Search Results OPT

新しいAmazon SageMakerコンテナでLLMの推論パフォーマンスを強化する

今日、Amazon SageMakerは、大規模モデル推論（LMI）Deep Learning Containers(DLCs)の新バージョン（0.25.0）をリリースし、NVIDIAのTensorRT-LLMライブラリのサポートを追加しましたこれらのアップグレードにより、SageMaker上で最先端のツールを簡単に使用して大規模言語モデル（LLMs）を最適化し、価格パフォーマンスの利点を得ることができます - Amazon SageMaker LMI TensorRT-LLM DLCは、レイテンシを33%削減します[...]

『Python NumbaとCUDA Cを使用したバッチK-Means』

データ分析のワークロードを並列化することは、特に特定のユースケースに対して効率的な既製の実装がない場合、困難な作業になるかもしれませんこのチュートリアルでは、私が案内します...

LMQL — 言語モデル用のSQL

「SQLについて聞いたことがあるか、あるいはスキルを習得したことがあるはずですSQL（Structured Query Language）はデータベースデータの操作に広く利用される宣言型言語です年次のStackOverflow調査によると...」

「InVideoレビュー：2023年11月の最高のAIビデオジェネレーター？」

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あなたのビジネス分析を高めましょう：季節調整のステップバイステップガイド

私たちは皆、予測のために時間系列をその要素に分解する重要性を理解していますが、同じことがビジネスパフォーマンス分析では十分に強調されていませんビジネスパフォーマンスとして...

このAI論文では、「Lightning Cat」というスマート契約の脆弱性検出ツールを紹介していますこれは、深層学習をベースにしたツールです

スマートコントラクトは、分散型アプリケーションの開発においてブロックチェーン技術で重要な役割を果たしています。スマートコントラクトの脆弱性は、潜在的な財務損失やシステムのクラッシュといった重大な脅威をもたらします。静的解析ツールなど従来の脆弱性検出方法は、事前に定義されたルールに依存するため、偽陽性や偽陰性が頻繁に発生します。この問題に対応するため、中国のSalus Securityの研究チームが「Lightning Cat」という新しいAIソリューションを導入し、スマートコントラクトの脆弱性検出に深層学習技術を活用しています。論文の要点は3つの部分に分けられます。まず、スマートコントラクトの脆弱性検出に深層学習手法を活用したLightning Catソリューションの紹介です。次に、重要なデータ前処理手法が提案されており、CodeBERTを通じた意味的な特徴の抽出に重点が置かれています。最後に、実験結果はOptimised-CodeBERTが他のモデルより優れた性能を示していることを示しています。研究者たちは、静的解析ツールの制限に取り組み、Lightning Catフレームワーク内に3つの最適化された深層学習モデル（Optimised-CodeBERT、LSTM、CNN）を提案しています。CodeBERTモデルは、スマートコントラクトの脆弱性検出の特定のタスクに対応するためにファインチューニングされた、事前学習済みのトランスフォーマーベースのモデルです。意味解析能力を向上させるために、研究者たちはデータ前処理でCodeBERTを使用し、コードの構文と意味に対するより正確な理解を可能にしています。実験はSolidiFIベンチマークデータセットを使用して行われました。これには、7つの異なるタイプの脆弱性が含まれた9369の脆弱なコントラクトが注入されています。結果は、Optimised-CodeBERTモデルが優れた93.53%のf1スコアを達成し、脆弱性の特徴を正確に抽出する重要性が示されています。データ前処理におけるCodeBERTの使用は、構文と意味のより正確な把握に貢献しています。研究者たちは、Lightning Catを静的解析ツールを超えるソリューションと位置付け、深層学習を活用して適応し続けることを強調しています。データ前処理においてCodeBERTが効果的に使用され、構文と意味の両方を捕捉する能力が評価されています。Optimised-CodeBERTモデルの優れたパフォーマンスは、脆弱性の特徴の抽出における精度によります。結論として、研究者たちはスマートコントラクトの脆弱性検出が財務損失を防止し、ユーザーの信頼を保つ上で重要な役割を果たすことを主張しています。深層学習に基づくアプローチと最適化されたモデルを備えたLightning Catは、精度と適応性の面で既存のツールを凌駕する有望なソリューションとして浮上しています。

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Amazon Transcribeは、100以上の言語に対応する新しいスピーチ基礎モデル搭載のASRシステムを発表しました

「Pythonを用いた巡回セールスマン問題の実装、解決、および可視化」

「CNNによる特徴抽出の探求」

エラスティックサーチでシノニムを便利に更新するためにSynonyms APIを使用してください

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