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新たなGoogle.orgの助成金により、30万人の学生がロボット技術とAIに触れることができます

Googleの25周年記念に、Google.orgはロボットプログラムとAI教育を支援するために1000万ドルの助成金を提供しています

「EコマースにおけるLLMSを使用したカスタマイズされたマーケティングコピーライティング」

紹介 技術革新と急速なデジタル化によって定義される時代において、Eコマースは現代のビジネスの基盤となっています。グローバルな到達性と成長の可能性により、オンライン小売業は消費者の行動と期待を再定義しています。無数の製品やサービスが競合するデジタルマーケットプレイスにおいて、効果的に顧客とつながる能力がますます重要になっています。大規模な言語モデル（LLM）によって再定義された「Eコマース革新：大規模な言語モデルの役割」の世界へようこそ。この記事では、大規模な言語モデルがEコマースの景色に与える変革的な影響について取り上げます。人間のようなテキストの理解と生成が可能な洗練されたAI駆動のシステムは、ビジネスが顧客との関わり方、マーケティング戦略の適応、オペレーションの最適化を再構築しています。 顧客との対話の向上や製品のパーソナライズされた推奨、カスタマーサポートの効率化、高度な自然言語処理を使用した検索の実現など、記事ではLLMをEコマースのエコシステムに展開する際の利点、課題、倫理的な考慮事項にも光を当てます。 学習目標 大規模な言語モデルの基本的な理解とその能力、またEコマースマーケティングを変革する役割の開発 大規模な言語モデルがEコマースマーケティング戦略にシームレスに統合され、パーソナライズされたコンテンツ作成とエンゲージメントを推進する方法の発見 LLMを使用したEコマースマーケティングの具体的な利点について、顧客のエンゲージメント向上からコンバージョン率の改善までを探求 マーケティングにLLMを導入する際の潜在的な課題と倫理的な考慮事項（プライバシーの懸念やコンテンツの品質など）の調査 Eコマースビジネスがカスタマイズされたマーケティングコピーライティングに効果的にLLMを活用する実際の事例について見識を得て、自身の戦略に役立つ実践的なアドバイスを得る 進化する技術とその業界への潜在的な影響を考慮し、EコマースマーケティングにおけるLLMの将来を展望する この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 生成型AIの概要 生成型AI、しばしば大規模な言語モデル（LLM）と呼ばれるものは、広範なテキスト、書籍、記事、ウェブサイトから知識を吸収し、広大な図書館で学ぶ熱心な学習者のような存在です。その熱心な存在は、出会うさまざまな情報を理解し解釈するための時間を費やします。 この没入型学習プロセスを通じて、LLMはさまざまなテーマに対して非常に知識があり、私たちの献身的な読者が多数のトピックに通じたようになります。質問に答えたり、論理的な対話を行ったり、吸収したテキストの膨大なコーパスに基づいて意味のある説明を提供することができます。 LLMの作業方法は、本やウェブサイト、記事などを含む広範なテキストの集合体に没頭することであり、それが仮想図書館となります。LLMはこの情報の海に没入し、単語の構造や文章の構成の複雑さを解明し、意味を識別し、単語や文章のつながり方を理解します。完全に訓練されると、LLMは、受け取った入力に基づいて応答を生成し、説明を提供し、対話することができるインテリジェントなコンピュータプログラムとして現れます。文脈を理解するという注目すべき能力を持ち、一貫して文脈に即したテキストを生成します。 業界で注目されている大規模な言語モデル（LLM） 大規模な言語モデル（LLM）の急速な発展の中で、いくつかの傑出したモデルが注目されています。これらのモデルは自然言語処理技術の最先端を代表し、さまざまな業界でさまざまな応用に使用されています。これらの注目すべきLLMを比較することで、それぞれのモデルのユニークな特徴、強み、専門領域を理解することができます。これらのモデルの違いを調べることで、それぞれのLLMの潜在的な適用範囲と特定の課題についての洞察を得ることができます。この比較により、各LLMの能力と制約についての理解が深まり、ビジネスや研究者が特定のニーズと目標に最適なモデルを選択するのを支援します。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3） 2020年に発表され、OpenAIによって開発されたGPT-3は、LLMの景色で真の巨人として浮上しました。その特徴はその大きさと深さにあり、驚異的な1750億のパラメータを持っています。この充実したトレーニングにより、GPT-3は人間の品質に驚くほど近いテキストを生成することができます。ビジネスにとってさらに利用しやすいのは、Microsoftとの提携により、GPT-3が広く利用可能になったことです。その中でも特筆すべきアプリケーションには、非常に人気の高いAIチャットボットのChatGPTがあります。さらに、GPT-3にはパブリックAPIが備わっており、さまざまなアプリケーションやシステムにシームレスに統合することができます。…

