Search Results プロバイダー

「Jupyter AIに会おう Jupyterノートブックで人工知能の力を解き放つ」

人工知能（AI）とコーディングの革新的な進歩において、Project Jupyterはそのツールキットに画期的な追加を導入します。それがJupyter AIです。このエキサイティングな事業は、Jupyterノートブックの世界に生成型AIを導入し、コーディング体験を革新するという素晴らしい機能を提供します。マジックコマンドと洗練されたチャットインターフェースの統合により、Jupyter AIはコードとの対話方法を再定義します。さらに、エラーのトラブルシューティングやノートブック全体の作成さえも行うことができます。Jupyter AIの世界に飛び込み、その多様な機能を探索してみましょう。それは経験豊富な開発者と好奇心旺盛な学習者の両方を魅了するでしょう。また読む：AnthropicがClaude 2を公開：コーディングを革新する次世代AIチャットプログラム Jupyter AI：AIとコーディングのギャップを埋める Jupyter AIは、インタラクティブな計算とデータ分析を支援する役割で有名なプラットフォームであるProject Jupyterの公式サブプロジェクトです。生成型人工知能の導入により、Jupyter AIは自然言語のプロンプトからコードを理解し、生成し、合成する機能を提供します。このAIの能力とコーディングの創造性の融合は、効率的なワークフローを実現し、学習を加速する可能性を広げます。また読む：Codey：Googleのコーディングタスク用生成AI 選択によるエンパワーメント：責任あるAIのアプローチ Jupyter AIの特徴の1つは、責任あるAIとデータプライバシーへの取り組みです。このプラットフォームでは、ユーザーが自分の好みの大規模言語モデル（LLM）、埋め込みモデル、およびベクトルデータベースを選択し、AIの動作を独自の要件に合わせることができます。このカスタマイズにより、体験を個人化するだけでなく、透明性とプライバシーを重視するフレームワークが確立されます。Jupyter AIの基本的なプロンプト、チェーン、およびコンポーネントはオープンソースであり、ユーザーはAIの動作を詳細に検証して理解することができます。さらに、Jupyter AIはモデル生成コンテンツに関連するメタデータを保存し、コーディングワークフロー内でAIによって生成されたコードを追跡するための組み込みメカニズムを提供します。また読む：MetaがCodeComposeをリリース- GitHub CopilotのAIパワード代替ツールプライバシーの確保：倫理的なAIの核データプライバシーの懸念が高まる時代に、Jupyter…

「Jupyter AIに会おう：マジックコマンドとチャットインターフェースでジェネラティブ人工知能をJupyterノートブックにもたらす新しいオープンソースプロジェクト」

