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「NVIDIA DGX クラウドと AI エンタープライズがオラクルクラウドマーケットプレイスに登場」

今日、NVIDIAは、DGX Cloud AIスーパーコンピューティングプラットフォームとNVIDIA AIエンタープライズソフトウェアがOracle Cloud Marketplaceで初めて提供されることを発表しましたOracle Cloud Infrastructureにとって、この新しいパートナーシップにより多くの新しい開発オプションがもたらされますでは、これがすべて何を意味するのでしょうか？それによると...

RAGのNLPにおける検索と生成の統一的な革新的アプローチ

イントロダクション AIの急速に進化する領域に、ゲームチェンジングなイノベーションが登場し、機械が人間の言語と関わる方法を再構築しています。それが、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。RAGは単なるテックの流行語ではありません。それは人機コミュニケーションを革命化しています。我々と一緒にRAGの秘密を解き明かし、その応用とAIへの深い影響を探求しましょう。RAGはNLPの最前線に位置し、リトリーバルとジェネレーションをシームレスに統合することで、機械が人間の言語を把握し、相互作用する能力を向上させています。学習目標リトリーバルベースとジェネレーションベースのモデルの基礎的な概念を理解する（NLP）、それによる応用、違い、類似点。 NLPにおける純粋なリトリーバルまたはジェネレーションモデルの制限を分析し、実世界の例を探求する。リトリーバルとジェネレーションモデルの統合の重要性を認識し、この統合が必要なシナリオを理解する。リトリーバル拡張生成（RAG）アーキテクチャに深く入り込み、その構成要素を理解する。 RAGの実装における実践的なスキルを開発し、埋め込みの生成や透明性と正確性の側面を理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として掲載されました。リトリーバルとジェネレーションの理解リトリーバルベースとジェネレーションベースのモデルとその主な違いと類似点、自然言語処理におけるアプローチについて探求しましょう。リトリーバルベースのNLPモデル NLPのリトリーバルベースモデルは、入力クエリに基づいて事前に定義された応答セットから適切な応答を選択するように設計されています。これらのモデルは、入力テキスト（質問またはクエリ）を事前に定義された応答のデータベースと比較します。システムは、入力と保存された応答との類似度をコサイン類似度や他の意味的マッチング手法を使用して測定し、最適な応答を特定します。リトリーバルベースモデルは、質問応答などのタスクに効率的であり、応答がしばしば事実ベースで整理された形式で利用可能な場合に適しています。ジェネレーションベースのNLPモデル一方、ジェネレーションベースのモデルは、ゼロから応答を作成します。これらのモデルは、しばしばニューラルネットワークに基づく複雑なアルゴリズムを使用して、人のようなテキストを生成します。リトリーバルベースモデルとは異なり、ジェネレーションベースモデルは事前に定義された応答に依存しません。代わりに、入力に提供された文脈に基づいて次の単語や単語のシーケンスを予測することで、応答の生成を学習します。この新しい、文脈に即した応答を生成する能力により、ジェネレーションベースモデルは非常に多目的であり、クリエイティブなライティング、機械翻訳、対話システムなど、多様で文脈豊かな応答が必要なタスクに適しています。主な違いと類似点要約すると、リトリーバルベースモデルは、事前に定義された応答が利用可能であり、速度が重要なタスクで優れています。一方、ジェネレーションベースモデルは、創造性、文脈認識、多様でオリジナルなコンテンツの生成が必要なタスクで輝きます。RAGなどのモデルでこれらのアプローチを組み合わせることは、両方の手法の長所を活用してNLPシステムの総合的なパフォーマンスを向上させるバランスの取れた解決策を提供します。純粋なリトリーバルまたはジェネレーションモデルの制限人間と機械の会話がますます洗練される中で、人工知能のダイナミックな世界では、リトリーバルベースとジェネレーションベースの2つの主要なモデルが主役となっています。これらのモデルにはそれぞれ長所がありますが、制限もあります。限定された文脈理解…

「SQLを使用したデータベースの導入：ハーバードの無料コース」

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『Langchainを使って履歴書のランキングをマスターする方法』

