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テキストデータの創造的で時折乱雑な世界’ (Tekisuto dēta no sōzōteki de tokiori ranzatsu na sekai)

数年にわたり、テキストとデータの交差点は（大体）自然言語処理（NLP）の領域内に留まっていました- テキストデータを活用する様々な機械学習タスクの広範囲…

「大型言語モデルを使用して開発するために知っておくべきすべて」

この記事の目的は、簡単な言葉でLLMベースのアプリケーション開発に必要な主要なテクノロジーを説明することですさらなる学習のために多くの有用なリンクも提供されていますそれは行く...

「GPTからMistral-7Bへ：AI会話のエキサイティングな進化」

紹介人工知能の分野では、特に大規模な言語モデルの領域で驚くべき進展が見られています。大規模言語モデルは、人間のようなテキストを生成したり、文書を要約したり、ソフトウェアコードを書いたりすることができます。Mistral-7Bは、英語のテキストとコード生成の能力をサポートする最近の大規模な言語モデルの一つであり、テキスト要約、分類、テキストの補完、コードの補完など、さまざまなタスクに使用することができます。 Mistral-7B-Instructの特徴は、パラメータが少ないにもかかわらず、優れたパフォーマンスを発揮する能力です。ベンチマークの結果によると、このモデルはすべての7Bモデルを凌駕し、さらに13Bチャットモデルとも競争力を持っています。本ブログでは、Mistral 7Bの機能や能力、使用事例、パフォーマンス、モデルの微調整に関する実践的なガイドなどについて探っていきます。学習目標大規模言語モデルとMistral 7Bの動作を理解する Mistral 7Bのアーキテクチャとベンチマーク Mistral 7Bの使用事例とパフォーマンス推論とモデルの微調整のためのコードの詳細な解説この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルのアーキテクチャは、トランスフォーマーを使用して構築されており、アテンションメカニズムを使用してデータの長距離依存性を捉えます。複数のトランスフォーマーブロックの層には、マルチヘッドのセルフアテンションやフィードフォワードニューラルネットワークが含まれています。これらのモデルはテキストデータで事前学習され、シーケンス内の次の単語を予測することを学習し、言語のパターンを捉えます。事前学習された重みは特定のタスクで微調整することができます。Mistral 7B LLMのアーキテクチャと、その特徴について詳しく見ていきましょう。 Mistral 7Bのアーキテクチャ Mistral 7Bモデルのトランスフォーマーアーキテクチャは、アテンションメカニズムとキャッシュ戦略を使用して、高いパフォーマンスとメモリ使用量を効率的にバランスさせ、より大きなモデルよりも速度と品質で優れた結果を出します。4096ウィンドウのスライディングウィンドウアテンション（SWA）を使用して、各トークンが直前のトークンの一部に注意を払うことで、より長いシーケンスに対するアテンションを最大化します。特定の隠れ層は、ウィンドウサイズと層の深さによって、入力層のトークンに対して決定された距離からアクセスできます。モデルは、Flash…

シュナイダーエレクトリックは、SageMakerでのリトリーバルアグメントドLLMsを活用して、ERPシステムのリアルタイムの更新を確実にしています

この投稿は、Schneider ElectricのNorth America Artificial IntelligenceのソリューションエンジニアリングおよびアーキテクチャのマネージャーであるAnthony Medeirosと、ビジネスインテリジェンスマネージャーのBlake Santschiによって共同執筆されましたその他のSchneider Electricの専門家には、Jesse Miller、Somik Chowdhury、Shaswat Babhulgaonkar、David Watkins、Mark Carlson、およびBarbara Sleczkowskiが含まれます企業資源計画（ERP）システムは、企業が使用するものです...

VoAGIニュース、10月27日：データサイエンスをマスターするための5冊の無料の本 • LLMをマスターするための7つのステップ

今週のVoAGIで、大規模言語モデルの学習からLLMアプリの構築と展開までを7つのステップで行いますPython、統計学、線形代数、機械学習、ディープラーニングの学習に役立つ無料の書籍リストもチェックしてくださいさらに、他にもたくさんの情報があります！

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