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「エンコーディングからエンベディングへ」

この記事では、データ表現と機械学習の分野での2つの基本的な概念である「エンコーディング」と「埋め込み」について話しますこの記事の内容は、一部を...から引用されています

2v2ゲームのためのデータ駆動型Eloレーティングシステムの作成方法

「2v2のEloベースのスコアリングシステムを探索しましょうフーズボールやマルチプレイヤーゲームに最適です数学、データベースモデリング、およびその応用を発見してください」

「WavJourneyをご紹介します：大規模な言語モデルを使用した作曲用音声作成のためのAIフレームワーク」

マルチモーダル人工知能（AI）の新興分野は、視覚、聴覚、テキストデータを融合させ、個別のエンターテイメントから改善されたアクセシビリティ機能まで、さまざまなドメインでのエキサイティングな可能性を提供しています。自然言語は、多様な感覚領域を横断した理解力とコミュニケーション力を高める約束を持つ、強力な中間者としての役割を果たしています。大規模言語モデル（LLMs）は、さまざまなAIモデルと協力してマルチモーダルの課題に取り組むエージェントとして、印象的な能力を示しています。 LLMsはマルチモーダルの課題解決能力を評価されていますが、これらのモデルの基本的な能力について疑問が生じます。これらのモデルは、動的なマルチメディアコンテンツの作成者としても機能することができるでしょうか？マルチメディアコンテンツの作成には、テキスト、画像、音声など、さまざまな形式でデジタルメディアを生成することが含まれます。音声はマルチメディアの重要な要素であり、コンテキストや感情を提供するだけでなく、没入型体験にも貢献します。過去の取り組みでは、音声や音楽の説明などの特定の条件に基づいてオーディオコンテキストを合成するために生成モデルが利用されました。しかし、これらのモデルは通常、これらの条件を超えた多様なオーディオコンテンツの生成に苦労し、現実世界での適用に制約がありました。構成的なオーディオ作成には、複雑な音響シーンの生成の複雑さという固有の課題があります。このタスクに対してLLMsを利用するには、文脈の理解と設計、オーディオの制作と構成、および対話的かつ解釈可能な作成パイプラインの確立などの課題に取り組む必要があります。これらの課題には、LLMsのテキストからオーディオへのストーリーテリング能力の向上、オーディオ生成モデルの調和、および人間と機械の共同作業のための対話的で解釈可能なパイプラインの作成が含まれます。上記で言及された問題と課題に基づいて、WavJourneyという新しいシステムが提案されました。その概要は以下の図に示されています。 WavJourneyは、言語の指示に従って音声を生成するためにLLMsを利用しています。この技術は、スピーチ、音楽、効果音を含む事前定義された構造に従ったオーディオスクリプトをLLMsに促すものです。このスクリプトは、これらの音響要素の空間的および時間的な関係を緻密に考慮しています。複雑な音響シーンに対応するため、WavJourneyはそれらを個々の音響要素とそれに対応する音響レイアウトに分解します。このオーディオスクリプトはスクリプトコンパイラに入力され、タスク固有のオーディオ生成モデル、オーディオI/O関数、または計算操作を呼び出すためのコンピュータプログラムに変換されます。その後、このプログラムを実行して所望のオーディオコンテンツを生成します。 WavJourneyの設計にはいくつかの注目すべき利点があります。まず第一に、LLMsの理解力と広範な知識を活用して、多様な音響要素、複雑な音響のつながり、魅力的なオーディオストーリーを特徴とするオーディオスクリプトを作成します。第二に、複雑な音響シーンを異なる音響要素に分解する構成戦略を採用しています。これにより、すべてのテキストで説明された要素を考慮するのが困難なエンドツーエンドの手法とは異なり、さまざまなタスク固有のオーディオ生成モデルを組み合わせてコンテンツ作成が可能となります。第三に、WavJourneyはオーディオモデルのトレーニングやLLMsの微調整の必要性なく動作し、リソースの効率化を図っています。最後に、WavJourneyは現実世界のオーディオ制作において、人間と機械の共同作業を容易にします。この研究から選ばれたサンプル結果は、以下の画像に示されています。これらの事例研究は、WavJourneyと最先端の生成手法との比較的な概要を提供しています。これは、言語指示によってガイドされた構成音声を作成するためにLLMを活用する革新的なAIフレームワークであるWavJourneyの概要でした。興味がある方や詳細を知りたい方は、以下に引用されたリンクをご参照ください。

施設分散問題：混合整数計画モデル

いくつかの施設配置問題では、施設を配置する必要があります他の施設に影響を与えたり、悪影響を及ぼしたりしないようにするために、施設の位置を決める必要がありますリスク軽減の動機によって駆動されるかどうかに関係なく...

「ワードエンベディング：より良い回答のためにチャットボットに文脈を与える」

ワードエンベディングとChatGPTを使用してエキスパートボットを構築する方法を学びましょうワードベクトルの力を活用して、チャットボットの応答を向上させましょう

「GenAIソリューションがビジネス自動化を革新する方法：エグゼクティブ向けLLMアプリケーションの解説」

最近、バイオファーマ企業の製造エグゼクティブとの協力により、私たちは生成型AI、具体的には大規模な言語モデル（LLM）の世界に深く入り込み、それらがどのように利用できるかを探求しました...

