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「仮説検定とA/Bテスト」

「データに基づく意思決定の柱」

Data science

「LangchainとDeep Lakeでドキュメントを検索してください！」

イントロダクション langchainやdeep lakeのような大規模言語モデルは、ドキュメントQ&Aや情報検索の分野で大きな進歩を遂げています。これらのモデルは世界について多くの知識を持っていますが、時には自分が何を知らないかを知ることに苦労することがあります。それにより、知識の欠落を埋めるためにでたらめな情報を作り出すことがありますが、これは良いことではありません。しかし、Retrieval Augmented Generation（RAG）という新しい手法が有望です。RAGを使用して、プライベートな知識ベースと組み合わせてLLMにクエリを投げることで、これらのモデルをより良くすることができます。これにより、彼らはデータソースから追加の情報を得ることができ、イノベーションを促進し、十分な情報がない場合の誤りを減らすことができます。 RAGは、プロンプトを独自のデータで強化することによって機能し、大規模言語モデルの知識を高め、同時に幻覚の発生を減らします。学習目標 1. RAGのアプローチとその利点の理解 2. ドキュメントQ&Aの課題の認識 3. シンプルな生成とRetrieval Augmented Generationの違い 4. Doc-QnAのような業界のユースケースでのRAGの実践この学習記事の最後までに、Retrieval Augmented Generation（RAG）とそのドキュメントの質問応答と情報検索におけるLLMのパフォーマンス向上への応用について、しっかりと理解を持つことができるでしょう。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。はじめにドキュメントの質問応答に関して、理想的な解決策は、モデルに質問があった時に必要な情報をすぐに与えることです。しかし、どの情報が関連しているかを決定することは難しい場合があり、大規模言語モデルがどのような動作をするかに依存します。これがRAGの概念が重要になる理由です。…

「ChatGPT Meme Creator Pluginを使ってミームを作成する（ビジネスを成長させるために）」

この記事では、ChatGPT Meme Creatorプラグインを使用して、実際に面白いミームを作成する方法を詳しく説明します

大規模言語モデル（LLM）と潜在ディリクレ配分（LDA）アルゴリズムを用いたドキュメントのトピック抽出

「私は、1000ページ以上の大きなドキュメントを処理することができるPDFファイルとのチャット用のウェブアプリケーションを開発していましたしかし、ドキュメントとの会話を始める前に、アプリケーションが…」

「機械学習チートシートのためのScikit-learn」

最新のVoAGI独占チートシートは、Scikit-learnを使用した機械学習の基本をカバーしています

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コンテンツを人間味を持たせ、AIの盗作を克服する方法

ChatGPT、Bard、そしてBingは、Usain Boltが100mを走るよりもAI生成のコンテンツをより速く出力することができます。しかし、この速度と共に問題もあります – コンテンツの品質は盗作や信頼性の領域に近づいています。もう一つの理由は、ChatGPTは学術的な基準に従ってソースを引用していないことです。それは幻覚を見たり、空気を読んだ情報を引っ張ったりするかもしれませんが、それは盗作を避けようとする人には役に立ちません。ですので、AI盗作チェッカーを回避するためにテキストを人間らしくする方法を示します。しかし、まずはAI盗作検出器の動作を詳しく見ていきましょう。AI盗作を回避するためのツールとその必要性を発見するために読み続けてください。 AI盗作チェッカーの仕組みを解析する AI盗作チェッカーは、提出されたコンテンツが一意かAI生成かを判断するためのツールです。 BardやBingのようなチャットボットがユーザーのコンテンツを生成する際、しばしば他のウェブサイトやオンラインリソースから単語ごとに情報を引用します。これにより、彼らは予測可能なモデルに従っているため、検出が容易です。以下は例文です:「太陽は_____で明るく輝いています。」上記の例では、最もありそうな続きは「朝」です。なぜなら、「太陽は輝く」という表現は朝に関連しているからです。これは限られた創造性を持つロボットが考えることでしょう。しかし、人間は「太陽は夜に明るく輝いています」と言うかもしれません。なぜなら、彼らは北半球に住んでいるか、斬新な創造性を探求しているからです。そして、これがAI検出器と盗作チェッカーの基本的な動作原理です。まず、AI盗作チェッカーはコンテンツの複雑さとバースティーを予測しようとします。複雑さは、一般的なユーザーが出力を理解する能力を平均化したものです。複雑度が高いコンテンツは通常人間が生成したものです。AIのコンテンツは、高度なプロンプトやプラグインを使用していても平坦で繰り返しのある印象を与えます。同様に、バースティーは文の長さとリズムの変動を指します。AI生成のコンテンツの文は通常、予測可能なリズムと長さを持っています。人間が書くとき、バースティーは高くなります。なぜなら、私たちはより明確でわかりやすいポイントに到達するために冗長になることができるからです。ちょうどこの文で私がやっているように。時には短くまとめることもあります。一方、AIのコンテンツ生成者は通常、一定の文のテンポを保ちます。そうでなければ、余分な言葉で文を埋めることになります。これらの変数（複雑さとバースティー）および他の技術的な考慮事項により、AI盗作検出ツールはボットまたは非人間の仮想アシスタントによって書かれた記事を特定することができます。しかし、問題があります。オンラインのAI盗作チェッカーを使用することは、作品のユニークさを確認するための信頼性のあるテストではありません。これらのツールのいくつかは信頼性がなく、作成者やアルゴリズムについてもわかりません。さらに、時にはAIチェッカーが誤検知を引き起こすことがあり、無実の被害者の評判を損なう可能性があります。さらに、大学でもこれらの誤った盗作フラグに関して懸念があります。しかし、盗作が実際に起こらなかったのに盗作のケースを弁護する時間を費やす代わりに、AI盗作検出を回避する方法をご紹介します。…

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「ChatGPT Meme Creator Pluginを使ってミームを作成する（ビジネスを成長させるために）」

大規模言語モデル（LLM）と潜在ディリクレ配分（LDA）アルゴリズムを用いたドキュメントのトピック抽出

「機械学習チートシートのためのScikit-learn」

コンテンツを人間味を持たせ、AIの盗作を克服する方法

「ワシントンDCでのサミットでテックリーダーがAI規制を支持」

「MLCommonsがAIモデルを実行するための新しいベンチマーク速度テストを公開しました」

データから洞察へ：データ分析のための生成AIの活用

「考古学的アプローチがAIの偏りのあるデータを活用して医療を改善する方法」

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