Search Results A

MetaGPT 現在利用可能な最高のAIエージェントの完全ガイド

「なぜMetaGPTがAutoGPTやBabyAgiなどの他のAIエージェントよりも複雑なコーディングタスクで優れているのかを発見してください詳細な記事でセットアッププロセスを案内し、具体的な例を提供します1行のプロンプトでGPTを搭載したマイクロアプリを構築してください」

「アジャイルな製品開発のためのAI主導のデジタル戦略」

この記事は、AIを主導するデジタル戦略とアジャイルソフトウェア開発手法の交差点を探求し、製品開発ライフサイクルの改善を強調します

MVDreamによる3Dモデル生成の革命化

「この新しいAIモデルを皆さんと共有できることをとても楽しみにしています！テキストの生成、そして画像の生成の新しいアプローチがたくさん見られるようになり、ますます進化していますさらに、他の素晴らしい初期の作品も見てきました...」

「Flash-AttentionとFlash-Attention-2の理解：言語モデルの文脈長を拡大するための道」

大規模言語モデル（LLM）の文脈を拡大することは、ユースケースの宇宙を拡大するための最大の課題の一つです最近、AnthropicやOpenAIなどのベンダーが見られるようになりました...

「プリンストンの研究者たちは、CoALA（コアラ）という概念的なAIフレームワークを提案していますこれにより、言語エージェントを体系的に理解し構築することが可能となります」

人工知能の急速な進化の中で、人間の言語を理解し生成する能力を持つ言語エージェントを開発するという課題が課せられています。これらのエージェントは言語を理解し解釈し、複雑なタスクを実行することが期待されています。研究者や開発者にとって、これらのエージェントをどのように設計し、向上させるかという問題は最重要な関心事となっています。プリンストン大学の研究チームは、言語エージェントの開発に構造と明瞭さをもたらす画期的な概念モデルである「Cognitive Architectures for Language Agents (CoALA)」フレームワークを紹介しました。この革新的なフレームワークは、内部メカニズム、メモリモジュール、アクションスペース、意思決定プロセスに基づいてエージェントを分類することで、言語エージェントの開発に構造と明瞭さを与えることを目指しています。このフレームワークの顕著な応用例としては、メタAIの研究者が開発したLegoNNメソッドが挙げられます。 CoALAフレームワークの重要な構成要素であるLegoNNは、エンコーダ・デコーダモデルの構築における画期的なアプローチを提供します。これらのモデルは、機械翻訳（MT）、自動音声認識（ASR）、光学文字認識（OCR）を含むさまざまなシーケンス生成タスクにおいてバックボーンとなります。従来のエンコーダ・デコーダモデルの構築方法では、通常、各タスクごとに別々のモデルを作成する必要がありました。この手間のかかるアプローチには、各モデルの個別のトレーニングと微調整が必要であり、多くの時間と計算リソースを要求します。しかし、LegoNNは、そのモジュール式のアプローチによってパラダイムの転換をもたらします。開発者は、異なるシーケンス生成タスクに適応できる柔軟なデコーダモジュールを作成することによって、モデルの構築とトレーニングに必要な時間と労力を大幅に削減することができます。これらのモジュールは、さまざまな言語関連アプリケーションにシームレスに統合するために巧妙に設計されています。 LegoNNの特徴的な革新は、再利用性に重点を置いている点にあります。デコーダモジュールが特定のタスクに対して緻密にトレーニングされると一度、再トレーニングを行わずにさまざまなシナリオで利用することができます。これにより、時間と計算リソースを大幅に節約でき、高効率で多目的な言語エージェントの作成が可能となります。 CoALAフレームワークの導入とLegoNNなどの革新的な手法は、言語エージェントの開発において重要なパラダイムシフトをもたらしています。以下に主なポイントの要約を示します。構造化された開発: CoALAは、言語エージェントを分類するための構造化されたアプローチを提供します。この分類により、研究者や開発者はこれらのエージェントの内部機能をより理解し、より情報に基づいた設計の決定が可能となります。モジュールの再利用性: LegoNNのモジュール式のアプローチは、言語エージェントの開発における新たな再利用性をもたらします。さまざまなタスクに適応できるデコーダモジュールを作成することで、モデルの構築とトレーニングに必要な時間と労力を大幅に削減できます。効率と多様性: LegoNNの再利用性の側面は、効率と多様性に直結します。言語エージェントは、特定のアプリケーションごとにカスタムビルドされたモデルを必要とせずに、さまざまなタスクを実行できるようになります。コスト削減: 言語エージェントの開発には従来、膨大な計算コストがかかりました。LegoNNのモジュール設計により、時間と計算リソースを節約することができ、費用効果の高いソリューションとなります。パフォーマンスの向上: LegoNNによるデコーダモジュールの再利用は、パフォーマンスの向上につながります。これらのモジュールは特定のタスクに対して微調整され、さまざまなシナリオに適用されることで、堅牢な言語エージェントが実現します。結論として、CoALAフレームワークやLegoNNなどの革新的な手法は、言語エージェントの開発の景色を変えつつあります。このフレームワークは、構造化されたアプローチを提供し、モジュールの再利用を重視することで、効率的で多目的かつ費用効果の高い言語エージェントの実現を可能にします。人工知能の進歩に伴い、CoALAフレームワークは、よりスマートで能力の高い言語エージェントの追求において進歩の指標となっています。