Jupyter AIは、Project Jupyterの公式サブプロジェクトであり、Jupyterノートブックに生成型人工知能をもたらします。ユーザーはコードを説明し、生成し、エラーを修正し、コンテンツを要約し、自然言語のプロンプトから完全なノートブックを生成することができます。このツールは、AI21、Anthropic、AWS、Cohere、およびOpenAIを含むさまざまなプロバイダーの大規模言語モデル（LLM）をJupyterと接続し、LangChainによってサポートされています。 Jupyter AIは、責任あるAIとデータプライバシーを考慮して設計されており、ユーザーは特定のニーズに合わせて好みのLLM、埋め込みモデル、およびベクトルデータベースを選択することができます。ソフトウェアの基礎となるプロンプト、チェーン、およびコンポーネントはオープンソースであり、データの透明性が確保されています。さらに、モデルが生成したコンテンツに関するメタデータを保存するため、ワークフロー内でAIが生成したコードの追跡が容易になります。重要なことに、Jupyter AIはユーザーデータのプライバシーを尊重し、明示的な同意なしにデータを読み取ることや送信することはありません。 Jupyter AIを使用するには、ユーザーは自分のJupyterLab（バージョン3または4）に適したバージョンをpipを使用してインストールすることができます。ソフトウェアは、LLMと対話するための2つのインターフェースを提供しています。JupyterLab内のチャットUIと、サポートされているノートブック環境用のマジックコマンドインターフェースです。チャットインターフェース内のAIアシスタントであるJupyter Nautは、テキストを介してコミュニケーションを行い、さまざまな機能を提供します。一般的な質問に答えることや、コードを平易な英語や他の言語で説明すること、コードを修正すること、エラーを特定することができます。さらに、テキストプロンプトから完全なノートブックを生成するための「/generate」コマンドを使用することもできます。チャットインターフェースでは、「/learn」コマンドを使用して、Jupyternautにローカルファイルについて教えることができます。Jupyternautは埋め込みモデルを使用してデータを変換し、ローカルのベクトルデータベースに保存するため、ユーザーは「/ask」コマンドを使用してこれらのファイルに関する質問をすることができます。AIは保存された情報に基づいて応答します。ノートブック環境では、「%%ai」といったマジックコマンドを使用してLLMと対話することができます。ソフトウェアは複数のプロバイダーをサポートしており、ユーザーは「–format」パラメーターを使用して出力形式をカスタマイズすることができます。さらに、変数の補間により、AIモデルとの動的な対話が可能です。 Jupyter AIは、倫理的な考慮、プライバシー、データの透明性に焦点を当てたJupyterノートブックでのAIによるコード生成とアシストの貴重なツールです。ユーザーは実行する前にAIによって生成されたコードを確認することが推奨されており、人間が書いたコードと同じ慣行に従うことが求められます。結論として、Jupyter AIは、データプライバシーと責任あるAIの慣行を守りながら、AIによるコード生成、アシスト、説明を提供する、強力で倫理的なProject Jupyterの一環となっています。

ファイル管理の効率化：サーバーまたはサーバー上で実行されているDockerコンテナーにおけるファイルの接続と変更をSFTPを使用してSublime Textで行うためのガイド

現在、多くの学術機関、研究所、およびクラウドサービスプロバイダーは、人々が実験を実行するためにアクセスできるGPU搭載サーバーを提供していますたとえば、私の大学は...

PythonでのZeroからAdvancedなPromptエンジニアリングをLangchainで

大規模言語モデル（LLM）の重要な要素は、これらのモデルが学習に使用するパラメータの数ですモデルが持つパラメータが多いほど、単語やフレーズの関係をより理解することができますつまり、数十億のパラメータを持つモデルは、さまざまな創造的なテキスト形式を生成し、開放的な質問に回答する能力を持っています

「Amazon SageMakerを使用して数千のMLモデルのトレーニングと推論をスケール化する」

数千のモデルのトレーニングとサービスには、堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャが必要ですそれがAmazon SageMakerの役割ですSageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速にMLモデルを構築、トレーニング、展開できる、完全に管理されたプラットフォームです同時に、AWSクラウドインフラストラクチャを使用することで、コスト削減のメリットも提供しますこの記事では、Amazon SageMaker Processing、SageMakerトレーニングジョブ、SageMakerマルチモデルエンドポイント（MME）などのSageMakerの機能を使用して、コスト効果の高い方法で数千のモデルをトレーニングおよびサービスする方法について説明します説明されているソリューションで始めるには、GitHubの関連するノートブックを参照してください

「10 Best AI医療書記」

「技術革新は医療部門に深い影響を与えており、AIを搭載した医療秘書が患者記録管理を革新していますこれらのツールは、医師のメモ取りの負担を軽減するだけでなく、効率的な文書化を通じて患者ケアを向上させますこのブログでは、今日の医療部門で波を起こしているトップ5のAI医療秘書について詳しく見ていきます1. […]」

