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注釈付き拡散モデル

このブログ記事では、Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM、拡散モデル、スコアベースの生成モデル、または単にオートエンコーダーとも呼ばれる）について詳しく見ていきます。これらのモデルは、(非)条件付きの画像/音声/ビデオの生成において、驚くべき結果が得られています。具体的な例としては、OpenAIのGLIDEやDALL-E 2、University of HeidelbergのLatent Diffusion、Google BrainのImageGenなどがあります。この記事では、（Hoら、2020）による元のDDPMの論文を取り上げ、Phil Wangの実装をベースにPyTorchでステップバイステップで実装します。なお、このアイデアは実際には（Sohl-Dicksteinら、2015）で既に導入されていました。ただし、改善が行われるまでには（Stanford大学のSongら、2019）を経て、Google BrainのHoら、2020）が独自にアプローチを改良しました。拡散モデルにはいくつかの視点がありますので、ここでは離散時間（潜在変数モデル）の視点を採用していますが、他の視点もチェックしてください。さあ、始めましょう！ from IPython.display import Image Image(filename='assets/78_annotated-diffusion/ddpm_paper.png') まず必要なライブラリをインストールしてインポートします（PyTorchがインストールされていることを前提としています）。 !pip install -q -U…

DeepSpeedを使用して大規模モデルトレーニングを高速化する

この投稿では、Accelerate ライブラリを活用して、ユーザーが DeeSpeed の ZeRO 機能を利用して大規模なモデルをトレーニングする方法について説明します。大規模なモデルをトレーニングしようとする際にメモリ不足 (OOM) エラーに悩まされていますか？私たちがサポートします。大規模なモデルは非常に高性能ですが、利用可能なハードウェアでトレーニングするのは困難です。大規模なモデルのトレーニングに利用可能なハードウェアの最大限の性能を引き出すために、ZeRO – Zero Redundancy Optimizer [2] を使用したデータ並列処理を活用することができます。以下は、このブログ記事からの図を使用した ZeRO を使用したデータ並列処理の短い説明です。 (出典: リンク) a. ステージ 1 :…

オープンなMLモデルを使用してWebアプリジェネレータを作成する

コード生成モデルがますます一般公開されるようになると、以前には想像もできなかった方法でテキストからウェブやアプリへの変換が可能になりました。このチュートリアルでは、コンテンツのストリーミングとレンダリングを一度に行うことで、AIウェブコンテンツ生成への直接的なアプローチを紹介します。ここでライブデモを試してみてください！ → Webapp Factory NodeアプリでのLLMの使用方法 AIやMLに関連するすべてのことをPythonで行うと思われがちですが、ウェブ開発コミュニティではJavaScriptとNodeに大いに依存しています。このプラットフォームで大きな言語モデルを使用する方法をいくつか紹介します。ローカルでモデルを実行する JavaScriptでLLMを実行するためのさまざまなアプローチがあります。ONNXを使用したり、コードをWASMに変換して他の言語で書かれた外部プロセスを呼び出したりする方法などがあります。これらの技術のいくつかは、次のような使いやすいNPMライブラリとして利用できます：コード生成をサポートするtransformers.jsなどのAI/MLライブラリの使用ブラウザ用のllama-node（またはweb-llm）など、専用のLLMライブラリの使用 Pythoniaなどのブリッジを介してPythonライブラリを使用ただし、このような環境で大きな言語モデルを実行すると、リソースをかなり消費することがあります。特にハードウェアアクセラレーションを使用できない場合はさらにリソースが必要です。 APIを使用する現在、さまざまなクラウドプロバイダが言語モデルの使用を提案しています。以下はHugging Faceの提供するオプションです：コミュニティから小さなモデルからVoAGIサイズのモデルまで使用できる無料の推論API。より高度で本番向けの推論エンドポイントAPIで、より大きなモデルやカスタム推論コードが必要な方向けのもの。これらの2つのAPIは、NPM上のHugging Face推論APIライブラリを使用してNodeから利用できます。 💡…

“`html ChatGPTでグラフ、チャート、ダイアグラムを作成する方法 ChatGPTでグラフ、チャート、ダイアグラムを作成する方法 ChatGPTは、グラフ、チャート、ダイアグラムを作成するための優れたツールですステップ1：データを準備するまず、作成したいグラフ、チャート、ダイアグラムに必要なデータを準備しますステップ2：適切なライブラリを選択する次に、使用するプログラミング言語に応じて、適切なグラフ、チャート、ダイアグラムの作成に使用するライブラリを選択しますステップ3：コードを書く選択したライブラリを使用して、データを基にグラフ、チャート、ダイアグラムを作成するためのコードを書きますステップ4：グラフを表示する最後に、作成したグラフを表示します以上で、ChatGPTを使用してグラフ、チャート、ダイアグラムを作成する方法が完了です “` このHTMLを使って、ChatGPTでグラフ、チャート、ダイアグラムを作成する方法を説明しています