「AIシステムへの9つの一般的な攻撃のタイプ」

「敵対的な攻撃からデータの汚染まで、一般的なAIシステム攻撃を探索し、信頼性のある未来のためにAIを保護する方法を学びましょう」

「SafeCoder対クローズドソースのコードアシスタント」

数十年にわたり、ソフトウェア開発者は、コード品質の向上と生産性の向上を支援するための手法、プロセス、ツールを設計してきました。たとえば、アジャイル、テスト駆動開発、コードレビュー、CI/CDなどは、今やソフトウェア業界の定番です。 Googleは「How Google Tests Software」（Addison-Wesley、2012）で、システムテストの最終テスト段階でバグを修正するコストが、ユニットテスト段階で修正するコストの1000倍高いと報告しています。これにより、チェーンの最初のリンクである開発者には、初めから品質の高いコードを書くという大きなプレッシャーがかかります。生成型AIに関する大騒ぎがある一方で、コード生成は開発者が迅速に優れたコードを提供するのに有望な方法のようです。実際、早期の研究では、GitHub CopilotやAmazon CodeWhispererなどの管理されたサービスが、開発者の生産性を向上させるのに役立つことが示されています。ただし、これらのサービスはユーザー固有の技術文化やプロセスにカスタマイズできないクローズドソースのモデルに依存しています。Hugging Faceは数週間前にSafeCoderをリリースし、この問題を解決しました。SafeCoderは、エンタープライズ向けのコードアシスタントソリューションであり、最新のモデル、透明性、カスタマイズ性、ITの柔軟性、プライバシーを提供します。この記事では、SafeCoderをクローズドソースのサービスと比較し、当社のソリューションから期待できる利点を強調します。最先端のモデル SafeCoderは現在、StarCoderモデルをベースに構築されています。StarCoderは、BigCode共同プロジェクト内で設計およびトレーニングされたオープンソースモデルのファミリーです。 StarCoderは、80以上のプログラミング言語でコード生成のためにトレーニングされた155億のパラメータモデルです。Multi-Query Attention（MQA）などの革新的なアーキテクチャの概念を使用してスループットを向上させ、レイテンシを低減させる技術を採用しています。この技術は、FalconとLLaMa 2モデルでも使用されています。 StarCoderは8192トークンのコンテキストウィンドウを持っており、より多くのコードを考慮して新しいコードを生成するのに役立ちます。また、コードの末尾に新しいコードを追加するだけでなく、コードの途中にも挿入することができます。さらに、HuggingChatと同様に、SafeCoderは時間の経過とともに新しい最先端のモデルを導入し、シームレスなアップグレードパスを提供します。残念ながら、クローズドソースのコードアシスタントサービスは、基礎となるモデル、その機能、およびトレーニングデータに関する情報を共有していません。透明性 SafeCoderは、チンチラのスケーリング法則に従って、1兆（1,000億）のコードトークンでトレーニングされたコンピューティング最適化モデルです。これらのトークンは、許可されたオープンソースリポジトリから抽出された2.7テラバイトのデータセットで構築されています。オプトアウトのリクエストへの対応に努め、リポジトリ所有者が自分のコードがデータセットの一部であるかどうかを確認するためのツールも開発しました。透明性の精神に則り、研究論文ではモデルのアーキテクチャ、トレーニングプロセス、詳細なメトリクスについて開示しています。残念ながら、クローズドソースのサービスは、「数十億行のコードでトレーニングされました」といった曖昧な情報にとどまっています。私たちの知る限りでは、利用可能なメトリクスはありません。カスタマイズ性…