best of

FHEを用いた暗号化された大規模言語モデルに向けて

大規模言語モデル（LLM）は最近、プログラミング、コンテンツ作成、テキスト分析、ウェブ検索、遠隔学習などの多くの分野で生産性を向上させるための信頼性のあるツールとして証明されています。大規模言語モデルがユーザーのプライバシーに与える影響 LLMの魅力にもかかわらず、これらのモデルによって処理されるユーザークエリに関するプライバシーの懸念が残っています。一方で、LLMの能力を活用することは望ましいですが、他方で、LLMサービスプロバイダーに対して機密情報が漏洩するリスクがあります。医療、金融、法律などの一部の分野では、このプライバシーリスクは問題の原因となります。この問題への1つの解決策は、オンプレミス展開です。オンプレミス展開では、LLMの所有者がクライアントのマシンにモデルを展開します。これは、LLMの構築に数百万ドル（GPT3の場合は4.6Mドル）かかるため、最適な解決策ではありません。また、オンプレミス展開では、モデルの知的財産（IP）が漏洩するリスクがあります。 Zamaは、ユーザーのプライバシーとモデルのIPの両方を保護できると考えています。このブログでは、Hugging Face transformersライブラリを活用して、モデルの一部を暗号化されたデータ上で実行する方法を紹介します。完全なコードは、このユースケースの例で見つけることができます。完全同型暗号（FHE）はLLMのプライバシーの課題を解決できます ZamaのLLM展開の課題に対する解決策は、完全同型暗号（FHE）を使用することです。これにより、暗号化されたデータ上で関数の実行が可能となります。モデルの所有者のIPを保護しながら、ユーザーのデータのプライバシーを維持することが可能です。このデモでは、FHEで実装されたLLMモデルが元のモデルの予測の品質を維持していることを示しています。これを行うためには、Hugging Face transformersライブラリのGPT2の実装を適応し、Concrete-Pythonを使用してPython関数をそのFHE相当に変換する必要があります。図1は、GPT2のアーキテクチャを示しています。これは繰り返し構造を持ち、連続的に適用される複数のマルチヘッドアテンション（MHA）レイヤーから成り立っています。各MHAレイヤーは、モデルの重みを使用して入力をプロジェクションし、アテンションメカニズムを計算し、アテンションの出力を新しいテンソルに再プロジェクションします。 TFHEでは、モデルの重みと活性化は整数で表現されます。非線形関数はプログラマブルブートストラッピング（PBS）演算で実装する必要があります。PBSは、暗号化されたデータ上でのテーブルルックアップ（TLU）演算を実装し、同時に暗号文をリフレッシュして任意の計算を可能にします。一方で、PBSの計算時間は線形演算の計算時間を上回ります。これらの2つの演算を活用することで、FHEでLLMの任意のサブパート、または、全体の計算を表現することができます。 FHEを使用したLLMレイヤーの実装次に、マルチヘッドアテンション（MHA）ブロックの単一のアテンションヘッドを暗号化する方法を見ていきます。また、このユースケースの例では、完全なMHAブロックの例も見つけることができます。図2は、基礎となる実装の簡略化された概要を示しています。クライアントは、共有モデルから削除された最初のレイヤーまでの推論をローカルで開始します。ユーザーは中間操作を暗号化してサーバーに送信します。サーバーは一部のアテンションメカニズムを適用し、その結果をクライアントに返します。クライアントはそれらを復号化してローカルの推論を続けることができます。量子化まず、暗号化された値上でモデルの推論を実行するために、モデルの重みと活性化を量子化し、整数に変換する必要があります。理想的には、モデルの再トレーニングを必要としない事後トレーニング量子化を使用します。このプロセスでは、FHE互換のアテンションメカニズムを実装し、整数とPBSを使用し、LLMの精度への影響を検証します。量子化の影響を評価するために、暗号化されたデータ上で1つのLLMヘッドが動作する完全なGPT2モデルを実行します。そして、重みと活性化の量子化ビット数を変化させた場合の精度を評価します。このグラフは、4ビットの量子化が元の精度の96％を維持していることを示しています。この実験は、約80の文章からなるデータセットを使用して行われます。メトリクスは、元のモデルのロジット予測と量子化されたヘッドモデルを比較して計算されます。 Hugging Face GPT2モデルにFHEを適用する Hugging…

