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アマゾンセージメーカーキャンバスでのMLのためのデータ準備を加速させる
「データの準備は、機械学習(ML)のワークフローにおいて重要なステップですしかし、これにはしばしば煩雑で時間のかかる作業が伴いますAmazon SageMaker Canvasは、Amazon SageMaker Data Wranglerによって強力なデータの準備機能をサポートするようになりましたこの統合により、SageMaker Canvasはお客様に対してエンドツーエンドのノーコードワークスペースを提供し、データの準備、MLの構築と利用を行うことができます」
ChatGPTの応用:産業全体におけるポテンシャルの開放
チャットGPTの応用は、仕事や家庭のあらゆる分野で私たちの生活を変えつつありますしかし、どのようにビジネスはそれを成長に活用できるのでしょうか?
「メタがFacebookの衰退を収益化している程度」
メタの目標は、より多くの人々により多くのアプリを使用させ、それらの人々を可能な限りモネタイズすることです
メタとUNC-Chapel Hillの研究者は、「Branch-Solve-Merge」という革新的なプログラムを導入しました:複雑な言語課題における大規模言語モデルの性能を向上させるプログラム
「BRANCH-SOLVE-MERGE(BSM)」は、複雑な自然言語タスクにおける大規模な言語モデル(LLM)を向上させるためのプログラムです。BSMは、枝分かれ、解決、統合のモジュールを含み、サブタスクを計画し、解決し、組み合わせるためのものです。Vicuna、LLaMA-2-chat、GPT-4などのモデルに適用されることで、BSMは人間-LLMの一致を向上させ、バイアスを減らし、LLaMA-2-chatがほとんどのドメインでGPT-4を凌駕するか、追い越す能力を得ることができます。また、ストーリーの結びつきと満足感も制約ストーリー生成において増加します。 LLMは多様な言語タスクで優れていますが、複雑さには助けが必要です。BSMはLLMプログラムであり、各タスクをステップに分割し、異なるプロンプトでそれぞれをパラメータ化します。これは従来の順次的アプローチとは異なり、LLMの評価や制約付きテキスト生成などのタスクを対象にしており、並列分解を活用することで価値のある解決策を提供します。このプロセスは、全体的な評価の必要性に対応し、複雑なテキスト生成タスクにおけるLLMの評価のための貴重な解決策となります。 LLMはテキスト生成においては優れていますが、複雑な多目的タスクにおいては助けが必要です。UNCチャペルヒル大学とMeta研究者は、このような課題に取り組むためのBSMという手法を提案しています。BSMは枝分かれ、解決、統合のモジュールを使用してタスクを並列のサブタスクに分解します。LLMの応答評価と制約付きテキスト生成に適用することで、BSMはこれらのタスクの正確さ、一貫性および制約の満足度を向上させ、LLaMA-2-chat、Vicuna、GPT-4などのさまざまなLLMに利益をもたらします。BSMは、複雑な言語タスクにおけるLLMの性能向上に向けた、有望な解決策を提供します。 BSMは複雑な言語タスクを枝分かれ、解決、統合の3つのモジュールに分解します。LLMの応答評価と制約付きテキスト生成に適用することで、BSMは正確さと一貫性を向上させ、バイアスを減らします。人間-LLMの一致を26%まで向上させ、制約の満足度を12%向上させます。BSMは多機能で分解ベースのアプローチであり、さまざまなLLMに適用できるため、さまざまなタスクとスケールでのLLM評価の向上に有望です。 BSMはLLaMA-2-70B-chatのターン1およびターン2の質問に対して、LLM-人間の一致度を12ポイント向上させます。また、ポジションバイアスと長さバイアスでは34%のバイアスを削減します。BSMは、LLaMA-2のような弱いオープンソースモデルがGPT-4と競合できるようにします。BSMの性能はさまざまなドメインにわたり、さまざまなカテゴリでGPT-4と匹敵または迫る結果を残し、一致度を向上させ、バイアスを軽減します。また、数学などのクラスでLLaMA-2-70B-chatやGPT-4を上回り、基準ベースの質問の評価に優れ、一致度を向上させ、ポジションバイアスを軽減します。 BSMの手法は、LLMの評価とテキスト生成におけるつながり、計画、タスクの分解に関する重要な課題に取り組んでいます。