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「GPT-4の高度なデータ分析ツールを使用した多様な棒グラフ分析」

「GPT-4の高度なデータ分析ツール（ADA）は、データサイエンスのツールボックスに追加する必須のツールです複雑なデータセットを迅速かつ効率的に理解することができますバーチャート分析には、...」

「ジェンAIの時代：新たな始まり」

イントロダクション急速に進化するテクノロジーの世界で、我々は新たな時代の予感に包まれています。それは、かつて人間にしか備わっていなかったような知性を持つかのように見える機械が存在する時代です。私たちはこの時代を、「ジェン・AI時代」と呼びたいと思います。この時代は、AIの成長の継続だけでなく、本当に変革的なものの始まりを象徴しています。この記事では、大規模言語モデル（LLM）の成長、それらの実用的な企業ソリューションでの応用、それらを支えるアーキテクチャやサービス、そしていくつかの優れたLLMの比較について詳しく掘り下げていきます。学習目標：大規模言語モデル（LLM）の成長と採用の拡大、およびジェン・AI時代の到来における役割を理解する。 LLMの実用的な企業ソリューションでの応用（コンテンツ生成、データ要約、さまざまな産業の自動化など）を特定する。 LLMの使用に関連する倫理的考慮事項と責任あるAIの実践について、ガイドライン、データプライバシー、従業員の意識などを理解する。大規模言語モデル（LLM）の成長を探る LLMの実用的な応用に入る前に、この分野が最近どれほど成長してきたかを理解することが重要です。LLMは、マイクロソフトやグーグルなどの企業がその開発に多額の投資をしていることで、テック界隈を席巻しています。LLM APIを試験的に利用する企業数は急増しており、自然言語処理（NLP）とLLMの採用も増加しており、年間成長率は驚異の411%です。特にインドはLLMへの投資のホットスポットとなっており、マイクロソフトやグーグルなどの主要プレイヤーがこの領域で大きな進展をしています。テック巨人たちは互いに優れたモデルを作り出すことを競い合っており、その結果、テック・マヒンドラの「インダス」というインド特化のカスタムLLMなどのイノベーションが生まれています。リライアンスもLLMレースに参入し、インド固有のアプリケーションに注力しています。この関心と投資の増加は、ジェン・AI時代の幕開けを告げています。企業ソリューションにおけるLLMの実用的な応用ここからは、企業ソリューションにおけるLLMの実用的な応用に焦点を移しましょう。消費者がLLMを詩やレシピの生成などの創造的なタスクに使用するのとは異なり、企業世界は異なるニーズを持っています。ここでの応用範囲は、詐欺検出のための財務データの分析から、営業やマーケティングにおける顧客行動の理解まで多岐にわたります。LLMは、コンテンツの生成、応答の自動化、さまざまなビジネス領域（金融、人事、法務、保険など）での意思決定プロセスの支援において重要な役割を果たしています。 LLMベースのソリューションのアーキテクチャとサービス LLMベースのソリューションのアーキテクチャは複雑でありながら魅力的です。LLMは要約と検索モデルです。効率的にコンテンツを処理するためには、プロンプトでそのフォーカスを定義し、トークンでコンテンツを処理する必要があります。アーキテクチャでは、Form RecognizerやFAISS Indexなどのサービスを使用して、大量のドキュメントをベクトル化して格納します。これらのサービスは、ユーザーが定義したプロンプトに基づいて類似性検索を行い、正確な応答を提供します。言語モデルとクラウドサービスの選択は、ドキュメントのサイズや場所などの要素によって異なります。 LLMの比較：OpenAI、マイクロソフト、グーグルなど OpenAI、マイクロソフト、グーグルなどのLLMを比較すると、それらが提供する多様な能力と応用が明らかになります。OpenAIのモデルであるGPT-3は、Q&Aシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。一方、Codexは開発者向けに特化し、自然言語をコードに変換します。DALL-Eはプロンプトに基づいて画像を生成することに特化し、ChatGPT-4はチャットボットやコールセンターなどのアプリケーションに最適な会話エンジンです。 MicrosoftのLLMスイートには、GPT-3.5などのLLMが含まれており、これらはForm Recognizerなどの他のAzureサービスと組み合わせてエンドツーエンドのソリューションを提供しています。Microsoftは、消費者の検索、マッチング、およびメール管理に焦点を当てつつ、チームやコールセンターなどの他の領域にも徐々に拡大しています。一方、Googleは、 BARDなどのモデルを使用し、消費者および法人のニーズに対応しています。彼らの基本モデルはテキスト、チャット、コード、画像、ビデオをサポートし、会話型AIからエンタープライズ検索、Vortex AIを介したエンドツーエンドのソリューションまでさまざまなアプリケーションに対応しています。これらの巨大なLLM以外にも、LLaMA-1-7B、Falcon、WizardLMなどの他のLLMも独自の機能とパラメータを備えています。LLMが真実の回答を提供することを保証することは、信頼性を評価する上で重要な要素です。…

