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研究者たちは、AIシステムを取り巻くガードレールはあまり堅牢ではないと述べています

オープンAIは、外部の人々がチャットボットの動作を微調整できるようにしました新しい論文では、それがトラブルを引き起こす可能性があると述べています

大規模言語モデルにおける推論力の向上：正確かつ転送可能なルールベース学習のための仮説から理論へ（HtT）フレームワークをご覧ください

論理タスクの領域では、大規模言語モデル（LLM）は、例や中間ステップを提供された場合に、驚くべきパフォーマンスを示しました。ただし、LLM内に含まれる暗黙の知識に依存するアプローチは、時には誤った回答を生み出すことがあります。それには、暗黙の知識が不正確であるか、またはタスクに矛盾している場合です。この問題に対処するために、Google、Mila – Québec AI Insitute、モントリオール大学、HECモントリオール、アルバータ大学、CIFAR AIチェアの研究チームが、LLMベースの推論のためのルールライブラリを取得するHypotheses-to-Theories（HtT）フレームワークを導入します。HtTは、誘導ステージと推論ステージの2つの主要なステージで構成されています。誘導ステージでは、LLMはまず、一連のトレーニング例に基づいてルールを生成し、検証することが求められます。上記の画像は、Hypotheses-to-Theoriesを用いた9進算術問題のチェーンオブソートメソッドへの適用を示しています。簡潔さを保つため、フューショットの例は省略されています。誘導ステージでは、チェーンオブソート（CoT）技術を利用してルールを生成し、トレーニングサンプルを使用して検証します。その後、生成されたルールを収集し、洗練されたルールライブラリを構築します。推論ステージでは、ルールライブラリから得られた知識を含んだCoTプロンプトを強化します。正しいルールは緑のマーカーで示され、間違ったルールは赤で表示されます。正しい答えに頻繁につながるルールは蓄積され、ルールライブラリが確立されます。推論ステージでは、LLMは取得したルールライブラリを利用して推論し、テストの質問に答えるように促されます。 HtTの評価では、研究者たちはチェーンオブソートや最小から最大へのプロンプティングなどの既存のフューショットの促進手法への改善としてHtTを統合しました。パフォーマンスは、現在のフューショットのプロンプティング手法にとって難しい2つの複雑な多段階推論問題で評価されました。数値推論と関係推論の両方についての実験結果は、HtTが既存のプロンプティング手法を向上させ、精度が11%から27%向上することを示しています。さらに、取得したルールは異なるモデルや同じ問題のさまざまな形式に効果的に転送することができます。導入された方法は、LLMを用いたテキストの知識獲得の新たな手法への道を開きます。HtTは、LLMの分野におけるさまざまな応用を可能にし、さらなる研究の源泉となることが期待されています。

「LlamaIndex vs LangChain 比較分析」

はじめに Large Language Models（LLM）には、GPT-3などがありますが、研究者や開発者は常にその機能を向上させる新しい方法を探しています。LlamaIndexとLangChainという2つの優れたツールが登場し、これらのモデルの相互作用と機能性を向上させるための強力なオプションとして注目されています。この記事では、LlamaIndexとLangChainの特徴と機能性について探求し、どちらがLLMに最適であるかを比較します。学習目標： LangChainとLlamaIndexの定義、構成、および使用例を理解する。使用例と構成に基づいて2つのLLMを比較する。 LangChainとLlamaIndexの主な特徴と利点を探求する。 LangChainとは何ですか？ LangChainは、柔軟な機能と機能性を提供することでLLMの性能を向上させるために設計された動的なツールです。チャットボットや仮想アシスタントなど、連続的で文脈重視の会話が必要なアプリケーションに特に役立ちます。これにより、LLMは長時間にわたって一貫した対話を維持することができます。 LlamaIndexとは何ですか？ LlamaIndexは、特定のLLMの相互作用に最適化された包括的なソリューションです。高度なコンポーネントと機能を提供します。クエリの精度と高品質な応答が重要なアプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮します。これにより、正確で文脈に即した回答を得ることが重要な状況に最適です。 LangChainとLlamaIndex：使用例に基づく比較では、LangChainとLlamaIndexの使用例を比較してみましょう。 LangChainは、柔軟性と適応性があり、ダイナミックな相互作用やコンテキストが急速に変化するシナリオに適しています。メモリ管理と連鎖の機能は、長い文脈に基づいた対話を維持するのに優れています。また、正確なプロンプトの作成が必要な場合にも優れた選択肢です。一方、LlamaIndexは、クエリの精度と応答の品質が最優先の場合に理想的です。LLMとの相互作用を洗練させ、最適化するのが得意です。応答合成と組成の機能は、正確で一貫性のある応答の生成が重要な場合に有益です。 LangChainのデコーディング LangChainは、Large Language Models（LLM）を向上させるために設計された柔軟性のあるツールです。6つの主要なコンポーネントで構成されており、それぞれに独自の特徴と利点があり、LLMの相互作用を最適化することを目指しています。以下にこれらのコンポーネントの詳細を示します：コンポーネント説明主な特徴と利点モデル…

