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CipherChatをご紹介します：安全なアライメントの一般化を非自然言語、具体的には暗号に対して体系的に検証するためのAIフレームワーク

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 人工知能（AI）システムは、大規模言語モデル（LLM）の導入により、大きな進歩を遂げています。OpenAIによってリリースされたChatGPT、GoogleのBard、Llama-2などの主要なLLMは、革新的なアプリケーションの実行能力を示し、ツールの利用支援や人間の評価の向上から人間の対話行動のシミュレーションまで幅広い応用において優れた能力を発揮しています。これらのLLMの広範な展開は、非常に優れた能力によって可能になりましたが、それには応答の安全性と信頼性を確保するという重要な課題が伴います。非自然言語、特に暗号に関連して、最近の研究チームによる研究では、LLMの理解と応用を進めるためにいくつかの重要な貢献が紹介されています。これらのイノベーションは、特定の言語的環境でのLLMの相互作用の信頼性と安全性を向上させることを目的として提案されています。チームは、非自然言語の領域から自然言語の領域への安全性の整合性手法の適用性を評価するために明示的に作成されたフレームワークであるCipherChatを紹介しています。CipherChatでは、人間が暗号ベースのプロンプト、詳細なシステムの役割割り当て、簡潔な暗号化されたデモンストレーションを通じてLLMと対話します。このアーキテクチャにより、LLMの暗号の理解、会話への参加、不適切なコンテンツへの感度が徹底的に検証されます。この研究は、非自然言語（暗号など）で作業する際に、基礎となるLLMの能力に合わせて安全性の整合性手法を作成する必要性を強調しています。LLMは人間の言語の理解と生成において驚異的なスキルを示してきましたが、研究によれば、彼らは非自然言語の理解においても予想外の能力を発揮しています。この情報は、これらの非伝統的なコミュニケーション形態と伝統的な言語学の範囲内に含まれるコミュニケーションの安全規制の開発の重要性を強調しています。 CipherChatやGPT-4などの現代のLLMを用いて、さまざまな現実的な人間の暗号を用いた一連の実験が行われ、CipherChatの性能を評価しました。これらの評価は11の異なる安全トピックをカバーし、中国語と英語の両方で利用可能です。その結果、特定の暗号はGPT-4の安全性整合手続きを回避することができ、一部の安全ドメインではほぼ100%の成功率を示しました。この経験的な結果は、非自然言語（暗号など）に対してカスタマイズされた安全性整合メカニズムを作成する緊急の必要性を強調しています。これにより、さまざまな言語的状況でLLMの回答の堅牢性と信頼性を保証することができます。チームは、研究がLLM内に秘密の暗号の存在を明らかにしています。他の言語モデルで観察される秘密言語の概念との類似点を引きながら、チームはLLMが特定の符号化入力を解読する潜在能力を持つ可能性があると仮説を立てています。これに基づいて、SelfCipherというユニークで効果的なフレームワークが導入されました。SelfCipherは、役割プレイシナリオと自然言語での限られた数のデモンストレーションにのみ依存し、LLM内の潜在的な秘密暗号能力を引き出して活性化することにより、符号化された入力の解読と意味のある応答の生成のLLMの性能向上の可能性を示しています。

PDFとのチャット | PythonとOpenAIによるテキストの対話力の向上

イントロダクション情報に満ちた世界で、PDFドキュメントは貴重なデータを共有および保存するための必須アイテムとなっています。しかし、PDFから洞察を抽出することは常に簡単ではありませんでした。それが「Chat with PDFs」が登場する理由です。この革新的なプロジェクトは、私たちがPDFと対話する方法を変革します。この記事では、言語モデルライブラリ（LLM）のパワーとPyPDFのPythonライブラリの多様性を組み合わせた「Chat with PDFs」という魅力的なプロジェクトを紹介します。このユニークな融合により、PDFドキュメントと自然な会話を行うことができ、質問をすることや関連のある回答を得ることが容易になります。学習目標言語モデルライブラリ（LLM）についての洞察を得る。これは人間の言語パターンを理解し、意味のある応答を生成する高度なAIモデルです。 PyPDFを探求し、PDFの操作におけるテキスト抽出、マージ、分割などの機能を理解する。言語モデルライブラリ（LLM）とPyPDFの統合により、PDFとの自然な会話を可能にする対話型チャットボットの作成方法を認識する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。言語モデルライブラリ（LLM）の理解「Chat with PDFs」の中心にあるのは、言語モデルライブラリ（LLM）です。これは大量のテキストデータで訓練された高度なAIモデルです。これらは言語の専門家のような存在であり、人間の言語パターンを理解し、意味のある応答を生成することができます。私たちのプロジェクトでは、LLMは対話型チャットボットの作成において重要な役割を果たしています。このチャットボットは、あなたの質問を処理し、PDFから必要な情報を理解することができます。PDFに隠された知識を活用して、役立つ回答と洞察を提供することができます。 PyPDFs – あなたのPDFスーパーアシスタント PyPDFは、PDFファイルとのやり取りを簡素化する多機能なPythonライブラリです。テキストの抽出、結合、分割など、さまざまな機能を利用できます。このライブラリは、PDFの処理と分析を効率化するために私たちのプロジェクトにおいて重要な役割を果たしています。 PyPDFを使用することで、PDFファイルをロードし、そのテキストを抽出することができます。これにより、効率的な処理と分析の準備が整いました。この強力なアシスタントを使用して、PDFとの対話をスムーズに行うことができます。…