BSMの枝分かれ、解決、統合のモジュールは、LLMの応答評価と制約付きテキスト生成を改善し、正確さ、一貫性、人間-LLMの一致度を向上させます。BSMはバイアスを軽減し、ストーリーの結びつきを高め、制約の満足度を向上させます。さまざまなLLMおよびドメインで効果的であり、さまざまなタスクでGPT-4を凌駕することさえあります。BSMは、さまざまなタスクにおいてLLMパフォーマンスを向上させるための多機能かつ有望な手法です。 この研究に関する論文をチェックしてください。この研究には研究者の皆さんによる全てのクレジットがあります。また、最新のAI研究ニュースや面白いAIプロジェクトなどを共有している32k+のML SubReddit、40k+のFacebookコミュニティ、Discordチャネル、およびメールニュースレターにも参加してみてください。 私たちの仕事が好きなら、ニュースレターもきっと気に入るでしょう。 また、TelegramとWhatsAppでもご利用いただけます。 記事「リサーチャーのMetaとUNC-Chapel HillがBranch-Solve-Mergeを導入:複雑な言語タスクで大規模言語モデルのパフォーマンスを向上させる革命的なプログラム」は、MarkTechPostで最初に掲載されました。
「50以上の最新の最先端人工知能(AI)ツール(2023年11月)」
AIツールは急速に開発が進んでおり、定期的に新しいツールが導入されています。以下にいくつかのAIツールを紹介します。これらは日常のルーティンを強化することができます。 AdCreative.ai AdCreative.aiは、究極の人工知能ソリューションであることから、広告とソーシャルメディアの活動を強化することができます。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostinger AIウェブサイトビルダーは、直感的なインターフェースと高度なAI機能を組み合わせ、どんな目的にも対応できるウェブサイトの作成をサポートします。 Motion Motionは、会議、タスク、プロジェクトを考慮した毎日のスケジュールを作成するためにAIを使用する賢いツールです。 Otter AI 人工知能を活用したOtter.AIは、共有可能で検索可能でアクセスしやすく安全な会議のメモのリアルタイムトランスクリプションを提供します。 Sanebox Saneboxは、AI駆動のメール最適化ツールです。SaneBoxのA.I.は重要なメールを特定し、残りを自動的に整理して集中力を高めるお手伝いをします。 Notion AI Notion AIは、Notionのワークスペース内で直接執筆、ブレインストーミング、編集、要約を手助けする執筆アシスタントです。 Pecan AI Pecan AIは、予測アナリティクスを自動化して、今日のビジネスの課題である予算縮小、コスト上昇、データサイエンスとAIリソースの限られた資源を解決します。Pecanの低コード予測モデリングプラットフォームは、データに基づいた意思決定を導き、ビジネスチームが目標を達成するのをサポートします。 Aragon Aragonを使用すると、最新のAI技術を活用して、迅速に自分自身の高品質のプロフェッショナルなヘッドショットを作成することができます。写真スタジオの予約やドレッシングアップの手間を省くことができます。…
暗号学のゴシップ パート1と2
このブログシリーズでは、暗号化や復号化を含む暗号学の基礎について取り上げますまずは、暗号学の起源について話し合います
「ジェネラティブAIが語りの技術を変革する方法」
はじめに 太古の昔から、物語は私たちの心と思考を捉え、感情を引き起こし、創造性を刺激し、重要なメッセージを明らかにしてきました。しかし、AIの力によって、人間の物語作りの限界を超え、AIに物語の共同執筆を許すことができると想像できたらどうでしょうか。本記事では、「AIによる物語のナレーションの変革」という興味深い世界を探求し、モデルが創造性を解き放つ様子を見ていきます。 学習目標 ジェネレーティブAIモデルの基本原理を学び、文脈とパターンを活用して一貫した物語を生成する方法を理解する。 AIと共に物語を作り上げるプロセスを探求し、AIが生成したコンテンツを導く魅力的なプロンプトの作成から、人間の創造性と機械の提案がシームレスに融合したストーリーの共同執筆までを体験する。 AIと人間の創造性が融合することで進化する文学の景観について洞察を得る。