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「MITの研究者が提案するAskIt：ソフトウェア開発における大規模言語モデルの統合を効率化するためのドメイン固有言語」

最近の研究では、大規模言語モデル（LLM）の非凡な能力が明らかになりました。モデルが成長するにつれて、さらに印象的になります。彼らはさまざまなアプリケーションで不可欠な存在となっています。彼らは仮想アシスタントを駆動し、多言語コミュニケーションを容易にし、自動コンテンツ生成を可能にし、医学診断や感情分析における自然言語理解を向上させます。彼らはまた、コード生成、創造的な執筆、研究において重要な役割を果たし、コンテンツ推薦システム、法的調査、財務分析、コンテンツモデレーションに展開されています。彼らはテキスト要約からコード生成まで、数々のタスクにおいて巧みな能力を示すというユニークな現象を示しています。新たな能力が現れるというアイデアは興味深く、言語モデルのさらなる開発によって、さらに複雑な能力が生まれるかもしれないと示唆しています。しかし、LLMをソフトウェア開発に統合することはより複雑です。これは、シームレスなアプリケーションへの統合に必要な複雑な意思決定手続きによって主に引き起こされる困難であり、幅広いスキルが必要とされます。また、最高のモデル利用のための強力なプロンプトの専門的な作成については、まだ多くの不確実性が存在しています。この問題に対処するため、MIT CSAILの研究者は「AskIt: Unified Programming Interface for Programming with Large Language Models」という新しい論文を発表しました。研究者によれば、このアプローチは開発におけるソフトウェア開発専門家のオーバーヘッドと作業を大幅に削減します。AskItはさまざまなタスクをこなすことができるドメイン固有の言語であり、LLM向けに設計されています。

「イデオグラムはテキストから画像への変換をどのように革新するのか？ DALL-EやMidjourneyを超えるAIプラットフォームが文字を生成する」

人工知能（AI）は近年、著しい進歩を遂げており、テキストから画像を生成することが特に注目されています。トロントを拠点とするAIスタートアップのIdeogramは、競争の激しいテキストから画像を生成する技術の分野で存在感を示すことを目指し、最近そのプラットフォームを公開しました。この分野で有名な名前には、DALL-E、Midjourney、およびAdobe Fireflyがあります。これらのプラットフォームは、テキストのプロンプトから画像を生成することにおいて高い基準を設け、AIによる創造性への貢献が広く認められています。 Ideogramは、信頼性と安全性の高い基準を維持しながら、AIを通じた創造性を民主化するという使命を重視しています。Ideogramのチームは、優れた機関でのAIプロジェクトの豊富な経験を持つ業界のベテランたちによって率いられています。 Ideogramは、確立された競合他社と同様の機能を提供しています。ユーザーはGoogleのメールアドレスで登録することで、テキストのプロンプトを画像に変換することができます。登録後、アニメ、ダークファンタジー、グラフィティなど、さまざまなレンダリングスタイルから画像を生成するためのプロンプトを入力し選択することができます。プラットフォームは3つの解像度のオプションを提供し、入力プロンプトと選択したスタイルに基づいて4つの結果を提供します。ユーザーは生成された画像をリミックスしてプロンプトやテクニックを追加または削除することでカスタマイズすることができます。 Ideogramの注目すべき機能の1つは、MidjourneyやDALL-Eなどのテキストから画像へのツールとは異なり、文字を生成する能力です。これを実現するには複数の試行が必要ですが、少なくとも1つの満足のいく結果が期待できます。選択した結果をリミックスすると、より正確なスペルの結果を簡単に得ることができます。ただし、競合他社と同様に、Ideogramにも欠点があります。ユーザーは奇妙な手や顔のレンダリング、非現実的な線や色、そして時折のスペルミスに遭遇するかもしれません。それでは、試してみましょう：ステップ1：https://ideogram.ai/にアクセスするステップ2：無料アカウントでサインアップするステップ3：正常にサインインしたら、以下の画面が表示されますステップ4：何かを作成するためにプロンプトを入力し、以下のタグから選択しますステップ5：デモのための下のビデオをご覧ください