「ペンの向こう側：視覚的な原型からの手書きテキスト生成におけるAIの芸術性」

個々の作家の独自の書道スタイルを再現する手書きテキスト生成（HTG）という新興の分野は、手書きテキスト認識（HTR）モデルのための高品質なトレーニングデータを生成することから、身体的な障害を持つ個人のための手書きのノートを自動的に生成するなど、さまざまな実用的なアプリケーションを持っています。また、この目的のために設計されたモデルから得られる独特のスタイル表現は、ライターの識別、署名の検証、および筆跡スタイルの操作など、他のタスクでも有用です。スタイル付き手書き生成に取り組む際、スタイル転送に頼るだけでは限界があります。なぜなら、特定の作家の書道を模倣することは、背景やインクの色といったテクスチャの考慮にとどまらず、筆幅や傾き、斜め具合、丸み、個々の文字の形状や合字といった複雑なディテールを含んでいるからです。これらの視覚的要素を正確に扱うことは、小さな余分なストロークや欠けたストロークなど、内容を誤って変更する可能性があるアーティファクトを防ぐために重要です。このため、HTGのために特化した手法が考案されています。一つのアプローチは、手書きを個々のストロークから成る軌跡として扱うことです。また、手書きをその視覚的特徴を捉えた画像として扱うこともできます。前者の手法は、オンラインHTG戦略を採用しており、ペンの軌跡の予測を点ごとに行います。一方、後者の手法は、直接完全なテキストイメージを生成するオフラインHTGモデルで構成されます。この記事で紹介されている研究は、その有利な属性を持つため、オフラインHTGパラダイムに焦点を当てています。オンラインアプローチとは異なり、高価なペン記録トレーニングデータを必要としません。そのため、歴史的なデータなど、著者のオンライン手書きに関する情報が利用できないシナリオでも適用することができます。さらに、オフラインパラダイムは勾配消失の問題などを回避できるため、トレーニングが容易です。本研究で使用されているVATr（Visual Archetypes-based Transformer）というアーキテクチャは、Few-Shotスタイルオフライン手書きテキスト生成（HTG）に革新的なアプローチを導入しています。提案手法の概要は、以下の図に示されています。 https://arxiv.org/abs/2303.15269 この手法は、文字を連続変数として表現し、生成プロセスにおいてTransformerデコーダ内のクエリコンテンツベクトルとして利用することで特筆されます。プロセスは文字の表現から始まります。文字は連続変数に変換され、それがTransformerデコーダ内のクエリとして使用されます。このデコーダは、提供されたコンテンツに基づいてスタイル化されたテキストイメージを生成するための重要なコンポーネントです。この手法の注目すべき利点の一つは、トレーニングデータであまり出現しない文字（数字、大文字、句読点など）の生成を容易にする能力です。これは、レアなシンボルと一般的に出現するシンボルとの潜在空間上の近接性を活用することで実現されます。アーキテクチャはGNU Unifontフォントを使用して文字を16×16のバイナリイメージとして描画し、各文字の視覚的本質を効果的に捉えます。これらの文字イメージの密なエンコーディングは、事前にトレーニングされたTransformerエンコーダによって抽出されたスタイルベクトルへのクエリとしてTransformerデコーダに組み込まれます。さらに、この手法は、最初に書道スタイル属性を強調した広範な合成データセットでトレーニングされた事前トレーニドバックボーンを活用しています。この技術はHTGの文脈ではしばしば無視されますが、それは見たことのないスタイルに対して特に堅牢なスタイル表現を生み出すことが示されています。 VATrアーキテクチャは、最新の最先端の生成手法との広範な実験的比較を通じて検証されています。いくつかの結果と最先端の手法との比較を以下に報告します。 https://arxiv.org/abs/2303.15269 これは、視覚的な原型から手書きテキストを生成するための新しいAIフレームワークであるVATrの概要でした。興味があり、詳細を知りたい場合は、以下に引用されているリンクを参照してください。

AIの今週、8月18日：OpenAIが財政的な問題に直面 • Stability AIがStableCodeを発表

「This Week in AI」はVoAGIで提供される、人工知能の世界での最新の出来事を週ごとにまとめた記事です最新のヘッドライン、学術論文、教育資料、注目の研究など、幅広いトピックをカバーしており、読者が常に最新の情報を得ることができるように設計されています

Artificial Intelligence

「LangChainとChatGPTを使用してPythonコードを説明する」

同僚のコードを理解しようとするのに疲れましたか？未知のPythonメソッドを解釈するために他のウェブサイトを探すのは時間がかかるため、自動的な方法を希望します...

