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このAIニュースレターがあれば、あなたは全てが揃った！＃70

今週のAIでは、特に2つの新しいエージェントモデルのリリースに興味を持っていましたNvidiaは、複雑なタスクを自律的に実行するためにロボットをガイドするために設計されたAIエージェント「ユーレカ」を発表しました…

グラフニューラルネットワークによるローマ数字の分析

『この記事では、自動和声分析のモデル開発の過程を説明したいと思います個人的には音楽を深く理解することに興味がありますなぜなら、物事はなぜこのような和声になるのか、といった問いに興味を持っています…』

「LLMの幻覚の理解と軽減」

最近、大型言語モデル（LLM）は、ユーザーのプロンプトに対して非常に流暢で説得力のある応答を生成するなど、印象的かつ増大する能力を示していますただし、LLMは...

Segmind APIsを使用した安定した拡散モデルのサーバーレスAPIの活用

紹介現代のソフトウェア開発において、サーバーレスコンピューティングの登場により、アプリケーションの構築と展開の方法が革命されました。利用可能なツールとテクノロジーの中で、サーバーレスAPIは堅牢でスケーラブル、効率的なアプリケーションを作成するためのエンエーブラーとなっています。また、現代のソフトウェアシステムに< a href=”https://www.voagi.com/midjourney-vs-stable-diffusion-ai-image-generators-battle.html”>Stable Diffusionモデルなどの人工知能技術を統合する必要性があるため、これらのサーバーレスAPIを使用する能力は有用です。本記事では、サーバーレスAPIの概念を探求し、AIおよび機械学習システムのリーディングカンパニーであるSegmindが提供する幅広いサーバーレスAPIをプロジェクトに統合する方法について説明します。学習目標現代のアプリケーション開発におけるサーバーレスAPIの理解 SegmindのサーバーレスAPIとその応用の習得 SegmindのAPIをNode.jsとPythonで使用する方法の学習 APIに関連するセキュリティ上の問題に対処するこの記事は、データサイエンスブロガソンの一部として掲載されました。サーバーレスAPIの理解 SegmindのサーバーレスAPIに入る前に、サーバーレスAPIとは何か、なぜ現代のソフトウェア開発において画期的な存在なのかについて理解しましょう。サーバーレスAPI：簡潔な歴史サーバーレスAPIは、オンライン取引を容易にするために設計されたアプリケーションプログラミングインタフェースの一形態であり、開発者が外部サービスとのやり取りを行う方法を変革しました。従来、開発者は特定のタスク（例：支払い処理、マッピングサービスなど）のためにゼロから関数を構築する必要がありました。このアプローチはしばしば時間がかかり、リソースが多く必要でした。サーバーレスAPIは異なります。支払い認証、マッピング、天気データなど、目的を果たすための小型アプリケーションのようなものです。革新的な点は、これらのAPIがサーバーレスバックエンドによって動作することで、開発者は物理サーバーの管理やサーバーメンテナンスの複雑さを心配する必要がなくなったということです。サーバーレスAPIの利点は何ですか？サーバーレスAPIの利点は多岐に渡ります：サーバー管理が不要：サーバーレスAPIなら物理サーバーの管理の手間をかけることなく、新しいAPIやアプリケーションの開発に集中することができます。これにより、開発リソースの効率的な活用が可能になります。スケーラビリティ：サーバーレスAPIはスケーラブルであり、ユーザーの需要の急増にも問題なく対応することができます。オンデマンドのスケーラビリティにより、トラフィックの増加時でも一貫したユーザーエクスペリエンスを提供します。レイテンシーの低減：サーバーレスAPIはオリジンサーバーにホストされ、そこからアクセスされます。これにより、レイテンシーが低減し、アプリケーションの全体的なパフォーマンスと応答性が向上します。これは、Stable DiffusionやLarge Language Models（LLM）などの大規模モデルにも有用です。これはSegmindのサーバーレスAPIからも利益を得られます。…