紹介常に進化している求人市場では、雇用主は求人毎に多くの履歴書に圧倒されることがよくあります。最も適任の候補者を特定するためにこれらの履歴書を見極めるプロセスは、時間と労力がかかるものとなります。この課題に対処するために、私たちはLangchainという堅牢な言語処理ツールを使用した高度な履歴書ランキングの作成について詳しく説明します。このアプリケーションは、指定されたキーワードスキルに基づいて履歴書を自動的にフィルタリングし、スキルの一致度によって順位付けします。学習目標 Langchainを使用した履歴書ランキングアプリケーションの開発の深い理解候補者評価プロセスの効率化適した求職者を効率的に特定する方法この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 AIによる履歴書ランキングの重要性時間の節約: AIは時間を節約するアシスタントとして考えてください。数秒で大量の履歴書を処理するため、数時間を費やす必要はありません。これにより、他の重要なタスクに集中することができます。スマートな選択肢: AIは高速だけでなく、スマートでもあります。求人要件に完全に一致する履歴書を見つけ出します。これにより、より優れた採用の意思決定が可能になり、適切な人材をより早く見つけることができます。競争優位: 求人募集が数十、場合によっては数百に及ぶ世界で、AIを使用することは競争力を与えます。競争に追いつくだけでなく、効率的かつ効果的な採用方法で先駆者となります。ストレス軽減: 履歴書の整理はストレスを感じることがあります。AIはそのプレッシャーを取り除き、採用プロセスをスムーズで誰もが楽しめるものにします。それでは、この旅に出発し、ステップバイステップで独自のAIによる履歴書ランキングツールの作成方法を見つけていきましょう。ステージの設定なぜ履歴書ランキングが必要なのか？採用プロセスはいかなる組織の成長において重要な要素です。しかし、応募者の数が増えるにつれ、履歴書を手作業で整理することは時間のかかる作業であり、ヒューマンエラーが発生しやすくなります。履歴書ランキングは、最も適任の候補者を特定するプロセスを自動化することで、時間を節約するだけでなく、潜在的な候補者を見逃さないようにします。 Langchainの紹介 Langchainは、高度なテキスト分析と情報抽出のタスクを開発者に提供する包括的な言語処理ツールです。テキストの分割、埋め込み、シーケンシャル検索、質問応答の取得などの機能を備えています。Langchainを活用することで、履歴書から重要な情報を自動的に抽出し、ランキングプロセスを効率化することができます。…

探索的なノートブックの使い方[ベストプラクティス]

「Jupyterノートブックは、データサイエンスコミュニティにおいて最も議論のあるツールの一つとなっています意見の異なる批評家もいますが、熱狂的なファンも存在しますそれにもかかわらず、多くのデータサイエンティストは、うまく使われれば本当に価値があると同意するでしょうそして、この記事では、それに焦点を当てていきます」

「GATE DA 2024のサンプル問題集」

導入 GATE 2024の志望者の皆さん、素晴らしいニュースです！インド科学研究所（IISc）が、今後のGATE試験のためのサンプル問題を発表しました。これらのサンプルは、準備を強化するための貴重な資源です。このブログ投稿では、GATE DAのサンプル問題からの質問の包括的なリストを編集しました。最初の25の質問は1マークずつ Q1. 𝑏を検索木の分岐係数とします。最適なゴールに到達するために、初期状態から𝑑回のアクションが必要な場合、最悪の場合には、反復深化深さ優先探索（IDDFS）と反復深化A*探索（IDA*）では初期状態が何回展開されますか？ (A) IDDFS – 𝑑, IDA* -𝑑(B) IDDFS – 𝑑, IDA* -(𝑏)^d*(C) IDDFS – 𝑏^d, IDA* -𝑑(D) IDDFS…

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「NVIDIA DGX クラウドと AI エンタープライズがオラクルクラウドマーケットプレイスに登場」

RAGのNLPにおける検索と生成の統一的な革新的アプローチ

「SQLを使用したデータベースの導入：ハーバードの無料コース」

『Langchainを使って履歴書のランキングをマスターする方法』

探索的なノートブックの使い方[ベストプラクティス]

「GATE DA 2024のサンプル問題集」

『臨床試験結果予測』

「Amazon SageMaker Data Wranglerを使用して機械学習のためにPII情報を自動的に修正します」

「高解像度画像を使用したAmazon Rekognitionカスタムラベルモデルによる欠陥検出」

2023年に注目される7つのデータ可視化のためのオープンソースツール

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