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「AWSでAIベースの企業検索を設計する方法」

AWSを使用した自然言語処理と高度な機械学習を活用したインテリジェントなエンタープライズ検索機能の設計のステップバイステップガイド

ジェネレーティブAIアプリケーションを構築するための最高のPythonツールチートシート

「VoAGI」新しいチートシートは、OpenAIやTransformersなど、ジェネラティブAIアプリを構築するためのトップPythonライブラリをまとめていますGradio、Diffusers、LangChainなどのツールも含まれており、初心者から上級者まで、クイックリファレンスをお探しの方に最適です

Artificial Intelligence

「ChatGPTとZapierでTwitterの成長を自動化する」

「忙しい時でも、Twitterの観客との関係を維持しましょう」

メタファーAPI：LLM向けに構築された革命的な検索エンジン

インターネットは、誰もがどんなトピックに関しても最新の情報にアクセスできるユートピアでした。しかし、ユーザーの注意を引くための激しい競争がサイトを歪めました。Metaphorチームは、これがGoogle検索の低下に最も顕著に現れていると信じています。結果のトラフィックを生かすためにGoogleの検索結果で上位にランキングすることは非常に重要であり、それには検索エンジン最適化という業界があります。その結果、ウェブサイトは最高のコンテンツを持つことよりも、Googleの検索結果でより高いランキングを獲得するために激しく競い合っています。例えば、「ナスパルメザンのレシピ」といった比較的簡単なクエリでもです。 Metaphorチームは、巨大な言語モデルの力を利用して検索の魅力を取り戻すことを目指しました。GPT3などの進歩がこれが可能であると彼らに希望を与えました。彼らはスタートアップ投資を得て、GPUクラスターを購入し、検索を向上させるために取り組みました。インターネット検索を行う際に、人類の知識の総量に手を引かれているような感覚を作り出すことを目指しています。グループはMetaphor APIを導入しました。これは、LLMをウェブと統合するための統一されたインタフェースです。以下の数行のコードを使用できます: キーワードまたはメタファーの検索を試してみてください解析されたHTMLが即座に返されます。ウェブをスクレイピングする必要はありません。メタファー検索を行う場合、トランスフォーマーベースのモデルがクエリに最も関連性の高いリンクを予測するために使用されます。主な違いは、Metaphorでは返される結果がユーザーの具体的な照会により合わせてカスタマイズされていることです。例えば「AIポッドキャスト」とGoogleに入力すると、「The 11 Best AI Podcasts」といったリンクが表示されますが、Metaphorでは品質と関連性によってニューラルに整理された実際のポッドキャストが表示されます。チームのニューラルネットワークはこのようなテキストを認識し、次のリンクを予測するように訓練されています。その結果、必要なものをオンラインで見つけるための新しいアプローチが生まれ、見つけたリンクを共有する行為を模倣します。初めはわかりにくいかもしれませんが、この方法で行われる検索は関連性の高い有益な結果を生み出すことがあります。以下はいくつかの検索オプションです: 検索を通じて説明したり感じたりする。希望する種類のエンティティのみを検索します。キーワードが最適なアプローチでないか、検索エンジンがそれを高く評価する必要がないため、Googleが目立たせていないコンテンツを見つけます。検索のリンクと類似したリンクをさらに探します。主な特徴 Metaphorはリンクの予測機能にトランスフォーマーベースのアーキテクチャを使用しています。これにより、通常の言語の表現力を活用した検索が行われます。任意のウェブページに対して、リッチな解析されたHTMLを即座に返します。ウェブスクレイピングは問題ありません。利用可能な基準を使用して、検索を時間枠やドメインで絞り込むことができます。使いやすく、PythonとNodeのSDKが付属しています。すべてをGPTに任せる方法については、ガイドをご覧ください。インデックスの任意のページのコンテンツを即座に返すことができます。より多くの結果が返され、LLMがそれらを整理できます。価格はBing…