ビジネスにおけるAIパワードのテキストメッセージングの台頭

紹介 近年、人工知能（AI）の統合、特に自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）の発展によって、テキストベースのビジネスコミュニケーションの風景が根本的に変わりました。本記事では、AIによるテキストメッセージングの技術的な側面について詳しく探求し、基本的な概念、応用、利点、課題、そしてこの技術の将来について考察します。 学習目標 ビジネスにおけるテキストベースのコミュニケーションを変革する自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の役割を含む、AIによるテキストメッセージングの基本的な概念を理解する。 トークン化、固有表現認識（NER）、品詞タグ付け、教師あり学習、単語の埋め込み、リカレントニューラルネットワーク（RNN）など、AIによるテキストメッセージングシステムの技術的な要素を探求する。 カスタマーサポート、マーケティング、予約スケジュール、フィードバック分析など、さまざまな業界でのAIによるテキストメッセージングの実践的な応用に対する洞察を得る。 この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 AIによるテキストメッセージングの理解 人工知能は、私たちがテキストや対話をする方法を変えています。これらの技術的な要素は、AIによるテキストメッセージングシステムの構築要素であり、効果的なテキストベースの対話を理解、処理、生成するためのものです。会話技術の未来へのダイブとともに、AIによるテキストメッセージングの本質を見つけましょう。 トークン化 トークン化は、テキストをより小さな単位、通常は単語やトークンに分割する基本的なプロセスです。自然言語処理（NLP）やテキストメッセージングの文脈では、トークン化は重要なステップです。なぜなら、トークン化によって、連続していたり、連続性のある人間の言語をコンピュータが処理可能な離散的な単位に変換できるからです。例えば、文「The quick brown fox jumps.」をトークン化すると、[「The」、「quick」、「brown」、「fox」、「jumps」]のような個々のトークンに分割されます。 固有表現認識（NER） NERは、テキスト内の特定のエンティティや要素を識別し分類するための技術です。これらのエンティティには、人名、組織名、日付、場所などが含まれます。AIによるテキストメッセージングでは、NERはメッセージ内の異なる要素の文脈と重要性を理解するのに役立ちます。例えば、「Apple Inc. was founded on April 1, 1976, in…

VoAGI ニュース、9月27日：ChatGPT プロジェクトのチートシート • PyTorch & Lightning AI の紹介

「10 シャットGPT プロジェクト チートシート • ディープ ラーニング ライブラリ入門 PyTorch と Lightning AI • GPT-4 のトップ5の無料の代替手段 • マシン ラーニング 評価メトリックス 理論と概要 • Poe とのキックアス 中間進化のプロンプト」

ジェネラティブAIを通じた感情分析のマスタリング

イントロダクション センチメント分析は、企業が顧客のフィードバックを理解し対応する方法を革新しました。顧客のセンチメント分析は、製品レビュー、チャットの記録、メール、コールセンターでの相互作用などの顧客のフィードバックを分析し、顧客を喜んでいる、中立的な意見を持つ、または不満を持つカテゴリーに分類します。この分類は、企業が顧客満足度を向上させるために、対応や戦略を調整するのに役立ちます。本記事では、センチメント分析と生成AIの融合について探求し、両方の分野の能力向上に果たす変革的な役割を明らかにします。 学習目標： 生成AIがセンチメント分析において果たす変革的な役割と、企業が顧客のフィードバックを解釈し対応する方法への影響を理解する。 生成AIモデルの重要な要素としてのトークン化やデータ品質フィルタリングなど、データ処理技術の理解を深める。 生成AIプロジェクトのライフサイクル、プロンプトエンジニアリング、センチメント分析の最適化のための設定パラメーターなどについて洞察を得る。 GPT-3.5 Turboのデモ環境の設定とAPIキーの作成のための実践的なヒントを得る。 センチメント分析における生成AIの役割 電子商取引の時代において、顧客のフィードバックは以前よりも豊富で多様です。製品やアプリのレビューは顧客のフィードバックの一般的な形式です。しかしこれらのレビューは、さまざまな言語で書かれており、絵文字が混ざっていたり、複数の言語が混在していたりすることがあり、標準化が重要です。言語翻訳は、多様なフィードバックを共通の言語に変換するためによく使用されます。 GPT-3.5などの生成AIモデルは、センチメント分析において重要な役割を果たしています。これらは、インターネットや書籍、Webスクレイピングなどのさまざまな情報源からのテキストを含む大規模なデータセットでトレーニングされた複雑なニューラルネットワークアーキテクチャに基づいています。これらのモデルは、トークン化によってテキストデータを数値形式に変換することができます。このトークン化は、さらなる処理には不可欠です。 トークン化されたデータはノイズや関係のない情報を除去するデータ品質フィルタリングによってきれいにされます。興味深いことに、これらのモデルでは、元のトークンのごく一部しか使用されません（通常は1〜3%程度）。トークン化されたテキストは、ニューラルネットワーク内で効率的な数学演算（行列の乗算など）を可能にするためにベクトルに変換されます。 生成AIモデルは、問題の範囲を定義し、適切なベースモデル（GPT-3.5など）を選択し、このモデルを特定のデータにどのように活用するかを決定するというプロジェクトライフサイクルを活用しています。このライフサイクルには、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、人間のフィードバックとの調整、モデル評価、最適化、展開、スケーリング、アプリケーションの統合などが含まれます。 生成AIプロジェクトライフサイクルの詳細 生成AIプロジェクトのライフサイクルには、いくつかの重要なステップがあります： 問題の範囲の定義：言語翻訳、テキスト要約、センチメント分析などのサブ問題に問題を分割する。 ベースモデルの選択：既存のベース言語モデルとの作業を選択するか、カスタムモデルを事前トレーニングするかを選択する。カスタムモデルの事前トレーニングは、計算上の負荷がかかる場合があります。 ベースモデルの使用：特定のデータに対してベースモデルをどのように活用するかを決定する。プロンプトエンジニアリングやファインチューニングを含むことが多いです。 人間のフィードバックとの調整：モデルのパフォーマンスと精度を向上させるために人間のフィードバックを取り入れる。 モデル評価：さまざまな指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価する。 最適化と展開：モデルを微調整し、実稼働環境にデプロイする。 スケーリングと拡張：モデルの機能を拡張し、既存のアプリケーションと統合する。 センチメント分析におけるプロンプトエンジニアリングとファインチューニング プロンプトエンジニアリングは、センチメント分析に生成AIを使用する際の重要な要素です。これは、AIモデルに対して指示やプロンプトを提供し、要求された応答を生成させることを含みます。プロンプトエンジニアリングには、主に3つの主要なタイプがあります：…

