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マルチモーダルデータ統合：人工知能ががん治療を革命へ導く

最近、私はこの記事（リンク）を読みましたそれは癌のための人工知能（AI）との多模式データ統合についてのものでした扱われているトピックが非常に興味深かったですなぜなら、新たな可能性があるからです...

AWSを使用したジェネレーティブAIを使用したサーバーレスイメージ生成アプリケーション

このチュートリアルでは、Amazon Bedrockを使用してGoで画像生成ソリューションを構築し、AWS CDKを使用して展開する方法を学びます

「Arxiv検索のマスタリング：Haystackを使用したQAチャットボットの構築のDIYガイド」をマスターする

イントロダクションカスタムデータに関する質問と回答は、大規模言語モデルの最も求められるユースケースの一つです。LLMの人間のような対話スキルとベクトル検索手法を組み合わせることで、大量のドキュメントから回答を抽出することがより容易になります。いくつかのバリエーションを加えることで、ベクトルデータベースに埋め込まれたデータ（構造化、非構造化、準構造化）と対話するシステムを作成することができます。このクエリ埋め込みとドキュメント埋め込みの類似性スコアに基づいてLLMに取得データを追加する手法は、「RAGまたはRetrieval Augmented Generation」と呼ばれています。この手法により、arXiv論文の読解など、さまざまなことが簡単になります。 AIやコンピュータサイエンスに興味がある方なら、少なくとも一度は「arXiv」を聞いたことがあるでしょう。arXivは電子プレプリントおよびポストプリントのためのオープンアクセスリポジトリであり、ML、AI、数学、物理学、統計学、電子工学などのさまざまな主題の検証済み論文をホストしています。arXivは、AIや理系の研究のオープンな研究を推進する上で重要な役割を果たしています。しかし、研究論文を読むことはしばしば困難で時間がかかります。それでは、論文から関連するコンテンツを抽出し、回答を取得するためのRAGチャットボットを使用することで、少しでも改善することはできるでしょうか？この記事では、Haystackというオープンソースツールを使用して、arXiv論文用のRAGチャットボットを作成します。学習目標 Haystackとは何かを理解し、LLMを活用したアプリケーションを構築するためのコンポーネントを把握する。「arxiv」ライブラリを使用してArXiv論文を取得するコンポーネントを構築する。 Haystackノードでインデックスとクエリパイプラインを構築する方法を学ぶ。 Gradioを使用してチャットインターフェースを構築し、ベクトルストアからドキュメントを取得し、LLMから回答を生成するパイプラインを調整する方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Haystackとは何か？ HaystackはスケーラブルなLLMパワードアプリケーションを構築するためのオープンソースのNLPフレームワークです。Haystackはセマンティックサーチ、質問応答、RAGなどの本番向けNLPアプリケーションを構築するための非常にモジュラーかつカスタマイズ可能なアプローチを提供します。これはパイプラインとノードのコンセプトに基づいて構築されており、パイプラインはノードを繋げることで効率的なNLPアプリケーションを構築するのに非常に便利です。ノード：ノードはHaystackの基本的な構成要素です。ノードはドキュメントの前処理、ベクトルストアからの取得、LLMからの回答生成など、一つのことを達成します。パイプライン：パイプラインはノードを繋ぐためのもので、ノードの連鎖を構築するのが容易になります。これによってHaystackでアプリケーションを構築することが容易になります。 HaystackはWeaviate、Milvus、Elastic Search、Qdrantなど、主要なベクトルストアを直接サポートしています。詳細については、Haystackのパブリックリポジトリを参照してください：https://github.com/deepset-ai/haystack。したがって、この記事では、Haystackを使用してArxiv論文のためのQ&AチャットボットをGradioインターフェースで構築します。 Gradio Gradioは、任意の機械学習アプリケーションのデモをセットアップおよび共有するためのHuggingfaceのオープンソースソリューションです。バックエンドにはFastapiが使用され、フロントエンドコンポーネントにはsvelteが使用されています。これにより、Pythonでカスタマイズ可能なWebアプリを作成することができます。機械学習モデルやコンセプトのデモアプリを構築して共有するのに最適です。詳細は、Gradioの公式GitHubをご覧ください。Gradioを使用したアプリケーションの構築については、「GradioでChat GPTを構築しましょう」という記事も参考にしてください。…

