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「ChatGPTの有料アカウントでは、カスタム指示の使用が可能になりましたこの記事では、なぜそれを使うのか、そしてどのように使うのかについて説明しますまた、自分自身の利用のためにコピーできるテキストも提供します」

NVIDIAが新しいDLSS 3.5を使用して、ゲームやアプリのためのAI強化リアルタイムレイトレーシングを発表しました

AIに関する最新の進歩は、世界最大のゲーム会議であるGamescomで注目されています。NVIDIAは、DLSS 3.5をはじめとするさまざまな技術を紹介しました。これは、その画期的なAIニューラルレンダリング技術の次の進歩です。 DLSS 3.5は、NVIDIAの最新のAIパワーを活用したグラフィックスの画質向上です。これは、秋の最も注目されるレイトレーシング対応タイトル、『サイバーパンク2077: ファントム・リバティ』や『アラン・ウェイク2』、『Portal with RTX』に組み込まれています。しかし、NVIDIAはそこで止まりませんでした。DLSSはさらに多くのAAAブロックバスターに展開され、AIパワーを持つ非プレイヤーキャラクター（NPC）に感情が追加されます。また、Xbox Game PassのタイトルがGeForce NOWクラウドゲーミングサービスに登場し、GeForce NOWサーバーのアップグレードも進行中です。 DLSS 3.5がレイ再構築を導入一番のニュースは、DLSS 3.5においてレイ再構築が導入されたことです。これは、すべてのGeForce RTX GPU向けに、従来の手動調整デノイザーを凌駕するAIネットワークによる画質の向上をもたらす画期的な機能です。その結果、反射、グローバルイルミネーション、影などの照明効果が改善され、より没入感のある現実的なゲーム体験が実現されます。デノイジングは、レイトレーシングのコンピュータグラフィックスで欠けているピクセルを補完し、最終画像をより効率的に合成するために使用されます。NVIDIA DLSS 3.5は、DLSS 3よりも5倍多くのトレーニングデータでトレーニングされているため、さまざまなレイトレーシングの効果を認識し、時空間データを使用するタイミングについてよりスマートな判断ができます。 2019年2月に初めてリリースされたDLSSは、画質とパフォーマンスの両方を向上させるための多くの大規模なアップグレードを受けています。…

この秋登場予定：NVIDIA DLSS 3.5 が Chaos Vantage、D5 Render、Omniverse、そして人気のあるゲームタイトルに対応します

エディターの注：この投稿は、弊社の週刊「NVIDIA Studio」シリーズの一部であり、注目のアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを向上させる方法を示しています。また、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく掘り下げ、コンテンツ作成を劇的に加速する方法も説明しています。年間最大のゲームイベントであるGamescomが明日ドイツのケルンで開催されますが、ゲーマーやコンテンツクリエイターは、今週NVIDIA Studioで最新のイノベーション、ツール、AIパワードテクノロジーを見つけることができます。公式オープンの前夜に、NVIDIAは、リアルタイムの3Dクリエイティブアプリやゲームにおいて、従来のレンダリング方法よりも美しくリアルなレイトレーシングビジュアルを作成する新しいニューラルレンダリングAIモデルである「NVIDIA DLSS 3.5 featurning Ray Reconstruction」を発表しました。 NVIDIA Omniverse上に構築された無料のモディングプラットフォームである「NVIDIA RTX Remix」は、古典的なゲームのための#RTXONモッズを作成して共有するためのツールを提供します。また、私たちはValveのハイレーティングゲームである「Half-Life 2」のコミュニティリマスタープロジェクトである「Half-Life 2 RTX: An RTX Remix Project」も発表しました。…

