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アリババグループによるこの論文では、FederatedScope-LLMという包括的なパッケージが紹介されていますこれは、フェデレーテッドラーニングでLLMを微調整するためのものです

今日、Hugging Faceのようなプラットフォームは、AI研究者から機械学習の経験が限られている人まで、さまざまなエンティティのために事前学習された大規模言語モデル（LLM）にアクセスし、活用することを容易にしました。似たようなタスクに取り組む複数の組織やエンティティが、プライバシー規制により直接ローカルデータを交換できない場合、フェデレーテッドラーニング（FL）は、これらのエンティティからの集合データを利用するための優れた解決策として浮上します。FLはまた、強力なプライバシー保護を提供し、モデルのアイデアを安全に保ち、異なる方法を使用してカスタマイズされたモデルを作成することができます。この研究では、データセットの前処理、フェデレーテッドファインチューニングの実行またはシミュレーション、およびフェデレーテッド大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングのコンテキストでのパフォーマンス評価など、包括的なエンドツーエンドのベンチマーキングパイプラインを確立し、さまざまな能力デモンストレーションの目的のために設計されています。上記の画像はFS-LLMのアーキテクチャを示しており、LLMBENCHMARKS、LLM-ALGZOO、LLM-TRAINERの3つの主要モジュールで構成されています。チームは、フェデレーテッドパラメータ効率の高いファインチューニング（PEFT）アルゴリズムの堅牢な実装と、将来の拡張を容易にする多目的プログラミングインターフェースを開発しました。これにより、クローズドソースLLMを扱う場合でも、最小限の通信および計算オーバーヘッドでLLMを効果的にフェデレーテッドラーニング（FL）シナリオで動作させることができます。詳しいチュートリアルは彼らのウェブサイトで提供されています：federatedscope.io FederatedScopeはFederatedScope PlaygroundまたはGoogle Colabを介してお試しください。彼らのアプローチは、リソース制約下でLLMのファインチューニングを行うための加速技術とリソース効率の高い戦略を組み込んでおり、LLMを個別化されたフェデレーテッドラーニング設定での応用などの異分野研究のための柔軟なプラグイン可能なサブルーチンも提供しています。この研究では、最新のパラメータ効率の高いファインチューニングアルゴリズムを使って、フェデレーテッドコンテキスト内でのFS-LLMの効果を検証し、高度なLLMのベンチマークを確立しています。これらの実験結果から得られた知見に基づき、FLおよびLLMコミュニティの将来の研究方向についていくつかの有望な方向性を示しています。

「GPT-4と説明可能なAI（XAI）によるAIの未来の解明」

はじめに常に進化し続ける人工知能（AI）の世界で、GPT-4は人間のようなテキスト生成の驚異です。それはまるで自分の言語を話す機械と対話しているかのようです。しかし、AIは華やかな言葉以上のものが必要です。私たちはそれがどのように考えているのかを理解し、信頼できるかどうかを判断する必要があります。それが説明可能なAI（XAI）が登場する理由です。この記事では、GPT-4と説明可能なAI（XAI）が進化するAIの未来と、そのギャップを埋める方法について理解することができます。学習目標 GPT-4を理解する：GPT-4の概要、機能、AIにおいてなぜ重要なのかを学びます。説明可能なAI（XAI）を見つける：XAIの意味、重要性、およびAIの透明性を向上させる方法について探求します。 XAIの動作を探索する：入力データからユーザーインターフェースまで、XAIがどのように機能するかについての洞察を得ます。実生活の例を見る：GPT-4がXAIを使用する場合としない場合で、日常生活にどのような影響を与えるかを理解します。統合方法を学ぶ：コード例を使用して、GPT-4とXAIの統合方法を探索します。ユースケースを特定する：医療、法律、金融の分野での実用的な応用を探索します。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ました。 GPT-4の理解出典 – shift delete.Net XAIに入る前に、GPT-4の本質を把握しましょう。”Generative Pre-trained Transformer 4″はOpenAIの言語モデルシリーズの最新のバージョンです。それは凝縮された文脈に即したテキストを生成する能力で有名です。GPT-4の進歩には、より大きなトレーニングデータセット、より多くのパラメータ、改良された微調整能力が含まれています。これらの特性により、コンテンツ生成からチャットボットまで、さまざまなアプリケーションで強力な存在となっています。説明可能なAI（XAI）の必要性説明可能なAIとは何ですか？説明可能なAI（XAI）は、AIシステムをより透明で理解しやすくする方法です。これにより、AIがなぜ特定の決定を下すのかを知ることができ、医療や金融などの重要なアプリケーションでAIを信頼して利用することが容易になります。出典 –…

「トルコ地震ツイートに対する感情分析」

センチメント分析は、与えられたテキストをポジティブ、ネガティブ、または中立の感情にタグ付けするために使用される自然言語処理の技術です通常、センチメント分析はマーケティングで使用されます

「Nvidia Triton Inference Serverを使用してPyTorchモデルをデプロイする」

機械学習（ML）の価値は、モデルのホスティングと推論に到達したときに本当に認識されます高度な環境がなければ、MLのワークロードを実稼働させるのは難しいです...

