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「カタストロフィックな忘却を防ぎつつ、タスクに微調整されたモデルのファインチューニングにqLoRAを活用する：LLaMA2(-chat)との事例研究」

大規模言語モデル（LLM）のAnthropicのClaudeやMetaのLLaMA2などは、さまざまな自然言語タスクで印象的な能力を示していますしかし、その知識とタスク固有の...

「生成AIにおけるLLMエージェントのデコーディングの機会と課題」

大規模な言語モデル（LLM）によって駆動される生成型AIアプリケーションの進化が見られていますプロンプトから検索強化生成（RAG）へ、そしてエージェントへと進展していますエージェントについては、産業界や研究界で話題となっており、主にこの技術がエンタープライズアプリケーションを変革し、優れた顧客体験を提供する能力を持つことが注目されています共通のパターンがあります[…]

「AIとMLが高い需要になる10の理由」 1. ビッグデータの増加による需要の増加：ビッグデータの処理と分析にはAIとMLが必要です 2. 自動化の需要の増加：AIとMLは、自動化されたプロセスとタスクの実行に不可欠です 3. 予測能力の向上：AIとMLは、予測分析において非常に効果的です 4. パーソナライズされたエクスペリエンスの需要：AIとMLは、ユーザーの行動と嗜好を理解し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます 5. 自動運転技術の需要の増加：自動運転技術の発展にはAIとMLが不可欠です 6. セキュリティの需要の増加：AIとMLは、セキュリティ分野で新たな挑戦に対処するために使用されます 7. ヘルスケアの需要の増加：AIとMLは、病気の早期検出や治療計画の最適化など、医療分野で重要な役割を果たします 8. クラウドコンピューティングの需要の増加：AIとMLは、クラウドコンピューティングのパフォーマンスと効率を向上させるのに役立ちます 9. ロボティクスの需要の増加：AIとMLは、ロボットの自律性と学習能力を高めるのに使用されます 10. インターネットオブシングス（IoT）の需要の増加：AIとMLは、IoTデバイスのデータ分析と制御に重要な役割を果たします

「2024年におけるAIとMLの需要急増を促している10の主要な要因を発見し、さまざまな産業で探求しましょう技術の未来を探索しましょう」

「2023年のトップ5 AIデータセキュリティの脅威」

「ChatGPT」などの生成型AIは、私たちがAIとのやり取りや認識方法を本当に変えてくれました文章の書き込み、コーディング、さらには仕事の応募といった日常のタスクも大きく進化しました...

テーラーは、ERPオペレーションに対する会話型インターフェースを可能にするChatGPTプラグインを紹介します

ヘッドレスERPソフトウェアのパイオニアであるTailorは、最新のプラグイン、Tailor ChatGPTプラグインのベータ版のローンチを発表しましたこのプラグインは、OpenAIのChatGPTに基づいており、Tailorプラットフォーム上でホストされるアプリケーション内のデータの読み書きを行うための会話インターフェースを提供しますこのプラグインはChatGPTの機能を活用し、ユーザーが簡単に制御することができます