「GoogleがプロジェクトIDXを発表：AIパワードのブラウザベースのイノベーションでマルチプラットフォームアプリ開発を革新」

アプリケーション開発の急速に変化する風景では、アプリを概念化からモバイル、Web、デスクトッププラットフォーム全体に成功裏に展開するまでの旅は、複雑な作業です。Googleは、ノルムを再定義するビジョンのミッションに乗り出しました。ブートストラップやコンパイル、テスト、デプロイ、アプリのモニタリングなど、さまざまなタスクに対してシームレスなテックスタックを組み立てる開発者の困難な課題を認識し、Googleの先駆的な研究者たちは、プロジェクトIDXとして知られる革新的な実験を発表しました。プロジェクトIDXの核心は、開発のアプローチ方法を根本的に変革するものです。これは、Google Cloudの堅牢なインフラストラクチャによって駆動され、PaLM 2の基盤に基づいたAIモデルであるCodeyによって支えられた、ブラウザベースの開発体験を導入します。この画期的なプロジェクトは、フルスタックのWebおよびマルチプラットフォームアプリケーションの作成、管理、デプロイメントを効率化し、さまざまな広く支持されているフレームワークやプログラミング言語との互換性を提供します。Code OSSのフレームワークに基づくプロジェクトIDXは、多様な開発ニーズに対応する、開発者にとって馴染み深く多目的な環境を提供します。プロジェクトIDXの背後にある原則は、開発者がどの場所やデバイスからでもシームレスかつ効率的に作業できるようにすることです。各プロジェクトIDXのワークスペースは、クラウドホスティングによって提供されるアクセシビリティと相乗的に調和する、Linuxベースの仮想マシンの機能を備えています。重要な機能の1つは、プロジェクトIDXがGitHubから既存のプロジェクトをシームレスにインポートできる能力であり、作業の中断なく継続できるようにします。さらに、プラットフォームは、Angular、Flutter、Next.js、React、Svelte、Vueなどの有名なフレームワーク向けに事前に構成されたテンプレートを備えた新しいプロジェクトの発想を容易にするため、創造のキャンバスを拡張します。PythonやGoなどの追加言語の統合も計画に含まれており、プラットフォームの汎用性がさらに拡大されます。プロジェクトIDXの総合的な目標は、さまざまなプラットフォームでのアプリのデザインと機能を向上させることです。この複雑なプロセスを簡素化するため、プラットフォームは統一されたWebプレビューと、AndroidおよびiOSシミュレーターの近い統合を提供し、すべてがブラウザインタフェース内でシームレスにアクセスできます。プロジェクトIDXの真の変革の力は、AIの可能性を活用し、Googleのこの領域での進歩を利用することにあります。CodeyやPaLM 2などのモデルの力によって駆動されるプロジェクトIDXは、コーディングの取り組みを加速し、品質を向上させます。プラットフォームのAIの機能には、インテリジェントなコード補完、対話型のアシストチャットボット、コンテキストに基づいたコードアクションなど、さまざまな機能が含まれており、コーディングの効率と精度を高めます。開発から本番への道のりでの重要な課題の1つは、アプリケーションのデプロイメントです。プロジェクトIDXは、Firebase Hostingとシームレスに統合することで、開発者がウェブアプリの共有可能なプレビューを簡単にデプロイしたり、効率的かつグローバルに配信されるホスティングプラットフォームを介して本格的な本番環境に移行したりすることを可能にします。特筆すべきは、Firebase HostingがCloud Functionsによって駆動されるダイナミックバックエンドとの互換性を持っているため、Next.jsなどの包括的なフレームワークにも適用が可能で、デプロイプロセスをさらに効率化します。プロジェクトIDXが注目を浴びる中、Googleは開発者コミュニティをこの変革の旅に招待し、貴重な洞察を提供してもらうことを熱烈に歓迎します。現在の機能と将来の拡張の約束を備えたプロジェクトIDXは、マルチプラットフォームアプリの開発の進化の先駆者として立ちます。協力の精神と継続的な改善へのコミットメントを育むことにより、GoogleはプロジェクトIDXを触媒として位置づけ、アプリ開発の風景を再定義し、開発者の絶えず変化するニーズと願望に対応する非常に効率的かつ効率化されたワークフローを提供します。