ChatGPTだけを使って、このステップバイステップのガイドを使用してグラフやチャートを作成してください

StorybirdはAIの力を借りて、誰でもわずか数秒でビジュアルストーリーを作成することができます

StoryBird.AIはAIの力を活用して、誰でも数秒でビジュアルストーリーを作成できます。彼らのStoriesプラグインは、ChatGPTプラグインストアで最も人気のあるプラグインの一つです。プラグインまたはウェブサイトを使用して、誰でも人工知能の助けを借りて魅力的なストーリーや本を作成できます。このプラットフォームは非常に使いやすく、OpenAIのChatGPTストアで最も求められるプラグインの1つであるStoriesプラグインを使用してすぐに始めることができます。ワクワクしませんか？ストーリーは見事なものであり、Storybird.aiでさまざまな例を探索することができます。以下のようなものがあります。 StoryBird.aiを使用すると、本を書き、編集し、公開し、売上を上げることさえできます。そのシンプルさと効果において、これに匹敵するAIソリューションは他にありません。 Storybirdのチームは、LLMsとGANsを活用してシームレスにする方法を見つけました。主な特徴: 生成的編集：これにより、生成的な手法を使用してストーリーを編集できます。速度：プロセスは非常に高速で、数秒で完了します。個別化とカスタマイズ：プラットフォームでは、各ページの生成されたコンテンツを編集することでストーリーをカスタマイズできます。さらに、編集に基づいて関連する画像やイラストを再生成することもできます。まるで魔法のようであり、ストーリーはあなた自身だけのものになります。印象的な結果：ストーリーやイラストは本当に印象的です。 Stories ChatGPTプラグイン追加するのは簡単で、単に「stories」を検索して追加できます。 Storybird.aiは、魅力的なストーリーを作成するための便利なヒントを提供しています：ストーリーの短い説明で始める（20〜1000文字）。該当する場合、キャラクターの名前を含める。最適な結果を得るために、キャラクター（例：茶色の髪の女の子）や設定についての詳細を提供する。 ChatGPTでは、次のように簡単にプロセスを開始できます：そして、次のような迅速な結果を受け取ることができます：以下は、次の初期プロンプトを使用した別の例です：「12歳の少女であるオリビアという名前の少女についての物語を書いてください。彼女は毎朝早起きしてサッカーの練習をし、いつかプロの選手になることを夢見ています。」バックパックを「Red」に変更したいのですが、それは簡単にできます。その後、イラストを再生成しました。誰のためのものですか？ StoryBird AIは、親、教育者、著者向けにパーソナライズされた物語を作成するためのツールです。…

AIコードの意図

現代のIDEには、コードの意図を含む機能がありますこれにより、コンテキストに基づいてコードに対して事前に定義されたアクションを実行したり、コードを操作したりすることができます

OpenAIは、ChatGPTで「Bingで閲覧する」機能を無効化しました何が起こったのでしょうか？

意外な展開として、OpenAIは人気のチャットボットChatGPTの「Bingで閲覧」機能を無効にすることを決定しました。この決定により、ChatGPTのユーザーの間で疑問が生じています。ユーザーはこのウェブ閲覧機能を利用することに慣れていました。OpenAIは機能の再開について具体的なタイムラインを提供していませんが、ユーザーに対してオンラインで復活させるために熱心に取り組んでいると保証しています。さらに読む: OpenAIのChatGPTアプリがBing統合の閲覧機能を導入「Bingで閲覧」を無効にする決定 OpenAIは2023年7月3日に「Bingで閲覧」のベータ機能を正式に無効にすることを発表しました。この措置の主な理由は、OpenAIが望ましくない形でコンテンツが表示されたことです。特に、ユーザーがURLの全文をリクエストした場合、チャットボットが時折誤ってこのリクエストを満たしてしまいました。そのため、OpenAIはガイドラインに合致しないコンテンツの表示を防ぐために、この機能を無効にすることを決定しました。 ChatGPT Plusの加入者と独占的な機能 ChatGPT Plusの加入者は、無料ユーザーよりも追加の特典を享受することができます。特典には、よりパワフルなGPT-4へのアクセスやGPT-4プラグインストアへのアクセスが含まれます。彼らはまた、「Bingで閲覧」の機能にもアクセスできるようになりました。ChatGPTがマイクロソフトのBingブラウザに統合されたのは2月のことであり、これはOpenAIとテックジャイアントのパートナーシップの重要な節目となり、チャットボットの機能をさらに拡張しました。論争とユーザーの反応ウェブ閲覧機能を無効にする決定は、ChatGPT Plusのユーザーの間で論争を引き起こしました。一部の加入者は、OpenAIのこの動きに不満を表明し、ChatGPT Plusの価値提案に反すると感じています。OpenAIのフォーラムの1人のユーザーは、特に閲覧機能のためにChatGPT Plusを支払っていると述べ、その機能を削除する決定に失望していると述べました。 ChatGPTにおける「Bingで閲覧」の将来 OpenAIは「Bingで閲覧」機能の具体的な再開のタイムラインを提供していませんが、一時的な停止の原因に対処するために積極的に取り組んでいます。OpenAIは、ChatGPT Plusの加入者に対して、ベータフェーズ中の貴重なフィードバックに感謝の意を表し、それが貴重な学びの経験であったことを強調しました。同社は、できるだけ迅速に機能を復活させることに対してもコミットしています。さらに読む: Google VS Microsoft: AIイノベーションの闘い私たちの意見 OpenAIがChatGPTの「Bingで閲覧」機能を無効にする決定は、閲覧機能に頼っているユーザーの間で注目を集めています。この動きは一部の論争を引き起こしていますが、OpenAIはユーザーのフィードバックに基づいてChatGPTを改善することに真剣に取り組んでいるとユーザーに保証しています。OpenAIがチャットボットを洗練させ、向上させるにつれて、「Bingで閲覧」機能の復活を期待できます。…

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注釈付き拡散モデル

DeepSpeedを使用して大規模モデルトレーニングを高速化する

オープンなMLモデルを使用してWebアプリジェネレータを作成する

StorybirdはAIの力を借りて、誰でもわずか数秒でビジュアルストーリーを作成することができます

AIコードの意図

OpenAIは、ChatGPTで「Bingで閲覧する」機能を無効化しました何が起こったのでしょうか？

Mageを使用してデータパイプラインでの振る舞い駆動開発を実装してください

Pythonプロジェクトのセットアップ：パートV

私は5ヶ月間、毎日ChatGPTを使用しましたここには、あなたの人生を変えるいくつかの隠れた宝石があります

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