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トランスフォーマーのA-Z：知っておくべきすべてのこと

おそらくすでに「トランスフォーマー」について聞いたことがあるでしょうし、皆が話題にしているので、なぜ新しい記事を書く必要があるのでしょうか？それは、私が研究者であるためであり、これには非常に深い理解が必要だからです...

FineShare Review 2023年の最高の人工知能仮想カメラは？

「FineShareのレビューを通じて、最高のAI仮想カメラをご紹介しますその特徴、メリット、デメリットを詳しく分析します」

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「LlamaIndex：カスタムデータで簡単にLLMアプリケーションを強化する」

「LlamaIndex」という革新的なツールを使用して、プライベートデータと大規模言語モデル（LLM）の統合を探求しましょうこの包括的なガイドでは、インストール方法、ユースケース、およびLlamaIndexとLangchainの選択について学びましょう

LoftQをご紹介します：大規模言語モデルのためのLoRA（Fine-Tuning-Aware Quantization）

プリトレーニングされた言語モデル(PLM)の導入は、自然言語処理の分野において画期的な変革を示しています。プリトレーニングされたモデルは、自然言語理解(NLU)や自然言語生成(NLG)を含む幅広い言語タスクにおいて卓越した能力を示しています。これらのモデルは通常、数百万または数十億のパラメータを組み込んでおり、計算およびメモリの要件が大きくなっています。ただし、これらのモデルの計算およびメモリのニーズは、研究コミュニティに認識されているように、重要な課題を提起しています。この論文で、著者たちは新しい量子化フレームワークであるLoRA-Fine-Tuning-aware Quantization (LoftQ)を紹介しています。このフレームワークは、量子化とLoRA微調整を必要とするプリトレーニングモデルに特化しています。このフレームワークは、元々の高精度のプリトレーニングウェイトを低ランク近似と組み合わせて近似的に表現することにより、効果的に機能します。上記の画像は、QLoRAの異なるビットでのパフォーマンスを示しています。左：WikiText-2上のLLAMA-2-13bのQLoRA初期化。右：WikiText-2の言語モデリングタスクにおいてLLAMA-2-13bにQLoRAを適用。より小さい困惑度はより優れたパフォーマンスを示します。量子化手法。LoftQがさまざまな量子化関数と互換性があることを示すために、2つの量子化手法を適用します：・一様量子化は、古典的な量子化手法です。連続区間を均等に2N個に分割し、復元のために局所的な最大絶対値を格納します。・QLoRAで使用されるNF4とその2ビットバリアントNF2は、高精度の値がガウス分布に従っていると仮定し、これらの値を等しい確率を持つ離散スロットにマッピングします。私たちは全モデルに2ビットおよび4ビットの量子化を行い、4ビットおよび2ビットレベルでそれぞれ25〜30%、15〜20%の圧縮率を達成しました。すべての実験はNVIDIA A100 GPUで実施されました。彼らの量子化フレームワークの評価は、NLU、質問応答、要約、NLGを含むさまざまな下位タスクでの包括的な実験を通じて行われます。これらの実験の結果は、LoftQがすべての精度レベルにおいて常にQLoRAを上回っていることを示しています。たとえば、4ビット量子化では、XSumおよびCNN/DailyMailのRouge-1の改善がそれぞれ1.1と0.8であります。自然言語処理の分野が進歩し続けるにつれ、PLMの膨大な潜在能力とその実用的な展開との間のギャップを埋めるため、さらなる革新と最適化が期待されており、幅広いアプリケーションとユーザーに利益をもたらすでしょう。

