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「もしエンジニアがAIのコーディングツールを使い始めたら、プロダクトチームには何が起こるのでしょうか？」

AIツールは、長年の5人のエンジニアに対して1人のプロダクトマネージャーという比率を変えるでしょうか？CopilotやAWS Amplify Studioのようなイノベーションが、プロダクト開発を再構築する可能性がありますAIツールが陳腐化した技術に直面しているチームや、これらのツールがジュニア開発者に与える影響についても考えてみましょう

ギズモAIレビュー：Amazonアフィリエイトコンテンツのための最高のAIツール？

この包括的なGizzmo AIのレビューで、アフィリエイトコンテンツのための最高のAIツールについて知り得るすべてを学んでください

犯罪者が自分たちのChatGPTクローンを作成しました

サイバー犯罪者は、フィッシングやマルウェアの作成に役立つ大規模な言語モデルを宣伝していますが、AIチャットボットは単なる詐欺の一種かもしれません

「AIが、人間が想像もできない高効果な抗体を作り出している」

「ロボット、コンピュータ、アルゴリズムは、人間ができない方法で潜在的な新しい治療法を探し求めています」

「アメリカがAIセキュリティツール開発のコンテストを開催」

「DARPAは参加者に対して、ファンデッドトラックとオープントラックの2つのトラックを提供します」

「アマゾンはAIによって書かれた本の到来に備えていないジェーン・フリードマンが証拠を持っている」

「AIによるコンテンツの出現に伴い、書籍詐欺が増加しています」

「生成AIの布地を調整する：FABRICは反復的なフィードバックで拡散モデルを個別化するAIアプローチです」

ジェネラティブAIは、今では私たち全員が馴染みのある用語です。最近、彼らは大きく進化し、多くのアプリケーションで重要なツールとなっています。ジェネラティブAIの主役は拡散モデルです。これらは強力なジェネラティブモデルの一種として登場し、画像合成や関連するタスクを革新しています。これらのモデルは、高品質かつ多様な画像を生成することで、驚異的なパフォーマンスを示しています。GANやVAEなどの従来のジェネラティブモデルとは異なり、拡散モデルはノイズ源を反復的に洗練することで、安定した一貫した画像生成を実現しています。拡散モデルは、トレーニング中の高品質な画像生成とモードの崩壊の削減において、大きな注目を集めています。これにより、画像合成、インペイント、スタイル転送など、さまざまなドメインでの広範な採用と応用が実現されています。しかし、完璧ではありません。印象的な能力にも関わらず、拡散モデルの課題の1つは、テキストの説明に基づいてモデルを特定の望ましい出力に効果的に誘導することです。テキストのプロンプトを通じて好みを正確に説明することは通常困難であり、時には不十分であったり、モデルがそれらを無視し続けることもあります。そのため、通常は生成された画像を洗練させて利用可能にする必要があります。しかし、あなたはモデルに何を描かせたいのかを知っています。したがって、理論的には、生成された画像の品質、それが想像にどれだけ近いかを評価するのに最適な人物です。私たちが見たいものをモデルが理解できるように、このフィードバックを画像生成パイプラインに統合できればどうでしょうか？それでは、FABRICに出会う時がきました。 FABRIC（Attention-Based Reference Image Conditioningを介したフィードバック）は、拡散モデルの生成プロセスに反復的なフィードバックの統合を可能にする新しいアプローチです。 FABRICは、ユーザーフィードバックに基づいて機能します。出典: https://arxiv.org/pdf/2307.10159.pdf FABRICは、以前の世代または人間の入力から収集された肯定的および否定的なフィードバック画像を利用します。これにより、将来の結果を洗練するためにリファレンスイメージを利用した調整が可能となります。この反復的なワークフローにより、ユーザーの好みに基づいて生成された画像を微調整し、より制御可能かつインタラクティブなテキストから画像への生成プロセスを提供します。 FABRICは、ControlNetに触発されており、リファレンスイメージに似た新しい画像を生成する能力を導入しました。 FABRICは、U-Net内の自己注意モジュールを活用し、画像内の他のピクセルに「注意」を向け、リファレンスイメージから追加情報を注入することができます。リファレンスイメージを通過させて、Stable DiffusionのU-Netを介してキーと値を計算し、これらのキーと値をU-Netの自己注意層に保存することで、ノイズ除去プロセスがリファレンスイメージに注意を向け、意味情報を組み込むことができます。 FABRICの概要。出典: https://arxiv.org/pdf/2307.10159.pdf さらに、FABRICは、マルチラウンドの肯定的および否定的なフィードバックを組み込むために拡張されており、好きな画像と嫌いな画像ごとに別々のU-Netパスが実行され、フィードバックに基づいて注目スコアが再重み付けされます。フィードバックプロセスは、ノイズ除去ステップに従ってスケジュールされるため、生成された画像の反復的な洗練が可能となります。