「2023年のトップ18のAIベースのウェブサイトビルダー」

10Web ウェブサイトオーナーが効果的にウェブサイトを作成および管理するために、10WebはAIによって駆動するWordPressプラットフォームを提供しています。このプラットフォームには、AIアシスタント、AIビルダー、自動WordPressホスティング、BuddyBossホスティング、1クリック移行、リアルタイムバックアップ、セキュリティ、およびPageSpeed Boosterなどの技術があります。AIビルダーのドラッグアンドドロップのElementorベースのエディタを使用すると、ユーザーはAIを使用して数分でウェブサイトをデザインまたは複製することができます。 TeleportHQ AIによって駆動されるウェブサイトおよびUIビルダーであるTeleportHQは、OpenAIが生成したコードを使用しています。これにより、ウェブデザイナーはウェブサイトやコンポーネントの構築をより速く正確に行うことができます。TeleportHQのVision APIを使用して、手書きのワイヤフレームをデジタルデザインに変換することで、開発者はコンセプトから動作するプロトタイプに迅速に移行することができます。ユーザーは、AIを使用してプリメイドのテンプレートからウェブサイト全体または特定のコンポーネントを作成することができます。さらに、TeleportHQは、コードの編集と共同作業のためのローコード環境、Figma用のワイヤフレームプラグイン、システムの利用方法を迅速に学ぶためのチュートリアルも提供しています。 AiDA Bookmarkの人工知能デザインアシスタント（AiDA）は、ユーザーの相互作用と売上を向上させるためにウェブサイトを作成および最適化します。特許取得済みの機械学習アルゴリズムを使用して数百万のデータポイントを分析し、時折ユニークな最適化の提案を行うことで、サイトデザインに関連する90％の問題点を解消します。 AiDAは、訪問者が最高の体験を享受できるように、ユーザーのウェブサイトの改善に関する推奨事項も提供します。ユーザーはまた、予約の増加、eコマースページビューの向上、電子メールリードの増加、電話の増加、特定のウェブサイトエリアへの焦点など、AiDAが集中する特定のビジネス目標を指定することもできます。 Durable AI Durable AIは、人工知能（AI）を使用してビジネスオーナーが迅速かつ簡単に専門的なウェブサイトを作成できる最新のウェブサイトビルダーです。名前生成器、プロフェッショナルな画像、AIによるテキスト、カスタムドメインなど、AIが生成する機能を使用して、Durableを使ってわずか30秒でウェブサイトを構築できます。エディタを使用すると、ロゴ、画像、特別なオブジェクトなど、さらなるウェブサイトのカスタマイズが可能です。Durableが提供する追加の機能には、請求書作成、顧客関係管理ツール、プロモーション素材の作成などが含まれており、すべてが1つの場所で提供されます。 Appy Pie Appy PieのノーコードAIプラットフォームは、コーディング不要のアプリケーション作成とプロセスの自動化を可能にします。ドラッグアンドドロップの機能を使用してデータを統合し、シンプルにすることができます。彼らのプラットフォームは、さまざまなデータソースとアプリケーションとのシームレスなインターフェースを提供し、すべての障壁と制約を打ち破ります。このプラットフォームは、効率と価格を重視する人々にアピールします。競合他社よりも手頃な価格で、アイテムを市場に considerably 速くもたらします。ワークフローまたはビジネスプロセスの自動化ソフトウェアを必要とする人は、しっかりと構成され、使用しやすく、手頃な価格であるため、Appy PieのノーコードAIプラットフォームを利用することができます。 B12…