AIが著者と協力して伝統的な物語の枠組みを超え、文化的多様性を促進し、新たな物語のパラダイムを築く未来をイメージする。 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。 アプローチの理解 人間の創造性と人工知能の驚くべき相互作用により、現代の物語作りが変革を遂げています。AIによるストーリー制作の概念がこの進化の中心にあり、ジェネレーティブAIモデルが注目を集めています。AIとの「ナレーション」の道に踏み出す前に、この新しい技術の基本的なアイデアを理解することが重要です。ジェネレーティブAIモデルのアーキテクチャは、大規模なデータセットでの集中的なトレーニングに基づいています。さまざまなテキストソースに触れることで、モデルは人間のような応答を模倣し、自然に流れる文章を生成する能力を獲得します。 AIのストーリーテリングにおいては、文脈が重要です。これらのモデルは単なる文章作成ツール以上であり、文脈に即したストーリーテラーです。プロンプトや未完成の文を使ってAIの創造的な流れを指示し、ビジョンに合致する一貫した物語を展開させます。AIはトレーニングと入力に基づいて最も可能性の高い次のフレーズを予測します。AIは言語とストーリーの基準を理解する助手のような存在です。テキストを作成する際、AIは豊富な文学の知識を活用し、単語を結びつけてシームレスなストーリーテリングの一部として織り交ぜます。この機械学習と言語の微妙なニュアンスの組み合わせにより、AIは異なる文章スタイル、ジャンル、トーンを模倣することができます。 さらに、AIのストーリーテリングは著者ではなく共同創造に関わるものです。AIの能力を理解し、その出力を誘導することで、作家は創造的な声を補完し、拡大するためにその潜在能力を活用することができます。人間の創造性と機械生成のコンテンツのこのコラボレーションにより、伝統的な枠組みを超えたユニークなストーリーテリングの枠組みが作られます。 創造的なコラボレーション:AIと共に物語を作り上げる 人工知能は、物語作りにおける協力的な創造の前例のない機会を提供します。”創造的なコラボレーション”では、人間の著者とAIが結びつき、伝統的な物語の枠組みを超えた物語を生み出すプロセスが紹介されます。 完璧なプロンプトの作成 作家はキャラクターの紹介、場所、テーマ、感情のニュアンスを含むプロンプトを作成することで、自分の想像力とAIの推薦との間でダイナミックな相互作用を生み出します。次のシナリオを考えてみてください。「絵の中の目が彼を…についていく」。AIはこのキューを検出し、設定された文脈に一致する応答を構築するためにトレーニングを活用します。人間の創造性とAIが生成した情報の調和した組み合わせにより、物語の旅はさまざまな視点の融合を通じて進化します。 共同執筆の実践 次のシナリオを考えてみてください:あなたは物語の最初の数行を紹介し、今度はAIが追加する番です。AIは確立した基盤に基づいて次の文を推奨します。このやり取りは続き、それぞれの相互作用が物語のキャンバスに新たな層を加えていきます。その秘訣は、人間の文章からAIの提案へのシームレスな移行にあります。作業を進める中で、AIのアイデアに対して返信し、物語を自分が望む方向に形作っていきます。このダイナミックな相互作用により、人間の知性とAIによる創造性の両方を取り込んだ物語が生まれます。 物語の新たなフロンティア:視点の融合 「クリエイティブコラボレーション」は、人間の作者がAIの共同作者と協力して、魅力的で興味深く、想像力のフロンティアを押し広げる物語を作り出すという、物語の新たなフロンティアを象徴しています。 AIモデルが改善されるにつれて、創造的な関係はより深まり、作者は以前は到達不可能と考えられていたジャンル、スタイル、視点を探求することができます。 AIとの物語作成 常に変化する物語の世界において、人工知能との調和したコラボレーションによって育まれる魅力的で変革的な現象が浮かび上がります。 「AIとの物語作成」という概念は、人間の想像力の素晴らしさとAIのテキスト生成能力を組み合わせた画期的な手法を紹介し、人間と機械の創造性の境界を優雅に越えた物語の誕生をもたらします。 この複雑に絡み合う人間の創造性とAIの計算的な洗練が見せるこの共同作業は、物語の進化における新たな章を明らかにします。…
「50以上の新しい最先端の人工知能(AI)ツール(2023年9月)」
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