ストリートビューが救いの手を差し伸べる：ディープラーニングが安全な建物への道を開拓

Googleストリートビューなどで使用される画像は、フロリダ大学の人工知能助教授Chaofeng Wang氏の手によって新たな目的を持つようになっています。彼は深層学習とともにこれらの画像を使用し、都市建物の評価を自動化する研究プロジェクトに取り組んでいます。このプロジェクトは、政府が自然災害の被害を軽減するために必要な情報を提供し、建物の構造を強化したり、災後の復旧を行ったりする意思決定者に必要な情報を提供することを目的としています。地震などの自然災害が発生した後、地方自治体は建物の状態をチェックして評価するためのチームを派遣します。手作業の場合、都市の全ての建物をチェックするには数ヶ月かかることもあります。 Wang氏のプロジェクトでは、AIを使用して評価プロセスを加速させることを目指しており、所要時間を数時間に短縮します。AIモデルは、Googleストリートビューや地方自治体から得られた画像を使用して、壁材料、構造タイプ、建物の年代などの要素に基づいて建物にスコアを割り当てるために、連邦緊急事態管理局（FEMA）のP-154基準を活用してトレーニングされます。Wang氏はまた、画像を収集し注釈付けを行うために、世界銀行のグローバル・プログラム・フォー・レジリエント・ハウジングと協力しました。収集された画像はデータリポジトリに配置されます。AIモデルはリポジトリを読み取り、画像に対して推論を行います。このプロセスは、NVIDIA DGX A100システムによって高速化されます。「NVIDIAのGPUがなければ、私たちはこれを実現することはできませんでした。GPUはプロセスを大幅に加速し、タイムリーな結果を保証します」とWang氏は述べています。 Wang氏は、University of FloridaのスパコンであるHiPerGatorでDGX A100ノードを使用しました。HiPerGatorは、産業界や政府機関によって採用されたNVIDIA-acceleratedアプリケーションの展開を通じて実世界に影響を与える可能性のある研究プロジェクトを支援しているNVIDIAの創設者であり、UFの卒業生であるChris Malachowsky氏の支援、NVIDIAのハードウェア、ソフトウェア、トレーニング、サービスを活用して700ペタフロップのAIパフォーマンスを提供します。 AIモデルの出力はデータベースにまとめられ、マップベースの形式で安全評価スコア、建物の種類、屋根や壁材料などの情報を表示するWebポータルに供給されます。 Wang氏の研究は、商業および政府機関によって採用されたNVIDIA-acceleratedアプリケーションの展開を通じて実世界に影響を与える可能性のある研究プロジェクトを支援するNVIDIA Applied Research Accelerator Programの資金提供を受けました。助ける目 Wang氏は、このポータルは使用ケースによって異なるニーズを満たすことができると述べています。自然災害に備えるために、政府はストリートビューの画像だけから予測を行うことができます。「それらは静止画像です。例えば、Googleストリートビューの画像がありますが、数年ごとに更新されます」と彼は言います。「しかし、情報を収集し、特定の統計について一般的な理解を得るには十分です」しかし、ストリートビューの画像が利用できないか、頻繁に更新されない農村地域や開発途上地域では、政府が自ら画像を収集することができます。NVIDIAのGPUのパワーにより、建物の評価結果のタイムリーな提供は分析を加速させるのに役立ちます。…

『LLMsと生成AIをマスターするための10の重要なトピック』

「生成AIは新しい分野です過去の1年間で、データサイエンティストやAIを使って何をでも開発したい人々を支援するための新しい用語、開発、アルゴリズム、ツール、フレームワークが登場しました生成AIにより深く探求したいと考えている人々には学ぶべきことがたくさんあります」

『Gradioを使ったリテンションの理解』

「最初のウェブアプリケーションを作った瞬間を覚えていますそれは約8年前で、私は比較的初心者のアナリストで、BIツールがすべての問題を解決できると確信していましたその…」

QLoRA：16GBのGPUで大規模な言語モデルの訓練を行う

「我々は、モデルのための量子化などの体重減少技術と、パラメータ効率の良いファインチューニング技術であるLoRAを組み合わせる予定ですこの組み合わせの結果として生まれるのが、QLoRAです」

