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SalesforceのLive Call Analyticsによる統合でエージェントの生産性を向上させる

コンタクトセンターエージェントとして、生産的な顧客との会話に集中することが好きですか?それとも、さまざまなシステムに存在する顧客情報や知識記事を調べることによって気を散らされますか?私たちは皆、そういう経験をしたことがありますマルチタスクをしながら生産的な会話をすることは難しいです1つのネガティブな経験は、[...]に傷をつける可能性があります

オムニバースへ:マーベラスデザイナーのためのUniversal Scene Descriptionサポートにより、ユーザーは3Dキャラクターのためのデジタルアセットや衣服をカスタマイズできます

注記:この記事は、アーティスト、開発者、企業が、Universal Scene DescriptionおよびNVIDIA Omniverseの最新の進歩を利用して、ワークフローを変換する方法に焦点を当てた月刊シリーズであるInto the Omniverseの一部です。 魚のヒレをアニメーションさせたり、デジタルキャラクターのおしゃれな衣装を作ったりする場合でも、クリエイターは、Marvelous Designerソフトウェアを利用して、3Dワークフローのためのアセット、衣服、その他の素材を作成および調整することができます。 Marvelous Designerは最近、Omniverse Connectorを発売しました。これは、そのソフトウェアとNVIDIA Omniverseの間で行われる協働ワークフローを強化するツールであり、3Dツールおよびアプリケーションを接続および構築するための開発プラットフォームであるNVIDIA Omniverseとの連携を図っています。 Connectorは、3Dツール間で共通の言語であるUniversal Scene DescriptionフレームワークであるOpenUSDをサポートするため、設計プロセスを大幅にスピードアップし、簡易化することができます。 通常のコンピューターグラフィックスパイプラインでは、アーティストは、作品を完成させるためにソフトウェア間を行き来する必要があります。新しいOmniverse Connectorにより、Marvelous DesignerのOpenUSDを介した改良されたインポートおよびエクスポート機能により、クリエイターは時間を節約することができます。 最近のライブストリームで、3DデザイナーのBrandon Yuは、新しいConnectorとOpenUSDを使用して、協働ワークフローを改善し、生産性を向上させ、創造的な可能性を拡大し、デザインプロセスを合理化する方法を共有しました。 MH Tutorials YouTubeチャンネルで15万人以上の登録者を持つMike…