「GPTからMistral-7Bへ：AI会話のエキサイティングな進化」

紹介人工知能の分野では、特に大規模な言語モデルの領域で驚くべき進展が見られています。大規模言語モデルは、人間のようなテキストを生成したり、文書を要約したり、ソフトウェアコードを書いたりすることができます。Mistral-7Bは、英語のテキストとコード生成の能力をサポートする最近の大規模な言語モデルの一つであり、テキスト要約、分類、テキストの補完、コードの補完など、さまざまなタスクに使用することができます。 Mistral-7B-Instructの特徴は、パラメータが少ないにもかかわらず、優れたパフォーマンスを発揮する能力です。ベンチマークの結果によると、このモデルはすべての7Bモデルを凌駕し、さらに13Bチャットモデルとも競争力を持っています。本ブログでは、Mistral 7Bの機能や能力、使用事例、パフォーマンス、モデルの微調整に関する実践的なガイドなどについて探っていきます。学習目標大規模言語モデルとMistral 7Bの動作を理解する Mistral 7Bのアーキテクチャとベンチマーク Mistral 7Bの使用事例とパフォーマンス推論とモデルの微調整のためのコードの詳細な解説この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルのアーキテクチャは、トランスフォーマーを使用して構築されており、アテンションメカニズムを使用してデータの長距離依存性を捉えます。複数のトランスフォーマーブロックの層には、マルチヘッドのセルフアテンションやフィードフォワードニューラルネットワークが含まれています。これらのモデルはテキストデータで事前学習され、シーケンス内の次の単語を予測することを学習し、言語のパターンを捉えます。事前学習された重みは特定のタスクで微調整することができます。Mistral 7B LLMのアーキテクチャと、その特徴について詳しく見ていきましょう。 Mistral 7Bのアーキテクチャ Mistral 7Bモデルのトランスフォーマーアーキテクチャは、アテンションメカニズムとキャッシュ戦略を使用して、高いパフォーマンスとメモリ使用量を効率的にバランスさせ、より大きなモデルよりも速度と品質で優れた結果を出します。4096ウィンドウのスライディングウィンドウアテンション（SWA）を使用して、各トークンが直前のトークンの一部に注意を払うことで、より長いシーケンスに対するアテンションを最大化します。特定の隠れ層は、ウィンドウサイズと層の深さによって、入力層のトークンに対して決定された距離からアクセスできます。モデルは、Flash…

コードを解読する LLMs

最近の数年間は、言語モデルの進化が著しく、トランスフォーマーの導入によって、私たちが日常的なタスクを行う方法、例えばメールの書き方や作成方法などが革命化されました...

「Kubernetesに対応した無限スケーラブルストレージ」

時には、ただ機能するストレージが必要ですCephを使用して、Kubernetesクラスタで無限にスケーリング可能な複製ストレージを取得する方法を学びましょう！確実に動作することを確認するために、ノードを破壊しましょう💥

Amazon SageMaker JumpStartを使用した対話型ビジュアル言語処理

ビジュアル言語処理（VLP）は生成AIの最前線にあり、言語知能、ビジョン理解、処理を包括するマルチモーダル学習の進展を推進しています大規模な言語モデル（LLM）と大量のマルチモーダリティデータで訓練された対照的な言語-画像プレトレーニング（CLIP）との組み合わせにより、ビジュアル言語モデル（VLM）は特に画像キャプショニングなどのタスクに優れた能力を示しています

