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「データサイエンスプロジェクトを変革する：YAMLファイルに変数を保存する利点を見つけよう」

このブログ投稿では、データサイエンスプロジェクトで変数、パラメータ、ハイパーパラメータを保存するための中心的なリポジトリとしてYAMLファイルを使用するメリットについて説明しますこれによって、どのように...

Pythonのzip()関数の探索：反復とデータの組み合わせの簡略化

zipは標準のPythonインタープリターに組み込まれた機能ですこれは辞書やリストなどの反復可能なオブジェクトと一緒に作業する際に役立つ強力なメソッドですこの記事では、…を探索します

Google Bardのビジュアル機能を活用する8つの方法

Google Bardは、Google AIによって作成されたAI駆動のチャットボットで、最近、ヨーロッパにも拡大しました最新のアップデートでは、Bardの回答を聞くことや、Bardの話し方を変更するなどのクールな機能が追加されました

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #56

今週、オープンソースとクローズドモデルの両方で、LLMの世界にいくつかの新しい競合他社が登場しました印象的な機能を持つにもかかわらず、LLaMAモデルの最初のバージョンにはライセンスの問題がありました...

「2023年のトップ50以上のAIコーディングアシスタントツール」

ChatGPT ChatGPTは、既存のコード参照に頼らずにコードを書くことができます。さらに、ユーザーのコードを効率的にデバッグすることもできます。コードインタプリタを組み込むことで、ChatGPTは自身のコードの自己テストを含めた機能を拡張しました。 Bard GoogleのBardは、ChatGPTと同様に会話形式で対話することができ、コードの作成とデバッグに適しています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コンテキストのあるコードを分析し、関連するコードスニペットを提案することで、リアルタイムのフィードバックと推奨を提供するAIパワードのコード補完ツールです。 Tabnine Tabnineは、GitHub Copilotの代替となるAIベースのコード補完ツールで、完全な機能を備えたAIコード補完能力を提供することで特徴的です。 Code Snippets AI Code Snippetsは、ユーザーが質問をコードに変換できるツールです。コードの説明、スニペットライブラリなどの機能を備えたオールインワンツールです。 MutableAI MutableAIは、ボイラープレートコードを頻繁に使用し、効率的なオートコンプリート機能を求める開発者にとって最適な選択肢です。コード補完とコードの論理的なグループへの整理と整頓の機能を提供しています。 Cogram Cogramは、自然言語を使用して効率的なSQLクエリを記述することを可能にするSQLコード生成ツールです。 Amazon CodeWhisperer CodeWhispererは、コメントと既存のコードに基づいてインテリジェントな補完を行う、AWSによって開発されたコード補完ツールです。 Replit…

