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HashGNN Neo4j GDSの新しいノード埋め込みアルゴリズムに深く入り込む

HashGG（＃GNN）は、高次の近接性とノードの特性を捉えるためにメッセージパッシングニューラルネットワーク（MPNN）の概念を利用するノード埋め込み技術ですこれにより、大幅にスピードアップします...

「ChatGPTを金融業務に活用する10の方法」

イントロダクション AIの登場により、ビジュアルの作成からプレゼンテーションの形成まで、産業全体に変革をもたらしています。世界を変えているAIチャットボットChatGPTについて聞いたことがないのであれば、岩の下に住んでいるかもしれません。ChatGPTは従来の方法を再定義し続ける中で、金融部門への統合は生産性向上において不可欠な役割を果たしています。金融においてChatGPTを使用する10の方法について見てみましょう。金融でChatGPTを使用する理由 ChatGPTの金融における能力を活用することで、企業は業務効率、顧客エンゲージメント、意思決定プロセスを向上させ、最終的に成長と成功を促進することができます。効率性：ChatGPTはタスクを自動化し、顧客サポート、データ分析、レポート作成を迅速化することで、金融専門家が戦略的な取り組みに集中できるよう支援します。 24時間365日の利用可能性：ChatGPTは24時間365日稼働し、顧客の問い合わせに即座に応答し、リアルタイムの意思決定を支援します。データに基づく洞察力：ChatGPTは膨大な量の金融データを分析し、市場トレンド、リスク評価、投資戦略に関する実行可能な洞察を生成します。パーソナライズ：ChatGPTは個々の金融目標、リスク許容度、好みに基づいて推薦をカスタマイズし、顧客エクスペリエンスを向上させます。コスト削減：自動化により、追加の人材の必要性を削減し、高品質なサービスを維持しながらコストを削減します。リスク軽減：ChatGPTは潜在的なリスクや詐欺の特定に役立ち、セキュリティを向上させ、金融業務を保護します。コンプライアンスサポート：ChatGPTは複雑な規制フレームワークをナビゲートし、金融規制の遵守とコンプライアンスリスクの最小化を確保します。アクセス可能な教育：ChatGPTはクライアントや従業員に対して金融の概念について教育し、より良い金融リテラシーと意思決定を促進します。迅速なレポート作成：ChatGPTはレポート作成を効率化し、時間のわずかな部分で正確かつ包括的な財務レポートを作成します。イノベーション：ChatGPTのような最先端のAI技術を活用することは、組織のイノベーションへの取り組みとデジタル時代の先を行く姿勢を示すものです。関連記事：2023年にジェネレーティブAIを学ぶための最高のロードマップ金融におけるChatGPTの活用法10選これらのアプリケーションは、ChatGPTの多様性を示し、金融関連の業務を変革し、意思決定プロセスを向上させるものです：レポートの生成テキストデータの分析質問応答インタラクティブなデータ分析投資サマリーの作成金融ニュースの要約の生成自動化された顧客対応…

AIコーディングツールが登場しました：製品エンジニアリングチームがそれらをどのように活用するか

「これは、開発者を対象とした生成型AI生産性ツールであるGithub Copilot、ChatGPT、Amazon CodeWhispererなどが構造にどのような影響を与えるかを調査するシリーズの2つ目のパートです...」

