Search Results 2022年

TDSベストオブ2023：ChatGPTとLLMについて

「2023年は、データサイエンティストや機械学習の専門家にとって、波瀾万丈な1年だったと言っても過言ではないでしょうが、過去12ヶ月のフィールドで見られた激動の活動量を完全に表現することはできません」

すべての開発者が知るべき6つの生成AIフレームワークとツール

この記事では、トップのジェネラティブAIフレームワークとツールについて探求しますあなたの想像力を解き放ち、ジェネラティブAIの可能性を探究するために必要なリソースを発見してください

データプロジェクトが現実的な影響をもたらせない理由：アナリティクスマネージャーとして気をつけるべき5つの重要な要素

「データのプロジェクトに没頭していると、進まないことに気づいたことはありませんか？これは思っている以上に一般的な感じ方です2週間前にどのようにクオリティの高いデータ解析をするかについて話しましたが…」

西部劇にはガンスリンガー、銀行強盗、賞金が存在しましたが、今日のデジタルフロンティアではアイデンティティ盗難、クレジットカード詐欺、チャージバックが広まっています。金融詐欺による収益は、数十億ドル規模の犯罪企業となっています。詐欺師の手に渡る「生成AI」は、これをさらに収益化することを約束します。世界的には、2026年までにクレジットカードによる損失は430億ドルに達する見込みです。これはニルソン・レポートによるものです。金融詐欺は、ハッキングされたデータをダークウェブから収集してクレジットカードの盗難に利用するなど、さまざまな手法で行われます。「生成AI」を用いて個人情報をフィッシングする場合もあり、仮想通貨、デジタルウォレット、法定通貨間での資金洗浄も行われています。デジタルの裏世界にはさまざまな金融詐欺が潜んでいます。対応するために、金融サービス企業は詐欺検出にAIを活用しています。なぜなら、これらのデジタル犯罪の多くはリアルタイムで停止し、消費者や金融企業がすぐに損失を止める必要があるからです。では、詐欺検出にはAIはどのように活用されているのでしょうか？詐欺検出のためのAIは、顧客の行動と関連、アカウントのパターンや詐欺特性に合致する行動の異常を検出するために、複数の機械学習モデルを使用しています。生成AIは詐欺の共同パイロットとして活用できる金融サービスの多くはテキストと数字を扱うものです。生成AIや大規模言語モデル(LLMs)は、意味と文脈を学習する能力を持ち、新しいレベルの出力と生産性を約束するため、産業全体に破壊的な能力をもたらします。金融サービス企業は、生成AIを活用してより賢明かつ能力の高いチャットボットを開発し、詐欺検出を改善することができます。一方で、悪意のある者は巧妙な生成AIのプロンプトを使用してAIのガードレールを回避し、詐欺に利用することができます。また、LLMsは人間のような文章を生成することができ、詐欺師はタイプミスや文法の誤りのない文脈に沿ったメールを作成することができます。さまざまなバリエーションのフィッシングメールを素早く作成することができるため、生成AIは詐欺行為を実行するための優れた共同パイロットとなります。詐欺GPTなど、生成AIをサイバー犯罪に悪用するためのダークウェブツールもあります。生成AIは声認証セキュリティにおける金融被害にも悪用されることがあります。一部の銀行は声認証を使用してユーザーを認証しています。攻撃者がボイスサンプルを入手することができれば、ディープフェイク技術を使用して銀行の顧客の声をクローンすることができ、このシステムを破ろうとします。声データは、スパムの電話で集めることができます。チャットボットの詐欺は、LLMsやその他の技術を使用して人間の行動をシミュレートすることに対する懸念があります。これらはインポスター詐欺や金融詐欺に応用されるディープフェイクビデオと音声クローンのためのものです。米国連邦取引委員会はこの問題に対して懸念を表明しています。生成AIは不正使用と詐欺検出にどのように取り組んでいるのか？詐欺審査には強力な新しいツールがあります。マニュアル詐欺審査を担当する従業員は、ポリシードキュメントからの情報を活用するために、バックエンドでRAGを実行するLLMベースのアシスタントのサポートを受けることができます。これにより、詐欺事件がどのようなものかを迅速に判断し、プロセスを大幅に加速することができます。 LLMsは、顧客の次の取引を予測するために採用されており、支払い企業は事前にリスクを評価し、詐欺取引をブロックすることができます。生成AIはまた、トランザクション詐欺を撲滅するために精度を向上させ、レポートを生成し、調査を減らし、コンプライアンスリスクを軽減するのに役立ちます。不正防止のための生成AIの重要な応用例の1つとして、「合成データ」の生成があります。合成データは、詐欺検出モデルのトレーニングに使用するデータレコードの数を増やし、詐欺師が最新の手法を認識するための例のバラエティと洗練度を高めることができます。 NVIDIAは、生成AIを活用してワークフローを構築し、情報検索のために自然言語プロンプトを使用するチャットボットと仮想エージェントを作成するためのツールを提供しています。 NVIDIAのAIワークフローを活用することで、様々なユースケースに対して正確な応答を生成するためのエンタープライズグレードの機能を迅速に構築し、展開することができます。これには、ファウンデーションモデル、NVIDIA NeMoフレームワーク、NVIDIA Triton Inference Server、GPUアクセラレートベクトルデータベースが使用され、RAGによって強化されたチャットボットが展開されます。安全性に焦点を当てた産業では、悪用されにくいように生成AIを保護するための取り組みが行われています。NVIDIAはNeMoガードレールをリリースし、OpenAIのChatGPTなどのLLMsによって動作するインテリジェントアプリケーションが正確で適切、トピックに即して安全であることを確保するために役立てています。…