あなた全体に装着可能なロボットアシスタント

メリーランド大学の研究者が開発したCalico補助ロボットは、ユーザーの衣服に装着でき、トラックに沿って走りながら様々なタスクを実行することができます

Rにおける二元配置分散分析

二元分散分析(Two-way ANOVA)は、二つのカテゴリカル変数が量的連続変数に与える同時効果を評価することができる統計的方法です二元分散分析は…

より小さい相手による言語モデルからの知識蒸留に深く潜入する:MINILLMによるAIのポテンシャルの解放

大規模言語モデルの急速な発展による過剰な計算リソースの需要を減らすために、大きな先生モデルの監督の下で小さな学生モデルを訓練する知識蒸留は、典型的な戦略です。よく使われる2つのKDは、先生の予測のみにアクセスするブラックボックスKDと、先生のパラメータを使用するホワイトボックスKDです。最近、ブラックボックスKDは、LLM APIによって生成されたプロンプト-レスポンスペアで小さなモデルを最適化することで、励ましを示しています。オープンソースのLLMが開発されるにつれて、ホワイトボックスKDは、研究コミュニティや産業セクターにとってますます有用になります。なぜなら、学生モデルはホワイトボックスのインストラクターモデルからより良いシグナルを得るため、性能が向上する可能性があるためです。 生成的LLMのホワイトボックスKDはまだ調査されていませんが、小規模(1Bパラメータ)の言語理解モデルについては、主にホワイトボックスKDが調査されています。この論文では、彼らはLLMのホワイトボックスKDを調べています。彼らは、一般的なKDが課題を生成的に実行するLLMにとってより優れている可能性があると主張しています。シーケンスレベルモデルのいくつかの変種を含む標準的なKD目標は、教師と学生の分布の近似前方クルバック・ライブラー発散(KLD)を最小化し、KLとして知られています。教師分布p(y|x)と学生分布q(y|x)によってパラメータ化され、pがqのすべてのモードをカバーするように強制する。出力空間が有限の数のクラスを含むため、テキスト分類問題においてKLはよく機能します。したがって、p(y|x)とq(y|x)の両方に少数のモードがあることが保証されます。 しかし、出力空間がはるかに複雑なオープンテキスト生成問題では、p(y|x)はq(y|x)よりもはるかに広い範囲のモードを表す場合があります。フリーラン生成中、前方KLDの最小化は、qがpの空白領域に過剰な確率を与え、pの下で非常にありそうもないサンプルを生成することにつながる可能性があります。この問題を解決するために、コンピュータビジョンや強化学習で一般的に使用される逆KLD、KLを最小化することを提案しています。パイロット実験は、KLを過小評価することで、qがpの主要なモードを探し、空いている領域を低い確率で与えるように駆動することを示しています。 これは、LLMの言語生成において、学生モデルがインストラクター分布の長いテールバージョンを学習しすぎず、誠実さと信頼性が必要な実世界の状況で重要な応答の正確性に集中することを意味します。彼らは、ポリシーグラディエントで目標の勾配を生成してmin KLを最適化します。最近の研究では、PLMの最適化にポリシーオプティマイゼーションの効果が示されています。ただし、モデルのトレーニングはまだ過剰な変動、報酬のハッキング、および世代の長さのバイアスに苦しんでいることがわかりました。そのため、彼らは以下を含めます。 バリエーションを減らすための単一ステップの正則化。 報酬のハッキングを減らすためのティーチャー混合サンプリング。 長さのバイアスを減らすための長さ正規化。  広範なNLPタスクを含む指示に従う設定では、The CoAI Group、清華大学、Microsoft Researchの研究者は、MINILLMと呼ばれる新しい技術を提供し、パラメータサイズが120Mから13Bまでのいくつかの生成言語モデルに適用します。5つの指示に従うデータセットと評価のためのRouge-LおよびGPT-4フィードバックを使用します。彼らのテストは、MINILMがすべてのデータセットでベースラインの標準KDモデルを常に打ち負かすことを示しています(図1を参照)。さらに研究により、MINILLMは、より多様な長い返信を生成するのに適しており、露出バイアスが低く、キャリブレーションが向上していることがわかりました。モデルはGitHubで利用可能です。 図1は、MINILLMとシーケンスレベルKD(SeqKD)の評価セットでの平均GPT-4フィードバックスコアの比較を示しています。左側にはGPT-2-1.5Bがあり、生徒としてGPT-2 125M、340M、および760Mが動作します。中央には、GPT-2 760M、1.5B、およびGPT-Neo 2.7Bが生徒であり、GPT-J 6Bがインストラクターです。右側にはOPT 13Bがあり、生徒としてOPT 1.3B、2.7B、および6.7Bが動作しています。

50以上の最新の最先端AIツール(2023年7月)

AIツールは急速に開発が進んでおり、新しいものが定期的に導入されています。以下は、日常のルーティンを強化することができるいくつかのAIツールです。 tl;dv GPTモデルによって動作するこのツールは、ZoomやGoogle Meetの会議録音ツールです。tl;dvは、通話をユーザーのために書き起こして要約します。 Otter AI 人工知能を使用して、Otter.AIは、共有可能で検索可能なリアルタイムの会議の議事録をユーザーに提供します。 Taskade Taskadeは、タスクやプロジェクトを効率的に管理するのに役立つAI生産性ツールです。 Notion AI Notion AIは、Notionワークスペース内で書く、アイデアを出し、編集し、要約するのを支援するライティングアシスタントです。 Bing Microsoftが開発したAIパワードのBing検索エンジンは、ウェブを検索するたびに研究アシスタント、パーソナルプランナー、クリエイティブパートナーのようなものを持つようになりました。 Bard Googleが開発したチャットボットのBardは、生産性を高め、アイデアを形にするのに役立ちます。 Forefront Forefront AIは、GPT-4、画像生成、カスタムパーソナ、共有可能なチャットに無料でアクセスできるプラットフォームであり、企業に改善された効率性とユーザーエクスペリエンスを提供します。 Merlin Merlinは、ブログサマライザーやGmailのAIライターなどの機能を提供して、ユーザーが任意のウェブサイト上で任意のタスクを完了できるようにするChatGPT拡張機能です。 WNR AI…

Google Cloudを使用してレコメンドシステムを構築する

Google CloudのRecommendation AIを使用して、高度な推薦システムを実装してください

グループ化および空間計量データの混合効果機械学習におけるGPBoost

GPBoostを用いたグループ化されたおよび地域空間計量データの混合効果機械学習 - ヨーロッパのGDPデータを用いたデモ

METAのHiera:複雑さを減らして精度を高める

畳み込みニューラルネットワークは、20年以上にわたってコンピュータビジョンの分野を支配してきましたトランスフォーマーの登場により、それらは放棄されると考えられていましたしかし、多くの実践者は…

dtreevizを使用して、信じられないほどの意思決定木の視覚化を作成する

決定木モデルを視覚化できることは、モデルの説明可能性にとって重要であり、ステークホルダーがこれらのモデルに信頼を持つのに役立つことがあります

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