2023年のコード生成/コーディングにおけるトップな生成AIツール

生成型AI技術の急速な進歩により、コード生成アプリケーションへの関心と進展が高まっています。これらの技術は、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して、開発者がコーディングの時間を節約するための効率的な手法を提供します。これらは、反復的なコーディング部分を自動化することで、開発者がより良い効果的なコードを作成するのを助けます。次に、コード生成空間でトップの生成型AIツールのいくつかを見てみましょう： Tabnine Tabnineは、コンテキストと構文に基づいて次のコード行を推測し提案するために生成型AI技術を使用するAIパワードのコード補完ツールです。JavaScript、Python、TypeScript、Rust、Go、Bashなど、多くのプログラミング言語に対応しています。また、VS Code、IntelliJ、Sublimeなどの人気のあるコードエディタとも統合することができます。 Hugging Face Hugging Faceは、コード生成と自然言語処理のための無料のAIツールを提供するプラットフォームです。コード生成タスクにはGPT-3モデルが使用され、自動補完やテキストの要約などが行われます。 Codacy Codacyは、AIを使用してコードの評価とエラーの検出を行うコード品質ツールです。このソフトウェアは、開発者に即座のフィードバックを提供し、コーディング能力を最大限に活用するのを助けます。Slack、Jira、GitHubなど、さまざまなプラットフォームでシームレスに統合でき、複数のプログラミング言語をサポートしています。 GitHub OpenAIとGitHubは協力して、AIパワードのコード補完ツールであるGitHub Copilotを開発しました。プログラマが好きなコードエディタでコードを入力すると、OpenAIのCodexを使用してコードスニペットを提案します。GitHub Copilotは、数十の言語で自然言語のプロンプトをコーディングの提案に変換します。 Replit Replitは、開発者がコードを書いてテストし、展開するのを支援するクラウドベースのIDEです。Python、JavaScript、Ruby、C++など、多くのプログラミング言語をサポートしており、ユーザーが迅速に始めるのを助けるためにいくつかのテンプレートとスタータープロジェクトも含まれています。 Mutable AI Mutable AIは、開発者が時間を節約するのを助けるAIパワードのコード補完ツールを提供しています。ユーザーはAIに直接コードの編集を指示することができ、ワンクリックで本番品質のコードを提供します。また、AIとメタプログラミングを使用して自動的にユニットテストを生成する自動テスト生成機能も導入されています。 Mintify Mintifyは、AIによってコードのドキュメントを作成することで、開発者が時間を節約しコードベースを向上させることができるようにします。一般的に使用されるプログラミング言語と互換性があり、VS CodeやIntelliJなどの主要なコードエディタと簡単に統合することができます。…

スターコーダーでコーディングアシスタントを作成する

ソフトウェア開発者であれば、おそらくGitHub CopilotやChatGPTを使用して、プログラミングのタスクを解決したことがあるでしょう。これらのタスクには、コードを別の言語に変換したり、自然言語のクエリ（「N番目のフィボナッチ数を見つけるPythonプログラムを書いてください」といったもの）から完全な実装を生成したりするものがあります。これらの独自のシステムは、その機能には感動的ですが、一般にはいくつかの欠点があります。これらには、トレーニングに使用される公開データの透明性の欠如や、ドメインやコードベースに適応することのできなさなどがあります。幸いにも、今はいくつかの高品質なオープンソースの代替品があります！これには、SalesForceのPython用CodeGen Mono 16B、またはReplitの20のプログラミング言語でトレーニングされた3Bパラメータモデルなどがあります。新しいオープンソースの選択肢としては、BigCodeのStarCoderがあります。80以上のプログラミング言語、GitHubの問題、Gitのコミット、Jupyterノートブックから1兆トークンを収集した16Bパラメータモデルで、これらはすべて許可されたライセンスです。エンタープライズ向けのライセンス、8,192トークンのコンテキスト長、およびマルチクエリアテンションによる高速な大規模バッチ推論を備えたStarCoderは、現在、コードベースのアプリケーションにおいて最も優れたオープンソースの選択肢です。このブログポストでは、StarCoderをチャット用にファインチューニングして、パーソナライズされたコーディングアシスタントを作成する方法を紹介します！ StarChatと呼ばれるこのアシスタントには、次のようないくつかの技術的な詳細があります。 LLMを会話エージェントのように動作させる方法。 OpenAIのChat Markup Language（ChatMLとも呼ばれる）は、人間のユーザーとAIアシスタントの間の会話メッセージに対する構造化された形式を提供します。 🤗 TransformersとDeepSpeed ZeRO-3を使用して、多様な対話のコーパスで大きなモデルをファインチューニングする方法。最終結果の一部を見るために、以下のデモでStarChatにいくつかのプログラミングの質問をしてみてください！デモで使用されたコード、データセット、およびモデルは、以下のリンクで見つけることができます。コード: https://github.com/bigcode-project/starcoder データセット: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/oasst1_en モデル: https://huggingface.co/HuggingFaceH4/starchat-alpha 始める準備ができたら、まずはファインチューニングなしで言語モデルを会話エージェントに変換する方法を見てみましょう。…