BERTopicを使用したクラスごとのトピック

「私たちには何十万ものテキストがありますそれらをすべて読んで洞察を得るには数年かかるでしょう幸いなことに、このプロセスを自動化するのに役立つ多くのデータサイエンスのツールがありますそのようなツールの一つは…」

このAI研究は、ポイントクラウドを2D画像、言語、音声、およびビデオと一致させる3Dマルチモダリティモデルである「Point-Bind」を紹介します

現在の技術的な景観では、3Dビジョンが急速な成長と進化により注目を浴びています。この関心の高まりは、自動運転、強化されたナビゲーションシステム、高度な3Dシーン理解、およびロボティクスといった分野の急成長に大いに貢献しています。3Dポイントクラウドを他のモダリティのデータと組み合わせるためには、3D理解の向上、テキストからの3D生成、および3Dの質問に答えるための試みが数多く行われています。 https://arxiv.org/abs/2309.00615 研究者は、Point-Bindという革命的な3Dマルチモーダルモデルを紹介しました。このモデルは、2D画像、言語、音声、ビデオなどのさまざまなデータソースとのポイントクラウドのシームレスな統合を目指しています。ImageBindの原則に基づいてガイドされたこのモデルは、3Dデータとマルチモダリティの間のギャップを埋める統一された埋め込み空間を構築します。このブレークスルーにより、任意のモダリティに基づいた3D生成、3D埋め込み算術、包括的な3Dオープンワールド理解など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になります。上記の画像では、Point-Bindの全体的なパイプラインが表示されています。研究者はまず、対照的な学習のために3D-画像-音声-テキストデータのペアを収集し、ImageBindによって3Dモダリティを他のモダリティに調整します。共通の埋め込み空間を持つことで、Point-Bindは3Dクロスモーダル検索、任意のモダリティに基づいた3D生成、3Dゼロショット理解、および3D大規模言語モデルの開発（Point-LLM）に利用することができます。この研究のPoint-Bindの主な貢献は以下の通りです： ImageBindによる3Dの整列：共通の埋め込み空間内で、Point-Bindはまず3Dポイントクラウドを2D画像、ビデオ、言語、音声などのマルチモダリティと整列させます。任意のモダリティに基づいた3D生成：既存のテキストから3Dへの生成モデルに基づいて、Point-Bindはテキスト/画像/音声/ポイントからメッシュの生成など、任意のモダリティに基づいた3D形状合成を可能にします。 3D埋め込み空間の算術：Point-Bindの3D特徴は、他のモダリティと組み合わせてその意味を取り込むために追加することができます。これにより、構成されたクロスモーダル検索が実現されます。 3Dゼロショット理解：Point-Bindは、3Dゼロショット分類の最先端の性能を達成します。また、テキストに加えて音声に基づいた3Dオープンワールド理解もサポートします。 https://arxiv.org/abs/2309.00615 研究者はPoint-Bindを活用して、3D質問応答やマルチモーダルな推論を実現するためにLLaMAを最適化した3D大規模言語モデル（Point-LLM）を開発しています。Point-LLMの全体的なパイプラインは、上記の画像で確認することができます。 Point LLMの主な貢献は以下の通りです： 3D質問応答のためのPoint-LLM： PointBindを使用して、英語と中国語の両方をサポートする、3Dポイントクラウド条件で指示に応答する初の3D LLM、Point-LLMを紹介します。データとパラメータの効率： 3Dの指示データなしで、公共のビジョン言語データのみを調整に使用し、リソースを節約するためにパラメータ効率の高いファインチューニング技術を採用しています。 3Dおよびマルチモーダル推論：共有埋め込み空間を介して、Point-LLMは3Dとマルチモーダルの入力の組み合わせを推論することにより、記述的な応答を生成することができます。例えば、画像/音声とポイントクラウドなどです。将来の研究は、室内や屋外のシーンなど、より多様な3Dデータとマルチモダリティを統合することに焦点を当て、より広範な応用シナリオを可能にする予定です。

「機械学習を利用した資産の健全性とグリッドの耐久性の向上」

「機械学習（ML）は、あらゆる産業、プロセス、ビジネスを変革していますが、成功への道は常に直線的ではありませんこのブログ記事では、ノースカロライナ州シャーロットに本社を置くフォーチュン150社であるデュークエナジーが、AWSマシンラーニングソリューションラボ（MLSL）と協力して、画像認識を使用して木製の電力供給ポールの検査を自動化し、停電、財産の損傷、さらにはけがを防ぐ方法を示します」

「Amazon Rekognition、Amazon SageMaker基盤モデル、およびAmazon OpenSearch Serviceを使用した記事のための意味論的画像検索」

デジタルパブリッシャーは、新しいコンテンツをできるだけ迅速に生成し、公開するために、メディアのワークフローを効率化し自動化する方法を常に探していますパブリッシャーは、何百万もの画像を含むリポジトリを持っており、これらの画像を記事間で再利用することで費用を節約する必要がありますこのようなスケールのリポジトリ内で、記事に最も適した画像を見つけることは、時間のかかる繰り返しの手作業であり、自動化することができますまた、リポジトリ内の画像が正しくタグ付けされていることも自動化できます（お客様の成功事例については、Aller Media Finds Success with KeyCore and AWSを参照してください）この記事では、Amazon Rekognition、Amazon SageMaker JumpStart、Amazon OpenSearch Serviceを使用して、このビジネスの問題を解決する方法を示します

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