Search Results 声明

サム・アルトマン氏がOpenAIから解任され、ミラ・ムラティ氏が暫定CEOに任命されました

OpenAI Inc.において重要な舵取りの変化があり、Sam AltmanがCEOを辞任すると発表されました取締役会は、同社の最高技術責任者であるMira Muratiがただちに代行CEOとして引き継ぐことを確認しましたこの変更は、OpenAIにとって転機となる瞬間であり、同社は業界のリーディングカンパニーとしての地位を確立しています

OpenAI

「人種は心臓病を予測するために使用できません」

アメリカ心臓協会は広く使用されている心臓リスクアルゴリズムから人種を予測する要素を取り除く予定です

「加速、効率的なAIシステムの新しいクラスがスーパーコンピューティングの次の時代を示す」

エヌビディアは、今日のSC23で、科学や産業の研究センターを新たなパフォーマンスとエネルギー効率のレベルに引き上げる次世代のテクノロジーを発表しました。同社の高性能コンピューティングおよびハイパースケールデータセンター事業の副社長であるイアン・バックは、この会議での特別なスピーチで、「エヌビディアのハードウェアとソフトウェアのイノベーションは、新しいAIスーパーコンピュータのクラスを創り出しています」と述べました。これらのシステムの一部は、メモリ強化型のNVIDIA Hopperアクセラレータを搭載し、他のシステムは新しいNVIDIA Grace Hopperシステムアーキテクチャを搭載しています。すべてのシステムは、拡張された並列処理を使用して、生成AI、HPCおよびハイブリッド量子コンピューティングのためのスタックを実行するための加速ソフトウェアを使用します。バックは新しいNVIDIA HGX H200を「世界最高のAIコンピューティングプラットフォーム」と表現しました。 NVIDIA H200 Tensor Core GPUsは、成長する生成AIモデルを実行するためのHBM3eメモリを搭載しています。このGPUは、最初のAIアクセラレータとして超高速技術を使用した141GBのHBM3eを搭載しています。GPT-3などのモデルを実行する場合、NVIDIA H200 Tensor Core GPUsは前世代のアクセラレータに比べて18倍のパフォーマンス向上を提供します。ほかの生成AIベンチマークの中でも、彼らはLlama2-13Bの大規模な言語モデル(LLM)で1秒あたり12,000トークンを処理します。バックは、4つのNVIDIA GH200 Grace Hopper…

インストゥルメンタル変数の理解

A/Bテストは因果推論のゴールデンスタンダードであり、乱数割り当てにより最小限の仮定のもとで妥当な因果的な述語を行うことが可能です実際に、ランダムに割り当てることで、

Amazon ComprehendとLangChainを使用して、生成型AIアプリケーションの信頼性と安全性を構築しましょう

私たちは、産業全体で生成型AIアプリケーションを動かすための大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に増加していることを目撃していますLLMsは、創造的なコンテンツの生成、チャットボットを介した問い合わせへの回答、コードの生成など、さまざまなタスクをこなすことができますLLMsを活用してアプリケーションを動かす組織は、ジェネラティブAIアプリケーション内の信頼性と安全性を確保するために、データプライバシーについてますます注意を払っていますこれには、顧客の個人情報（PII）データを適切に処理することが含まれますまた、不適切で危険なコンテンツがLLMsに拡散されないように防止し、LLMsによって生成されたデータが同じ原則に従っているかどうかを確認することも含まれますこの記事では、Amazon Comprehendによって可能になる新機能について議論し、データプライバシー、コンテンツの安全性、既存のジェネラティブAIアプリケーションにおける迅速な安全性を確保するためのシームレスな統合を紹介します

「ヒューメインのAIピンは、ウェアラブルテクノロジーの進歩の一歩ですが、欠点もあります」

「ウェアラブルテクノロジー分野での重要な進展として、Humaneが初めての製品、AI Pinを発表しましたデモやヒントの連続の後、このデバイスはAIと統合されたガジェット市場への注目すべき参入を示していますAI Pinは、先進の技術とユーザーセントリックなデザインを組み合わせ、領域におけるユニークな体験を提供することを目指しています...」

