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「Amazon SageMakerに展開された生成AIを使用して創造的な広告を生成する」

創造的な広告は、生成AI（GenAI）によって革命を起こす可能性がありますGenAIモデルを再トレーニングし、テキストのプロンプト（シーンやモデルによって生成されるオブジェクトを説明する文）など、モデルにいくつかの入力を提供することで、製品写真などの新しい画像の幅広いバリエーションを作成できるようになりました

「🤗 Transformersを使用してBarkを最適化する」

🤗 Transformersは、ドメインやタスクにわたる最新の最先端（SoTA）モデルを提供しています。これらのモデルから最高のパフォーマンスを引き出すには、推論速度とメモリ使用量を最適化する必要があります。 🤗 Hugging Faceエコシステムは、このような最適化ツールを提供し、ライブラリ内のすべてのモデルに一括して適用することができる簡単かつ使いやすいものです。これにより、わずか数行のコードでメモリの使用量を減らし、推論を改善することができます。 このハンズオンチュートリアルでは、🤗 Transformersでサポートされているテキスト音声合成（TTS）モデルであるBarkを、3つのシンプルな最適化に基づいて最適化する方法を実演します。これらの最適化は、🤗エコシステムのTransformers、Optimum、Accelerateライブラリにのみ依存しています。 このチュートリアルは、最適化されていないモデルとそのさまざまな最適化のベンチマークを行う方法をデモンストレーションするものでもあります。 説明の少ないがコードが含まれている、より簡略化されたバージョンのチュートリアルは、関連するGoogle Colabを参照してください。 このブログ投稿は次のように構成されています： 目次 Barkアーキテクチャのリマインダー 異なる最適化手法の概要とその利点 ベンチマーク結果のプレゼンテーション Barkは、suno-ai/barkで提案された、トランスフォーマーベースのテキスト音声合成モデルです。音声、音楽、背景音、シンプルな効果音など、さまざまなオーディオ出力を生成することができます。さらに、笑い声、ため息、泣き声など、非言語コミュニケーションの音も生成することができます。 Barkは、v4.31.0以降の🤗 Transformersで利用可能です！ Barkで遊んでその能力を発見することができます。 Barkは4つの主要なモデルで構成されています： BarkSemanticModel（または「テキスト」モデルとも呼ばれる）：トークン化されたテキストを入力とし、テキストの意味を捉えるセマンティックなテキストトークンを予測する因果自己回帰トランスフォーマーモデルです。 BarkCoarseModel（または「粗い音響」モデルとも呼ばれる）：BarkSemanticModelモデルの結果を入力とし、EnCodecに必要な最初の2つのオーディオコードブックを予測する因果自己回帰トランスフォーマーモデルです。 BarkFineModel（「細かい音響」モデル）：非因果オートエンコーダートランスフォーマーで、前のコードブック埋め込みの合計に基づいて最後のコードブックを反復的に予測します。 EncodecModelからすべてのコードブックチャネルを予測した後、Barkはそれを使用して出力オーディオ配列をデコードします。…

「Zoomのプライバシーの微調整が、通話内容がAIのトレーニングに使用されることへの懸念を引き起こしている」という文になります

Zoomはまた、「規則で説明されている使用方法に関わらず」、AIを訓練するために「音声、ビデオ、またはチャットの顧客コンテンツ」を同意なしに使用しないと述べました

「AI Time Journalが「AIにおけるSEOのトレンド2023」eBookを紹介します：SEOの将来に関する専門家の洞察」

8月9日、アメリカ、サンフランシスコ - AI Time Journalは、人工知能分野でのリーディングな出版物として、最新のeBook「AI in SEO Trends 2023」を紹介することを誇りに思っていますこのeBookは、50以上の業界の専門家とリーダーの知恵を集め、人工知能（AI）がSEOに与える変革的な影響についての貴重な洞察を提供しています... AI Time Journalは「AI in SEO Trends 2023」eBookを紹介します：SEOの未来に関する専門家の洞察をご覧ください»