「LangChainを使用したLLMアプリケーションのためのプロンプトエンジニアリングのマスタリング」

イントロダクションデジタル時代において、言語ベースのアプリケーションは、チャットボットや仮想アシスタントなどのさまざまなツールの動力として私たちの生活で重要な役割を果たしています。LangChainは、最先端のLLMパワードアプリケーションの作成を革新したオープンソースのPythonフレームワークであり、LLMアプリケーションのプロンプトエンジニアリングをマスターするための学習ツールです。このガイドは、LangChainを使用して動的でコンテキストに対応した言語アプリケーションを作成するための知識とツールを読者に提供することを目的としています。プロンプトの管理、追加のLLMおよび外部データの活用、高度な言語アプリケーションのためのチェイニングのマスタリングなどについて探求します。開発者でもAI愛好家でも、このガイドはLangChainを使って言語の力を解き放ち、LLMアプリケーションのアイデアを現実にするのに役立ちます。学習目標 LangChainおよびそのアプリケーションの基本を理解する。 LLMパワードアプリケーションを向上させるための効果的なプロンプトエンジニアリング技術を学ぶ。インテリジェントでコンテキストに対応した言語アプリケーションを作成するためのチェイニングの技術を修得する。ガイド全体で得た知識を応用して、LangChainを使用して実世界の言語アプリケーションを作成する。プロンプトエンジニアリングおよびLLMアプリケーションの最新の進歩と開発について常に最新情報を得る。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。大規模言語モデル（LLM）とは何ですか？大規模言語モデルは、膨大な量のデータで訓練された深層学習アーキテクチャに基づく堅牢なAIシステムです。これらのモデルは、複雑な言語パターン、ニュアンス、および文脈を理解することができ、言語翻訳、テキスト生成、要約などの分野で優れた性能を発揮します。代表的なLLMの例としては、OpenAIのGPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルがあります。 LangChainとは何ですか？ LangChainは包括的なオープンソースプラットフォームであり、大規模言語モデル（LLM）によるアプリケーションの構築を簡素化するためのツール、コンポーネント、およびインターフェースを提供しています。このプラットフォームの主な目標は、開発者がゼロから始めることなく言語処理能力をアプリケーションにシームレスに統合できるようにすることです。LangChainは、LLMとの対話を管理し、さまざまなコンポーネントをシームレスにリンクし、APIやデータベースなどのリソースを組み込むためのユーザーフレンドリーで効率的なアプローチを提供します。 LangChainの応用 LangChainは、大規模言語モデル（LLM）によってパワードされるアプリケーションの開発を容易にするために設計されたオープンソースのフレームワークであり、自然言語処理（NLP）など、さまざまな領域で多くの応用可能性を提供します。以下に、LangChainの重要な応用例をいくつか示します。チャットボットと仮想アシスタント：LangChainを使用することで、開発者はユーザーとの自然言語対話を行うインテリジェントなチャットボットや仮想アシスタントを作成することができます。これらのチャットボットは、さまざまなタスクをサポートし、質問に回答したり、カスタマーサポートを提供したり、個別の推奨事項を提供したりすることができます。言語翻訳ユーティリティ：LangChainを使用することで、開発者は異なる言語間での円滑なコミュニケーションを可能にする言語翻訳ツールを構築することができます。ユーザーは一つの言語でテキストを入力し、アプリケーションは希望する目標言語で正確な翻訳を生成することができます。感情分析ツール：LangChainを使用して、テキストで表現される感情や意見を評価する感情分析アプリケーションを開発することができます。企業はこのようなツールを利用して顧客のフィードバックを理解し、ソーシャルメディアの感情を分析し、ブランドの評判を監視することができます。テキスト要約：開発者はLangChainを活用して、長いテキストの簡潔な要約を自動的に生成するテキスト要約アプリケーションを作成することができます。これらの要約ツールは、大量のテキストから重要な情報を素早く抽出するために役立ちます。コンテンツ生成：LangChainを使用することで、指定されたプロンプトに基づいて創造的で一貫性のあるテキストを生成するコンテンツ生成アプリケーションを開発することができます。これはコンテンツマーケティング、クリエイティブライティング、パーソナライズドメッセージの生成などに役立ちます。 LangChainとOpenAIのPythonでのセットアップ pipを使用してインストール…

「AIと産業のデジタル化の時代に、開かれたUSDに開発者が注目」 Note OpenUSD refers to an open-source software library called USD (Universal Scene Description), which is commonly used in computer graphics and animation.