「WavJourneyをご紹介します：大規模な言語モデルを使用した作曲用音声作成のためのAIフレームワーク」

マルチモーダル人工知能（AI）の新興分野は、視覚、聴覚、テキストデータを融合させ、個別のエンターテイメントから改善されたアクセシビリティ機能まで、さまざまなドメインでのエキサイティングな可能性を提供しています。自然言語は、多様な感覚領域を横断した理解力とコミュニケーション力を高める約束を持つ、強力な中間者としての役割を果たしています。大規模言語モデル（LLMs）は、さまざまなAIモデルと協力してマルチモーダルの課題に取り組むエージェントとして、印象的な能力を示しています。 LLMsはマルチモーダルの課題解決能力を評価されていますが、これらのモデルの基本的な能力について疑問が生じます。これらのモデルは、動的なマルチメディアコンテンツの作成者としても機能することができるでしょうか？マルチメディアコンテンツの作成には、テキスト、画像、音声など、さまざまな形式でデジタルメディアを生成することが含まれます。音声はマルチメディアの重要な要素であり、コンテキストや感情を提供するだけでなく、没入型体験にも貢献します。過去の取り組みでは、音声や音楽の説明などの特定の条件に基づいてオーディオコンテキストを合成するために生成モデルが利用されました。しかし、これらのモデルは通常、これらの条件を超えた多様なオーディオコンテンツの生成に苦労し、現実世界での適用に制約がありました。構成的なオーディオ作成には、複雑な音響シーンの生成の複雑さという固有の課題があります。このタスクに対してLLMsを利用するには、文脈の理解と設計、オーディオの制作と構成、および対話的かつ解釈可能な作成パイプラインの確立などの課題に取り組む必要があります。これらの課題には、LLMsのテキストからオーディオへのストーリーテリング能力の向上、オーディオ生成モデルの調和、および人間と機械の共同作業のための対話的で解釈可能なパイプラインの作成が含まれます。上記で言及された問題と課題に基づいて、WavJourneyという新しいシステムが提案されました。その概要は以下の図に示されています。 WavJourneyは、言語の指示に従って音声を生成するためにLLMsを利用しています。この技術は、スピーチ、音楽、効果音を含む事前定義された構造に従ったオーディオスクリプトをLLMsに促すものです。このスクリプトは、これらの音響要素の空間的および時間的な関係を緻密に考慮しています。複雑な音響シーンに対応するため、WavJourneyはそれらを個々の音響要素とそれに対応する音響レイアウトに分解します。このオーディオスクリプトはスクリプトコンパイラに入力され、タスク固有のオーディオ生成モデル、オーディオI/O関数、または計算操作を呼び出すためのコンピュータプログラムに変換されます。その後、このプログラムを実行して所望のオーディオコンテンツを生成します。 WavJourneyの設計にはいくつかの注目すべき利点があります。まず第一に、LLMsの理解力と広範な知識を活用して、多様な音響要素、複雑な音響のつながり、魅力的なオーディオストーリーを特徴とするオーディオスクリプトを作成します。第二に、複雑な音響シーンを異なる音響要素に分解する構成戦略を採用しています。これにより、すべてのテキストで説明された要素を考慮するのが困難なエンドツーエンドの手法とは異なり、さまざまなタスク固有のオーディオ生成モデルを組み合わせてコンテンツ作成が可能となります。第三に、WavJourneyはオーディオモデルのトレーニングやLLMsの微調整の必要性なく動作し、リソースの効率化を図っています。最後に、WavJourneyは現実世界のオーディオ制作において、人間と機械の共同作業を容易にします。この研究から選ばれたサンプル結果は、以下の画像に示されています。これらの事例研究は、WavJourneyと最先端の生成手法との比較的な概要を提供しています。これは、言語指示によってガイドされた構成音声を作成するためにLLMを活用する革新的なAIフレームワークであるWavJourneyの概要でした。興味がある方や詳細を知りたい方は、以下に引用されたリンクをご参照ください。

「Scikit-Learnによるアンサンブル学習：フレンドリーな紹介」

基本的な学習アルゴリズムであるロジスティック回帰や線形回帰は、機械学習の問題に適切な結果を得るにはあまりにも単純すぎることがよくあります可能な解決策の一つはニューラルネットワークを使用することです...

