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「プロジェクト管理におけるGenAIスキルの緊急性」

今日のGenerative AI（GenAI）の未来についての議論には、課題に先手を打ち、混乱を乗り越え、リスクを最小限に抑えることがすべて重要ですこのような課題への対応は、プロジェクト管理の専門家が数十年にわたり行ってきた仕事の一環でもありますしかし、これらの問題に日々慣れ親しんでいるにもかかわらず、多くのプロジェクトの専門家は、自身の準備がいかに不足しているかに気づくかもしれません

ゲームプレイ再創造：AI革命

ゲームでAI革命を探求しましょう！この詳細な解説では、生成AIがゲームプレイを変革し、プレイヤーの興味を豊かにし、経済成長を促進していることが明らかになります

製造でのトピックモデリング

前回の記事では、ChatGPTを使ったトピックモデリングの方法と素晴らしい結果について話しましたタスクは、ホテルチェーンの顧客レビューを見て、言及されている主要なトピックを定義することでした...

「LLM（法務修士）のプロンプトアーキテクチャについて話し始める時期ですか？」

『プロンプトアーキテクチャ』は、私たちにLLMのブラックボックスをのぞき込む機会を提供しますこれはプロンプトエンジニアリングの進化ではありません-これは根本的に異なる技術です』

[GPT-4V-Actと出会いましょう：GPT-4V(ision)とウェブブラウザを調和させたマルチモーダルAIアシスタント]

最新プロジェクトのGPT-4V-Actのリリースを、Machine Learningの研究者が最近Redditコミュニティと共有しました。このアイデアは、GPT-4VのSet-of-Markとして知られる視覚地上戦略の最近のディスカッションで火をつけられました。興味深いことに、テストではこの機能を備えたGPT-4Vがユーザーインターフェースのスクリーンショットを分析し、特定のタスクを完了するために必要なピクセル座標を提供できることが示されました。これまで、このエージェントはRedditでの投稿、製品検索、そしてレジプロセスの開始などが可能であり、限られたテストにしか耐えていませんが、興味深いことに、ゲームをプレイしようとした際にオートラベラーの欠陥を認識し、そのアクティビティを修正しようとしました。 GPT-4V(ision)とウェブブラウザを完全に統合したGPT-4V-Actは、明晰なマルチモーダルAIヘルパーです。これにより、マウスとキーボードの入出力の低レベルまで人間の制御をシミュレートすることができます。この目標は、人間とコンピュータの間の作業の円滑なフローを提供し、どのUIの使いやすさを大幅に向上させ、ワークフローの自動化を容易にし、自動化されたUIテストの利用を可能にする技術の開発につなげることです。動作原理 GPT-4V-Actは、GPT-4V(ision)とSet-of-Mark Prompting、および個別のオートラベラーを組み合わせることで実現されます。対話可能なユーザーインターフェースの要素ごとに、このオートラベラーによって数値のIDが付けられます。 GPT-4V-Actは、タスクとスクリーンショットからタスクの完了に必要な手順を推測することができます。番号のラベルは、マウスやキーボードによって入力された場合に正確なピクセル座標へのポインタとして使用できます。重要な注意 GPT-4V(ision)は一般に公開されていないため、このプロジェクトでのマルチモーダルなプロンプティングには、現在のChatGPT Plusの購読が必要です。なお、このプロジェクトでの未承認のGPT-4V APIの使用は、対応するChatGPTの利用条件に違反する可能性があります。関数呼び出しなどの機能を備えた言語モデル（LM）の使用は増加しています。これらは主にAPIと状態のテキスト表現上で動作します。ユーザーインターフェース（UI）を持つエージェントは、これらが不可能な一般的な状況でより有用かもしれません。エージェントのコンピュータとの相互作用が人間に類似しているため、専門的な知識を必要とせず、エキスパートのデモによるトレーニングが行われることができます。