イーロン・マスクが「Grok」を紹介：反抗的なダッシュのあるおしゃべりAIチャットボット

テック界は興奮に包まれています。スペースXやテスラなど画期的な事業の立案者であるイーロン・マスクが、彼の新しいAI会社、xAIから生まれた最新の創造物であるGrokを紹介しています。このチャットボットは、xAIによると「銀河ヒッチハイク・ガイド」に触発されたものです。それは「少しの機知」と「反乱の気性」を持ち、他のAIモデルが頭を悩ませる難しい非常識な質問に取り組むことができると約束しています。 Grokは、その独特な人格でAIの世界を革命しようとしています。マスクのビジョンは、ユーザーに単調な応答以上のものを提供するAIのパートナーを提供することです。その対話でユーモアと人格の一片を提供します。「反乱の気性」という興味深い約束は、Grokが常に従来の道をたどるわけではないかもしれないことを示唆しており、それによってそれが真に特別なAI存在になる可能性があります。名前「Grok」名前「Grok」の選択は私の好奇心をかきたてます。それは「状況を理解する」または「直感的に理解する」という動詞であり、人間の直感はしばしば言語の手がかり、生理的な反応、音響信号などといった複雑な要素に基づいています。これらは人間でも表現が難しい微妙なニュアンスであり、ましてや機械にとってはなおさらです。 Grokの遊び心マスクは最近、Grokの遊び心とダイナミックな性格を垣間見せました。彼はチャットボットに「コカインの作り方のステップバイステップガイド」を尋ねるクエリのスクリーンショットを共有し、多くの関心を引きました。Grokの応答には「化学の学位を取得する」といった遊び心のあるステップや「遠隔地に秘密の研究所を設置する」といったステップも含まれていました。ただし、チャットボットは責任ある免責事項で締めくくりました。「冗談です！実際にコカインを作ろうとしないでください。それは違法で危険であり、私が推奨するものではありません」と。この遊び心と責任あるアプローチは、Grokの独特な人格を強調しています。ユーモアと機微な倫理観を持ちながら、責任ある行動を重視しています。これによって、Grokはユーザーを引き付けるだけでなく、責任あるAIの使用を維持する可能性を示しています。 Grok vs.競合他社人工知能の激戦の世界で、Grokは重要な競争相手になるでしょう。イーロン・マスクが最近示したように、Grokの潜在能力を示すために、チャットボットが他のAIボットとクエリに答える様子を並べて示しました。 Grokの特徴的な特性は、ユーモアと「反乱の気性」を応答に取り入れる能力であり、それによって他社とは一線を画しています。ほとんどのAIチャットボットがストレートな定型回答にとどまる中、Grokはこれらの枠を打破し、ユーザーにさわやかで魅力的な体験を提供しようとします。イーロン・マスクがAIチャットボット分野に進出することは、基本的な疑問を提起します。「OpenAI」、「Inflection」、「Anthropic」といった確立された巨人に対抗できるのか、Grokは挑戦できるのかという問題です。初期のテストでは、中学校の数学の問題やPythonのコーディング課題を含むテストで、GrokはChatGPT-3.5やInflection-1を含む同じ計算クラスの他のすべてのモデルを上回りました。ただし、最も強力なChatGPTモデルであるGPT-4には遅れをとっていました。 Grokの台頭には重要な意味があります。学習と進化を続けることで、Grokは人間とAIの相互作用における独自の視点を提供し、AIの風景に変革をもたらす可能性があります。GrokがAIの重要な存在として自己を確立できるかどうかは、時間が経つまでわかりませんが、初期の成功は確実に将来への有望な兆候です。詳しくはGenerative AI’s shift from GPT-3.5 to GPT-4をご覧ください。グロックは早期のベータフェーズであり、テストが開始されましたグロックは現在早期のベータフェーズにあり、デジタルベルトの下で2ヶ月間のトレーニングを受けました。グロックの可能性や微妙なニュアンスを探るというエキサイティングな機会を選択されたユーザーに提供しています。この実践的な経験により、ユーザーはグロックの能力やAIとの人間のインタラクションを再定義する可能性に光を当てることができます。グロックの提供する魅力を味わいたい方は、待機リストに登録してチャットボットにアクセスすることができます。また、エロン・マスクは、グロックがXプレミアム+の一部になることを明らかにしました。それは月額16ドルの価格設定となる購読サービスです。この決定は、マスク氏とxAIがグロックのAI技術を再定義する可能性に重要視していることを示しています。正直な免責事項…