2023年のビデオ作成と編集のための40以上のAIツール

Adobe Premiere Pro Adobe Premiere Proは、AIの機能を備えたビデオ編集ソフトウェアで、ユーザーは素早く素晴らしいビデオを作成することができます。カラーマッチング、オーディオダッキング、自動リフレームなどの機能があります。 Keyframes Studio Keyframes Studioは、すべてのソーシャルメディアプラットフォーム向けのビデオの作成と編集をユーザーに可能にします。このツールは、ビデオをより重要な部分に焦点を当てるために分割することができます。 Wondershare Filmora Filmoraは、AIを組み込んだ長年のツールで、以前数時間かかっていた作業を高速化することができます。一部の機能には、オブジェクトの簡単な削除と移動、オーディオの長さの調整、背景ノイズの低減、さまざまなフォーマットにコンテンツのリサイズなどがあります。 Vimeo One Take Vimeoは、AIパワードのスクリプトジェネレーター、テレプロンプター、テキスト操作を通じた画期的なビデオ編集方法を使用して、ユーザーが迅速にコンテンツを生成できるようにします。 Synthesia Synthesiaは、AIパワードのビデオ作成プラットフォームで、120以上の言語、アクセント、トーンでビデオを作成します。カスタムAIアバター、シームレスなナレーションのためのテキスト読み上げ、アバター同期のための音声個別化などの機能を提供しています。 Roll Rollを使用すると、ユーザーはスマートフォンだけでスタジオクオリティのビデオを作成することができます。画面内にAI生成の3Dスタジオが提供されます。 Pictory Pictoryは、長いビデオをソーシャルメディアの注意スパンに合うようにカットします。 Munch…

「AIによるPaytmによるインド経済の保護：金融セキュリティの革新」

インドの金融セクターの景観を再定義する画期的な動きとして、Paytmという有名ブランドの親会社であるOne 97 Communications Ltdが、インド規模のAIシステムを導入する準備を進めています。Paytmの最高経営責任者であるVijay Shekhar Sharma氏は、この取り組みを発表し、金融機関がリスクと詐欺を検出・対処するのを支援することを目指しています。この野心的なイニシアチブにより、Paytmはフィンテックにおいて波を起こし、セキュリティ、イノベーション、堅実な成長をもたらす未来のインドを目指しています。また、次の記事もご覧ください：最先端のAIを用いて支払い詐欺に立ち向かうインドの取り組み進歩への道：Paytmの開拓的な旅 Paytmの旅の中心には革新の遺産があります。Vijay Shekhar Sharma氏は、株主への手紙で、モバイル決済をインドに紹介する上でのブランドの先駆的な役割を強調しました。QRコードの再構築から革命的なSoundbox技術まで、Paytmの貢献はデジタル決済の大規模な普及を牽引し、インドをフィンテックイノベーションの最前線に位置づけています。技術革命の先駆けインドのフィンテック領域の成長潜力は比類ないものです。Vijay Shekhar Sharma氏は、インドを支払い技術、ソフトウェア、ハードウェアの潜在的な輸出国として捉えています。5億人の支払い消費者と1億人の商人の見込みを踏まえると、インドはデジタルトランスフォーメーションの未曾有の時代の中心に立っており、Digital Indiaイニシアティブとオープンかつスケーラブルな決済エコシステムを支える規制サポートによって推進されています。 Paytmの影響力は支払いにとどまりません。同社の貸付プラットフォームは好調で、約1500億ルピーの融資を実現しています。PoSシステムや開拓的なSoundboxなどの革新的なデバイスによって、Paytmの加盟店数は800万人に急増しています。後者はQRコードを介した成功したUPI支払いを発表し、業界全体に波及効果をもたらしました。また、次の記事もご覧ください：RBIがConversational AIとオフライン決済に取り組む AI革命：Paytmの最高傑作を公開 Paytmの大胆な野心の中心には、国家規模の先進的なAIシステムの構築があります。この堅牢なAIインフラストラクチャは、金融機関が潜在的なリスクと詐欺を検出するだけでなく、AIの進歩によってもたらされる新たな脅威から保護することを目指しています。PaytmのAIへの投資は、技術リーダーシップへの取り組みと一致して、人工汎用知能ソフトウェアスタックの開発にも及んでいます。 PaytmのAIの取り組みは国境を超えています。インド内でこの革新的なAIシステムを発想し、作り上げることで、Paytmは世界的な舞台でも期待を持てる資産を創造し、インドの技術力を活用するビジョンを示しています。インドの金融利益を守るという使命に加え、国境を超えるイノベーションに対するPaytmの献身が強調されています。また、次の記事もご覧ください：AIを活用したKYC登録が簡単に未来への航海：Paytmの未来のビジョン…

