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「AV 2.0、自動運転車における次のビッグウェイブ」

自律型車載技術の新たな時代であるAV2.0は、知覚、計画、制御など多くの要素を制御できる統合型のAIモデルによって特徴付けられています。ロンドンを拠点とする自律走行技術企業のWayveがリードしています。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストのKatie Burke Washabaughが同社の共同創設者でCEOのAlex Kendall氏と対談し、AV 2.0が自動運転車の将来にどのような意味を持つのかについて話しました。 AV 1.0のように車両の知覚能力を高めるために複数のディープニューラルネットワークを使用することに焦点を当てるのではなく、AV 2.0では現実世界のダイナミックな環境で意思決定を行うために包括的な車載インテリジェンスが必要とされています。 The AI PodcastWayve CEO Alex Kendall on Making a Splash in Autonomous Vehicles –…

『Janne Aas-Jakobsen、CONSIGLI ASの創業者兼CEO – AIのエンジニアリングと建設への役割、持続可能な技術、グローバル拡大、起業家の洞察、技術革新』

私たちのインタビューで、CONSIGLI ASの創設者兼CEOであるヤンネ・アース・ヤコブセンさんと共に、AIがエンジニアリングと建設業界で果たす変革的な役割について掘り下げています伝統的な産業にAIを統合するパイオニアであるヤンネさんは、この技術が持続可能性と効率性を向上させる方法について語りますまた、グローバルな拡大戦略や起業家にとって重要な洞察にも踏み込んでいます...　文章の長さを超過しましたので、省略しますコンシーリ AS の創設者兼CEO、エンジニアリングと建設業界におけるAIの役割、持続可能な技術、グローバルな拡大、起業家の洞察、技術革新について、詳しくはこちらをご覧ください

「国々がAIの悪影響に対処する世界的な競争で遅れをとっている方法」

「人工知能の力に驚いたヨーロッパ、アメリカおよび他の地域は対応しようとしていますが、技術は彼らの政策よりもより急速に進化しています」

「Googleのジェミニは私たちが期待していた生成AIモデルではありません」

DeepMindの製品VPであるEli Collins氏は、Gemini Ultraがテキスト、画像、音声、コードの「微妙な」情報を理解できると主張しています

ChatGPTの初めての記念日：AIインタラクションの未来を変える

私たちの包括的な記事で、ChatGPTの1年間の旅とオープンソースのLarge Language Models（LLMs）の進化を探求してください技術の進歩、産業への応用、医療への影響、そしてAIの未来についての洞察を深く掘り下げますまた、OpenAIの噂されるQ*モデルについても触れます

ビッグテックはおそらくAI政策を米国で決定することになるでしょうそれは起こってはならない

イノベーションは、どんなテクノロジーの分野においても成功のカギですが、人工知能にとってはカギ以上に重要ですAIの世界は迅速に動いており、特に中国とヨーロッパは、この分野のリーダーシップを巡って米国との競争に臨んでいますその勝者たちには[…]

VoAGIニュース、12月6日：機械学習をマスターするためのGitHubリポジトリ•データエンジニアリングをマスターするための5つの無料コース

今週のVoAGIでは、機械学習コース、ブートキャンプ、書籍、ツール、インタビューの質問、チートシート、MLOpsプラットフォームなどから、MLをマスターし夢の仕事を得るためのGitHubのリポジトリを発見しますデータエンジニアは、データ駆動の全体的なデータワークフローのために必要なインフラストラクチャとツールを準備・管理する必要があります...

NEWS

「トップ40以上の創発的AIツール（2023年12月）」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4は、以前のモデルよりもより創造的で正確かつ安全なOpenAIの最新のLLMです。また、画像、PDF、CSVなどの多様な形式も処理できるマルチモーダル機能も備えています。コードインタープリターの導入により、GPT-4は独自のコードを実行して幻覚を防ぎ、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIは、OpenAIのGPT-4モデルを搭載し、正確な回答を提供するためにウェブを横断することができます。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析し、即座のフィードバックと関連するコードの提案を提供するAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するツールで、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere Generateは、AIの潜在能力を活用してビジネスプロセスを向上させるものです。メール、ランディングページ、製品の説明など、さまざまな要件に合わせたパーソナライズされたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発され、競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを作成することができます。 Adobe Firefly…

