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「ChatGPTは旧聞です：ここにはあなたの仕事を変革する8つのAIツールがあります」

2022年11月30日、OpenAIはChatGPTをリリースしましたChatGPTは自然言語を理解し、コードを書き、論理と推論に基づいて質問に答えることができるAIチャットボットです様々な分野の人々から…

「Spotifyのデータサイエンティストによるインサイトを効果的なアクションに変えるためのガイド」

「Spotifyでの経験に基づくデータサイエンティストとしての洞察を効果的な行動に変えるためのソフトスキルの最強コンボ」

効果的にMLソリューションを比較する方法

「機械学習ソリューションを評価および比較する際には、おそらく最初に評価指標として予測力を使用することになるでしょう異なるモデルを1つの指標で比較するのは簡単であり、これが...」

ModelScopeで生成されたビデオサンプルです。テキストからビデオへの変換は、生成モデルの驚くべき進歩の長いリストの中で次に来るものです。その名前の通り、テキストからビデオへの変換は、時間的にも空間的にも一貫性のある画像のシーケンスをテキストの説明から生成する、比較的新しいコンピュータビジョンのタスクです。このタスクは、テキストから画像への変換と非常によく似ているように思えるかもしれませんが、実際にははるかに難しいものです。これらのモデルはどのように動作し、テキストから画像のモデルとはどのように異なり、どのようなパフォーマンスが期待できるのでしょうか？このブログ記事では、テキストからビデオモデルの過去、現在、そして未来について論じます。まず、テキストからビデオとテキストから画像のタスクの違いを見直し、条件付きと非条件付きのビデオ生成の独特の課題について話し合います。さらに、テキストからビデオモデルの最新の開発について取り上げ、これらの方法がどのように機能し、どのような能力があるのかを探ります。最後に、Hugging Faceで取り組んでいるこれらのモデルの統合と使用を容易にするための取り組みや、Hugging Face Hub内外でのクールなデモやリソースについて話します。さまざまなテキストの説明を入力として生成されたビデオの例、Make-a-Videoより。テキストからビデオ対テキストから画像最近の開発が非常に多岐にわたるため、テキストから画像の生成モデルの現在の状況を把握することは困難かもしれません。まずは簡単に振り返りましょう。わずか2年前、最初のオープンボキャブラリ、高品質なテキストから画像の生成モデルが登場しました。VQGAN-CLIP、XMC-GAN、GauGAN2などの最初のテキストから画像のモデルは、すべてGANアーキテクチャを採用していました。これらに続いて、2021年初めにOpenAIの非常に人気のあるトランスフォーマーベースのDALL-E、2022年4月のDALL-E 2、Stable DiffusionとImagenによって牽引された新しい拡散モデルの新たな波が続きました。Stable Diffusionの大成功により、DreamStudioやRunwayML GEN-1などの多くの製品化された拡散モデルや、Midjourneyなどの既存製品との統合が実現しました。テキストから画像生成における拡散モデルの印象的な機能にもかかわらず、拡散および非拡散ベースのテキストからビデオモデルは、生成能力においてはるかに制約があります。テキストからビデオは通常、非常に短いクリップで訓練されるため、長いビデオを生成するためには計算コストの高いスライディングウィンドウアプローチが必要です。そのため、これらのモデルは展開とスケーリングが困難であり、文脈と長さに制約があります。テキストからビデオのタスクは、さまざまな面で独自の課題に直面しています。これらの主な課題のいくつかには以下があります：計算上の課題：フレーム間の空間的および時間的な一貫性を確保することは、長期的な依存関係を伴い、高い計算コストを伴います。そのため、このようなモデルを訓練することは、ほとんどの研究者にとって手の届かないものです。高品質なデータセットの不足：テキストからビデオの生成のためのマルチモーダルなデータセットは希少で、しばしばスパースに注釈が付けられているため、複雑な動きのセマンティクスを学ぶのが難しいです。ビデオのキャプションに関する曖昧さ：モデルが学習しやすいようにビデオを記述する方法は未解決の問題です。完全なビデオの説明を提供するためには、複数の短いテキストプロンプトが必要です。生成されたビデオは、時間の経過に沿って何が起こるかを物語る一連のプロンプトやストーリーに基づいて条件付ける必要があります。次のセクションでは、テキストからビデオへの進展のタイムラインと、これらの課題に対処するために提案されたさまざまな手法について別々に議論します。高レベルでは、テキストからビデオの作業では以下のいずれかを提案しています：学習しやすいより高品質なデータセットの作成。テキストとビデオのペアデータなしでこのようなモデルを訓練する方法。より計算効率の良い方法で長く、高解像度のビデオを生成する方法。テキストからビデオを生成する方法…