ハリウッドにおけるディズニーの論争：AIが登場し、脚本家と俳優が退場！

ハリウッドの中心地で、AIは分かれる存在になっています。映画業界の創造的本質を守るディズニーの脚本家や俳優たちは、AIが彼らの生活を脅かす可能性があることを恐れています。その結果、AI革新への懸念は全面的なストライキにエスカレートしています。スクリーン・アクターズ・ギルドやアメリカ脚本家組合などの強力な組織が交渉を主導しています。一方、この熱気あふれる環境の中で、ディズニーのAI探検が進行しています。また読む：OpenAI CEOサム・オルトマン：AIがその力を証明するにつれて仕事が危険にさらされる AIは二律背反の剣：ディズニーにとってのバランスの取れた行為ディズニーは、未知の領域であるAI統合を進める際に微妙なバランスを取る必要があります。AIは革命的なコスト削減と効率を約束し、大規模な映画やテレビの制作の過度な費用を軽減する可能性があります。しかし、同時にハリウッドの脚本家や俳優たちが激しく守る創造的な本質と雇用の安定を守るための綱渡りをしています。また読む：ChatGPTがコピーライティングとスキルの仕事を奪い去る：AIの未来で雇用され続ける方法技術の驚異：ディズニーのAIマジックの例ディズニーの魔法の世界では、AIがその魔力を織り交ぜています。プロジェクトキウィの話は、AIの変革的な可能性を示すものです。ディズニーは機械学習を通じて、「ガーディアンズ・オブ・ギャラクシー」のキャラクターであるベビーグルートの人格を持った自由に移動する小型ロボットを創り出しました。このイノベーションは、AIが愛されるキャラクターに命を吹き込むことで、ファンタジーと現実の間の隔たりを埋める方法を示しています。パークでのAI：顧客体験の向上銀幕の向こう側には、AIがディズニーの象徴的なテーマパークの訪問者を魅了する予定です。あなたのニーズを理解し、忘れられないインタラクションを生み出すAIによる顧客サポートシステムを想像してください。パークでのAIの適用により、テクノロジーがディズニーの魔法とシームレスに融合した没入型体験の新たな時代が約束されています。私たちの意見ディズニーのAIのオデッセイは、伝統と革新が絡み合う物語です。タスクフォースがAI探検に深く没頭する中で、ハリウッドの混乱の背景に立ち向かっています。AIが業界を再構築する可能性とハリウッドの脚本家や俳優たちの創造的な恐怖との衝突は、台本が書かれておらず、結果が不確かなドラマチックな対決の舞台を設定しています。