「ChatGPTを再び視覚させる：このAIアプローチは、リンクコンテキスト学習を探求してマルチモーダル学習を可能にします」

言語モデルは、連続的で文脈に即したテキストを生成する能力により、コンピュータとのコミュニケーション方法を革新しました。大規模な言語モデル（LLM）は、人間の言語のパターンや微妙なニュアンスを学習するために、膨大な量のテキストデータにトレーニングされ、この進歩の最前線に立っています。LLMの革命の先駆者であるChatGPTは、さまざまな学問分野の人々に非常に人気があります。 LLMの非常に高い能力のおかげで、様々なタスクが容易になりました。テキストの要約、メールの作成支援、コーディングタスクの自動化、ドキュメントの説明などに使用されます。これらのタスクは、1年前にはかなり時間がかかるものでしたが、今ではわずか数分で完了します。しかし、テキスト、画像、さらにはビデオなど、さまざまなモダリティをまたがってコンテンツを処理および生成する必要があるマルチモーダル理解の需要が増えてきており、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の必要性が浮上しています。MLLMは、言語モデルの力を視覚理解と組み合わせることで、機械がより包括的で文脈に即した方法でコンテンツを理解および生成することを可能にします。 ChatGPTのブームが少し収まった後、MLLMがAI界に台風のように吹き荒れ、テキストと画像をまたがるコンテンツの理解と生成を可能にしました。これらのモデルは、画像認識、ビジュアルグラウンディング、指示の理解などのタスクで驚異的なパフォーマンスを示しています。ただし、これらのモデルを効果的にトレーニングすることは依然として課題です。最大の課題は、MLLMが画像とラベルの両方が未知の完全に新しいシナリオに遭遇した場合です。さらに、MLLMは、より長いコンテキストを処理する際に「中途で迷子になる」傾向があります。これらのモデルは、始まりと中間の位置に大きく依存しているため、ショット数が増えるにつれて正確性が停滞することを説明しています。そのため、MLLMはより長い入力に苦労します。それでは、さあリンクコンテキスト学習（LCL）に会いましょう。提案されたリンクコンテキスト学習のデモダイアログ。出典:https://arxiv.org/abs/2308.07891 MLLMには2つの主要なトレーニング戦略があります。マルチモーダルプロンプトチューニング（M-PT）とマルチモーダルインストラクションチューニング（M-IT）です。M-PTは、モデルの一部のパラメータのみを微調整し、他の部分は凍結したままにするアプローチです。このアプローチにより、計算リソースを最小限に抑えながら、完全な微調整と同様の結果を達成することができます。一方、M-ITは、指示の説明を含むデータセットでMLLMを微調整することにより、ゼロショットの能力を向上させます。この戦略により、事前のトレーニングなしで新しいタスクを理解し、応答するモデルの能力が向上します。これらはうまく機能しますが、どちらも一部の側面を犠牲にしています。インコンテキスト学習とリンクコンテキスト学習の違い。出典:https://arxiv.org/abs/2308.07891 その代わりに、LCLは異なるトレーニング戦略を探求しています：ミックス戦略、2ウェイ戦略、2ウェイランダム、2ウェイウェイト。ミックス戦略はゼロショットの正確性を大幅に向上させ、6ショットで印象的な結果を達成することで注目されます。ただし、16ショットではパフォーマンスがわずかに低下します。これに対して、2ウェイ戦略は、2ショットから16ショットまでの正確性が徐々に向上しており、トレーニングされたパターンとのより密な一致を示しています。従来の文脈学習とは異なり、LCLはモデルに源と目標の間のマッピングを確立させることで、全体的なパフォーマンスを向上させます。因果関係を持つデモンストレーションを提供することで、LCLはMLLMに類推だけでなく、データ点間の潜在的な因果関係も識別できるようにし、未知の画像を認識し、新しい概念をより効果的に理解することができます。ISEKAIデータセットは、リンクコンテキスト学習の文脈でMLLMの能力を評価および向上させるための重要なリソースとして機能します。さらに、LCLはISEKAIデータセットを導入し、MLLMの能力を評価するために特別に設計された新しい包括的なデータセットです。ISEKAIデータセットには完全に生成された画像と作り出された概念が含まれています。これにより、MLLMは進行中の会話から新しい概念を吸収し、正確な質問応答のためにこの知識を保持することに挑戦されます。結論として、LCLはマルチモーダル言語モデルのトレーニング戦略に関する貴重な洞察を提供します。混合戦略と2ウェイ戦略は、MLLMのパフォーマンスを向上させるための異なるアプローチを提供し、それぞれ独自の強みと制約があります。文脈分析は、長い入力を処理する際にMLLMが直面する課題に光を当て、この領域でのさらなる研究の重要性を強調しています。

「生成AIをめぐる旅」

私の豊富な経験に深く踏み込んで、全力でGenerative AIを受け入れ、あなたが利益を得るために活用できる貴重な洞察と知識を得てください

IoTにおける自然なインタラクション MQTTとChatGPTの組み合わせ

知能化されたIoTアプリケーションを作成したいですか？MQTTプロトコルとChatGPTのような自然言語処理アプリを組み合わせることがおすすめです

「OpenAI WhisperとHugging Chat APIを使用したビデオの要約」

イントロダクション建築家ルートヴィヒ・ミース・ファン・デル・ローエが有名になったように、「少ないことがより多い」ということは、要約の意味です。要約は、膨大なテキストコンテンツを簡潔で関連性のある要素にまとめるための重要なツールであり、現代の情報消費スピードに適したものです。テキストアプリケーションでは、要約は情報の検索を支援し、意思決定をサポートします。Generative AI（OpenAI GPT-3ベースのモデルなど）の統合により、テキストから重要な要素を抽出し、ソースの本質を保持したまま意味のある要約を生成するというプロセスが革新されました。興味深いことに、Generative AIの機能は、テキストにとどまらず、ビデオ要約にも広がっています。これには、ビデオから重要なシーン、対話、概念を抽出し、コンテンツの要約を作成することが含まれます。ビデオ要約は、短い要約ビデオを生成したり、ビデオコンテンツの分析を行ったり、ビデオのキーセクションを強調表示したり、ビデオのテキスト要約を作成するなど、さまざまな方法で実現できます。 Open AI Whisper APIは、自動音声認識技術を活用して話された言語を書かれたテキストに変換することで、テキストの要約の正確さと効率性を向上させます。一方、Hugging Face Chat APIは、GPT-3などの最先端の言語モデルを提供します。学習目標この記事では、以下のことを学びます：ビデオ要約の技術について学ぶビデオ要約の応用について理解する Open AI Whisperモデルのアーキテクチャを探索する Open AI WhisperとHugging Chat APIを使用してビデオテキスト要約を実装する方法を学ぶ…

AIはただの悪い学生です

人工知能、またはAIについて話すとき、私たちは深層学習を意味する傾向がありますテキストの要約、文章の生成、画像の背景の除去、次に観るべき映画の推薦など...

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