「OpenAIキーなしでPDFおよび記事のための強力なチャットアシスタントを作成する」

イントロダクション 自然言語処理の世界は、特に大規模な言語モデルの登場により、膨大な拡大を遂げています。これらのモデルは、この分野を革新し、誰でも利用できるようにしました。この記事では、オープンソースライブラリを使用して、与えられた記事（またはPDF）を基に質問に応答できる強力なチャットアシスタントを作成するためのNLP（自然言語処理）のテクニックを探求し、実装していきます。OpenAIのAPIキーは必要ありません。 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公開されています。 ワークフロー このアプリケーションのワークフローは以下の通りです： ユーザーは、PDFファイルまたは記事のURLを提供し、質問を行います。このアプリケーションは、提供されたソースに基づいて質問に答えることを試みます。 私たちは、PYPDF2ライブラリ（PDFファイルの場合）またはBeautifulSoup（記事のURLの場合）を使用してコンテンツを抽出します。次に、langchainライブラリのCharacterTextSplitterを使用して、それをチャンクに分割します。 各チャンクに対して、all-MiniLM-L6-v2モデルを使用して、対応する単語埋め込みベクトルを計算します。このモデルは、文章や段落を384次元の密なベクトル空間にマッピングするためのものです（単語埋め込みは、単語/文章をベクトルとして表現する技術の一つです）。同じ技術がユーザーの質問にも適用されます。 これらのベクトルは、sentence_transformersというPythonのフレームワークが提供する意味的検索関数に入力されます。sentence_transformersは、最先端の文、テキスト、画像埋め込みを行うためのフレームワークです。 この関数は、答えを含む可能性があるテキストチャンクを返し、質問応答モデルは、semantic_searchとユーザーの質問の出力に基づいて最終的な答えを生成します。 注意 すべてのモデルは、HTTPリクエストのみを使用してAPI経由でアクセス可能です。 コードはPythonを使用して書かれます。 FAQ-QNは、より詳細な情報についてはFAQセクションを参照することを示すキーワードです。 実装 このセクションでは、実装についてのみに焦点を当て、詳細はFAQセクションで提供されます。 依存関係 依存関係をダウンロードし、それらをインポートすることから始めます。 pip install -r requirements.txt numpytorchsentence-transformersrequestslangchainbeautifulsoup4PyPDF2 import…

「ウィキペディアの知識を持つエージェントを備えたLLaMa 2を作成する」

大規模言語モデル（LLMs）は、AIの最新トレンドの一つですこれらは、人間との会話を行う能力を含む、印象的なテキスト生成能力を示しています...

「データサイエンティストがより多くの利点を得るためにLinkedInを使用する方法」

真実は、LinkedInは適切に使用すればデータサイエンティストにとって素晴らしいプラットフォームです効果的に利用すれば、他のデータの専門家とつながり、新しいトレンドを学び、さらには仕事の機会を見つけることができますしたがって、データサイエンティストとしてLinkedInを活用して利益を得る方法について議論してみましょう...

「LangChain、Google Maps API、Gradioを使用してスマートな旅行スケジュール案内ツールを作る（パート1）」

2022年の後半にChatGPTがリリースされて以来、大規模な言語モデル（LLM）とそれらの応用に対する興味が、チャットボットや検索などの消費者向け製品において爆発的に増えてきました...

検索の未来：ChatGPT、音声検索、画像検索がデジタルランドスケープを革新している方法

検索革命：Chat GPT、声、および画像技術は、オンラインでの検索方法を変革し、より自然で効率的で包括的なものにしています

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