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AIベースのアプリケーションテストのトップトレンドを知る必要があります

「AIアプリケーションのテストにおける最新のトレンドを把握しましょうこれらの必須のテスト方法で、AIアプリケーションの精度とセキュリティを向上させましょう」

「AIの進化と生成AIへの道のりとその仕組み」

この記事では、AI/MLの基礎、その使用方法、生成AIの進化、Prompt Engineering、およびLangChainについて説明しています

Amazon SageMaker Model Cardの共有を利用して、モデルのガバナンスを向上させる

MLガバナンスの一環として利用可能なツールの1つは、Amazon SageMaker Model Cardsですこのツールは、モデルのライフサイクル全体でのドキュメントの集中管理と標準化を通じて、モデル情報の真実の単一ソースを作成する能力を持っています SageMakerモデルカードにより、モデルの設計、構築、トレーニング、評価からモデルのライフサイクルを可視化するために、モデルのドキュメント化方法を標準化することができますモデルカードは、監査やドキュメンテーションの目的で信頼性のあるビジネスおよび技術メタデータの真実の単一ソースとなることを目指していますモデルの重要な事実を提供するファクトシートとなります

「アフリカと中東で5人の生成型AIイノベーターに会おう」

起業家たちは、西アフリカの西海岸からアラビア砂漠の東端まで、生成的AIを育てています。 Gen AIは、コーヒ・ゲンフィとニー・オサエが15年前にガーナの首都アクラで高校で出会って以来、孵化し続けている大きな計画の最新バージョンです。「私たちはここ数年、最新のAIの波を見てきました」とオサエは言います。彼は大学で機械学習に情熱を抱き、ソフトウェアエンジニアとなりました。スタートアップMazzumaのニー・オサエ（左）とコーヒ・ゲンフィそこで、昨年末、彼らは既に1億5,000万ドル以上の取引を処理しているモバイル決済スタートアップのMazzumaを拡大し、MazzumaGPTを追加しました。この大型言語モデル(LLM)は、2つの人気のあるブロックチェーン言語でトレーニングされており、開発者が迅速にスマートコントラクトの草案を作成するのに役立ちます。国際データ企業が来年には190億ドルに達すると予測しているWeb3市場です。数千のヒット LLMの初月には、1750億のパラメータを持つモデルが70か国から400人の開発者によって使用されました。パラメータはモデルのサイズと強度の目安です。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/08/MazzumaGPT-Chainlink.mp4 これは、2018年にアフリカのトップ30の起業家のリストに入った二人にとって最新の成功です。「成長率が高く、人口が多いため、この地域には大きな機会があります」とゲンフィは言います。彼は19歳の時に最初の会社を始めました。それはAppleデバイスの転売業でした。オサエは、ガーナAI協会の創設者兼会長としてその可能性を育てています。「私たちは他の地域よりも進歩を飛び越える軌道に乗っていると思います」と彼は言います。 LLMはアラビア語を話す約2年前、北東に6,000マイル離れた場所で、もう一組の起業家がドバイのペルシャ湾のエミレートで生成的AIビジネスを立ち上げました。ドバイには世界最高のビルであるブルジュ・ハリファがあります。ヤコフ・リブシッツは、AI研究者であるエリ・ブラギンスキーが友人の家族のつながりで持ちかけたMetaDialogのアイデアを持っていました。このスタートアップは、アラビア語と英語の両方をサポートする最初のLLMを構築しました。これは世界最大のアラビア語/英語データセットの1つでトレーニングされた70億のパラメータを持っています。「私たちはそれをBabyと呼んでいます。それに誇りを持っており、現在はさらに大きな400億パラメータのモデルを構築しています」とブラギンスキーは言います。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/08/MetaDialog-Baby-demo-final.mp4 「私たちのBaby LLMは現在、この地域で最大の政府に統合されており、それを使用したいと考えている他の3つの政府とも話し合っています」とリブシッツは言います。 13平方マイルに3,000万人以上の人々が暮らすドバイは、地域の活気ある拠点です。「中東の政府がAIや先進技術について考える方法は非常に大胆です。彼らは速く進みたいので、異なる言語でカスタムモデルをトレーニングし、GITEXカンファレンスでそれらを発表する予定です」とリブシッツは言います。彼はロシア、イスラエル、アメリカに住んでからドバイに移りました。 2月、サウジアラビアは国の経済を多様化するために24億ドルのスタートアップ資金を発表しました。企業はカスタムLLMを求めています…