「LlaMA 2の始め方 | メタの新しい生成AI」

イントロダクション OpenAIからGPTがリリースされて以来、多くの企業が独自の堅牢な生成型大規模言語モデルを作成するための競争に参入しました。ゼロから生成型AIを作成するには、生成型AIの分野での徹底的な研究と数多くの試行錯誤が必要な場合があります。また、大規模言語モデルの効果は、それらが訓練されるデータに大きく依存するため、高品質なデータセットを注意深く編集する必要があります。さらに、これらのモデルを訓練するためには膨大な計算能力が必要であり、多くの企業がアクセスできない状況です。そのため、現時点では、OpenAIやGoogleを含むわずかな企業しかこれらの大規模言語モデルを作成できません。そして、ついにMetaがLlaMAの導入でこの競争に参加しました。学習目標新しいバージョンのLlaMAについて知るモデルのバージョン、パラメータ、モデルのベンチマークを理解する Llama 2ファミリのモデルにアクセスするさまざまなプロンプトでLlaMA 2を試して出力を観察するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Llamaとは何ですか？ LlaMA（Large Language Model Meta AI）は、特にMeta AI（元Facebook）が所有する会社であるMeta AIによって開発された基礎となる大規模言語モデルのグループである生成型AIモデルです。Metaは2023年2月にLlamaを発表しました。Metaは、7、13、33、および65兆のパラメータを持つコンテキスト長2kトークンの異なるサイズのLlamaをリリースしました。このモデルは、研究者がAIの分野での知識を進めるのを支援することを目的としています。小型の7Bモデルは、計算能力が低い研究者がこれらのモデルを研究することを可能にします。 LlaMaの導入により、MetaはLLMの領域に参入し、OpenAIのGPTやGoogleのPaLMモデルと競合しています。Metaは、限られた計算リソースで小さなモデルを再トレーニングまたは微調整することで、それぞれの分野で最先端のモデルと同等の結果を達成できると考えています。Meta AIのLlaMaは、LlaMAモデルファミリが完全にオープンソースであり、誰でも無料で使用できるだけでなく、研究者のためにLlaMAの重みを非営利目的で公開しているため、OpenAIやGoogleのLLMとは異なります。前進 LlaMA…

Google AI Researchは、大規模言語モデル（LLM）を使用した個別のテキスト生成の一般的なアプローチを提案しています

AIを利用したコンテンツ生成を容易にするためにAIベースの技術が台頭してきたことで、個別のテキスト生成が注目されています。特定の対象読者、創作文脈、情報ニーズに適した生成システムを作成するためには、ユーザーが既に書いた文書などの追加の文脈も考慮に入れた個別の応答ができる必要があります。研究者たちは、レビュー、チャットボット、ソーシャルメディアなどのさまざまな状況でのカスタマイズされたテキストの作成に取り組んできました。既存の多くの研究は、タスクに特化したモデルを提案し、ドメイン固有の特徴や情報に依存しています。どのようにしてどの状況でも使用できる汎用的な戦略を作成するかという問題にはあまり注目されていません。大規模言語モデル（LLM）は、ChatGPT1やBard2などのチャットボットを通じて特にテキスト生成のタスクで注目を集めています。しかし、LLMにそのような機能を持たせる方法については、ほとんど研究が行われていません。最近のGoogleの研究では、豊富な言語リソースを活用してユニークなコンテンツを生成するための汎用的な手法を提案しています。彼らの研究は、外部ソースを利用した執筆プロセスをより小さなステップに分解する一般的な執筆指示の方法に触発されています。具体的には、研究、ソース評価、要約、統合のような手順に分割しています。個別のテキスト生成のためにLLMを訓練するため、チームは同様のアプローチを取り、検索、ランキング、要約、合成、生成などのマルチステージマルチタスク構造を採用しています。具体的には、現在のドキュメントのタイトルと最初の行から質問を作成し、ユーザーが以前に書いた文書などの個人的な文脈のセカンダリリポジトリから関連情報を取得します。次に、関連性と重要性に基づいてランク付けした結果を要約します。検索と要約に加えて、取得した情報をキーエレメントに統合し、それを大規模言語モデルに入力して新しいドキュメントを生成します。言語教育の分野では、読むことと書くことのスキルは共に発展するという共通の観察があります。さらに、研究によると、読書能力のレベルと量は、著者の認識活動によって測定でき、読解力と相関しています。これらの2つの結果から、研究者たちは、大規模言語モデルに特定のテキストの著者を識別する補助的なタスクを追加することで、読解能力を向上させることを目指したマルチタスキング環境を作成しました。この挑戦をモデルに与えることで、提供されたテキストをより正確に解釈し、より魅力的で個別化された文章を生成できると期待しています。チームは、電子メールのやり取り、ソーシャルメディアの議論、製品レビューからなる3つの公開データセットを使用して、提案されたモデルの性能を評価しました。マルチステージマルチタスクフレームワークは、すべての3つのデータセットでいくつかの基準モデルに比べて大幅な改善が見られました。