大規模言語モデル（LLM）とは何ですか？LLMの応用と種類

コンピュータプログラムである大規模言語モデルは、テキストの解析や作成のための新しいオプションをソフトウェアに提供します。大規模言語モデルは、ペタバイト以上のテキストデータを使用してトレーニングされることが珍しくなく、そのサイズは数テラバイトになることもあります。モデルのパラメータは、以前のトレーニングデータから学習されたコンポーネントであり、テキスト生成などのタスクにおけるモデルの適性を確立します。音声認識、感情分析、テキスト要約、スペルチェック、トークンの分類など、自然言語処理（NLP）の活動は、言語モデルを基盤としています。言語モデルはテキストを分析し、ほとんどの自然言語処理のタスクで次のトークンの確率を予測することができます。ユニグラム、N-グラム、指数、およびニューラルネットワークは、言語モデルの有効な形式です。 LLMの応用以下のチャートは、大規模言語モデル（LLM）の現状を機能、製品、およびサポートソフトウェアの面でまとめたものです。画像の出典：https://cobusgreyling.medium.com/the-large-language-model-landscape-9da7ee17710b シェルコマンドの生成次世代ターミナルのWarpは、GPT-3を使用して自然言語を実行可能なシェル命令に変換します。GitHub Copilotのようなものですが、ターミナル向けです。経験豊富なプログラマでも、シェルコマンドの構文を説明する必要がある場合があります。正規表現の生成開発者にとって正規表現の生成は時間がかかりますが、Autoregex.xyzはGPT-3を活用してこのプロセスを自動化します。コピーライティングこのタスクに最も人気のあるモデルはGPT-3ですが、BigScienceのBLOOMやEleuther AIのGPT-Jなどのオープンソースの代替品もあります。Copy ai、Copysmith、Contenda、Cohere、Jasper aiなどのスタートアップ企業は、この分野でアプリを開発しており、ブログ投稿、販売コンテンツ、デジタル広告、ウェブサイトのコピーなどの執筆を素早く容易にします。分類テキストを予め定義されたカテゴリに分類することは、教師あり学習の例です。クラスタリングという教師なし学習技術を用いることで、意味が似ているテキストを事前定義されたクラスなしでまとめることができます。応答生成応答生成は、サンプルの対話を使用して対話のフローを生成し、機械学習のアプローチを採用するアイデアです。ユーザーに提示される次の議論がモデルによって決定され、ユーザーの過去の応答と最も可能性の高い将来の会話を考慮に入れます。これを予測対話と呼びます。テキストの生成 LLMの能力は、簡単な説明からテストを生成することで、「メタ能力」と見なされるかもしれません。ほとんどのLLMは生成の役割を果たします。フューショット学習データは、生成を大幅に向上させるだけでなく、データのキャスティングもデータの使用方法に影響を与えます。知識応答知識応答は、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）のクエリや従来の知識ストアに頼ることなく、一般的なクロスドメインの問い合わせに対する応答を可能にする知識重視の自然言語処理（KI-NLP）の応用です。知識重視の自然言語処理はウェブ検索ではなく、意味検索をサポートする知識ベースです。…