フーリエ変換を用いた季節変動のモデリング

「ターゲットデータにフーリエ変換を適用して、時系列予測モデルの性能を向上させる方法」

データを中心に：Srikanth Velamakanniと共にデータドリブンの組織を築く

Analytics Vidhyaの「データを活用したリーダーシップ（Leading With Data）」は、業界のリーダーが自身の経験、キャリアの道のり、興味深いプロジェクトなどを共有するインタビューシリーズです。このシリーズの第5回エピソードでは、私たちは非常に特別なゲストであるフラクタルアナリティクスのグループのCEO、共同創設者、副会長であるSrikanth Valamakanni氏を迎えます。フラタルアナリティクスは、インドで最大のAI企業の1つです。彼はこのインタビューで、データ駆動型組織の構築についての洞察と観察を共有しています。国内のデータ分析のパイオニアの一人として、彼は数年間の間におけるAIの変化する風景についても語っています。さらに、彼のアナリティクス、データサイエンス、教育への深い情熱もAnalytics Vidhyaの創設者兼CEO、Kunal Jain氏との対話で強調されています。以下は、インタビューの抜粋です。フルインタビューはこちらでご覧いただけます。 AIの進化 Kunal J: まずは、あなたの初期の日々から始めましょう。Fractalを23年前に立ち上げたとき、アナリティクスはほとんど知られていなかった時代です。ですので、あなたはこの業界が非常にニッチな存在から今のような存在に進化する様子を見てきました。その旅がどのようなものだったのでしょうか？ Srikanth V: 私たちの旅の魅力的な点は、それがAIの進歩の旅と鏡像のようになっているところです。AIは皆さんもご存知の通り、1956年のダートマスの夏の会議で生まれた用語です。私は2006年に行われたダートマス会議の記録とメモにアクセスする機会がありました。この会議はダートマス会議から50年後のことでした。1956年からの参加者のうち、マービン・ミンスキーやその他の一部の人々が、2006年の会議に出席し、その50年間のAIの進歩について議論していました。そして、次の数年間に何が起こるかを理解しようとしていました。私はその議論の進行状況を見て、興味を持ちました。なぜなら、実際に2006年には、AIが最初のオーダーロジックのルール作成や例外処理の方向に向かうのか、それとも当時はニューラルネットワークと呼ばれていたディープラーニングの方向に向かうのか、ということが議論されていたからです。以前、私が電気工学を学んでいたころ、私の大学のコンピュータサイエンス学科ではAIを学んでいました。彼らはAIの授業を持っていましたが、私たちはニューラルネットワークについての授業を受けていました-それらはまったく異なるものでした。AIはルールを意味し、ぼんやりとしたロジックのルールの作成などに使用され、私たちは指紋認識や署名の検証など、非常に基本的なニューラルネットワークを使用していました。これは90年代の話です。ですので、2006年においても、定義と区別はあまり明確ではありませんでした。そしてわずか4年後、突然、ニューラルネットワークとディープラーニングが世界中で主要なトピックとして現れました。IBMやMicrosoft、Googleなどの研究所から印象的な結果を見るようになりました。そして2011-2012年に、非常に興味深いことが起こりました- Googleは、この技術が非常に重要な変化をもたらすことに気付きました。そこで、彼らはジェフリー・ヒントンを雇い、彼がGoogleを変革し、AIを彼らの製品に追加しました。私が数年間にわたって目撃したAIの進化について言えば、グーグルの初期の日々がありました。そして2010年までに、AIネイティブまたはデジタルネイティブの最大の企業がAIの可能性に気付き始めました。そして2015年には、世界中のFortune 100およびFortune 500企業がこのことに目覚め始めました。2014-2015年ごろ、多くの取締役会がCEOに対してデータ戦略やAI戦略を提示するよう要求し始めたのを見ました。ただし、インドではそこまで大きな話題ではありませんでした。しかし、2020年になると、それがどこに行っても本当に大きなものになりました。特にCOVIDの後、急速に広まり、そして2023年になると、ChatGPTの登場後、もう話題に上らない日はありません。フラクタルのAIの道のり…