「AIデータ統合とコンテンツベースのマッピングによる未来のナビゲーション」

この記事では、AIデータ統合とコンテンツベースのマッピングが企業がより良いデータ駆動型の未来を築くのにどのように役立つかを強調しています

「Verbaに会ってください：自分自身のRAG検索増強生成パイプラインを構築し、LLMを内部ベースの出力に活用するためのオープンソースツール」

Verbaは、RAGアプリにシンプルで使いやすいインターフェースを提供するオープンソースプロジェクトです。データにダイブして関連する会話をすばやく開始することができます。 Verbaは、データのクエリと操作に関する単なるツールではなく、むしろコンパニオンです。文書間の書類作成、比較、数値セット間の対比、データ分析など、WeaviateとLarge Language Models（LLMs）を通じて、Verbaはこれらすべてを実現することができます。 Weaviateの先端的なGenerative Searchエンジンに基づいて、Verbaは検索を実行するたびに必要な背景情報を自動的に取得します。LLMsの処理能力を使用して、徹底的でコンテキストに即したソリューションを提供します。Verbaのわかりやすいレイアウトにより、これらすべての情報を簡単に取得することができます。Verbaのわかりやすいデータインポート機能は、.txt、.mdなどさまざまなファイル形式をサポートしています。データをWeaviateにフィードする前に、技術はデータのチャンキングとベクトル化を自動的に実行し、検索と取得に適した形式にします。 Verbaを使用する際には、Weaviateの作成モジュールとハイブリッド検索オプションを利用してください。これらの高度な検索方法は、重要な文脈の断片を探し出すために論文をスキャンし、それを元にLarge Language Modelsが照会に対して詳細な応答を提供します。将来の検索の速度を向上させるために、Verbaは生成された結果とクエリをWeaviateのSemantic Cacheに埋め込みます。質問に答える前に、VerbaはSemantic Cacheを調べて、すでに似たような質問に回答されているかどうかを判断します。データ入力とクエリ機能を有効にするには、デプロイメントの方法に関係なくOpenAI APIキーが必要です。プロジェクトをクローンする際に、APIキーをシステムの環境変数に追加するか、.envファイルを作成してください。 Verbaは、特定のユースケースに応じてさまざまな方法でWeaviateインスタンスに接続することができます。VERBA_URLおよびVERBA_API_KEYの環境変数が存在しない場合、VerbaはWeaviate Embeddedを使用します。プロトタイピングやテストのためにWeaviateデータベースを起動する最も簡単な方法は、このローカルデプロイメントです。 Verbaは、さらなる処理のためのデータのインポートに関する簡単な指示を提供します。続行する前に、OpenAIアクセスキーの設定に基づいてデータのインポートにはお金がかかることに注意してください。OpenAIモデルはVerbaのみで使用されます。APIキーの料金はこれらのモデルの使用料にかかります。データの埋め込みと回答の生成が主なコスト要素です。 https://verba.weaviate.io/ で試すことができます。 Verbaには3つの主要なパートがあります： Weaviate Cloud Service（WCS）またはサーバー上でWeaviateデータベースをホストすることができます。このFastAPIエンドポイントは、Large…