「RBIは、Conversational AIとオフライン決済の使用をUPIで採用する」

デジタル決済において新たな地平を切り開くため、インド準備銀行（RBI）は高度な統合支払いインターフェース（UPI）の機能を導入する計画を発表しました。RBIの会話型AIとオフライン決済の統合は、デジタル取引の利便性、アクセシビリティ、包括性を向上させることを目指しています。また読む：インドが先端AIを活用して支払い詐欺に立ち向かう方法 NFCテクノロジーによるオフライン取引の強化 RBIのシャクティカンタ・ダス総裁は、インターネット接続が制限されている場所に対応するために近距離無線通信（NFC）技術の導入を提案しました。この画期的な動きは、弱いまたはインターネット接続のない地域でもシームレスな支払いを保証することで、UPI取引の風景を革新するものです。また読む：AIを使用したKYC登録の簡易化 UPI-Liteが注目を集める 2022年9月に導入されたUPI-Liteオンデバイスウォレットの成功を踏まえ、RBIの最近の方針声明は、この機能の堅調な成長を強調しています。月間1000万件以上の取引が処理されており、RBIはNFC技術を通じたオフライン取引の促進によるさらなる進展を見込んでいます。この画期的なアプローチは接続の課題に取り組み、トランザクションの失敗を大幅に減らすとともに、迅速かつ安全な取引を約束します。包括性とアクセシビリティのビジョン産業界の専門家やリーダーたちは、RBIの先見的な取り組みを称賛しています。KuhooのCEOであるPrashant A Bhonsle氏は、金融包摂とアクセシビリティの向上の可能性を高く評価しています。NFC対応のオフライン取引の導入は、特に未開発地域で商業の新たな可能性を開くものと期待されています。BANKITのCOO兼エグゼクティブディレクターであるAmit Nigam氏は、インターネット接続が信頼性に欠ける農村や遠隔地域への変革的な影響を強調しています。会話型支払いの未来 RBIのビジョナリーなアプローチは、会話型支払いという革新的なコンセプトにも広がっています。AIパワードシステムの統合により、ユーザーは安全な会話を通じてトランザクションを開始し、完了させることができます。この機能はスマートフォンと携帯電話ベースのUPIチャネルで利用でき、国内のデジタル普及を深化させることを目指しています。最初はヒンディー語と英語で提供されますが、将来的には他のインドの言語も対象になる予定です。また読む：2023年の銀行業界と金融業界における機械学習とAIの応用 AIの変革的な可能性会話型AIは、特に高齢者や障害のある個人を含めてデジタル決済の普及を推進し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる可能性があります。BankBazaar.comのCEOであるAdhil Shetty氏は、提案されたAIベースのインターフェースが対話を簡素化し、UPIをよりアクセスしやすくユーザーフレンドリーにすることに注目しています。また読む：Google CloudがMacquarie BankのAIバンキング機能を強化私たちの意見 RBIが会話型AIとオフライン決済を受け入れることで、インドのデジタル決済エコシステムは変革の渦中にあります。これらの革新的な機能は、デジタル包摂性、アクセシビリティ、セキュリティの向上に対するRBIの取り組みを強調しています。AIやNFCなどの先端技術の統合により、UPIはすべての人々にとっての利便性、シンプルさ、エンパワーメントの象徴となるでしょう。

OpenAIは、GPTBotを導入しましたこれは、インターネット全体からデータを自動的にスクレイピングするために設計されたウェブクローラです

OpenAIは、公開ウェブサイトでのデータ収集に起因するプライバシーや知的財産権の懸念に対応するため、GPTBotと呼ばれる新しいウェブクローラーツールを導入しました。この技術は、公開ウェブデータを透明に収集し、OpenAIの規範の下でAIモデルのトレーニングに活用することを目指しています。 GPTBotのユーザーエージェントは、将来のAIモデルの精度向上に貢献するデータを集めることを目指しています。このプロセスでは、支払いが必要なソースは除外されます。ただし、収集されたデータには誤って識別可能な情報やテキストが含まれる場合があり、OpenAIのポリシーに違反する可能性があることに注意が必要です。 OpenAIは、GPTBotのプラットフォームアクセスに関するウェブサイト管理者への選択肢を提供する必要性を認識しています。アクセスの許可は、AIモデルの精度向上における協力と見なされ、最終的にはその能力を向上させ、セキュリティ対策を強化します。一方で、GPTBotのデータ収集の対象としたくないウェブサイトを含めない選択肢を望む人々のために、OpenAIはGPTBotのディレクティブをウェブサイトのrobots.txtファイルに組み込み、特定のコンテンツセグメントへのアクセスを設定する手順を示しています。 OpenAIは、透明性を高めるためにGPTBotの活動に関連するIPアドレス範囲を公開しました。この公開は、ボットのアクションを特定するだけでなく、必要な場合にはアクセスをブロックする手段も提供します。これらの透明性の取り組みは、明示的な同意なしにデータを収集すると非難されたAIモデルの運営者に対するOpenAIの対応を強調しています。業界の実践が公開ウェブサイトからのコンテンツを適切な承認なしに収集することで、知的財産権やプライバシー保護に対する侵害の可能性があるとする一般的な感情が広がり、AIエンティティにより包括的なオプトインおよびオプトアウトのメカニズムを提供するよう求める声が上がっています。関連の進展として、クラウドファンディングプラットフォームのKickstarterは最近、AIプロジェクトに関する規制を導入しました。これらの規制の中で、外部データソースを活用するプロジェクトは、適切なライセンス契約とソースウェブサイトからの同意の証拠を提供することを義務付けられています。この義務を果たさないプロジェクトは、Kickstarterのリストに掲載される資格がありません。今週中に、OpenAIは重要な改革を行う予定であり、基盤となるChatGPTレイヤーをGPT-4に移行することが予想されています。さらに、Code Interpreterプラグインの改良では、複数のファイルをプロンプトにアップロードするサポートが追加され、OpenAIの持続的な改善とイノベーションへの取り組みが反映されます。