「ダイナミックプライシングを活用して収益を最適化する方法は？」

導入 Uber/Olaのピーク時の料金は通常の運賃よりも高くなります。IRCTCでは、予約率が上がるとRajdhaniの料金も上昇し、Amazonでは同じ商品の価格が何度も変化します。これらの価格をいつ変更するか、どの程度変更するかを決定するのは誰でしょうか？いつ正しい時に正しい価格を決定するのでしょうか？これらの質問の答えは、ダイナミックプライシングの範囲に含まれます。この記事では、初心者が基本的なダイナミックプライシングアルゴリズムを構築するためのリソースと理論的な理解を提供します。学習目標価格設定の基礎と異なる価格設定の方法を理解するダイナミックプライシング、利点・欠点、方法、ユースケースなどについて深く掘り下げる収益管理の基礎収益最大化のためのPythonを使用したシンプルなダイナミックプライシングアルゴリズムの実装この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。「価格」とは何ですか？ 2023年8月、玉ねぎの価格は1キログラムあたり120ルピーでした。その要因は何でしょうか？外部の環境要因による供給の逼迫と安定した需要です。市場、買い手、売り手、需要、供給が価格を決定します。映画のチケット、バスのチケット、EC、燃料など、私たちが今日購入するほとんどの製品も同様です。価格の理論では、需要と供給が商品やサービスの取引価格を決定します。消費者の支払いが生産の限界費用と一致する場合、最適な市場価格、つまり需要と供給の均衡点とも呼ばれる点を達成します。適切な価格を適切な時に設定することは、ビジネスの成長にとって不可欠です。価格担当者は、データと分析を通じて「適切な価格」に近づくことに焦点を当てます。価格に影響を与える要素組織的な要素: 商品の在庫、予算制約。マーケティングミックス: 製品のライフサイクルのステージ、製品、価格、場所、販促。製品コスト: 生産コストと原材料のコスト。製品への需要: 製品やサービスへの需要。市場の競争: 競合他社の価格が内部価格を大きく決定します。ダイナミックプライシングとは何ですか？ダイナミックプライシングでは、最近のトレンド、リアルタイムの顧客の行動、供給と需要、競合他社の価格などを利用して販売される商品の価格を評価します。これにより、顧客の満足度が満たされ、事業が成長できるように、異なる価格ポイントで商品が販売されることが可能になります。…

説明可能なAI：ブラックボックスモデルの解明

イントロダクション現代のデータ駆動型の世界では、機械学習はさまざまな産業でますます重要な役割を果たしています。説明可能なAI（XAI）は、クライアント、患者、または融資申請者に機械学習モデルをより透明にすることを目指し、これらのシステムへの信頼と社会的受容を構築することを目指しています。今、異なるモデルには、観客によって異なる説明方法が必要となります。この記事では、説明可能なAI（XAI）の重要性と応用、およびブラックボックスモデルの解明方法について議論します。学習目標: 機械学習における透明性と信頼性を向上させるための説明可能なAI（XAI）の重要性と応用を理解する。 XAIにおけるグローバルとローカルのアプローチの違いを認識し、それぞれの使用例を理解する。 LIME、SHapley Additive Explanations、および対事実的な説明など、モデルの透明性と互換性のための重要なXAIの手法を探索する。説明可能なAIとは何ですか？意思決定における機械学習の使用は、すべての産業、企業、組織の重要な部分となっています。これらの決定は、事業主、マネージャー、エンドユーザー、ドメインエキスパート、規制当局、データサイエンティストなど、様々な利害関係者に影響を与えます。したがって、これらのモデルがどのように意思決定を行っているかを理解することは非常に重要です。規制当局は、特に意思決定に重大な影響を与える高度に規制されたセクターでの機械学習に関心を持ち始めています。特に金融、医療、犯罪、保険などの分野では、特定の決定がなぜ行われたのか、およびなぜ行われたのかを知ることが重要です。説明可能なAIは、これらのすべての利害関係者が機械学習モデルをより透明にすることを目指しています。また、データサイエンティストにもモデルをより良く理解する手助けをします。ただし、XAIが常に必要なわけではなく、賢明に使用する必要があります。一部のシナリオでは、複雑すぎる説明は不信感や混乱を引き起こす可能性があります。説明可能性の種類説明可能なAIにはさまざまな方法があり、それぞれ異なる使用例と利害関係者に配慮しています。ビジネスオーナー、マネージャー、ユーザー、ドメインエキスパート、規制当局、データサイエンティストに対して、AIモデルを説明するために異なる手法が必要です。利害関係者のニーズに応じて、異なる説明方法が必要とされることがあります。規制当局がAI分野で要件や規制を提案するようになり、金融、医療、刑事司法などの厳しく規制された産業では説明可能性がより重要になっています。これらの分野の機械学習モデルは、クライアント、患者、または融資申請者に対して透明性を提供できる必要があります。説明可能なAIには、次のようなさまざまな種類の手法と技術が含まれます：アドホック/内在的な手法：これらの手法は学習前にモデルの複雑さを制限します。特定のアルゴリズムを選択し、特徴の数を制限することを含みます。ポストホック手法：これらの手法はモデルの訓練後に適用されます。ブラックボックスモデルの説明においては、より柔軟性があります。モデル固有 vs モデル非依存：一部の手法は特定のタイプのブラックボックスモデルに特化しており、他の手法は一般的に適用できます。ローカル vs グローバル手法：ローカル手法は個々のインスタンスやデータポイントの説明を提供し、グローバル手法はデータセット全体のモデルの振る舞いについての洞察を提供します。説明可能なAIの重要性…

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