「企業がデータにアプローチする方法を変えるジェネラティブAIの5つの方法（そして変えない方法）」

生成AIは新しい概念ではありません数十年にわたって研究され、限られた範囲で応用されてきましたそれは、2022年後半にChatGPTが私たちの集合意識を衝撃と驚愕させるまでのことですそれでも…

「Jupyter APIを使用してノートブックをスケジュールして呼び出す」

GCP CloudRunnerやCloud Functionsといったサーバーレスクラウドサービスのおかげで、ノートブックをデプロイして周期的に実行するために高額な仮想マシンやサーバーを管理する必要はありません

スタビリティAIは、コーディングのための最初のLLMジェネレーティブAI製品であるStableCodeのリリースを発表します

Stability AIは、AIによるコーディング支援でデビューを飾る画期的な製品「StableCode」を発表しました。経験豊富なプログラマーとスキルアップを目指す初心者の両方を支援するために設計されたStableCodeは、実用性と学習サポートをユニークに組み合わせています。 StableCodeの中核は、コーディングの世界を変える3つの異なるモデルにあります。まず、ベースモデルは、BigCodeのスタックデータセット（v1.2）からさまざまなプログラミング言語を使用して厳密なトレーニングを受けました。その後、Python、Go、Java、JavaScript、C、Markdown、C++などの人気のある言語で強化され、プログラミング知識の幅広いリソースが作成されました。このトレーニングプロセスは、高性能コンピューティング（HPC）クラスタによって駆動される5600億のコードトークンによって支えられました。しかし、イノベーションはそこで止まりませんでした。StableCodeフレームワークの次のレイヤーであるインストラクションモデルは、特定のプログラミングの課題に対応するよう細心の注意を払って調整されました。アルパカ形式の約12万件のインストラクション/レスポンスペアが洗練されたベースモデルによって評価され、洗練されたソリューションが生まれました。このソリューションは、洗練されたプログラミングタスクに優れた対応力を持っています。 StableCodeの真の魅力は、オートコンプリートの提案を再定義するために設計された長いコンテキストウィンドウモデルにあります。16,000トークンのコンテキストウィンドウを持つ前のモデルとは異なり、このモデルはより高い容量を持ち、2〜4倍のコードを収容することができます。これにより、プログラマーは一度に複数の平均サイズのPythonファイル相当を簡単に管理できるようになりました。この拡張された機能は、より複雑なコーディング課題を探求したい初心者にとって大きな利点となります。 StableCodeは、同じスケールのモデルと比較して優れたパフォーマンスを発揮します。Pass@1およびPass@10のメトリックを使用して、確立されたHumanEvalベンチマークに対して評価された結果、StableCodeは実世界のシナリオでその実力を証明しています。 StableCodeのベンチマークスコア同じサイズのモデル（3B）とのHumanEvalベンチマーク比較 Stability AIのビジョンは、技術をすべての人にアクセス可能にすることに着実に根ざしており、StableCodeはその方向に向けた重要な一歩です。AIによるコーディング支援を民主化することにより、Stability AIはさまざまなバックグラウンドを持つ個人がコーディングを通じて問題解決のための技術の力を活用する扉を開きます。このアプローチにより、グローバルな技術競争の場を均等にし、コーディングリソースへの平等なアクセスを提供することが可能となります。技術とますます結びついている世界で、StableCodeはシンプルさとエンパワーメントのツールとして浮かび上がります。Cutting-edgeなAIの機能とアクセシビリティへの取り組みを融合させることで、Stability AIは次世代のソフトウェア開発者の道を開拓しています。これらの開発者は単にコーディングを学ぶだけでなく、技術が制約を持たない未来に貢献することになるでしょう。

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