「AIを使ってGmailの受信トレイをクリアする方法」

あなたはGmailの受信トレイでメールの山を探検するのに疲れていますか？ニュースレターやプロモーション、スパムに溺れている自分を見つけますか？それでは、あなたは一人ではありません。メールの過負荷は私たちのデジタル時代における共通の問題です。そして、AIのおかげで、メールがあふれる問題に完璧な解決策があります。AIを使ってGmailの受信トレイを整理する方法を学びましょう！ Gmailの受信トレイを整理するためのトップ5のAIツールこれらのAIパワードツールは、Gmailの受信トレイを取り戻すために必要な方にとって非常に価値のあるものです。メールのクリーンアップ、整理、優先順位付けを自動化することで、ユーザーは生産性を保ち、重要なことに集中することができます。混雑した受信トレイに対処しているか、単にメールの管理を効率化したい場合でも、これらのトップ5のAIツールはあなたをサポートします。 Clean.email Clean.emailは、メールの受信トレイを簡単にクリーンアップし管理するための強力なツールと機能を提供しています。Clean.emailがあなたにできることを詳しく見てみましょう：主な特徴メールのバンドル： Clean.emailは、送信者、件名、またはラベルなどの共通の特徴に基づいてメールを知的にバンドルすることができます。これらのバンドルされたメールは、便利にゴミ箱に移動したり一緒にアーカイブしたりすることができます。これにより、受信トレイが整理され、シンプルになります。ニュースレターの管理：邪魔なニュースレターが受信トレイを詰まらせているのにうんざりしていますか？Clean.emailを使用すると、ニュースレターの購読を解除したり一時停止したりすることができます。また、ニュースレターの最新バージョンのみを保持することも選択できますので、受信トレイを新鮮で関連性のある状態に保つことができます。クイッククリーン：メールを迅速にクリアしたいですか？クイッククリーン機能は、ソーシャル通知や指定期間より古いメッセージ（例：3年以上前のメール）など、一般的にクリーンアップされるメールを対象にしており、簡単に整理するのに役立ちます。スマートビュー： Clean.emailはスマートビューを使用してメールを知的に整理します。類似した種類のメールは一緒にグループ化され、受信トレイのナビゲーションが簡素化され、重要なことに集中しやすくなります。広範なメールプロバイダのサポート： Gmail、Yahoo、AOL、iCloud、Outlook、およびIMAPを使用している他のメールサービス。このツールを使ってGmailの受信トレイをクリーニングしてみましょう。 Mailsorm このAIメールクリーナーは、メールの管理を簡素化する堅牢なメールクリーンアップツールです。主な特徴メールのバンドル： Mailsormは、関連するメールを特定し、それらを一緒にバンドルすることに優れています。この機能により、関連するメールをグループとして管理できるため、一括でアクションを実行しやすくなります。スパムブロック：受信トレイを詰ませるスパムメールにさようならを言いましょう。Mailsormは便利なワンクリックのスパムブロック機能を提供し、受信トレイをクリーンで不要なメールから解放します。…

「PythonにおけるSklearn、Pandas、およびMatplotlibを使ったPCAの概要」

データアナリストや科学者として、私たちは日々膨大な情報による複雑な課題に直面することがあります様々な情報源からのデータの蓄積が増えることは否定できませんが、それに伴って新たな機会や課題も生まれています

「カーンアカデミーがジェネラティブAI学習チューターのカーンミゴをリリース」

2022年11月にChatGPTがリリースされて以来、AIは多くの教育者にとって懸念の対象となっていますしかし、Khan Academyの考え方によれば、AIは生徒の仕事をするのではなく、スーパーチャージされたチューターや教育アシスタントになるでしょうここでKhanmigoが登場します今年の秋に...