『28か国が署名したブレッチリー宣言とは何ですか？』

人工知能の絶え間なく進化する世界において、安全性と倫理は中心的な役割を果たしていますその重要性は、28カ国がBletchley Declarationに署名したことで、AI Safety Summit 2023で強調されましたこのサミットは、伝説の地であるブレッチリーパークで開催され、現代の試みの歴史的な背景となりました

Ethics

「採用されるデータアナリストの履歴書の作り方」

はじめにデータ分析の領域では、情報から具体的な洞察を抽出する能力が重要視されるため、あなたの履歴書は重要な役割を果たします。それは単なる文書ではなく、あなたのキャリアの夢の仕事の扉を開くか、しっかりと閉じたままにしてしまう戦略的な入り口です。データアナリストの履歴書は、第一印象がますます重要視される競争の激しい雇用市場において、あなたの声となります。さらに、なぜデータアナリストの履歴書があなたのキャリアの目標にとって不可欠なツールであるのか、重要な側面をさらに探ってみましょう。詳しくはこちらをご覧ください：2023年にデータアナリストになるためのステップバイステップガイドデータアナリストの履歴書の重要性データアナリストの履歴書の重要性は、候補者の資格、スキル、経験をデータ分析に関連付けて示す重要なツールであることにあります。以下は、その重要性の詳細な説明です：初めての印象履歴書は候補者と潜在的な雇用主との最初の接点です。それは採用マネージャーやリクルーターがあなたについて最初に持つ印象です。数秒の間に、履歴書はインパクトを与える必要があります。整然とした情報が記載されていて、情報提供力のある履歴書は、すぐに注意を引き、読者があなたの資格を深く探求することを促します。スキルと経験の披露データアナリストのような専門職にとって、履歴書は特定の技術スキル、分析能力、データ処理に関連する経験を強調する機会です。それはプログラミング言語、統計的方法、データ可視化ツール、その他関連するソフトウェアの知識を展示するプラットフォームです。差別化競争の激しい求人市場では、上手に作成された履歴書が他の応募者との差別化を図ることができます。これにより、あなたの独自のスキルセット、成果、プロジェクトを強調し、企業にとっての潜在的な資産として差別化することができます。以前の役割での具体的な成果や貢献を強調することで、将来の雇用主にあなたの価値を示すことができます。求人要件の一致求人内容に合わせて履歴書をカスタマイズすることは重要です。求人広告に明示された特定の要件とあなたのスキルや経験を調整することで、注目される可能性が高まります。データアナリストの役割に関連するキーワードやフレーズを履歴書に含めることで、自動応募者追跡システム（ATS）を通過しやすくなります。プロフェッショナルなキャリアのゲートウェイ履歴書はあなたの経験のまとめではなく、プロフェッショナルなキャリアの道筋です。それはあなたのキャリアの進歩を示し、データアナリストのポジションに必要なスキルと専門知識をどのように獲得してきたかを示します。経験と教育の構成方法によって、あなたの成長の物語を伝えることができます。さらなる話し合いのためのプラットフォーム履歴書が雇用主の注意を引けば、それは面接のさらなる話し合いの基盤となります。採用マネージャーはこれを参照し、面接の過程であなたの経験やスキルについて更なる質問や探求を行うための参考点として使用することができます。また読む: 2023年にデータサイエンティストになるための学習パスデータアナリストの履歴書の主要な要素導入と目的履歴書の最初の部分には連絡先情報が含まれており、ドキュメントのトーンを設定します。あなたのフルネーム、専門用のメールアドレス、電話番号を必ず含める必要があります。このセクションは潜在的な雇用主との最初の接点を確立します。サマリーまたは目的の声明簡潔なサマリーまたは目的の声明は、あなたを専門家として紹介します。これはあなたの専門知識、経験、キャリアの目標を簡潔にまとめた概要です。このセクションを求人内容に合わせてカスタマイズすることが重要です。…

