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「Pythonによる（バイオ）イメージ解析：Matplotlibを使用して顕微鏡画像を読み込み、ロードする」

過去20年間、光学顕微鏡の分野は、共焦点レーザースキャニング顕微鏡（CLSM）などの画期的な技術の導入により、注目すべき進歩を遂げました...

AIエントロピー：AIによって生成されるコンテンツの悪循環

もし自分自身を複製して一度に複数の場所にいることができるとしたら、全ての責任を楽々とこなすことができると想像してください1996年頃のSFコメディ映画『マルチプリシティ』を覚えていますか、そこではダグ・キニーが…

「最高のAI画像エンハンサーおよびアップスケーリングツール（2023年）」

これらは、利用可能なトップのAI画像アップスケーラーおよびエンハンサーツールのいくつかです： HitPaw Photo Enhancer（エディターズピック） HitPawを使用して、ビデオ/写真を編集したり、YouTubeビデオを変換/ダウンロードしたり、画面/ウェブカメラを記録したり、ウォーターマークを削除したり、画像の圧縮と品質を向上させたりすることができます。このプロフェッショナルな写真編集プログラムは、品質を損なうことなくぼやけた写真を完璧に解決し、そのAIモデルはどんな状況でも画質を向上させるために使用できます。このサイトでは、古くなった写真を復元するための技術も提供されています。たとえば、AI顔エンハンサーは、顔モデルを作成して顔を完璧にし、モノクロ写真に色を付けて古い写真を即座に修復します。洗練されたAIノイズリダクション技術により、デノイズモデルは高ISOや暗い環境でのノイズを自動的に除去し、アニメ画像の明瞭度を向上させることができます。最もシンプルな方法は、一般的なモデルを適用して建物や風景などの実際のシーンの写真を向上させることです。今すぐチェックしてください Icons8 Icons8は、人工知能（AI）による画像アップスケーラーです。オンライン画像アップスケーラーのIcons8は無料で使用できます。このツールの機械学習機能により、画質を損なうことなく画像を2倍または4倍にアップスケールすることができます。 Icons8は、画像の欠陥を自動的に修復し、画質を向上させるための素晴らしいツールです。Icons8は、シャープ化、ノイズリダクション、アップスケーリングを統合するための完全に自動化された手順を提供しています。画像をウェブサイトにドラッグアンドドロップするだけで、自動的にアップスケールされ、数秒後に結果の画像をダウンロードできます。 AI Deep Image（エディターズピック） Deep Image AIは、WindowsとMac OSの両方に対応しています。Deep Image AIを使用すると、オンラインで画像のアップグレードが簡単になります。モバイルデバイスを使用して、画像の編集は非常に簡単です。ただし、このプラットフォームは、サイズが5000×5000ピクセルまたは25メガピクセルまでのアップスケールされた写真のみをサポートしていることを覚えておく必要があります。この制限は、登録および非登録ユーザーの両方に適用されます。 Deep Image AIにアクセスし、画像を送信し、アップスケールを開始するには、わずか数回のクリックが必要です。洗練されたAIアルゴリズムを使用して、自然な写真を作成するためにアップスケーリング機能を使用します。開発者は、アップスケーリングツールをコーディングプロジェクトに組み込むことができるAPIが興味深いと思うかもしれません。 VanceAI Image Upscaler…

「50 ミッドジャーニーノーリングのヒント（フラットレイ写真）」

「Midjourneyを使用してノーリング（フラットレイ）の写真を作成できることを知っていましたか？ここには始めるための50のプロンプトがあります」

アップリフトモデルの評価

業界での因果推論の最も広く利用されているアプリケーションの1つは、アップリフトモデリング、または条件付き平均治療効果の推定ですある処置の因果効果を推定する際には、

「OpenAI APIを使用して、大規模な言語モデルを用いた表データ予測の改善」

最近では、大規模な言語モデルやそのアプリケーションやツールがニュースやソーシャルメディアで話題になっていますGitHubのトレンディングページには、広範なリポジトリが大量に掲載されています...