「SQLを使用したデータベースの導入：ハーバードの無料コース」

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『Langchainを使って履歴書のランキングをマスターする方法』

紹介常に進化している求人市場では、雇用主は求人毎に多くの履歴書に圧倒されることがよくあります。最も適任の候補者を特定するためにこれらの履歴書を見極めるプロセスは、時間と労力がかかるものとなります。この課題に対処するために、私たちはLangchainという堅牢な言語処理ツールを使用した高度な履歴書ランキングの作成について詳しく説明します。このアプリケーションは、指定されたキーワードスキルに基づいて履歴書を自動的にフィルタリングし、スキルの一致度によって順位付けします。学習目標 Langchainを使用した履歴書ランキングアプリケーションの開発の深い理解候補者評価プロセスの効率化適した求職者を効率的に特定する方法この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 AIによる履歴書ランキングの重要性時間の節約: AIは時間を節約するアシスタントとして考えてください。数秒で大量の履歴書を処理するため、数時間を費やす必要はありません。これにより、他の重要なタスクに集中することができます。スマートな選択肢: AIは高速だけでなく、スマートでもあります。求人要件に完全に一致する履歴書を見つけ出します。これにより、より優れた採用の意思決定が可能になり、適切な人材をより早く見つけることができます。競争優位: 求人募集が数十、場合によっては数百に及ぶ世界で、AIを使用することは競争力を与えます。競争に追いつくだけでなく、効率的かつ効果的な採用方法で先駆者となります。ストレス軽減: 履歴書の整理はストレスを感じることがあります。AIはそのプレッシャーを取り除き、採用プロセスをスムーズで誰もが楽しめるものにします。それでは、この旅に出発し、ステップバイステップで独自のAIによる履歴書ランキングツールの作成方法を見つけていきましょう。ステージの設定なぜ履歴書ランキングが必要なのか？採用プロセスはいかなる組織の成長において重要な要素です。しかし、応募者の数が増えるにつれ、履歴書を手作業で整理することは時間のかかる作業であり、ヒューマンエラーが発生しやすくなります。履歴書ランキングは、最も適任の候補者を特定するプロセスを自動化することで、時間を節約するだけでなく、潜在的な候補者を見逃さないようにします。 Langchainの紹介 Langchainは、高度なテキスト分析と情報抽出のタスクを開発者に提供する包括的な言語処理ツールです。テキストの分割、埋め込み、シーケンシャル検索、質問応答の取得などの機能を備えています。Langchainを活用することで、履歴書から重要な情報を自動的に抽出し、ランキングプロセスを効率化することができます。…

機械学習エンジニアの必須ツール

約4年前、私はSAPコンサルタントからデータサイエンティストに転身しました自分で設計したカリキュラムに従って、スタートアップ企業内の機械学習エンジニアの役割を確保しました...

「アドベクティブ拡散トランスフォーマーによる位相一般化」というタイトルです

この投稿は、傅棋天さんと楊晨曉さんと共著であり、傅棋天さんらの論文「グラフ学習における位相一般化のためのアドベクティブ拡散トランスフォーマー」（2023年）に基づいています...