スマートファクトリーから次世代の鉄道システムまで、世界中の開発者と企業は、あらゆるスケールで産業のデジタル化の機会を追いかけています。その鍵となるのは、オープンソースのUniversal Scene Description（USD）フレームワークであるOpenUSDと、AIによって駆動されたメタバースアプリケーションです。 OpenUSDは、元々ピクサーが大規模な映画パイプラインのために開発したもので、高品質な3Dワールドに強力なエンジンを提供するだけでなく、AIとメタバースの時代に対応した広範なエコシステムも提供しています。自動車、医療、製造など、さまざまな産業で、OpenUSDがさまざまなアプリケーションに採用されています。開発者がOpenUSDを使用する方法開発者はOpenUSDの拡張性を活用して、最新のAIツールやトップのデジタルコンテンツ作成ソリューションをカスタムの3Dワークフローとアプリケーションに統合することができます。 BMW Groupなどの企業では、社内の開発者がデジタルツインのユースケースを最適化し、相互作用するためのカスタムアプリケーションを開発しています。この自動車メーカーは、NVIDIA Omniverseを使用した仮想工場上でのリアルタイムの協力を可能にするアプリケーションを開発しました。NVIDIA Omniverseは、3Dツールを構築し接続するためのOpenUSD開発プラットフォームです。 Move.ai、SmartCow、ipologなどのスタートアップもOpenUSDを使用して画期的なメタバース技術を開発しています。Omniverseのモジュラー開発プラットフォームでUSDを使用することにより、スタートアップや中小企業は簡単にメタバース向けの新しいツールを立ち上げ、大企業が使用できるようにすることができます。さらに、Esri、Bentley Systems、Vectorworksなどの主要な3Dソリューションプロバイダーは、OpenUSDと連携して新しい能力をメタバースに提供し、より多くの顧客にアプローチしています。OpenUSDを活用することで、彼らのアプリケーションは産業メタバースの進化するニーズに連続的に拡大することができます。「USDのおかげで、3D設計プロセスにおいて顧客により柔軟性を提供することができます」と、VectorworksのシニアディレクターであるDave Donleyは述べています。「USDを受け入れることで、Vectorworksとそのユーザーは建築、景観デザイン、エンターテイメントなどの産業で、より協力的で革新的な未来を牽引することができます。」開発者がOpenUSDを使用する理由かつては、3Dコンテンツの作成では直線的で孤立したワークフローが一般的でした。今日、企業は多様で分散した高度なスキルを持つチームを統合し、競争力を維持するためにオファリングを拡大する必要があります。特に、生成型AIにおいてはそうです。このためには、柔軟なデザインの共同作業が重要であり、開発者がオープンでモジュール化された拡張性のあるフレームワークで作業する能力も重要です。AIとメタバースのイノベーションのペースが加速するにつれて、閉じた環境で新機能や機能を構築しようとする企業は遅れを取る可能性があります。メタバースの3Dワールドは、デザイン、シミュレーション、AIの進歩をもたらす新しい時代を迎えていますが、スケーラビリティと相互接続を可能にする共通のフレームワークが必要です。2Dウェブと同様に、メタバースの成功はオープンスタンダードとプロトコルによって規定される相互運用性に依存します。 OpenUSDは、拡張性とオブジェクトの定義とレンダリングのためのさまざまなプロパティをサポートする能力により、多様なメタバースアプリケーションに適しています。単なるファイルフォーマット以上のものであるこのインターチェンジフレームワークは、クリエイティブと開発者のツールのロバストなエコシステムを結びつけています。 3D地理空間ワークフローのプラットフォームであるCesiumは、建設、ロボット工学、シミュレーション、気候変動のためのデジタルツインなど、産業メタバースアプリケーションを構築するためにUSDを使用しています。「USDの相互運用性を3D TilesとglTFと組み合わせることで、Bentley…

Learn more about Search Results プロバイダー - Page 20