モデルの精度にだまされない方法

分類モデルの性能評価に使用される指標は、数学的な観点から見れば比較的明快ですそれにもかかわらず、私は多くのモデラーとデータ…

Falcon-7Bの本番環境への展開

これまでに、ChatGPTの能力と提供するものを見てきましたしかし、企業利用においては、ChatGPTのようなクローズドソースモデルは、企業がデータを制御できないというリスクがあるかもしれません...

JourneyDBとは：多様かつ高品質な生成画像が400万枚収録された大規模データセットであり、マルチモーダルな視覚理解のためにキュレーションされています

ChatGPTやDALL-Eなどの大規模な言語モデルの進化と、生成型人工知能の人気の上昇により、人間のようにコンテンツを生成することはもはや夢ではありません。質問応答、コードの補完、テキストの説明からのコンテンツの生成、テキストと画像の両方からの画像の作成など、すべてが実現可能になりました。最近、AIは人間の創造力に匹敵するまでになりました。OpenAIが開発した有名なチャットボットであるChatGPTは、GPT 3.5のトランスフォーマーアーキテクチャを基にしており、ほとんどの人に使用されています。最新バージョンのGPT、つまりGPT 4は、以前のバージョンであるGPT 3.5とは異なり、マルチモーダルな性質を持っています。ChatGPTは、テキストの入力のみを受け付けることができます。拡散モデルの開発により、生成コンテンツの品質は大幅に向上しました。これらの進歩により、DALLE、Stability AI、Runway、MidjourneyなどのAI生成コンテンツ（AIGC）プラットフォームがますます人気を集めています。これらのシステムは、自然言語で提供されるテキストプロンプトに基づいて高品質の画像を作成することができます。マルチモーダルな理解の進歩にもかかわらず、ビジョン言語モデルはまだ生成された視覚的なものを理解するのに苦労しています。実際のデータに比べて、合成画像はより大きな内容とスタイルの変動性を示し、モデルが適切にそれらを理解することははるかに困難です。これらの問題に対処するため、研究者のチームはジャーニーDBという大規模なデータセットを導入しました。このデータセットは、生成画像のマルチモーダルな視覚理解のために特別に作成された400万以上のユニークな高品質な生成写真を含んでいます。このデータセットは、コンテンツとスタイルの解釈の両方に焦点を当て、生成された画像の理解能力を訓練および評価するための完全なリソースを提供することを目指しています。提案されたベンチマークに含まれる4つのタスクは以下の通りです。プロンプトの反転 – プロンプトの反転は、ユーザーが画像を生成するために使用したテキストプロンプトを見つけるために使用されます。これにより、モデルの生成画像の内容とスタイルの理解がテストされます。スタイルの検索 – チームはスタイルの検索に焦点を当て、モデルがスタイル属性に基づいて似たような生成画像を識別して取得することを目指しています。これにより、モデルが生成画像内のスタイルの微妙なニュアンスを識別する能力が評価されます。画像キャプション – 画像キャプションでは、モデルに対して生成画像の内容を正確に表現する記述的なキャプションを生成するように指示されます。これにより、モデルのビジュアルコンテンツを効果的に自然言語で理解および表現する能力が評価されます。ビジュアル質問応答 – ビジュアル質問応答（VQA）を通じて、モデルは生成画像に関連する質問に正確に答えることができます。モデルはビジュアルおよびスタイルのコンテンツを理解し、与えられた質問に基づいて関連する回答を提供することができます。チームは4,692,751の画像とテキストのプロンプトのペアを収集し、トレーニングセット、バリデーションセット、テストセットに分割しました。チームはベンチマークデータセットを使用して、幅広い実験を行いました。その結果、現在の最先端のマルチモーダルモデルは、実際のデータセットと同じくらいうまく機能しないことがわかりましたが、提案されたデータセットに対するいくつかの調整により、性能が大幅に向上しました。