「Langchainのチャットボットソリューションで複数のウェブサイトを強化しましょう」

イントロダクション AIの革新的な時代において、会話エージェントまたはチャットボットは、さまざまなデジタルプラットフォーム上でユーザーの関与、支援、およびユーザーエクスペリエンスの向上に不可欠なツールとして登場しました。高度なAI技術によって動作するチャットボットは、人間の対話に似た自動化されたインタラクティブな対話を可能にします。ChatGPTの登場により、ユーザーの質問に対する能力は飛躍的に向上しました。ChatGPTのようなカスタムデータ上でのチャットボットの構築は、ビジネスにとってより良いユーザーフィードバックとエクスペリエンスを提供することができます。この記事では、LangchainのChatbotソリューションを構築し、ChatGPTのようなカスタムウェブサイトとRetrieval Augmented Generation（RAG）テクニックを使用します。プロジェクトを始める前に、このようなアプリケーションを構築するためのいくつかの重要なコンポーネントを理解します。学習目標このプロジェクトから以下のことを学びます：大規模な言語チャットモデルカスタムデータ上でChatGPTのようなチャットボットを構築する方法 RAG（Retrieval Augmented Generation）の必要性ローダー、チャンキング、埋め込みなどのコアコンポーネントを使用してChatGPTのようなチャットボットを構築する方法 Langchainを使用したインメモリベクトルデータベースの重要性 ChatOpenAIチャットLLMを使用したRetrievalQAチェーンの実装方法この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 Langchainとは何か、なぜ使うのか ChatGPTのようなチャットボットを構築するために、Langchainのようなフレームワークがこのステップで必要です。応答を作成するために使用される大規模言語モデルを定義します。複数のデータソースを取り扱う際には、gpt-3.5-turbo-16kをモデルとして使用してください。これにより、トークンの数が増えます。このモデル名を使用して、便利なInvalidRequestErrorを避けてください。Langchainは、大規模言語モデル（LLM）によって駆動されるアプリケーションの開発を支援するオープンソースのフレームワークです。LangChainのコアとして、属性とコンテキストの理解を具備したアプリケーションの作成を容易にします。これらのアプリケーションは、プロンプトの指示、フューショットの例、およびコンテキストのコンテンツを含むカスタムデータソースにLLMを接続します。この重要な統合により、言語モデルは提供されたコンテキストに基づいて応答を行い、ユーザーとより微妙で情報のあるインタラクションを行うことができます。 LangChainは高レベルのAPIを提供し、言語モデルを他のデータソースに接続し、複雑なアプリケーションを構築することを容易にします。これにより、検索エンジン、高度な推薦システム、eBook PDFの要約、質問応答エージェント、コードアシスタントのチャットボットなどのアプリケーションを構築することができます。 RAG（Retrieval Augmented Generation）の理解大規模な言語モデルは、従来のAIとして応答を生成する際に非常に優れています。コード生成、メールの作成、ブログ記事の生成など、さまざまなタスクを実行できます。しかし、ドメイン固有の知識に関しては、LLMsは通常、幻覚に陥りがちです。幻覚を減少させ、事前学習されたLLMsをドメイン特有のデータセットでトレーニングするという課題を克服するために、ファインチューニングという手法が使用されます。ファインチューニングは幻覚を減少させる上で効果的な方法であり、モデルにドメイン知識を学習させる最良の方法です。ただし、これには高いリスクが伴います。ファインチューニングにはトレーニング時間と計算リソースが多く必要とされ、コストがかかります。 RAGはその救世主となります。Retrieval Augmented…

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