SaneBoxのレビュー：メールを整理して生産性を向上させる

このSaneBoxのレビューでは、AIを活用した最高のメール管理ソフトウェアの機能と利点を探求し、受信トレイを最適化します

Together AIがLlama-2-7B-32K-Instructを発表：拡張コンテキスト言語処理の大きな進歩

自然言語処理の広大な領域において、多面的な課題が生じています。それは、複雑で長大な指示を適切に理解し、応答する能力です。コミュニケーションの微妙なニュアンスがより複雑になるにつれて、既存のモデルが広範な文脈の複雑さに対処する際の不足点が露呈してきました。本書では、Together AIの献身的なチームが生み出した非凡な解決策が明らかになります。これは、言語処理の基盤そのものを再構築するという約束を持つソリューションです。このイノベーションは、特に広範な文脈の微妙な把握を必要とするタスクにおいて、重要な意味を持ちます。現代の自然言語処理技術は、長大な指示の複雑さに取り組むためのツールや手法に頼っています。しかし、研究チームが開発したLlama-2-7B-32K-Instructは、有望な新たな領域に進出しています。Together Inference APIの能力を巧みに活用することで、チームは短い文脈のシナリオでのパフォーマンスを損なうことなく、長い指示の領域で優れたモデルを構築しました。この戦略は、Alpaca、Vicuna、WizardLM、Orcaなどのモデルが取り入れている成功したアプローチと共通しており、強力な言語モデルを活用することで貴重な洞察が得られます。 Llama-2-7B-32K-Instructの成功は、研究チームによって厳格に指示された4つのステップの過程に基づいています。この旅は、モデルの厳密な蒸留から始まります。これは、会話、人間の指示、およびLlama-2-70B-Chatから派生した出力を包括する多様なデータセットの統合です。この幅広いミックスにより、モデルは繊細な指示を理解することができます。研究チームは、Together Inference APIを駆使してLlama-2-70B-Chatとクエリを行い、Llama-2-7B-32K-Instructを微調整しています。ダイナミックな微調整プロセスの後、モデルは厳格な評価を受けます。要約から複数のドキュメントにわたる質問応答まで、さまざまなタスクのベンチマークとしてのパフォーマンスが測定されます。Llama-2-7B-32K-Instructは、GPT-3.5-Turbo-16K、Llama-2-7b-chat、Longchat-7b-16k、Longchat-7b-v1.5-32kを含む既存のベースラインモデルを常に上回っています。この堅固なパフォーマンスは、モデルが長大な指示を処理し、さまざまなベンチマークで優れた結果を残す能力を裏付けています。 https://together.ai/blog/llama-2-7b-32k-instruct https://together.ai/blog/llama-2-7b-32k-instruct 結論として、Llama-2-7B-32K-Instructの登場は、長大な文脈の言語処理によって引き起こされる複雑さに取り組むための注目すべき進展を示しています。研究チームの正当な手法と革新的なTogether Inference APIの利用は、複雑な指示に対応し、新たなパフォーマンスの基準を確立するモデルに結実しました。Llama-2-7B-32K-Instructは、複雑な文脈を理解し、関連する応答を生成する能力の間隔を埋めることで、自然言語処理の将来の進歩を示す説得力のあるプレビューを提供します。この進歩は、複雑な指示から徹底的な理解と巧妙な応答の生成を要求するアプリケーションに力を与え、未知の領域に向けて分野を推進することができるでしょう。

「A.I.ブームで最も不可欠な賞を必死に追い求める」

人工知能製品を動かすために、スタートアップ企業と投資家は、グラフィックス処理ユニット（GPU）として知られる重要なチップを入手するために非常な手段を講じています

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