「2023年のデータサイエンティストの給与」

「データサイエンティストはどれくらい稼ぐのでしょうか？」

Career Advice

ウィスコンシン大学の新しい研究では、ランダム初期化から訓練された小さなトランスフォーマーが、次のトークン予測の目標を使用して効率的に算術演算を学ぶことができるかどうかを調査しています

言語やコードの翻訳、構成思考、基本的な算術演算など、さまざまな下流タスクにおいて、GPT-3/4、PaLM、LaMDAなどの大規模言語モデルは、一般的な特徴を示し、時には新たなスキルを獲得します。驚くべきことに、モデルの訓練目標は、次のトークンの予測に基づく自己回帰損失であることが多いですが、これらの目標を直接的にエンコードしていません。これらのスキルは、以前の研究で詳しく探求されており、トレーニングの計算規模、データタイプ、モデルのサイズによってどのように変化するかも調査されています。しかし、データの複雑さと評価されるジョブの範囲を考慮すると、要素を分離することはまだ困難です。彼らはこれらの能力の出現を促す要因に興味を持っていたため、これらの才能の出現を早める主な貢献を特定しました。これらの要因には、データの形式とサイズ、モデルのサイズ、事前トレーニングの存在、促し方などが含まれます。彼らの研究は制御された環境で行われ、これらのパラメータのより詳細な分析を可能にしています。彼らは、NanoGPTやGPT-2などの小型トランスフォーマーモデルに数学を教えることに重点を置いています。彼らは、10.6百万パラメータのモデルから124百万パラメータのモデルまでスケールを変えながら、一般的な自己回帰の次のトークン予測損失を使用してトレーニングしています。UW Madisonの研究者たちは、これらのモデルが加算、減算、乗算、平方根、正弦などの基本的な数学演算を効果的に学習する方法を理解することを目指しており、新たな才能がどのように引き出されるのかについてより深い洞察を提供します。彼らは以下にその結論を示しています。サンプルのサイズとデータ形式の両方が重要です。まず、彼らは「A3A2A1 + B3B1B1 = C3C2C1」といった典型的な加算サンプルを使用してモデルに教えることは理想的ではないと指摘しています。なぜなら、これによりモデルは結果の最も重要な桁C3を最初に評価する必要があり、それは2つの被加数のすべての桁に依存しているからです。彼らは、「A3A2A1 + B3B1B1 = C1C2C3」といった逆の結果を持つサンプルでモデルを訓練することで、モデルがより単純な関数を学習できるようにしています。さらに、桁とキャリーに依存する「変種」の多くのサンプルをバランスよく取り入れることで学習をさらに向上させています。彼らは、この簡単なシナリオでもトレーニングデータの量に応じて0%から100%の精度の急激な位相変化が見られることに驚いています。予期せぬことに、低ランク行列の補完は、ランダムなサンプルからn桁の加算マップを学習することと類似しています。この関連性により、この位相変化の論理的な正当化を提供することができます。トレーニング中の認知フローのデータ。これらの結果に基づいて、彼らはトレーニング中にチェーンオブ思考データの利点を調査しました。この形式では、ステップバイステップの操作と中間出力が含まれているため、モデルは困難なタスクの異なる要素を学習することができます。彼らはこれを関連する文献から直接取り入れています。CoTのファインチューニングの文献によると、CoTタイプのトレーニングデータは、言語の事前トレーニングがなくても、サンプルの複雑性と精度の面で学習を大幅に向上させることがわかりました。彼らは、モデルが必要な構成関数を個々のコンポーネントに分解することで、より高次元で単純な関数マップを学習できるため、これが理由であると仮説を立てています。彼らは、彼らの研究で調査した4つのデータフォーマット技術のサンプルを図1に示しています。テキストと数学の組み合わせでのトレーニング。 LLMはインターネットからダウンロードされた膨大なデータでトレーニングされるため、さまざまな形式のデータをきれいに分離するのは難しいです。そのため、彼らはトレーニング中にテキストと数値データがどのように相互作用するかを調査しています。テキストと算術入力の比率がモデルの困惑度と精度にどのように影響するかを追跡しています。彼らは、以前にカバーされた算術演算を知ることが各タスクのパフォーマンスを個別に向上させること、そしてゼロショットからワンショットのプロンプティングに切り替えることで精度が大幅に向上することを発見しました。ただし、さらに多くの例が提供されると、精度はそれほど顕著ではありません。モデルのサイズと事前トレーニングの重要性。事前トレーニングとモデルのスケールの役割。さらに、彼らはGPT-2やGPT-3などのモデルを事前トレーニングしてファインチューニングすることで事前トレーニングの機能を調査し、算術演算におけるゼロショットのパフォーマンスは劣るものの、事前トレーニング中に開発された「スキル」により、限られた数のファインチューニングサンプルでもいくつかの基本的な算術タスクで受け入れ可能なパフォーマンスが実現できることを発見しました。しかし、モデルが標準形式の操作で事前トレーニングされている場合、逆の形式などの非標準の書式でのファインチューニングはモデルのパフォーマンスに干渉し、精度を低下させることができます。最後に、彼らはスケールが算術パフォーマンスにどのように影響するかを研究し、スケールが算術演算の学習に助けになるが、必須ではないことを発見しました。長さと構成の一般化。自分たちの訓練済みモデルが数学をしっかり理解しているのか疑問に思うかもしれません。彼らの研究は複雑な回答を提供します。彼らは、訓練データの数字の桁数以外の長さを一般化することが難しいことを見つけました。例えば、ある特定の長さを除外して全てのn桁の長さで訓練されたモデルは、この欠けている桁数を適切に調整して正しく計算するのが困難です。その結果、モデルは訓練された数字の桁数範囲内では良いパフォーマンスを発揮しますが、それ以外ではずっと悪くなります。これは、モデルが算術を教えられた桁数に制限されたマッピング関数として学習していることを示しています。これは単なる暗記ではなく、数学の徹底的な「理解」には及ばないものです。新規性と以前の取り組みとの比較。彼らは、彼らの手法が利用する訓練データの種類に関してはオリジナルではないと主張していますが、むしろモデルのパフォーマンスを向上させるために指導的なデータを利用した先行研究に強く依存していると述べています。ランダムに初期化されたモデルと、さまざまなサンプリング/データ形式およびモデルのスケール設定についての詳細な削除研究に重点を置き、算術能力の急速な形成につながる要因を分離することが彼らの研究を他の研究と区別しています。さらに、彼らが検出したいくつかの現象は、研究の中でいくつかの直接的で可能性のある啓示的な理論的説明を持っています。図1：この研究で検討された4つのデータ整形技術が示されています。…