「2024年に注目すべきサイバーセキュリティAIのトレンド」

AIは、防御と攻撃を強化することで、サイバーセキュリティを変革していますAIは脅威を素早く発見し、防御を適応させ、頑強なデータバックアップを確保する能力に優れていますただし、AIによる攻撃の増加やプライバシーの問題など、課題もあります責任あるAIの使用が重要です将来の展望では、2024年において進化するトレンドや脅威に対処するため、人間とAIの共同作業が関与することが必要ですトレンドについての最新情報を把握することの重要性[…]

「エッセンシャルAI、シリーズAラウンドで5650万ドル調達」

スタートアップ企業のEssential AIは、56.5百万ドルのシリーズAを調達し、エンタープライズブレインの構築を目指していますGoogleのベテランであるAshish VaswaniとNiki Parmarによって設立されたこのスタートアップは、人間と機械の間に架け橋を築くことを約束するAI製品のフルスタックに取り組んでいますYahoo!によると...

GPT-4のプロンプト効果の比較：Dash、Panel、およびStreamlit

コンピュータサイエンスの教授として、過去6ヵ月間、私はデータの視覚化作業でGPT-4を大いに取り入れてきました最近、GPT-4の進歩は飛躍的に向上していることがわかりました...

「エキスパートのミックスについて解説」

ミクストラル8x7Bのリリース（発表、モデルカード）により、トランスフォーマのクラスがオープンAIコミュニティで最も話題となっています。それがエキスパートの混合（Mixture of Experts、略してMoEs）です。このブログ記事では、MoEsの構成要素、トレーニング方法、および推論時の考慮事項について見ていきます。さあ、深く掘り下げてみましょう！目次ミクストラルとは何ですか？ MoEsの簡潔な歴史スパース性とは何ですか？ MoEsのトークンのロードバランシング MoEsとトランスフォーマスイッチトランスフォーマルータZ損失によるトレーニングの安定化エキスパートは何を学ぶのですか？エキスパートの数をスケーリングすると事前トレーニングにどのような影響を与えるのですか？ MoEsの微調整スパースMoEsと密なモデルの使用時期はいつですか？ MoEsを効果的に活用するためにエキスパート並列処理能力係数と通信コストサービングテクニック効率的なトレーニングオープンソースのMoEs ワークのエキサイティングな方向性いくつかのリソース…

「OpenAIやLM Studioに頼らずにAutoGenを使用する方法」

イントロダクション OpenAIやLMスタジオに頼らずに、あなた自身のAIチームを作成する準備はできていますか？もはや銀行を荒らすことも、アプリをダウンロードすることもありません。llama-cpp-pythonの設定から、autogenフレームワークのヘルプを借りてローカルLLMのパワーを探求するまで。OpenAI APIに依存せず、Autogenのフルポテンシャルを引き出す準備をしましょう。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう: さまざまなAIライブラリとツールを評価・比較する方法を学ぶ。 llama-cpp-pythonがOpenAI APIの代替として提供できる方法を探索する。 2つの現実世界の使用例で獲得した知識を適用する: アルゴリズムメンターチームの構築と金融チャート生成の自動化。 AutoGenの改善されたユーザーエクスペリエンスを探索し、統合されたIPythonを通じて即時のコード実行結果を得る。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。ツール紹介: llama-cpp-python、AutoGen、およびローカルLLM しかし、このテックツールキットの特別な点は何でしょうか？ llama-cpp-pythonは、LLMAのような有名なモデルを含めて、ローカルでLLMを実行するためのゲートウェイです。コンピュータ上にAIのスーパースターがいるようなもので、さまざまなBLASバックエンドのサポートにより、速度は驚異的です！ AutoGen AutoGenは、基盤モデルを使用するための高レベルな抽象化として機能する統一されたマルチエージェント会話フレームワークです。LLM、ツール、および人間の参加者を統合し、自動化されたチャットを通じて能力のある、カスタマイズ可能で会話形式のエージェントを結合します。エージェント同士が自律的にコミュニケーションして共同作業を行うことができ、複雑なタスクを効率的に進めることやワークフローを自動化することが可能です。もしAutoGenの機能をより深く探求し、戦略的なAIチームビルディングをどのように支援するかを調べることに興味があるなら、当社の専用ブログ「Strategic AI Team Building…

一時的なグラフのベンチマーク (Ichijiteki na gurafu no benchimāku)

最近では、公開データセットや標準化された評価プロトコルの提供により、静的グラフにおける機械学習において重大な進展がなされています

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