「対話型知能の創造機械学習が個別化された自動テキスト送信に与える影響」

機械学習は、AIを使用して個別化された自動テキスト送信と会話型インテリジェンスを変革し、自然で効果的なテキストベースの相互作用を実現します

「機械学習のテクニック、ChatGPTとの学習、そして他の最近の必読記事」

8月も終わりに近づき、多くの読者の皆さんは学校へ戻る準備をしていることでしょう（大学であれ、ブートキャンプであれ、オンラインであれ）一方で他の方々は、夏のゆっくりしたスケジュールから抜け出している最中かもしれません…

インドでのGoogle検索は今やAIによって動作しています | 使い方を学びましょう

Googleは、インド人と日本人が情報の広大な領域を探索する方法を再定義する画期的なイノベーションを発表しました。人工知能（AI）の非凡な能力を活用したGoogleの新しいAI搭載検索ツールであるSearch Generative Experience（SGE）は、検索体験を前例のない高みに引き上げるために最適化されています。Googleの年次イベント、Google I/Oでの成功したデビュー後、AI検索の驚異は、現在、インドと日本で注目を集めており、ユーザーに情報へのアクセスと理解の革新的な方法を約束しています。それが何をするのか、どのように使用するのかを見てみましょう。また読む：GoogleはAI搭載検索エンジンを開発するためのプロジェクト「Magi」を開始 AIによる壁の打破 AI技術を活用したGoogleのSGEは、従来の検索パラダイムを超越しています。会話の相手となるように設計されたSGEは、ユーザーが質問を投げかけ、詳細な回答を受け取ることができ、知識豊富なチャットボットとの対話のようなものです。この機能により、ユーザーは検索結果とより直感的かつインタラクティブに対話することができます。また、トピックに関する深い対話を構築するための追加の質問を提案します。また読む：OpenAIの大胆な動き、GPTBotを公開 AIによるGoogle検索体験の革新従来の検索結果は通常、関連情報を得るために選別が必要なリンクでユーザーを圧倒します。GoogleのSGEは、ウェブ全体から情報をシームレスにまとめ上げ、要約したAI生成のサマリーを検索結果の上部に提示することで、このパターンを破壊します。SGEを使用することで、ユーザーは情報の過多から解放され、より整理されたユーザーフレンドリーな検索インタフェースを利用することができます。また読む：AI検索による「一世代に一度の変革」を実現するAmazon 視覚的な旅への出発検索の旅がより魅力的な次元を持つようになります。GoogleのSGEは、画像を組み込むことで検索結果の視覚的な魅力を高めます。この視覚的な付加物は、ユーザーのエンゲージメントを豊かにし、検索結果の理解をより明確にします。 GoogleのAI搭載検索の使い方今やGoogleの検索エンジンで何かを検索すると、AIによるサマリーが一番上に表示されます。また、そのトピックに関する最高のウェブページが右側にリストアップされます。より詳細に調べたいユーザーは、このサマリーをスクロールして元のリンクを探索し、包括的な情報を得ることができます。また読む：Google ChromeはAIによる記事の要約を表示し、読書を楽にする Googleの多言語AI検索言語の多様性が支配するインドでは、GoogleのSGEは包括性の象徴です。英語とヒンディー語の両方をサポートするこのツールには、言語切り替えの機能があり、ユーザーは簡単に2つの言語間を切り替えることができます。さらに便利なことに、Googleは音声入力を導入し、インドの声によるインタラクションに対応しています。ユーザーは声でクエリを述べ、AIによる応答を聞くことができます。また読む：Metaがリアルタイムで最大100言語を翻訳できるAIモデル「SeamlessM4T」を発表 AIの領域を拡大する Googleは、検索体験の向上に対する取り組みが初期の展開で止まらないことを約束しています。同社は、ビデオ、画像、地元の情報、旅行の推奨事項、およびコーディングに関連するクエリに対するサポートを統合し続けています。この進化へのダイナミックなアプローチにより、ユーザーはGoogleに包括的かつ幅広い情報の探求を頼ることができます。また読む：GoogleがAI搭載のブラウザベースの開発者向けヘイヴン「Project IDX」を発表…

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「Azure OpenAIを使用した企業文書とのチャット」

「現代の好み引き出しにおける回帰とベイズ手法」

「不確定性原理は時間系列解析をどのように制限するのか？」

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