SSDを使用したリアルタイム物体検出：シングルショットマルチボックス検出器

イントロダクションリアルタイムオブジェクト検出では、従来のパラダイムは通常、バウンディングボックスの提案、ピクセルまたは特徴のリサンプリング、高品質の分類器の適用など、複数のステップの手法を採用してきました。このアプローチは高い精度を実現していますが、計算上の要求がリアルタイムアプリケーションには適さないことがしばしばありました。しかし、シングルショットマルチボックスディテクター（SSD）は、ディープラーニングに基づくオブジェクト検出の革新的な飛躍を表しています。SSDは、バウンディングボックスの提案段階でピクセルや特徴のリサンプリングが不要なため、高い速度で例外的な精度を維持します。代わりに、SSDは小さな畳み込みフィルタを使用して、特徴マップ上でオブジェクトのカテゴリとバウンディングボックスのオフセットを直接予測します。研究者は、このプロセスの異なるステージを最適化することでより高速な検出器を作ろうと試みましたが、通常は精度の低下につながります。しかし、この論文では、精度を維持しながら高速化を実現する画期的なディープラーニングベースのオブジェクト検出器であるSSD（シングルショットマルチボックスディテクター）を紹介しています。SSDは、バウンディングボックスの提案においてピクセルや特徴のリサンプリングが不要であり、小さな畳み込みフィルタを特徴マップに適用することで、オブジェクトのカテゴリとバウンディングボックスのオフセットを直接予測します。学習目標画像や動画のオブジェクト検出のためのSSDの原則とアーキテクチャを理解する。速度と精度の観点で、SSDが従来のオブジェクト検出モデルに対してどのような利点を持つのかを探求する。デフォルトのバウンディングボックスの概念とそれらがSSDにおけるマルチスケールオブジェクト検出で果たす役割を把握する。 SSDの効率的なオブジェクト検出機能によって恩恵を受けるさまざまなアプリケーションや産業の洞察を得る。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掲載されました。シングルショットディテクター（SSD）とは何ですか？シングルショットディテクター（SSD）は、コンピュータビジョンの革新的なオブジェクト検出アルゴリズムです。画像またはビデオフレーム内のオブジェクトを迅速かつ正確に検出して位置を特定する能力によって注目されています。SSDの特徴は、これをディープニューラルネットワークの一通りで実現できることであり、非常に効率的でリアルタイムアプリケーションに理想的です。 SSDは、特徴マップの複数の位置に異なるアスペクト比を持つアンカーボックスを使用しています。これらのアンカーボックスにより、異なるサイズや形状のオブジェクトを効果的に扱うことができます。さらに、SSDはマルチスケールな特徴マップを使用して、画像内の小さなオブジェクトや大きなオブジェクトを正確に識別します。SSDは複数のオブジェクトクラスを同時に検出する能力を持つため、単一の画像内で多数のオブジェクトカテゴリを扱うタスクにおいて有用なツールです。速度と精度のバランスが取れているため、歩行者や車両の検出などのアプリケーション、そして自動運転、監視、ロボティクスなどの領域におけるより広いオブジェクト検出において人気の選択肢となっています。 SSDはリアルタイムでのオブジェクト検出能力で知られており、自動運転、監視、拡張現実などのさまざまなアプリケーションで広く採用されています。 SSDの主な特長シングルショット：一部の従来のオブジェクト検出モデルが2段階のアプローチ（まず関心領域の提案をし、それからそれらの領域を分類する）を使用するのとは異なり、SSDはネットワークを通じて一度にオブジェクト検出を行います。オブジェクトの存在とバウンディングボックスの座標を一度のショットで直接予測し、より速く効率的に行います。マルチボックス：SSDは、入力画像の複数の場所に異なるスケールとアスペクト比のデフォルトのバウンディングボックス（アンカーボックス）のセットを使用します。これらのデフォルトボックスは、オブジェクトが現れる可能性が高い場所についての事前知識となります。SSDはこれらのデフォルトボックスの調整を予測し、オブジェクトを正確に位置づけます。マルチスケール検出：SSDは異なる解像度の複数の特徴マップで操作を行うことで、さまざまなサイズのオブジェクトを検出することができます。異なるスケールで予測を行い、さまざまな粒度でオブジェクトを捉えます。クラススコア：SSDはバウンディングボックスの座標だけでなく、各デフォルトボックスにクラススコアを割り当てます。これは特定のカテゴリ（例：車、歩行者、自転車など）に属するオブジェクトの可能性を示します。ハードネガティブマイニング：トレーニング時にSSDはハードネガティブマイニングを使用して、困難な例に焦点を当ててモデルの精度を向上させます。 SSDのキーポイントは何ですか？ Single Shot MultiBox Detector（SSD）は、効率的かつ正確なパフォーマンスを可能にするいくつかのキーポイントを持つ複雑な物体検出モデルです。以下はSSDのキーポイントです：…

教育と学習の経験を向上させるために、生成的AIアプリケーションを開発する

最近、教師や機関は人工知能（AI）をカリキュラムに組み込むためのさまざまな方法を模索しています機械学習（ML）の教え方やレッスンプランの作成、採点、その他の教育アプリケーションへの組み込みなどです特に、生成型のAIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、教育におけるAIの影響を劇的に高めました生成[...]

「時系列分析による回帰モデルの堅牢性向上—Part 2」

第1部では、SARIMA（季節性自己回帰和分移動平均）を使用して、タイムシリーズモデルを成功裏に構築することに成功しましたさらに、構築したモデルを評価しました

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