AWS Marketplace上のHugging Faceプラットフォーム：AWSアカウントで支払いを行う

ハギングフェイスプラットフォームがAWS Marketplaceに登場しました。今日から、AWS Marketplaceを通じてハギングフェイスプラットフォームに購読することで、AWSアカウントでハギングフェイスの利用料金を直接支払うことができます。この新しい統合課金方法により、組織のすべてのメンバー、推論エンドポイント、スペースハードウェアのアップグレード、AutoTrainなど、人気のある機械学習モデル（Llama 2、StarCoder、BERTなど）の簡単なトレーニング、テスト、展開の使用料金の管理が容易になります。ハギングフェイスをAWS Marketplaceで利用できるようにすることで、AIの採用の障壁を取り除き、大規模な言語モデルを活用する企業にとって利用が容易になります。今や、AWSの顧客はわずか数回のクリックでハギングフェイスアカウントに申し込み、AWSアカウントと接続することができます。 AWS Marketplaceを通じて購読することで、推論エンドポイントなどのハギングフェイス組織の利用料金は、組織のクレジットカードではなくAWSの請求書に自動的に表示されます。私たちはこのローンチに興奮しています。これにより、AWSに頼る開発者に私たちのテクノロジーを提供し、ハギングフェイスサービスを利用する企業にとっても利便性が向上します。はじめに AWSアカウントとハギングフェイスアカウントを接続する前に、次の前提条件を満たす必要があります： AWS Marketplaceの製品に申し込む権限がある有効なAWSアカウントにアクセスできること。登録済みかつ確認済みのメールアドレスを持つハギングフェイス組織アカウントを作成していること（ユーザーアカウントは接続できません）。「管理者」の役割を持つハギングフェイス組織に所属していること。ハギングフェイスプラットフォームにログインしていること。これらの要件を満たしている場合、AWSとハギングフェイスアカウントを接続する手順に進むことができます。 1. ハギングフェイスプラットフォームに申し込む最初のステップは、AWS Marketplaceのオファリングに移動し、ハギングフェイスプラットフォームに申し込むことです。オファリングを開き、画面の右上にある「購入オプションを表示」をクリックします。これで「購読」ページに移動し、価格の概要と購読方法が表示されます。オファリングに申し込むには、「購読」をクリックします。申し込みが成功したら、画面の上部に「アカウントの設定」ボタンが表示される緑色のバナーが表示されます。ハギングフェイスアカウントとAWSアカウントを接続するには、「アカウントの設定」をクリックする必要があります。ボタンをクリックすると、ハギングフェイスプラットフォームにリダイレクトされ、AWSアカウントとリンクするハギングフェイス組織アカウントを選択できます。アカウントを選択した後、「送信」をクリックします。…

Pythonコード生成のためのLlama-2 7Bモデルのファインチューニング

約2週間前、生成AIの世界はMeta社が新しいLlama-2 AIモデルをリリースしたことによって驚かされましたその前身であるLlama-1は、LLM産業において画期的な存在であり、…

「Nvidiaが革命的なAIチップを発表し、生成型AIアプリケーションを急速に強化する」

技術が常に限界を押し上げる時代において、Nvidiaは再びその名を刻みました。同社はGH200 Grace Hopper Superchipを発売しました。この先進のAIチップは、生成型AIアプリケーションを強化するために特別に設計されています。この最新のイノベーションは、AIを革新し、パフォーマンス、メモリ、機能を向上させ、AIを新たな高みへと導くことを約束しています。また読む：中国の強力なNvidia AIチップの隠れた市場 GH200 Grace Hopperの公開：新たなAIの時代 Nvidiaは、世界に先駆けて次世代のAIチップであるGH200 Grace Hopperプラットフォームを紹介しました。このプラットフォームは、複雑な言語モデルから推薦システムや複雑なベクトルデータベースまで、最も複雑な生成型AIのワークロードに対応します。また読む：NVIDIAがAIスーパーコンピュータDGX GH200を構築 Grace Hopper Superchipの一端 GH200 Grace Hopperプラットフォームの中心には、革新的なGrace Hopper Superchipがあります。この画期的なプロセッサは、世界初のHBM3e（High Bandwidth Memory…

中国からの新しいAI研究が、RecycleGPTを紹介しましたRecycleGPTは、完全なモデルを複数のステップで実行せずに、事前生成されたモデルの状態をリサイクルすることで、高速なデコーディングスピード（1.4倍）を持つ生成言語モデルです

広範な応用領域で満足のいくテキストを作成する際、大規模言語モデル（LLM）は自然言語生成において画期的な役割を果たしています。100B以上のパラメータを持つモデルにスケーリングすることでパフォーマンスが大幅に向上しますが、モデルサイズが大きくなると、1つのデコーディングステップを完了するために必要な時間も増えます。大規模なモデルは膨大な計算を必要とし、メモリのフットプリントも大きく、どちらもLLMの遅い推論に大きく貢献しています。KVキャッシュ、トレーニングされたモデルのパラメータ、推論に必要な一時的な状態のメモリ要件は非常に大きいです。 LLMにおけるトークン生成は、システムのメモリアクセス速度の遅さのために遅くなります。各トークンを生成するために必要な時間は、モデルの総パラメータ数とほぼ相関します。効果的な推論を行うためには、いくつかの手法が提案されています。これらの研究の基本的な焦点は、メモリ使用量を最小化し、メモリトラフィックの混雑を緩和することです。無錫国立スーパーコンピューティングセンターと清華大学による新しい研究では、トークン生成を最大化し、メモリ処理の予算を一定に保つための効率的なデコーディング技術について調査しています。彼らはRecycleGPTという新しい言語モデルアーキテクチャを導入し、以前に作成されたモデルの状態を再利用できるようにしています。彼らの戦略は、以前に生成された状態に基づいて次のいくつかのトークンを予測する新しい再利用可能なモジュールを元の言語モデルに組み込むことです。再利用可能なモジュールは、トランスフォーマーベースの複数のレイヤーから構成されており、予測を行う際により良い表現が可能です。RecycleGPTは、推論中に様々な方法で従来のデコーディング技術と組み合わせることができます。この研究では、循環的に使用されており（つまり、2つのトークンを生成するためにはモデル全体を1回実行する必要があります）、他の方法についての調査は将来の研究に委ねられています。再利用可能なモジュールの目的は、デコーディングプロセスの高速化であり、そのモジュールは簡素なアーキテクチャにもかかわらず、文脈情報の効率的な表現と正確な予測を生成することができました。研究チームはRecycleGPTをいくつかの業界基準と比較しました。その結果、モデルはパラメータ数がわずか15%増加するだけで、現行の最先端の言語モデルよりも1.4倍高速であり、同様のパフォーマンスを維持しています。研究者たちは近々、RecycleGPTの異なるサイズのモデルを発表する予定です。適応性と拡張性の高さから、当社の再利用技術はさまざまな事前学習モデルと組み合わせて使用することができます。また、再利用可能なモジュールの作成技術やサイズは、必要な高速化パフォーマンスに到達するために変更することができます。