「Transformerの簡略化：あなたが理解する言葉を使った最先端のNLP — part 3 — アテンション」

「トランスフォーマーは、AIの分野で、おそらく世界中で重大な影響を与えていますこのアーキテクチャはいくつかのコンポーネントで構成されていますが、元の論文は「Attention is All You...」という名前です」

AWSインフラストラクチャを手動で作成するのをやめましょうTerraformを使用しましょう！

「Terraformを使用したインフラストラクチャとしてのコード（IaC）ツールのチュートリアルAWSの本番用インフラストラクチャ（EC2、ネットワーク、セキュリティグループ）の構築方法について解説します」

CMUの研究者たちは、視覚的な先行知識をロボティクスのタスクに転送するためのシンプルなディスタンスラーニングAIメソッドを開発しました：ベースラインに比べてポリシーラーニングを20％改善

ロボット学習における重要な障壁の一つは、十分な大規模データセットの不足です。ロボティクスのデータセットには、(a)スケーリングが困難であること、(b)無菌で非現実的な環境(ロボティクスラボなど)で収集されること、および(c)均質すぎること(事前に設定された背景や照明を持つおもちゃのアイテムなど)の問題があります。一方、ビジョンデータセットには、さまざまなタスク、オブジェクト、環境が含まれています。そのため、最新の手法では、大規模なビジョンデータセットに対して開発された事前知識をロボティクスのアプリケーションにも応用することの実現可能性を調査しています。ビジョンデータセットを使用する先行研究では、画像観察を状態ベクトルとしてエンコードする事前学習された表現が使用されています。このグラフィカルな表現は、ロボットから収集されたデータを使用してトレーニングされたコントローラーに単純に送信されます。事前学習されたネットワークの潜在空間は既に意味的なタスクレベルの情報を組み込んでいるため、チームはそれだけで状態を表現するだけでなく、他のこともできると提案しています。カーネギーメロン大学の研究チームによる新しい研究では、ニューラルな画像表現は単なる状態表現以上のものであり、埋め込み空間内で作成された単純なメトリックを使用してロボットの動きを推測するために使用できることを示しています。研究者たちは、この理解を使用して、非常に少量の安価な人間のデータを使用して距離関数と動力学関数を学習することができるロボットプランナーを学習します。これらのモジュールは、4つの典型的な操作作業でテストされています。これは、事前学習された表現を2つの異なるモジュールに分割することによって達成されます：(a)1ステップの動力学モジュールは、現在の状態/アクションに基づいてロボットの次の状態を予測します。(b)「機能的な距離モジュール」は、現在の状態でロボットが目標にどれだけ近いかを決定します。対照的な学習目的を使用して、距離関数は人間のデモンストレーションからわずかな量のデータで学習されます。提案されたシステムは、使用が容易であるにもかかわらず、従来の模倣学習やオフラインRLアプローチに比べてロボット学習で優れたパフォーマンスを発揮することが示されています。マルチモーダルなアクション分布を扱う際には、標準的なBCベースラインと比較して、この手法の方がはるかに優れた結果を示します。削除調査の結果は、より良い表現がより良い制御性能につながり、システムが実世界で効果的であるためには動力学的な基礎づけが必要であることを示しています。事前学習された表現自体が(その構造により)困難な作業を行い、マルチモーダルで連続的なアクション予測の難しさを完全に回避するため、この方法がポリシー学習(行動複製を通じて)よりも優れていることが示されています。さらに、学習された距離関数は安定しており、トレーニングが容易であり、スケーラブルで一般化可能です。チームは、自身の研究がロボティクスと表現学習の分野で新たな研究を引き起こすことを期待しています。その後、将来の研究では、グリッパー/ハンドと処理される物体との間の粒度の細かい相互作用をより適切に描写することで、ビジョン表現をさらに洗練させる必要があります。これにより、ツマミを回すなどの活動において、事前学習されたR3Mエンコーダがグリップ位置の微妙な変化を検出するのに苦労するパフォーマンスが向上する可能性があります。彼らは、研究がアクションラベルの存在しない状態でも完全に学習するために彼らのアプローチを使用することを望んでいます。最後に、ドメインのギャップにもかかわらず、彼らの安価なスティックで収集された情報がより強力で信頼性のある(商業的な)グリッパーと組み合わせて使用されることができれば素晴らしいと考えています。

「Declarai、FastAPI、およびStreamlitを使用してLLMチャットアプリケーションを展開する」

2022年10月、私が大規模言語モデル（LLM）の実験を始めたとき、最初の傾向はテキストの補完、分類、NER、およびその他のNLP関連の領域を探索することでしたしかし、...