「Appleの研究者たちは、暗黙的なフィードバックを持つ協調フィルタリングのための新しいテンソル分解モデルを提案する」

過去の行動からユーザーの好みを推測する能力は、効果的な個別の提案にとって重要です。多くの製品には星の評価がないため、このタスクは指数関数的に困難になります。過去の行動は一般的にバイナリ形式で解釈され、ユーザーが過去に特定のオブジェクトと対話したかどうかを示します。このバイナリデータに基づいて、そのような秘匿的な入力からユーザーの好みを推測するために、追加の仮定をする必要があります。視聴者は、関与したコンテンツを楽しんでおり、注意を引かなかったコンテンツは無視しているという仮定は、実際の使用ではめったに正確ではありません。消費者が製品と関わっていないのは、それが存在すら知らないためかもしれません。したがって、ユーザーが単に対話できない要素については無視または関心を持っていないと仮定するのがより妥当です。研究では、既に馴染みのある製品を未知の製品よりも好む傾向があると仮定しました。この考えは、個別の推奨を行うための技術であるベイジアン個別ランキング（BPR）の基礎となりました。BPRでは、データはユーザーを表す最初の次元を持つ3次元のバイナリテンソルDに変換されます。新しいAppleの研究では、推移性に依存しない人気のある基本的な製品の評価（BPR）モデルの変種を作成しました。一般化のために、彼らは代替テンソル分解を提案しています。彼らはスライス反対称分解（SAD）という新しい暗黙のフィードバックベースの協調フィルタリングモデルを導入します。ユーザーとアイテムの相互作用の新しい三次元テンソルの視点を使用して、SADは通常の方法とは異なり、各アイテムに1つの潜在ベクトルを追加します（アイテムベクトルとしての潜在表現を推定する従来の方法とは異なります）。相対的な優先順位を評価する際にアイテム間の相互作用を生成するため、この新しいベクトルは通常の内積によって導かれる好みを一般化します。ベクトルが1に収束すると、SADは最新の協調フィルタリングモデル（SOTA）となります。この研究では、その値をデータから決定することを許可しています。新しいアイテムベクトルの値が1を超えることを許可すると、非常に重要な結果が生じます。対比の中にサイクルが存在することは、ユーザーのメンタルモデルが線形ではないことを示す証拠と解釈されます。チームはSADパラメータ推定のためのクイックなグループ座標降下法を提案しています。シンプルな確率的勾配降下法（SGD）を使用して、正確なパラメータ推定を迅速に行います。シミュレーション研究を使用して、まずSGDの効果とSADの表現力を実証します。そして、利用可能なリソースのトリオを使用して、SADを他の7つの代替の最新の推奨モデルと比較します。この研究では、以前無視されていたデータとエンティティ間の関係を組み込むことで、更新されたモデルがより信頼性の高い正確な結果を提供することも示しています。この研究では、研究者は協調フィルタリングを暗黙のフィードバックとして参照しています。ただし、SADの応用範囲は前述のデータタイプに限定されません。たとえば、明示的な評価が含まれるデータセットは、現在のモデルの一貫性を事後評価するのではなく、モデルの適合中に直ちに使用できる部分順序を含んでいます。

「GenAIソリューションがビジネス自動化を革新する方法：エグゼクティブ向けLLMアプリケーションの解説」

最近、バイオファーマ企業の製造エグゼクティブとの協力により、私たちは生成型AI、具体的には大規模な言語モデル（LLM）の世界に深く入り込み、それらがどのように利用できるかを探求しました...

「Ai X ビジネスおよびイノベーションサミットの新着情報」

昨年のジェネラティブAIとLLMsの登場により、産業とビジネスの景観は変わりました私たちのコミュニティのビジネス志向のメンバーの急速に変化するニーズと懸念に対応するために、私たちはAi X Business and Innovation Summitを見直し、ODSC West 2023と同時開催することにしました今回は2日間になります...

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