-4の能力と限界を探索する」

「GPT-4の公開：データサイエンスへの影響を解読し、その強みと限界を探る」

Artificial Intelligence

「Amazon SageMakerを使用して、効率的にカスタムアンサンブルをトレーニング、チューニング、デプロイする」

「人工知能（AI）は、テクノロジーコミュニティで重要かつ人気のあるトピックとなっていますAIが進化するにつれて、さまざまなタイプの機械学習（ML）モデルが登場してきましたアンサンブルモデリングとして知られるアプローチは、データサイエンティストや実践者の間で急速に注目を集めていますこの記事では、アンサンブルモデルとは何かについて議論します...」

テキストデータのチャンキング方法-比較分析

自然言語処理（NLP）における「テキストチャンキング」プロセスは、非構造化テキストデータを意味のある単位に変換することを意味しますこの見かけ上シンプルなタスクには、複雑さが隠されています

モデルレジストリとAmazon SageMakerモデルカードを統合する

「Amazon SageMakerモデルカードにより、モデルのドキュメント化方法を標準化し、モデルの設計、構築、トレーニング、評価などのライフサイクルを可視化することができますモデルカードは、モデルに関するビジネスおよび技術的なメタデータの真実の一元的な情報源として、監査やドキュメンテーションに信頼性を持って使用できるように意図されています」

「Amazon LexをLLMsで強化し、URLの取り込みを使用してFAQの体験を向上させる」

「現代のデジタル世界では、ほとんどの消費者は、ビジネスやサービスプロバイダに問い合わせるために時間をかけるよりも、自分自身でカスタマーサービスの質問に対する回答を見つけることを好む傾向にありますこのブログ記事では、ウェブサイトの既存のFAQを使用して、Amazon Lexで質問応答チャットボットを構築する革新的なソリューションについて探求します[...]」

「LLMを使用して、会話型のFAQ機能を搭載したAmazon Lexを強化する」

Amazon Lexは、Amazon Connectなどのアプリケーションのために、会話ボット（「チャットボット」）、バーチャルエージェント、およびインタラクティブ音声応答（IVR）システムを迅速かつ簡単に構築できるサービスです人工知能（AI）と機械学習（ML）は、Amazonの20年以上にわたる焦点であり、顧客が利用する多くの機能の一部です

Amazon SageMakerを使用して電子メールのスパム検出器を構築する

スパムメール、または迷惑メールとしても知られるものは、一度に多くのユーザーに送られ、しばしば詐欺、フィッシングコンテンツ、または謎めいたメッセージが含まれていますスパムメールは時には人間によって手動で送信されますが、ほとんどの場合、ボットを使用して送信されますスパムメールの例には、偽の広告、チェーンメール、なりすましメールなどがあります[…]

「ファインチューニング中に埋め込みのアニメーションを作成する方法」

「機械学習の分野では、ビジョントランスフォーマー（ViT）は画像分類に使用されるモデルの一種です従来の畳み込みニューラルネットワークとは異なり、ViTはトランスフォーマーアーキテクチャを使用します…」

メタからのLlama 2基盤モデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能になりました

「本日、Metaによって開発されたLlama 2 ファウンデーションモデルがAmazon SageMaker JumpStartを通じてお客様に提供できることを喜んでお知らせしますLlama 2 ファミリーは、7兆から700兆のパラメータを持つ事前学習および微調整済みの生成テキストモデルのコレクションです微調整済みのLLMはLlama-2-chatと呼ばれています」

Weaviate入門：ベクトルデータベースを使った検索の初心者ガイド

Weaviateベクトルデータベースを使用することでできることの3つの例には、セマンティック検索、質問応答、OpenAI LLMsを用いた生成検索があります

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