このAI研究は「Kosmos-G」という人工知能モデルを提案していますこれは、マルチモデルLLMsの特性を活用して、一般的なビジョン-言語入力から高品質なゼロショット画像生成を行うものです

“`html 最近、テキストの説明から画像を作成したり、テキストと画像を組み合わせて新しい画像を生成したりすることにおいて、大きな進歩がありました。しかし、未開拓の領域として、一つの舞台や複数の物体や人物を含むシーンの説明から画像を生成するというものがあります。Microsoft Research、ニューヨーク大学、ウォータールー大学の研究チームが、この問題に取り組むためにマルチモーダルLLMを活用したモデルであるKOSMOS-Gを提案しました。 KOSMOS-Gは、複雑なテキストと複数の画像の組み合わせから詳細な画像を生成することができます。例えそれがこれまでに見たことのない組み合わせであっても、問題ありません。これまでにないモデルであり、ある説明に基づいてさまざまな物体や事物が写っている画像を生成することができます。KOSMOS-Gは、CLIPの代わりに使用することができ、ControlNetやLoRAなどの他の技術を使用するための新しい可能性を開拓します。 KOSMOS-Gは、テキストと画像から画像を生成するための賢いアプローチを使用しています。まず、テキストと画像を理解することができるマルチモーダルLLMをトレーニングします。次に、テキストを理解することに優れたCLIPテキストエンコーダと整列させます。 KOSMOS-Gにテキストとセグメント化された画像のキャプションを与えると、指示に合った説明を持つ画像を生成するためにトレーニングされます。事前にトレーニングした画像デコーダを使用し、さまざまな状況で正確な画像を生成するために学んだ内容を活用します。 KOSMOS-Gは、指示と入力データに基づいて画像を生成することができます。トレーニングには3つのステージがあります。第一ステージでは、モデルはマルチモーダルコーパスに対してプリトレーニングされます。第二ステージでは、AlignerNetがKOSMOS-Gの出力空間をU-Netの入力空間にCLIPの指示によって整列させるようにトレーニングされます。第三ステージでは、KOSMOS-Gはキュレーションされたデータに基づいた構成生成タスクによって微調整されます。ステージ1では、MLLMのみがトレーニングされます。ステージ2では、MLLMは固定されたままでAlignerNetがトレーニングされます。ステージ3では、AlignerNetとMLLMの両方が共同でトレーニングされます。画像デコーダはすべてのステージで固定されたままです。 KOSMOS-Gは、さまざまな設定でのゼロショット画像生成において本当に優れています。意味を成し、良く見え、異なるカスタマイズが可能な画像を作成することができます。文脈を変えたり、特定のスタイルを加えたり、変更を加えたり、画像に追加の詳細を追加するなどの機能があります。KOSMOS-Gはゼロショット設定でのマルチエンティティVL2Iを実現した最初のモデルです。 KOSMOS-Gは、画像生成システムにおいてCLIPの代わりに簡単に使用することができます。これにより、以前は不可能だったアプリケーションへの新しい可能性が広がります。CLIPの基盤を築くことで、KOSMOS-Gはテキストに基づく画像生成からテキストと視覚情報の組み合わせに基づく画像生成への移行を進め、多くの革新的なアプリケーションのチャンスを提供することが期待されています。要約すると、KOSMOS-Gはテキストと複数の画像から詳細な画像を生成するモデルです。そのトレーニングでは、「指示を行う前に整列する」という独自の戦略が使用されています。KOSMOS-Gは個々のオブジェクトの画像生成に優れており、複数のオブジェクトに対しても同様のことを行う最初のモデルです。また、CLIPの代わりに使用することができ、ControlNetやLoRAなどの他の技術と組み合わせて使用できます。要するに、KOSMOS-Gは画像生成において言語のような画像を作成するための初歩的なステップです。 “`