A.I.-検出ツールを騙すのはどれくらい簡単ですか？

ディテクターはすべての文脈の手がかりを無視するため、写真に写るマスク氏と共にリアルなオートマトンの存在を考慮しません

合成データは、機械学習のパフォーマンスを向上させることができるのか？

商業機械学習の使用例では、不均衡分類問題が頻繁に発生します顧客離反予測、詐欺検出、医療診断、またはスパム検出などの場面でこれらに遭遇することがあります全ての…

AIが置き換えることができない仕事

はじめにサイバーノートであろうとそうでなかろうと、おそらく「AIが置き換えることのできない仕事」の議論を聞いたことがあるでしょう。2025年までに、世界中で約8500万の仕事が自動化によって廃れるリスクに直面しています。人工知能は毎回新たな発明を行っており、それが大規模に展開されれば、ほとんどの人間の仕事をこなすことができる可能性があります。過去にはChatGPTというものが登場し、作家やコンテンツマーケターを驚かせました。スポーツ業界では、食事計画の自動化や選手の怪我予防などにAIが活用されています。カスタマーサービスでは、既にチャットボットを導入する環境が整っています。この状況から考えると、本当にAIに置き換えられない仕事が存在するのかと思われます。しかし、上記で議論した内容を考慮すると、作家や栄養士、カスタマーサービスエージェントが別の職業に転職する必要があるのでしょうか？この記事の最後まで読み進めると、自分自身で判断することができます。さて、AIに置き換えることができない仕事について話しましょう。しかし、その前に、私たちはあなたに素晴らしい機会を提供したいと思います。データサイエンスやAIに熱中しているすべての方々に、2023年の高い期待を寄せたDataHack Summitに参加していただきたいと思います。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターでイベントが開催されます。このイベントでは、実践的な学び、貴重な業界の洞察、そして非競争力のあるネットワーキングの機会が満載です。ぜひDataHack Summit 2023をチェックしてください！ AIの仕事市場への影響出典：Built In 仕事市場におけるAIによる変化は、多くのトレンドや話題の中心となっています。この技術は特定のタスクを自動化し、産業を変革する可能性を持っていますが、雇用に対して複雑な全体的な影響を与え、AIはいくつかの仕事を置き換えることはできません。しかし、そこに進む前に、世界の注目を浴びている出来事をすべてご紹介しましょう。自動化が仕事を置き換えています AIに関する懸念の一つは、自動化が以前は人間が行っていた特定のタスクを置き換える可能性です。研究によると、AIによって2030年までに約4億から8億人が仕事を失い、別の職業に転職する可能性があります。ロボット工学や機械学習などのAI技術は、さまざまなセクターでルーチンや繰り返しのタスクを自動化することができ、一部の仕事の需要が減少することをもたらす可能性があります。製造業、カスタマーサービス、交通、データ入力などの産業は、自動化による仕事の置き換えの影響を最も受けやすい産業の一部です。新しい役割が生まれています出典：The Enterprise Project AIは一部の仕事をなくすかもしれませんが、新しい仕事の機会を生み出し、既存の役割を補完する可能性もあります。AI技術が進化するにつれて、AIシステムを開発、実装、維持するための新しい役割が出現します。さらに、データ分析、機械学習、AI倫理、アルゴリズム設計などの分野に精通した専門家への需要が高まるでしょう。組織はAIシステムを監督し、倫理的な考慮事項を確保し、AIの洞察に基づいた戦略的な意思決定を行う人材を必要とするでしょう。スキルの開発と同様にスキルの向上も重要です人工知能の広範な採用は、仕事市場で求められるスキルの変化をもたらす可能性があります。一部の低スキルで繰り返しのタスクは自動化される可能性があり、AI技術と補完するスキルに重点が置かれることになるでしょう。これには、批判的思考、創造性、問題解決能力、適応力、感情知性、複雑な意思決定などのスキルが含まれます。スキル向上の取り組みは、変化する仕事市場に適応するために必要な能力を獲得するために重要となるでしょう。社会経済的な考慮事項が注目されています AIが求人市場に与える影響は、より広範な社会経済的な意味を持っています。AIの恩恵が公平に分配されない場合、所得格差に寄与する可能性があります。教育や資源へのアクセスが制限されている特定のコミュニティや個人は、変化する求人市場に適応する際に困難を抱えるかもしれません。スキルのギャップに対処し、終身学習を支援し、包括的なAI技術へのアクセスを促進する政策や取り組みは、潜在的な不平等を緩和するのに役立ちます。 AIが置き換えられない仕事の概要出典：Analytics…

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