新しいAIモデル、たった30BパラメーターでGPT-3を凌駕する

世界的に有名なオープンソース言語モデル（LLMs）プロバイダーであるMosaicMLは、最新世代のNVIDIA H100アクセラレータを搭載した画期的なMPT-30Bモデル、すなわちBase、Instruct、Chatを発表しました。これらの最新鋭モデルは、元のGPT-3に比べて品質が大幅に向上しています。また読む： Large Language Models（LLMs）とは何ですか？ MPT-7Bの前例のない成功とMPT-30Bへの進化 2023年5月のリリース以来、MPT-7Bモデルは、330万ダウンロードという驚異的な数字を叩き出し、業界を席巻しています。この成功を更に広げるため、MosaicMLは、非常に期待されていたMPT-30Bモデルをリリースしました。これにより、様々なアプリケーションで新しい可能性が開け、更なる高みに到達しました。 MPT-30Bの無比な機能 MPT-30Bの最も注目すべき成果の1つは、たった30億のパラメータで、GPT-3の175億のうちの一部を使用して、GPT-3を超える品質を実現することができたことです。この画期的なパラメータ数の削減により、MPT-30Bは、ローカルハードウェアの導入にもよりアクセスしやすくなり、推論のコストも大幅に削減されます。さらに、MPT-30Bをベースにしたカスタムモデルのトレーニングに関連する費用は、オリジナルのGPT-3をトレーニングする見積もりよりも明らかに低くなっており、企業にとって魅力的な選択肢となっています。もっと詳しく知る：実際のユースケースに向けたGPT3の大規模言語モデルのカスタマイズさらに、MPT-30Bのトレーニングには、最大8,000トークンの長いシーケンスが含まれており、データ重視のエンタープライズアプリケーションを処理できるようになっています。これは、NVIDIAのH100 GPUを利用して、優れたスループットと高速なトレーニング時間を実現しています。また読む：中国の強力なNvidia AIチップの隠された市場 MPT-30Bの無限のアプリケーションを探る多くのビジョンを持った企業が、MosaicMLのMPTモデルを活用し、AIアプリケーションを革新しています。先進的なWebベースのIDEであるReplitは、MosaicMLのトレーニングプラットフォームを活用して、優れたコード生成モデルを構築することに成功しました。Replitは、独自のデータを活用することで、コードの品質、スピード、コスト効率を著しく向上させました。チャットボットの開発に特化した革新的なAIスタートアップであるScatter Labは、MosaicMLの技術を活用して独自のMPTモデルをトレーニングしました。その結果、英語と韓国語の両方を理解できる多言語の生成AIモデルが作成され、広範なユーザーベースのチャット体験を大幅に向上させました。世界的に有名な旅行費用管理ソフトウェア会社であるNavanは、MPTが提供する堅牢な基盤を活用して、バーチャルトラベルエージェントや会話型ビジネスインテリジェンスエージェントなどの最新アプリケーションにカスタマイズされたLLMsを開発しています。Navanの共同創設者兼CTOであるIlan Twig氏は、MosaicMLの基礎モデルが、際立った効率性とスケールでの推論を提供すると同時に、非常に優れた言語能力を提供していると熱狂的に称賛しています。もっと詳しく知る：AIの力を活用するビジネスリーダーには、DataHack Summit…

50以上の最新の最先端AIツール（2023年7月）

AIツールは急速に開発が進んでおり、新しいものが定期的に導入されています。以下は、日常のルーティンを強化することができるいくつかのAIツールです。 tl;dv GPTモデルによって動作するこのツールは、ZoomやGoogle Meetの会議録音ツールです。tl;dvは、通話をユーザーのために書き起こして要約します。 Otter AI 人工知能を使用して、Otter.AIは、共有可能で検索可能なリアルタイムの会議の議事録をユーザーに提供します。 Taskade Taskadeは、タスクやプロジェクトを効率的に管理するのに役立つAI生産性ツールです。 Notion AI Notion AIは、Notionワークスペース内で書く、アイデアを出し、編集し、要約するのを支援するライティングアシスタントです。 Bing Microsoftが開発したAIパワードのBing検索エンジンは、ウェブを検索するたびに研究アシスタント、パーソナルプランナー、クリエイティブパートナーのようなものを持つようになりました。 Bard Googleが開発したチャットボットのBardは、生産性を高め、アイデアを形にするのに役立ちます。 Forefront Forefront AIは、GPT-4、画像生成、カスタムパーソナ、共有可能なチャットに無料でアクセスできるプラットフォームであり、企業に改善された効率性とユーザーエクスペリエンスを提供します。 Merlin Merlinは、ブログサマライザーやGmailのAIライターなどの機能を提供して、ユーザーが任意のウェブサイト上で任意のタスクを完了できるようにするChatGPT拡張機能です。 WNR AI…

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