「クリエイティブな超能力を持つPix2Pixの解放 – 画像の変換」

イントロダクション子供が描く絵を生き生きとしたイメージに変える特別なコンピュータプログラムを想像してみてください。子供たちが描くカラフルで想像力に溢れる絵を、まるで魔法のように本物のようなイメージに変換できるのです！それが「Pix2Pix」と呼ばれるプログラムです。カードのデッキで素晴らしいトリックを披露するマジシャンのように、Pix2Pixは絵に関して素晴らしいことを成し遂げるのです。Pix2Pixはコンピュータが画像を理解し、処理する方法に大きな変化をもたらしました。それによって、作成される画像について細かい制御ができるようになります。まるで画像を作成したり変更したりするための超能力のようです！出典: X.com 学習目標 Pix2Pixが何か、どのように機能し、実際の世界での応用を探求することを学ぶ Pix2Pixを使用して、建物の正面データセットを使用して絵を写真に変換してみる Pix2Pixの動作や問題解決に対する実装の理解と、画像から画像への変換タスクが直面している問題をどのように解決するかの理解本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ました。一般対抗ネットワーク（GAN）人工知能の中で最もエキサイティングな最近の発明の一つが、生成的対抗ネットワークまたはGANです。これらの強力なニューラルネットワークは、画像、音楽、テキストなどを含む新しいコンテンツを作成できます。GANは、生成器（コンテンツを作成する）と識別器（作成されたコンテンツを判断する）の2つのニューラルネットワークで構成されています。生成器はコンテンツの作成に責任を持ちます。ランダムなノイズやデータから始め、それを徐々に意味のあるものに洗練させます。例えば、画像生成では、ゼロから画像を作成することができます。ランダムなピクセル値を調整して美しい本物の画像に似せることから始めます。識別器の役割は、生成器が作成したコンテンツを評価することです。コンテンツが本物か偽物かを判断します。より多くのコンテンツを調べ、生成器にフィードバックを提供することで、訓練が進むにつれて識別器はますます向上します。出典: Neptune.ai GANの教育プロセス全体は、対抗トレーニングと呼ばれています。非常に理解しやすいものです。生成器は最初は完全ではないコンテンツを作成します。識別器はコンテンツを評価します。すなわち、本物と偽物を区別しようとします。生成器は識別器からフィードバックを受け取り、より信じられるようにコンテンツを調整します。こうして、前よりも良いコンテンツを提供します。生成器の改善に応じて、識別器は偽物のコンテンツを検出する能力を向上させます。このようにして、対抗トレーニングが続き、GANはますます強力になります。 Pix2Pix 画像の変換と操作の概念は、従来の画像処理技術から始まりました。これには画像のリサイズ、色補正、フィルタリングなどが含まれます。ただし、これらの従来の方法は、画像から画像への変換などのより複雑なタスクには限界がありました。機械学習、特にディープラーニングは、画像変換の分野で革命をもたらしました。最近では、CNNs（畳み込みニューラルネットワーク）は画像処理タスクの自動化に重要な役割を果たしています。しかし、生成的対抗ネットワーク（GANs）の開発は、画像から画像への変換における重要な成果を意味しました。 Pix2Pixは、画像翻訳タスクに使用されるディープラーニングモデルです。Pix2Pixの核となるアイデアは、一つのドメインからの入力画像を他のドメインで対応する出力画像を生成することです。つまり、一つのスタイルから別のスタイルへの画像変換を行います。このアプローチは条件付きGANと呼ばれます。Pix2Pixは、入力画像が生成器を条件付ける条件付き形式のGANアーキテクチャを活用しています。条件に基づいて出力が生成されます。出典: Phillipi 条件付き生成敵対ネットワーク（CGAN）は、生成された画像に対して正確な制御を可能にするGANフレームワークの高度なバージョンであり、特定のカテゴリの画像を生成することができます。Pix2Pix GANは、別の与えられた画像の存在に依存する画像の生成プロセスを持つCGANの一例です。画像では、pix2pixが作成した驚異を見ることができます。私はラベルからストリートシーン、ラベルからファサード、白黒からカラー、空中写真から実地図、昼の写真から夜景、エッジに基づいた写真などを作成できます。画像から画像への変換の課題画像から画像への変換は、特に目標が一つのドメインから別のドメインの画像に変換することで、内容と構造を慎重に保持する場合には、困難なコンピュータビジョンのタスクです。画像から画像への変換の課題は、入力と出力のドメイン間の複雑な関係を捉えることにあります。この問題への画期的な解決策の一つはPix2Pixです。…