OpenAIのGPT-4V(ision) AIのマルチモーダルフロンティアにおける大発見

画期的な人工知能の領域を再構築する画期的な展開として、OpenAIはGPT-4Vと称されるGPT-4のビジョンを披露しました。この新たな進化により、ユーザーは言語と視覚データの組み合わせた強力さを手に入れ、AIとのインタラクションに革命的な可能性をもたらすことができます。ここでは、この最新の進歩について詳しく調べ、それが私たちの生活のさまざまな側面に与える潜在的な影響を探求します。また、次もお読みください：GPT-4と説明可能なAI（XAI）によるAIの未来を明らかにするビジョナリーな飛躍画像入力を大きな言語モデル（LLM）に統合することは、AI研究と開発の画期的なマイルストーンを示しています。GPT-4Vは、単なる言語システムをマルチモーダルなパワーハウスに変えることを目指して設計されており、新たなインターフェースと画期的な機能をもたらします。画像を分析し解釈する能力により、GPT-4Vはユーザーに新たな可能性を開くのです。テキストからテキストとビジュアルへ GPT-4 Visionにより、ChatGPTはテキストとビジュアル情報の融合を実現しました。ユーザーは今や画像を探索し、その地理的な起源について詳細な洞察を得ることができます。これは、視覚データを通じて世界についてより多く学びたいという好奇心の強い人々にとって貴重なツールとなっています。 GPT-4Vのユースケースを明らかにする GPT-4Vの真の魔法は、その多様な応用にあります。以下に、エンドユーザーがGPT-4Vを利用している注目すべき方法のいくつかをご紹介します： ChatGPTによる画像の起源の特定：画像解析を通じて世界の秘密を解き明かすことで、GPT-4 VisionはChatGPTの画像の地理的起源の特定能力を向上させます。複雑な数学的概念の解明：GPT-4Vは複雑な方程式やグラフを解析する数学の天才であり、学生や研究者にとって欠かせないパートナーとなっています。手書き入力をLaTeXコードに変換：GPT-4Vの手書きの記述をLaTeXコードに変換する能力により、研究者や学生が手書きの技術情報をデジタル化する必要がある場合に役立ちます。テーブルの詳細の抽出：データ分析の能力により、GPT-4Vはテーブルから情報を効率的に抽出し解釈することができます。これにより、データ操作のプロセスが簡素化されます。視覚的な指し示しの理解：GPT-4Vは視覚的な手がかりを理解し、より高い文脈理解力で応答することで、ユーザーのインタラクションを新たなレベルに引き上げます。絵を使ったシンプルなモックアップのウェブサイト構築：GPT-4Vは、絵をウェブレイアウトに変換して基本的なウェブサイトを作成するためのユニークなツールを提供します。品質保証の重要性 OpenAIは、GPT-4Vの信頼性と安全性を確保するためにあらゆる手を尽くしています。幅広いシナリオをカバーするために、定性的および定量的評価が行われました。評価プロセスには、内部テストや専門家によるレビューが含まれており、有害なコンテンツの特定、人口の認識、プライバシーの懸念、地理位置情報、サイバーセキュリティ、マルチモーダルなジェイルブレイクなどの課題におけるモデルのパフォーマンスが評価されました。制約と注意事項 GPT-4VはAI技術の重要な進歩ですが、その制約を認識することが重要です。モデルは誤った推論を生成することがあり、画像のテキストや文字を見落とすことがあり、幻覚的な事実を生成することもあります。特に、危険物を画像で識別するための適切なツールではなく、しばしば誤認識します。医療の場では一貫した回答を提供せず、標準的な手法に対する認識が欠けるため、誤診断の原因となる可能性があります。さらに、GPT-4Vは特定の記号の理解に課題を抱えており、視覚的な入力に基づく不適切なコンテンツの生成の可能性があり、特に敏感な文脈では懸念が生じます。将来を期待する GPT-4 Vision（GPT-4V）の登場により、可能性と課題を抱えた世界が到来します。リリースの前に、潜在的なリスクに対処するために注意深い努力が払われました。特に個人の画像の使用に関しては、利点が欠点をはるかに上回るように細心の注意が払われています。…

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「GPT-4の高度なデータ分析ツールを使用した多様な棒グラフ分析」

「ジェンAIの時代：新たな始まり」

フーリエ変換を用いた季節変動のモデリング

データを中心に：Srikanth Velamakanniと共にデータドリブンの組織を築く

このAI研究は「Kosmos-G」という人工知能モデルを提案していますこれは、マルチモデルLLMsの特性を活用して、一般的なビジョン-言語入力から高品質なゼロショット画像生成を行うものです

OpenAIのGPT-4V(ision) AIのマルチモーダルフロンティアにおける大発見

ランチェーン 101：パート2d. 人間のフィードバックでLLMの微調整

「Amazon SageMakerを使用して、ファルコンモデルのパフォーマンスを向上させる」

「注意シンクとキャッシュの配置場所 – ストリーミングLLM実装のビジュアルガイド」

機械学習における公平性（パート1）

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