大規模なMLライフサイクルの統治、パート1：Amazon SageMakerを使用してMLワークロードを設計するためのフレームワーク

あらゆる規模や業界の顧客が、機械学習（ML）を自社の製品やサービスに取り入れることでAWS上で革新を遂げています生成モデルに関する最近の進展は、さらに様々な業界におけるMLの採用の必要性を高めていますただし、セキュリティ、データプライバシー、ガバナンスの制御の実装は、顧客がMLを実施する際に直面する主要な課題です

RAGのNLPにおける検索と生成の統一的な革新的アプローチ

イントロダクション AIの急速に進化する領域に、ゲームチェンジングなイノベーションが登場し、機械が人間の言語と関わる方法を再構築しています。それが、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。RAGは単なるテックの流行語ではありません。それは人機コミュニケーションを革命化しています。我々と一緒にRAGの秘密を解き明かし、その応用とAIへの深い影響を探求しましょう。RAGはNLPの最前線に位置し、リトリーバルとジェネレーションをシームレスに統合することで、機械が人間の言語を把握し、相互作用する能力を向上させています。学習目標リトリーバルベースとジェネレーションベースのモデルの基礎的な概念を理解する（NLP）、それによる応用、違い、類似点。 NLPにおける純粋なリトリーバルまたはジェネレーションモデルの制限を分析し、実世界の例を探求する。リトリーバルとジェネレーションモデルの統合の重要性を認識し、この統合が必要なシナリオを理解する。リトリーバル拡張生成（RAG）アーキテクチャに深く入り込み、その構成要素を理解する。 RAGの実装における実践的なスキルを開発し、埋め込みの生成や透明性と正確性の側面を理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として掲載されました。リトリーバルとジェネレーションの理解リトリーバルベースとジェネレーションベースのモデルとその主な違いと類似点、自然言語処理におけるアプローチについて探求しましょう。リトリーバルベースのNLPモデル NLPのリトリーバルベースモデルは、入力クエリに基づいて事前に定義された応答セットから適切な応答を選択するように設計されています。これらのモデルは、入力テキスト（質問またはクエリ）を事前に定義された応答のデータベースと比較します。システムは、入力と保存された応答との類似度をコサイン類似度や他の意味的マッチング手法を使用して測定し、最適な応答を特定します。リトリーバルベースモデルは、質問応答などのタスクに効率的であり、応答がしばしば事実ベースで整理された形式で利用可能な場合に適しています。ジェネレーションベースのNLPモデル一方、ジェネレーションベースのモデルは、ゼロから応答を作成します。これらのモデルは、しばしばニューラルネットワークに基づく複雑なアルゴリズムを使用して、人のようなテキストを生成します。リトリーバルベースモデルとは異なり、ジェネレーションベースモデルは事前に定義された応答に依存しません。代わりに、入力に提供された文脈に基づいて次の単語や単語のシーケンスを予測することで、応答の生成を学習します。この新しい、文脈に即した応答を生成する能力により、ジェネレーションベースモデルは非常に多目的であり、クリエイティブなライティング、機械翻訳、対話システムなど、多様で文脈豊かな応答が必要なタスクに適しています。主な違いと類似点要約すると、リトリーバルベースモデルは、事前に定義された応答が利用可能であり、速度が重要なタスクで優れています。一方、ジェネレーションベースモデルは、創造性、文脈認識、多様でオリジナルなコンテンツの生成が必要なタスクで輝きます。RAGなどのモデルでこれらのアプローチを組み合わせることは、両方の手法の長所を活用してNLPシステムの総合的なパフォーマンスを向上させるバランスの取れた解決策を提供します。純粋なリトリーバルまたはジェネレーションモデルの制限人間と機械の会話がますます洗練される中で、人工知能のダイナミックな世界では、リトリーバルベースとジェネレーションベースの2つの主要なモデルが主役となっています。これらのモデルにはそれぞれ長所がありますが、制限もあります。限定された文脈理解…

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