Google AIが教育環境でのオーディオブックに対するソーシャル意識を持つ時間的因果関係を考慮したレコメンダーシステム「STUDY」を紹介します

読書は、言語能力や生活スキルの向上から感情の健康に至るまで、若い学生に大きな利益をもたらします。読書の楽しみと学業の成功との相関関係はよく知られています。さらに、読書は一般知識を広げ、多様な文化を理解することにも役立ちます。現在の世界では、オンラインとオフラインの両方において豊富な読書資料があり、適切な年齢に合った魅力的なコンテンツへの学生の誘導は重要な課題です。効果的な推薦は、学生の読書への関心を持続させる上で重要な役割を果たします。ここで、機械学習（ML）が援助を提供する場面が登場します。機械学習と推薦システム MLは、さまざまなデジタルプラットフォームでの推薦システムの開発を革新しました。これらのシステムはデータを活用してユーザーに関連するコンテンツを提案し、ユーザーの全体的な体験を向上させます。MLモデルは、ユーザーの好み、関与度、および推薦されたアイテムを分析することにより、個別のコンテンツの提案を行います。教育支援の非営利団体であるLearning Allyとの共同研究により、GoogleはSTUDYアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、オーディオブックに焦点を当てたユニークなコンテンツ推薦システムです。Learning Allyは、購読プログラムを通じて学生にオーディオブックを提供し、彼らの読書体験を向上させています。STUDYアルゴリズムは、読書の社会的側面を考慮に入れることで、仲間が読んでいる内容を考慮します。アルゴリズムは、同じ教室内の学生の読書関与履歴を処理し、推薦が地域の社会的グループ内の現在のトレンドと一致していることを保証します。データとモデルのアーキテクチャ Learning Allyが提供するデータセットには、学生とオーディオブックの相互作用を含む匿名化されたオーディオブックの利用データが含まれています。データは学生の身元と学校の保護のために細心の注意を払って匿名化されています。Googleの研究者は、STUDYアルゴリズムをクリックスルー率の予測問題として効果的なモデルを作成するために設計しました。アルゴリズムは、ユーザーの特性、アイテムの特徴、および過去の相互作用のシーケンスに基づいて、特定のオーディオブックへのユーザーの相互作用を予測するため、オーディオブックの消費の時間的性質を組み込んでいます。 STUDYモデルのユニークな側面 STUDYアルゴリズムの革新性は、ユーザーのオーディオブックとの相互作用の時間的依存関係を組み込んでいる点にあります。個々のユーザーシーケンスで動作する従来の推薦システムとは異なり、STUDYは同じ教室の学生から複数のシーケンスを結合します。ただし、このユニークなアプローチでは、トランスフォーマーベースのモデル内で注意マスクを注意深く処理する必要があります。タイムスタンプに基づいた柔軟な注意マスクが導入され、モデルがさまざまなユーザーシーケンスに注意を向けることができるようになります。実験結果 STUDYアルゴリズムの有効性は、実世界のオーディオブックの利用データを使用していくつかのベースラインモデルと比較して評価されました。評価指標は、上位n個の提案内で正確な推薦の割合を測定することに焦点を当てました。結果は一貫して、STUDYが他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、ターゲットに合った推薦を提供する能力を示しています。グループ化の重要性 STUDYアルゴリズムの核心には、学校と学年レベルに基づいて学生をグループ化する戦略があります。切り離し研究によれば、より地域に密着したグループ化がモデルのパフォーマンス向上につながることが明らかになりました。これは、仲間の好みが読書の選択に影響を与える読書の社会的性質が適切なグループ化戦略を通じて効果的に捉えられていることを示しています。今後の展望この研究の成功は同質的な社会的つながりのモデリングにあるものの、異なる関係ダイナミクスや影響力の強さが異なるユーザーポピュレーションに拡張する可能性があります。このような拡張は、より正確かつ効果的なコンテンツの推薦に向けた約束を持っています。要するに、STUDYアルゴリズムは機械学習と教育の強力な交差点を示しており、学生の読書の好みの社会的ダイナミクスを反映した、特定の読書体験を提供することができます。技術の進歩に伴い、STUDYのようなモデルがより個別化された、魅力的で有益な教育体験の道を切り拓いています。

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