「DeepMindからスタートアップの成功へ：Aleksa GordićとのAIフロンティアへの旅」

このエキサイティングなポッドキャストエピソードでは、DeepMindの元研究エンジニアであり、自身のスタートアップ「Ortus」を立ち上げたAleksa Gordićさんにインタビューする機会を得ましたその間に、…

Google at ACL 2023′ ACL 2023におけるGoogle

Posted by Malaya Jules, Program Manager, Google 今週、自然言語処理と理解のリーダーであり、ACL 2023のダイヤモンドレベルスポンサーであるGoogleでは、50以上の研究発表と、さまざまなワークショップやチュートリアルへの積極的な参加を通じて、この広範な研究領域を紹介いたします。 ACL（Association for Computational Linguistics）は、自然言語に対する計算的手法に関連する幅広い研究分野をカバーする一流の会議であり、オンラインで開催されています。 ACL 2023に登録されている場合、Googleブースにお立ち寄りいただき、数十億人のために興味深い問題を解決するためにGoogleで行われているプロジェクトについて詳しくお知りください。以下でGoogleの参加についてもっと詳しく知ることもできます（Googleの関連情報は太字で表示されます）。理事会および組織委員会エリアチェアは、Dan Garrette、ワークショップチェアは、Annie Louis、パブリケーションチェアは、Lei Shu、プログラム委員会には、Vinodkumar Prabhakaran、Najoung Kim、Markus Freitagが含まれます。注目論文…

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