「コンパートメント化拡散モデル（CDM）異なるデータソース上で異なる拡散モデルまたはプロンプトをトレーニングするためのAIアプローチ」

最近の技術の進歩と人工知能の分野における発展により、多くの進展がありました。有名なChatGPTモデルを使用したテキスト生成やテキストから画像生成など、あらゆることが現実的になりました。Diffusionモデルは、簡単な言語的な示唆やスケッチを使って人々が目を引くビジュアルを作成できる能力があるため、多くの関心を集めています。大量のトレーニングデータのため、各画像の出所を確認することは困難であり、そのためこれらのモデルは生成された写真の出典を正確に特定することについての疑問を引き起こしています。これに対処するため、トレーニングサンプルの影響を使用する前に制限する、使用後に不適切に含まれたトレーニング例の影響を解決する、サンプルの影響をトレーニング出力に制限するなど、いくつかの戦略が提案されています。また、モデルのトレーニングに最も大きな影響を与えたサンプルを特定することは、トレーニングデータと類似した画像を作成することを避けるための目標です。しかし、これらの保護策は、Diffusionモデルでは特に大規模な環境では効果が示されていません。これは、モデルの重みが複数のサンプルからのデータを組み合わせているため、アンラーニングなどのタスクを行うことが困難になるためです。それを克服するために、AWS AI Labsの研究者チームが最新の手法であるCompartmentalised Diffusion Models（CDM）を紹介しました。この手法では、さまざまなデータソースでさまざまな拡散モデルやプロンプトをトレーニングし、推論段階でシームレスに組み合わせる方法を提供します。この方法を使用すると、各モデルは個別に異なる時間および異なるデータセットやドメインでトレーニングすることができます。これらのモデルは組み合わせて、すべてのデータを同時にトレーニングした理想的なモデルと同等のパフォーマンスを提供できます。 CDMの特異性は、各個別のモデルがトレーニング中に露出した特定のデータのサブセットについてのみ知識を持っているという点にあります。この特性により、トレーニングデータを保護するさまざまな方法が生まれます。拡散モデルの文脈では、CDMは選択的な忘却と継続的な学習の両方を可能にする初めての手法として際立っています。その結果、モデルの個々のコンポーネントを変更したり忘れたりすることができ、モデルが時間とともに変化し発展するための柔軟で安全な方法が提供されます。 CDMは、ユーザーのアクセス権限に基づいてユニークなモデルを作成する利点もあります。これにより、モデルを特定のユーザー要件や制約に合わせて変更でき、実用性を高めながらデータのプライバシーを保持できます。これらの特性に加えて、CDMは特定のデータサブセットが特定のサンプルを生成する上でどのような重要性を持つかを理解する洞察を提供します。これは、モデルが特定の結果に最も大きな影響を与えるトレーニングデータの部分に関する情報を提供できることを意味します。結論として、Compartmentalised Diffusion Modelsは、さまざまなデータソースで異なる拡散モデルをトレーニングし、それらをシームレスに統合して結果を生成するための強力なフレームワークです。この方法はデータを保護し、柔軟な学習を促進し、拡散モデルの能力をさまざまなユーザー要件に合わせて拡張するのに役立ちます。

「ディズニーの新たなタスクフォースがAIの恩恵を探る」

『ロイターによる新しい報告書によると、エンターテイメント巨大企業のディズニーは、人工知能の利点を探るためのタスクフォースを編成しましたその利点のいくつかは、コスト削減が含まれます成功が証明されれば、これは業界全体を新たな方向に導く可能性があります...』

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