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「Databricks、MosaicMLおよびその他の最近のAIの買収を発表」

経済は非常にダイナミックですが、AIはまだホットな市場です過去数週間にはいくつかの大規模な買収や合併があり、それぞれが近い将来の市場を再定義する可能性がありますそれでは、いくつかの最大のニュースメーカーを見てみましょう...

「DatabricksがMosaicMLとその他の最近のAIの買収を行う」

経済は非常にダイナミックであるにもかかわらず、AIはまだ注目の市場です過去数週間でいくつかの大規模な買収と合併が行われ、それぞれが近い将来の市場を再定義する可能性がありますでは、いくつかの最も注目すべきニュースメーカーを見てみましょう...

BentoML入門：統合AIアプリケーションフレームワークの紹介

この記事では、統合されたAIアプリケーションフレームワークであるBentoMLを使用して、機械学習モデルの展開を効率化する方法について探求します

「BentoML入門：統合AIアプリケーションフレームワーク」

この記事では、統合されたAIアプリケーションフレームワークであるBentoMLを使用して、機械学習モデルの展開を効率化する方法について探求します

ChatGPTのコードインタプリター：知っておくべきすべてのこと

OpenAIは、興奮をもって発表を行っており、最新の発表はChatGPT Plusのユーザーを喜ばせることでしょう。数ヶ月の期待を経て、Code Interpreterプラグインは来週ベータモードでローンチされます。この画期的な機能により、ユーザーはChatGPT内でコードをシームレスに解釈・実行することが可能となり、データ分析から可視化など、さまざまなことが可能になります。Code Interpreterプラグインは、AIモデルとのインタラクション方法を革新的に変えます。また読む：OpenAIが全てのChatGPT Plusユーザー向けにChatGPTプラグインを展開中 | 有効化方法を学ぶコード解釈の力を解き放つ Code Interpreterプラグインの導入により、ChatGPT Plusのユーザーは様々な機能を持つ強力なツールにアクセスすることができます。これにより、データの分析、グラフの作成、ファイルの編集、数学的な操作、コードの直接実行などがChatGPTのインターフェース内で行えます。このプラグインの多様性は、特にデータサイエンスの領域で非常に有用です。 Code Interpreter：データサイエンティストの最良のパートナーデータサイエンティストは特に、Code Interpreterプラグインから多くの恩恵を受けることができます。ChatGPT Plusパッケージに含まれるこの最先端のツールは、データサイエンティストのワークフローのさまざまな側面を効率化し向上させる潜在能力を持っています。データの可視化やトレンドの分析、データセットの変換など、このプラグインは従来のデータサイエンスツールと同等の機能を提供します。Code Interpreterプラグインは、追加のソフトウェアや専門知識を必要とせずに複雑なタスクを実行することができるため、この分野において画期的な存在となります。興奮に満ちたコミュニティ Code Interpreterプラグインの利用可能性のニュースは、ChatGPT Plusユーザーコミュニティ全体に興奮をもたらしました。ユーザーは既にこの強力な新機能を最大限に活用するためのヒントやトリックを共有しています。4月の12のプラグインの初期発表以来、プラットフォームは200以上のプラグインに成長し、ユーザーの可能性をさらに拡大しています。ChatGPTを取り巻く活気あるサポートコミュニティは、ユーザーがCode Interpreterプラグインの活用を最大化するための指導とインスピレーションを簡単に見つけられることを保証します。また読む：ChatGPTのビッグサプライズ：OpenAIがAIマーケットプレイスを作成…

「ChatGPTコードインタプリタを使用して、人道支援データの非構造化Excelテーブルを分析する」

新しい実験的な機能「コードインタプリター」は、ChatGPTの使用の一環としてPythonコードの生成と実行をネイティブにサポートしますデータエンジニアリングを行うためには大きな潜在能力を示しています

「ChatGPTのコードインタプリターがついにオープンしました具体的にはどのように動作するのでしょうか？こちらがチュートリアルです」

数日前、OpenAIは公式のプラグインであるCode Interpreterを、1週間以内に全てのChatGPT Plusユーザーにベータパネルの設定から利用可能にすると発表しましたこのニュースは多くの関心を集めました…

ChatGPT コードインタプリター：私が何時間もの作業を節約した方法

2023年7月6日、OpenAIは、Code Interpreterが次の週にChatGPT Plusユーザーに利用可能になることを発表しましたこれは、パワーと機能を向上させる最も優れたプラグインの一つかもしれません...

『アウトラインを使った信頼性の高いLLMシステムの構築』

「現代の大規模言語モデル（LLM）は素晴らしい能力を持っていますが、複雑なワークフローやシステムに統合することは困難であり、信頼性の低い結果や不必要なコードの重複を引き起こすことがありますNormal ComputingのRémi Loufによって作成されたOutlinesは、これらの問題に対する解決策を提供しますOutlinesを使用することで、より信頼性の高いLLMの構築が可能になります...」

PyTorch完全にシャーディングされたデータパラレルを使用して、大規模モデルのトレーニングを加速する

この投稿では、Accelerate ライブラリを活用して大規模なモデルのトレーニングを行う方法について説明します。これにより、ユーザーは PyTorch FullyShardedDataParallel (FSDP) の最新機能を活用することができます。機械学習 (ML) モデルのスケール、サイズ、およびパラメータがますます増加するにつれ、ML プラクティショナーは自身のハードウェア上でそのような大規模なモデルをトレーニングしたり、ロードしたりすることが困難になっています。一方で、大規模なモデルは小さなモデルと比較して学習が速く（データと計算効率が高く）、パフォーマンスも著しく向上することがわかっています [1]。しかし、そのようなモデルをほとんどの利用可能なハードウェア上でトレーニングすることは困難です。大規模なMLモデルをトレーニングするためには、分散トレーニングが重要です。分散トレーニングの分野では、最近重要な進展がありました。最も注目すべき進展のいくつかは以下のとおりです： ZeROを用いたデータ並列化 – Zero Redundancy Optimizer [2] ステージ1：データ並列ワーカー/ GPU間でオプティマイザーの状態を分割ステージ2：データ並列ワーカー/…

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