AIにおける継続的学習の現状について

なぜchatGPTは2021年までの訓練しかされていないのですか？この記事では、深層学習における継続的な学習の現状を解説し、特に大規模な言語モデルとチャットボットに焦点を当てています

「NVIDIAは創造的AIの台頭に対応するため、ロボティクスプラットフォームを拡大する」

強力な生成型AIモデルとクラウドネイティブのAPIおよびマイクロサービスがエッジに導入されています。生成型AIは、トランスフォーマーモデルと大規模な言語モデルの力をほぼすべての業界にもたらしています。その範囲は、エッジ、ロボット、物流システムなどの領域にも及んでおり、欠陥検出、リアルタイム資産追跡、自律計画とナビゲーション、人間とロボットの相互作用などに活用されています。 NVIDIAは本日、エッジAIとロボティクスのためのNVIDIA Jetsonプラットフォーム上の2つのフレームワークを大幅に拡張しました。NVIDIA Isaac ROSロボティクスフレームワークが一般提供開始され、次にJetson上でのNVIDIA Metropolisの拡張が控えています。 AIアプリケーションの開発と展開をエッジで加速するために、NVIDIAは最新のオープンソース生成型AIモデルを利用するためのJetson生成型AIラボを開設しました。 Amazon Web Services、Cisco、John Deere、Medtronic、Pepsico、Siemensなど、120万人以上の開発者と1万以上の顧客がNVIDIA AIとJetsonプラットフォームを選んでいます。急速に進化するAIの世界では、ますます複雑なシナリオに対応するため、開発者はエッジ向けのAIアプリケーションを構築するために長い開発サイクルに直面しています。環境、製造ライン、お客様の自動化ニーズの変化に対応するために、ロボットとAIシステムを素早く再プログラムすることは時間がかかり、専門的なスキルが必要です。生成型AIは、トレーニング中に明示的に見たことのないものを特定するモデルのゼロショット学習を提供し、自然言語インターフェースによってエッジでのAIの開発、展開、管理を簡素化します。 AIの景色を変える生成型AIは、ヒトの言語プロンプトを理解してモデルの変更を行うことで使いやすさを大幅に向上させます。これらのAIモデルは、検出、セグメンテーション、トラッキング、検索、さらには再プログラムなどにおいて、従来の畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルを上回る柔軟性を持っています。 ABI Researchによると、生成型AIは2033年までに世界の製造業の収益に105億ドルを追加すると予測されています。「生成型AIは、従来の方法では実現不可能であったよりも優れた汎化能力、使いやすさ、高い精度により、エッジでのAIの展開を大幅に加速させます」とNVIDIAのエンベデッド・エッジコンピューティング担当バイスプレジデントのDeepu Talla氏は述べています。「これはJetson上でMetropolisとIsaacのフレームワークの最大拡張ですが、トランスフォーマーモデルと生成型AIの力を組み合わせることで、このニーズに対応しています。」エッジでの生成型AI開発 Jetson生成型AIラボでは、最適化されたツールとチュートリアルにアクセスして、オープンソースのLLMs、ディフュージョンモデルを展開するための支援を開発者に提供しています。それには、インタラクティブな見事な画像を生成するためのビジョン言語モデル（VLM）やビジョントランスフォーマー（ViTs）も含まれ、ビジョンAIと自然言語処理を組み合わせてシーンの包括的な理解が可能です。開発者は、ViTやビジョン基盤モデルなどの基礎的なモデルのカスタマイズや微調整を行い、非常に少量のデータで高精度なビジョンAIモデルを作成することができる、NVIDIA…

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