「機械学習チートシートのためのScikit-learn」

最新のVoAGI独占チートシートは、Scikit-learnを使用した機械学習の基本をカバーしています

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コンテンツを人間味を持たせ、AIの盗作を克服する方法

ChatGPT、Bard、そしてBingは、Usain Boltが100mを走るよりもAI生成のコンテンツをより速く出力することができます。しかし、この速度と共に問題もあります – コンテンツの品質は盗作や信頼性の領域に近づいています。もう一つの理由は、ChatGPTは学術的な基準に従ってソースを引用していないことです。それは幻覚を見たり、空気を読んだ情報を引っ張ったりするかもしれませんが、それは盗作を避けようとする人には役に立ちません。ですので、AI盗作チェッカーを回避するためにテキストを人間らしくする方法を示します。しかし、まずはAI盗作検出器の動作を詳しく見ていきましょう。AI盗作を回避するためのツールとその必要性を発見するために読み続けてください。 AI盗作チェッカーの仕組みを解析する AI盗作チェッカーは、提出されたコンテンツが一意かAI生成かを判断するためのツールです。 BardやBingのようなチャットボットがユーザーのコンテンツを生成する際、しばしば他のウェブサイトやオンラインリソースから単語ごとに情報を引用します。これにより、彼らは予測可能なモデルに従っているため、検出が容易です。以下は例文です:「太陽は_____で明るく輝いています。」上記の例では、最もありそうな続きは「朝」です。なぜなら、「太陽は輝く」という表現は朝に関連しているからです。これは限られた創造性を持つロボットが考えることでしょう。しかし、人間は「太陽は夜に明るく輝いています」と言うかもしれません。なぜなら、彼らは北半球に住んでいるか、斬新な創造性を探求しているからです。そして、これがAI検出器と盗作チェッカーの基本的な動作原理です。まず、AI盗作チェッカーはコンテンツの複雑さとバースティーを予測しようとします。複雑さは、一般的なユーザーが出力を理解する能力を平均化したものです。複雑度が高いコンテンツは通常人間が生成したものです。AIのコンテンツは、高度なプロンプトやプラグインを使用していても平坦で繰り返しのある印象を与えます。同様に、バースティーは文の長さとリズムの変動を指します。AI生成のコンテンツの文は通常、予測可能なリズムと長さを持っています。人間が書くとき、バースティーは高くなります。なぜなら、私たちはより明確でわかりやすいポイントに到達するために冗長になることができるからです。ちょうどこの文で私がやっているように。時には短くまとめることもあります。一方、AIのコンテンツ生成者は通常、一定の文のテンポを保ちます。そうでなければ、余分な言葉で文を埋めることになります。これらの変数（複雑さとバースティー）および他の技術的な考慮事項により、AI盗作検出ツールはボットまたは非人間の仮想アシスタントによって書かれた記事を特定することができます。しかし、問題があります。オンラインのAI盗作チェッカーを使用することは、作品のユニークさを確認するための信頼性のあるテストではありません。これらのツールのいくつかは信頼性がなく、作成者やアルゴリズムについてもわかりません。さらに、時にはAIチェッカーが誤検知を引き起こすことがあり、無実の被害者の評判を損なう可能性があります。さらに、大学でもこれらの誤った盗作フラグに関して懸念があります。しかし、盗作が実際に起こらなかったのに盗作のケースを弁護する時間を費やす代わりに、AI盗作検出を回避する方法をご紹介します。…

「Amazon QuickSightでワードクラウドとしてAmazon Comprehendの分析結果を可視化する」

自由形式のテキスト文書のリポジトリで洞察を探すことは、藁の中の針を探すようなものです従来のアプローチでは、単語のカウントや他の基本的な分析を使用して文書を解析することがありますが、Amazon AIと機械学習（ML）ツールの力を活用することで、より深い内容の理解を得ることができます[…]

「ロボティクススタートアップの市場特定、サプライチェーン管理、技術開発に関する包括的ガイド」

「I. 序論ロボット工学とAI技術の進化する風景の中で、変革の可能性は限りなく広がっていますAI技術を活用した成功するロボティクススタートアップを構築するためには、創業者が以下のことを理解する必要があります II. 大規模で未満足な市場ニーズの特定重要なのは、始めの段階で満たされていない市場ニーズを特定することです... ロボティクススタートアップの風景を進む市場特定、サプライチェーン管理、技術開発の包括的なガイド詳細を読む »」

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iOSアプリの自然言語処理：機能、Siriの使用例、およびプロセス

「自然言語処理を使ってiOSアプリを向上させたいですか？iOSアプリでNLPとは何か、そしてそれを成功させるための統合方法を学びましょう」

LLMOps：ハミルトンとのプロダクションプロンプトエンジニアリングパターン

「大規模言語モデル（LLM）に送信する内容は非常に重要ですわずかな変化や変更でも、出力に大きな影響を与えることがありますので、製品が進化するにつれて、プロンプトも進化させる必要があります...」

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