SalesForceはEinstein StudioとBring Your Own Model（BYOM）をリリースしました

サービスの一環として、SalesforceはEinstein Studioと呼ばれる新しいAIおよび生成AIモデルトレーニングツールを発表しました。企業はSalesforceのEinstein Studioを活用して、AIモデルを展開し、Salesforce内の営業、サービス、マーケティング、コマース、ITアプリケーションをパワーさせるために独自のAIモデルをデプロイできる、新しいユーザーフレンドリーな「モデル持ち込み」（BYOM）ソリューションを利用できるようになりました。 Einstein Studioを使用することで、データサイエンティストやエンジニアリングチームは効率的かつ低コストでAIモデルを維持および展開することができます。SalesforceのData Cloudを使用することで、企業はAWSのAmazon SageMaker、Google CloudのVertex AIなどのAIサービスを含むAIモデルエコシステムを利用して、プライベートデータでモデルをトレーニングすることが簡単になりました。 Data Cloudは顧客関係管理（CRM）のための最初のリアルタイムデータプラットフォームであり、Einstein Studioはそれを使用して人工知能モデルをトレーニングします。このBYOMソリューションにより、ユーザーは独自のAIモデルをEinstein GPTが提供する事前作成のLLMと組み合わせて、完全なAIを高速化することができます。 Einstein Studioは、信頼性のある、オープンでリアルタイムなAI体験をすべてのアプリケーションとプロセスに組み込むことで、ビジネス全体でエンタープライズ対応のAIを実行および展開することを容易にします。動作原理はどのようなものですか？ Data Cloudからクライアント情報をEinstein Studioにインポートすることで、企業は所有するデータを使用して独自の問題に対応したAIモデルをトレーニングすることができます。Einstein StudioのBYOMソリューションを使用することで、企業はData Cloudで好みのAIモデルをトレーニングし、すべてのSalesforceアプリケーションで使用することができます。この方法により、AIの予測およびコンテンツ自動化に役立つ最新かつ有用なクライアント情報が生成されます。 Dataサイエンティストやエンジニアは、Einstein Studioの集中管理インターフェイスを使用して、AIプラットフォームへのデータアクセスを管理することができるようになりました。 Einstein…

「組み込まれた責任あるAIプラクティスを持つ大規模言語モデル（LLM）におけるプロンプトエンジニアリングの進化トレンド」

編集者の注釈：Jayachandran RamachandranとRohit Srochは、この8月22日から23日に開催されるODSC APACのスピーカーですぜひ彼らのトーク「ビルトインの責任あるAIプラクティスを備えた大規模言語モデル（LLM）のプロンプトエンジニアリングの進化するトレンド」をチェックしてください！Transformerアーキテクチャの登場は、確かに自然言語処理の分野を革命化しました...

APAC 2023

「ODSC West 2023のトピックトラックを紹介します – Gen AIとLLMsを特集します」

年の終わりに向かって進んでいる中、私たちはODSC Westに全力を注いでいますAIブームの中心地である(対面)またはあなたのコンピューター(バーチャル)で10月30日から11月2日まで開催されます今年はさらに多くのトラックがあり、ハンズオンのトレーニングセッションや専門家によるワークショップなどが行われます...

West 2023

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