ソニーの研究者がBigVSANを提案：GANベースのボコーダーでのスライシング対抗ネットワークによるオーディオ品質の革命化

ニューラルネットワークの発展とそれに伴う人気の増加により、音声合成技術の大幅な改善がもたらされました。音声合成システムの大部分は、2段階の方法を使用しています。まず、メルスペクトログラムなどの入力テキストから中間表現を予測し、次にこの中間表現をオーディオ波形に変換します。最終的なステップであるボコーダーは、メルスペクトログラムからオーディオを生成するために重要です。ボコーダーが生成する音声合成の品質向上には多くの努力が払われています。オートリグレッシブモデル、敵対的生成ネットワーク（GAN）ベースのモデル、フローベースのモデル、拡散ベースのモデルなど、深層生成モデルが高品質の波形を生成する可能性を示しています。これらの深層生成モデルは、一度に良質なサンプルの品質、バラエティ、および高速サンプリングを実現するための支援が必要ですが、ボコーダーの多様性は画像生成モデルほど重要ではありません。ボコーダーは特定のメルスペクトログラムに対応するオーディオを生成するために設計されており、GANは高品質なサンプルを迅速に生成できるため、強力で有用なツールです。敵対的生成ネットワーク（GAN）の潜在能力は、リアルタイムよりも速く高品質のオーディオ波形を効果的に生成できることが、ボコーダーの分野で注目されています。ただし、GANベースのボコーダーの1つの問題は、本物と偽物のデータを区別するための最適な特徴空間の射影を頻繁に見つけるのが難しいことであり、これにより作成されるオーディオの全体的な品質に影響を与える可能性があります。これらの問題に対処するため、ソニーAI、東京、日本、およびソニーグループ株式会社、東京、日本の研究者チームは、画像生成タスクの文脈で改良されたGANトレーニングフレームワークであるSlicing Adversarial Network（SAN）を検討しました。SANを使用して、本物と偽物のデータをよりよく区別するための最適な特徴空間の射影を見つけることが成功したことが示されています。チームは、SANがGANベースのボコーダーの効率を同様に向上させることができるかどうかを調査しました。そのために、彼らはボコーダーで人気のあるGANのバリアントである最小二乗GANの修正アプローチを提案しました。SANのために、この技術は最小二乗GANの損失関数を修正します。チームは、一連のテストを通じて、SANフレームワークを少し調整して実装することで、BigVGANというよく知られたモデルを含むGANベースのボコーダーのパフォーマンスを向上させることを示しました。彼らのアプローチは、GANを用いたオーディオ波形合成の改善に関する研究の増加に貢献しています。チームは、このボコーダーをBigVSANと名付け、SANによって強化されたGANトレーニングフレームワークを搭載し、SOTAのBigVGANボコーダーを上回る能力を持つと述べています。チームは、以下のように主な貢献をまとめています：ソフトモノトニゼーションスキーム：「ソフトモノトニゼーション」と呼ばれる手法を導入し、最小二乗GANを最小二乗SANに調整して特徴空間の射影を改善しました。パフォーマンス向上：SANと他の修正を実装することで、BigVGANを含むGANベースのボコーダーがより良いオーディオ結果を生成できることを示しました。チームはコードを公開し、再現性をサポートしています。これにより、他の研究者は実験を複製し、既存の研究に基づいて研究を進めることができ、オーディオ合成技術の協力と進歩を促進することができます。

Learn more about Search Results A - Page 223