AIを使ってYouTubeショートを作成する

AIツールを使えばYouTube Shortsを作るのが非常に簡単になりましたこの記事では、その方法を紹介します

KPMGのジェネレーティブAIの未来への飛躍

驚くべき出来事の中で、コンサルティングと金融の世界は、生成型AIの台頭により、変革の旅を経験しています。ビッグフォーの会計事務所であるKPMGは、この最先端の技術を取り入れて業務を強化するために、注目を集めています。MicrosoftとのAIパートナーシップに20億ドルを投資し、Google Cloudとの協力も重ねることで、KPMGは業界のイノベーションの新たな時代を告げています。KPMGの生成型AIの旅と将来への潜在的な影響を探求しましょう。 また読む：2023年の銀行と金融における機械学習とAIの応用 KPMGにおける生成型AI：大胆な一手 過去の1年間で、コンサルティングと金融セクターは、不確実性から興奮へと移り変わりました。この業界で一線を画する存在であるKPMGは、ChatGPTに類似した生成型AIの力を活用して、独自のデータを活かした社内システムを開発し、効率と洞察を向上させています。AIへの情熱はそれにとどまらず、最近ではMicrosoftとのAI提携に20億ドルの大規模な投資を発表しました。これは、KPMGが2019年にAIを含む先進技術に5年間で50億ドルを費やすという早期の取り組みの後に行われたものです。 また読む：MicrosoftがNo-CodeアプリビルダーBuilder.aiに投資 変革の波：ビッグフォーにおける生成型AIの影響 KPMGは、生成型AIの優れた取り組みにおいて孤立しているわけではありません。PwCもまた使命を持っており、次の3年間で米国の業務における生成型AIを推進するために10億ドルを割り当てる計画を立てています。MicrosoftとOpenAIと提携することで、PwCは税務、監査、コンサルティングの機能を革新し、主要な業務を自動化することを目指しています。効率、コスト削減、新しい視点への追求により、これらの企業内の複数のチームが革新し、AIと生成型AIのアプリケーションを開発しています。 また読む：アメリカの株式市場が人工知能（AI）からの後押しを受ける 生成型AIの力を明らかにする 先月、KPMGとMicrosoftはプロフェッショナルサービスをAI時代に押し上げるために連携しました。このパートナーシップは、監査、課税、アドバイザリー部門のクライアントエンゲージメントを合理化するために生成型AIを活用しています。MicrosoftのクラウドとAzure OpenAIサービスを活用することで、KPMGはこれらのサービスを5年間で20億ドル投資して拡大することを目指しています。さらに、今年の初めにGoogle Cloudとの協力を発表したことで、KPMGはクラウドコンピューティングとデータ分析の専門知識をGoogle Cloudの高度なインフラストラクチャと生成型AIの能力と融合させることを約束しています。 また読む：AWSとAccelが「ML Elevate 2023」を立ち上げ、インドのAIスタートアップエコシステムを支援 選択プロセスの解説：GenAIプロバイダーとの協力 KPMGインドのパートナーであるSachin Arora氏によれば、生成型AIサービスプロバイダーの選択には、評判、カスタマイズ性、データプライバシー、スケーラビリティ、倫理的な考慮事項、コストなどの重要な要素を考慮する必要があります。これは、成功したGenAIの統合のために適切なパートナーを選ぶことの重要性を示しています。 GenAI解放：KPMGの革新的なアプローチ KPMGの生成型AIの統合は、オープンソースのベクトル埋め込みとデータベースの活用に焦点を当てています。この戦略により、組織のデータを広く使用される言語モデルにシームレスに組み込むことができ、迅速な応答と豊かな対話を実現します。このオーダーメイドのフレームワークを活用することで、KPMGは生成型AIを利用して、より良い顧客体験と業務効率を提供する先駆者となっています。 また読む：生成型AIの魅力的な進化 生成型AIの多面的な影響…

IDEにAIを統合する

「AIをIDEにシームレスに統合するためには、いくつかのアイデアが探求されることがあります一部は既に実装されており、他のいくつかは未開拓の機会となっています」

「AIがPowerPointと出会う」

この記事では、2023年5月のSnowflake SummitのStreamlit Hackathonで3位を獲得したオープンソースプロジェクトである「Instant Insight」アプリのバックエンドの仕組みについて詳しく説明しますウェブ...

Langchain 101 構造化データ（JSON）の抽出

「VoAGIの新しい方針に基づいて、私はLLM関連ソフトウェアの実践的な側面に焦点を当てた一連の短い記事を始める予定です」

VoAGIニュース、8月9日：ChatGPTを忘れて、この新しいAIアシスタントは遥かに進んでいます•データクリーニングと前処理技術の習得のための7つのステップ

『ChatGPTを忘れてください、この新しいAIアシスタントははるかに進んでおり、あなたの仕事のやり方を永遠に変えるでしょう』 • データクリーニングと前処理技術のマスターへの7つのステップ • データサイエンティストとアナリストのための統計学の基礎 • 私は3日でAIアプリを作成しました • SHAP値を使用して…

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