Search Results ROUGE

あなたのRAGベースのLLMシステムの成功を測る方法

「リサーチ・オーグメンテッド・ジェネレーション、またはRAG、は今年登場した大規模言語モデル（LLM）の最も一般的な使用例ですテキストの要約や生成はしばしば焦点となりますが...」

ミニGPT-5：生成的なヴォケンによる交錯したビジョンと言語の生成

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理（NLP）のブレークスルーにより、AI開発者から世界的に注目されていますこれらのモデルは、テキストの生成と理解の新たな基準を打ち立てていますしかし、テキストに対応する画像を一貫して生成することは依然として難しい課題ですこの問題に取り組むために、[…]

「大型言語モデルとビジネスの架け橋：LLMops」

「OpenAIのGPT-3やその後継者であるGPT-4などのLLMの基盤は、AIのサブセットであるディープラーニングにありますこれは、3つ以上の層を持つニューラルネットワークを活用していますこれらのモデルは、インターネット上の様々なテキストを網羅する巨大なデータセットで訓練されます訓練を通じて、LLMはシーケンス内の次の単語を予測することを学びます」

「Amazon EUデザインと建設のためにAmazon SageMakerで動作する生成AIソリューション」

アマゾンEUデザイン・コンストラクション（Amazon D&C）チームは、ヨーロッパとMENA地域全体でアマゾン倉庫を設計・建設するエンジニアリングチームですプロジェクトの設計と展開のプロセスには、アマゾンとプロジェクト固有のガイドラインに関するエンジニアリング要件についての情報リクエスト（RFI）の多くの種類が含まれますこれらのリクエストは、基本ラインの取得から簡単なものから始まります [...]

生成AIと予測AI：違いは何ですか？

人工知能（AI）は、機械に難しい仕事を実行させながら、知的な選択を行うことで、いくつかの業界を大きく変えてきました。予測型AIと生成型AIは、最もよく知られていて使われているAIの方法です。両方とも適応能力が高いですが、具体的に何を達成するために使用されるかによって、彼らの潜在的な用途と独特の利点は異なります。では、ビジネス目標に最も適した方法をどのように選ぶのでしょうか？予測型AIは過去のデータを使用して予測を行い、生成型AIは新しいデータを生成します。組織のマーケティング部門に最適な技術を決定するために、次の比較を調べてみてください：生成型AI vs. 予測型AI。生成型AIとは？生成型AIは、特定のプログラミングの制約なしに、データに基づいて予測を生成するためのソフトウェアモデルを開発することによって動作する、機械学習の進化形です。確率分布を使用してデータの基本的な傾向を理解し、要求されるたびに似たパターンを示す結果を作成します。生成型AIは、教師なしおよび半教師あり機械学習の技術を包括しています。これにより、テキスト、音声およびビデオファイル、画像、コードなどの事前存在するデータを使用して、新しい形式のコンテンツを作成することができます。主な目標は、リアルなものに非常に近い100％の本物の結果を生成することです。具体的には、AIモデルには大量の最新データが提供され、新しいコンテンツを生成するためのモデルのトレーニングが行われます。このようなモデルは、既存のデータのパターンとフレームワークを発見するためにニューラルネットワークを活用して、革新的で独自の出力を作成します。生成型AIモデルの重要な要素は、潜在空間、トレーニングデータ、および生成アーキテクチャです。データは、データの重要な特徴を組み込んだ潜在空間に圧縮して表現されます。学習の基盤となるのは、トレーニングデータであり、モデルが基本的なパターンを理解するのに役立ちます。生成モデリングを実現する構造的な要素は、生成アーキテクチャです。生成型AIモデルは、広範なデータから知見を得て独自の結果を再現することを約束します。生成型AIモデル最も使用されている生成型AIモデルは次のとおりです： GAN（生成的対抗ネットワーク） GANは、さまざまな分野で効果的に使用されています。生成器ネットワークと識別器ネットワークの2つのネットワークから構成されています。識別器は生成されたサンプルと元のサンプルを区別しようとする一方、生成器は正確なデータを模倣する方法をトレーニングします。GANは持続的なプロセスを通じて常に進化し、非常に正確な結果を生成します。 GANは、特定のドメインに関連するデータを開発するのに適しており、高品質のサンプルと少ないパターンの多様性で素早く結果を生成することができます。変分エンコーダ（VAE） VAEは、オートエンコーダと確率モデリングの力を活用して、簡単な入力表現を学習する生成モデルです。取得した分布からエンドポイントを選択することで、VAEは提供されたデータを低次元の潜在空間にエンコードすることで新しい観測を作成することができます。 VAEは、提供されたデータを潜在空間から再構築するデコーダーネットワークと、生データを潜在空間に変換するエンコーダーネットワークの2つのネットワークを開発することによって機能します。 VAEは、獲得したパターンが存在する潜在空間の各ポイントから観測を取り、トレーニングデータを模倣する新しい独自のデータセットを作成することができます。VAEの潜在領域を移動しながら新しいデータを作成する能力により、創造的な研究とさらなるデータの作成が可能になります。拡散モデル…

「GPT-4の隠れた回帰の時間経過の定量化」

「時間が経つにつれて、GPT-4は複数のデータソースにおける会話型の質問応答において後退しましたが、Wikipediaの記事に関するクエリのパフォーマンスは向上しました」

「LLMモニタリングと観測性 – 責任あるAIのための手法とアプローチの概要」

対象読者：実践者が利用可能なアプローチと実装の始め方を学びたい方、そして構築する際に可能性を理解したいリーダーたち…

FMOps / LLMOps：生成型AIの運用化とMLOpsとの違い

最近、私たちのほとんどの顧客は、大規模な言語モデル（LLM）に興味を持ち、生成型AIが彼らのビジネスを変革する可能性を考えていますしかし、このようなソリューションやモデルを通常の業務に取り入れることは容易ではありませんこの記事では、MLOpsの原則を使って生成型AIアプリケーションを運用化する方法について説明しますこれにより、基盤モデル運用（FMOps）が実現されますさらに、私たちはテキストからテキストへの生成型AIの一般的な使用例であるテキスト生成（LLMOps）とFMOpsのサブセットであるLLM運用（LLMOps）について詳しく掘り下げます以下の図は、私たちが話し合うトピックを示しています

「AWS 上の生成型 AI を使用して、放射線学のレポートの所見から自動的に印象を生成します」

この投稿では、AWSサービスを使用して、公開されているLLMsを放射線学報告の要約のために微調整する戦略を示していますLLMsは、自然言語の理解と生成において卓越した能力を示しており、さまざまなドメインやタスクに適応できる基礎モデルとして機能します事前学習済みモデルを使用することには、重要な利点があります計算コストを削減し、炭素フットプリントを削減し、ゼロからモデルをトレーニングする必要がなく、最先端のモデルを使用できます

あなたのGen AIプロジェクトで活用するための10のヒントとトリック

現在、実際に利用されている生成型AIアプリケーションはあまり多くはありませんここで言っているのは、それらがエンドユーザーによって展開され、活発に使用されていることを意味します（デモ、POC、および抽出型AIは含まれません）生成型AIは…

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