私の個人的なコパイロット：自分自身のコーディングアシスタントをトレーニングする

プログラミングとソフトウェア開発の常に進化する風景において、効率と生産性の追求は非凡なイノベーションにつながってきました。そのようなイノベーションの一つが、Codex、StarCoder、そしてCode Llamaといったコード生成モデルの登場です。これらのモデルは、人間のようなコードの断片を生成する能力を示し、コーディングアシスタントとしての無限の潜在能力を持っています。しかし、これらの事前学習済みモデルは、さまざまなタスクにおいて印象的なパフォーマンスを発揮する一方で、まだまだ未来に待ち受けている魅力的な可能性も存在します。それは、特定のニーズに合わせてコード生成モデルをカスタマイズできる能力です。エンタープライズスケールで活用できる個人別のコーディングアシスタントを想像してみてください。このブログ投稿では、私たちがどのようにHugCoder 🤗を作成したかを紹介します。HugCoderは、huggingface GitHubの公開リポジトリからのコード内容に対して、コードLLMでファインチューニングを行ったものです。データの収集ワークフローやトレーニング実験、興味深い結果についても話します。これにより、プロプライエタリなコードベースに基づいた独自のパートナーを作成することができます。さらなるこのプロジェクトの拡張のアイデアもいくつかご提案します。では、始めましょう 🚀 データ収集のワークフロー私たちが望むデータセットは、概念的にはシンプルで、次のような構造になっています。 Githubからのコード内容のスクレイピングは、PythonのGitHub APIを用いれば簡単です。ただし、リポジトリの数やリポジトリ内のコードファイルの数に応じて、APIのレート制限に達する可能性があります。そのような問題を防ぐために、私たちは公開リポジトリをすべてローカルにクローンし、APIではなくそれらからコンテンツを抽出することにしました。ダウンロードスクリプトでは、Pythonのmultiprocessingモジュールを使用して、すべてのリポジトリを並列にダウンロードしました。詳細な実装については、このダウンロードスクリプトを参照してください。リポジトリにはしばしば画像やプレゼンテーションなどの非コードファイルが含まれていますが、私たちはそれらをスクレイピングすることには興味がありません。これらを除外するために、拡張子のリストを作成しました。Jupyter Notebook以外のコードファイルを解析するために、私たちは単純に「utf-8」エンコーディングを使用しました。ノートブックの場合は、コードセルのみを考慮しました。また、コードと直接関係のないファイルパスはすべて除外しました。これには、.git、__pycache__、およびxcodeprojなどが含まれます。このコンテンツのシリアライズを比較的メモリにやさしいものにするために、私たちはチャンキングとfeather形式を使用しました。フルの実装については、こちらのスクリプトを参照してください。最終的なデータセットは、Hubで利用可能であり、以下のような見た目をしています：このブログでは、stargazersに基づいて、Hugging Faceの最も人気のある10つのパブリックリポジトリを考慮しました。それらは次のとおりです： [‘transformers’, ‘pytorch-image-models’, ‘datasets’, ‘diffusers’,…

「Amazon Personalizeと生成AIでマーケティングソリューションを向上させましょう」

生成的な人工知能は、企業のビジネスの進化をもたらしています組織はAIを活用してデータに基づく意思決定を改善し、オムニチャネルの体験を向上させ、次世代の製品開発を推進しています企業は具体的には、電子メール、プッシュ通知、その他のアウトバウンドコミュニケーションチャネルを通じてマーケティングの取り組みを強化するために生成的なAIを活用していますガートナーは「2025年までに、アウトバウンドマーケティングメッセージの30%がAIによって生成される」と予測しています

「初心者向けの14のエキサイティングなPythonプロジェクトのアイデアとトピック」

Pythonはデータサイエンスのプロフェッショナルにとって欠かせないツールであり、データ分析、機械学習、科学計算において重要な役割を果たしています。初心者から経験豊富な実践者まで、Pythonのプログラミングスキルを向上させることは継続的な学習の旅です。この記事は、データサイエンスの愛好家のニーズに特化した14のエキサイティングなPythonプロジェクトのアイデアへの入り口です。これらのプロジェクトは、Pythonのスキル向上だけでなく、データ駆動の取り組みで応用できる実用的なアプリケーションを作成するユニークな機会を提供します。さあ、Pythonプロジェクトの旅を始めましょう！電卓初心者向けのPythonプロジェクトのアイデアとして、基本的な電卓を作成することがあります。このプログラムは、加算、減算、乗算、除算などの基本的な数学的操作を実行します。メモリ機能や履歴追跡のような機能を追加することでさらに充実させることができます。電卓を作ることは、Pythonの基本的な構文と数学的操作の練習になります。 Pythonコード def add(x, y): return x + ydef subtract(x, y): return x - ydef multiply(x, y): return x * ydef…

人工知能（AI）と法的身分

この記事では、特に民法に基づいて人工知能（AI）に法的主体の地位を与える問題に焦点を当てていますここで法的身分は、法的能力の概念と密接に結び付いた概念として定義されていますが、これは道徳的主体性が道徳的人格と同じであるということを受け入れることを意味するものではありません法的身分[...]

AI legal status

『Pythonの呼び出し可能オブジェクト：基礎と秘密』

プログラミング言語では、呼び出し可能なオブジェクトは通常、関数と関連付けられますその理由は素晴らしいです関数は呼び出し可能なオブジェクトの最良の例かもしれませんが、唯一のものではありません...

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