「リトリーバル増強生成（RAG）とファインチューニング、どちらを選ぶべきですか？」

最近数ヶ月間、大型言語モデル（LLM）の人気が急上昇しています。自然言語処理、自然言語理解、自然言語生成の強みに基づいて、これらのモデルはほとんどの産業でその能力を発揮しています。生成型人工知能の導入により、これらのモデルは人間のようなテキスト応答を生成するように訓練されるようになりました。有名なGPTモデルにより、OpenAIはLLMの力を示し、変革的な開発の道を切り拓きました。ファインチューニングやRetrieval Augmented Generation（RAG）などの手法により、より正確で文脈豊かな応答を提供するための問題に対するAIモデルの能力が向上しています。 Retrieval Augmented Generation（RAG） RAGでは、検索ベース型と生成型のモデルが組み合わされます。従来の生成型モデルとは異なり、RAGは基盤となるモデルを変更せずに、対象となる最新のデータを取り込むことで既存の知識の枠組みを超えて活動することができます。 RAGの基本的なアイデアは、特定の組織やドメインのデータに基づいて知識リポジトリを構築することです。リポジトリが定期的に更新されるため、生成型AIは最新の文脈に即したデータにアクセスすることができます。これにより、モデルは組織のニーズに合わせて、より正確かつ複雑な応答をユーザーの入力に対して返すことができます。大量の動的データは標準の形式に変換され、知識ライブラリに保持されます。その後、データは埋め込まれた言語モデルを使用して数値表現を作成し、ベクトルデータベースに保持されます。RAGにより、AIシステムは言葉を生成するだけでなく、最新かつ関連性の高いデータを用いて生成することが保証されます。ファインチューニングファインチューニングは、事前に訓練されたモデルを特定のアクションを実行したり、特定の振る舞いを表示したりするためにカスタマイズする方法です。これは、多数のデータポイントで訓練された既存のモデルを取り上げて、より具体的な目標に適合するように修正することを含みます。自然言語コンテンツを生成するのに長けた事前訓練済みモデルを、ジョークや詩、要約など特定の対象に特化させることができます。ファインチューニングにより、開発者は広範なモデルの知識とスキルを特定の主題やタスクに適用することができます。ファインチューニングは特にタスク固有のパフォーマンス向上に役立ちます。特定のタスクについて、専門的な情報を適切に選択したデータセットを通じて提供することで、モデルは精度の高い文脈に即した出力を生成する能力を獲得します。ファインチューニングにより、初めから始めるのではなく既存の情報を活用するため、トレーニングに必要な時間と計算リソースも大幅に削減されます。この方法により、モデルは狭いドメインに順応することで、より効果的に焦点を絞った回答を提供することができます。ファインチューニングとRAGの評価時に考慮すべき要素 RAGは頻繁なモデルの再学習を必要とせずに、定期的に外部の情報源から最新のデータを要求することで、動的データの状況で非常に優れたパフォーマンスを発揮します。一方、ファインチューニングには再現性の保証がないため、信頼性が低くなります。 RAGは他の情報源から関連するデータを取得することで、LLMの機能を向上させます。これはドキュメントの要約、オープンドメインの質問応答、ナレッジベースからデータを取得できるチャットボットなど、外部の知識へのアクセスが必要なタスクに適しています。ファインチューニングは頻繁に変わるデータソースに対しては適用できない場合があります。 RAGは小さなモデルの利用を制限します。一方、ファインチューニングは小規模モデルの効果を高めることで、より迅速で費用のかかる推論を可能にします。 RAGは自動的に取得した情報に基づいて言語のスタイルやドメインの専門化を調整することはありません。一方、ファインチューニングは行動や文章スタイル、ドメイン固有の知識の調整により、特定のスタイルや専門領域との深い整合性を提供します。 RAGは一貫性があり、情報をもとに回答を生成します。ファインチューニングは幻覚を抑えることができるかもしれませんが、新しい刺激にさらされると、生成される反応は作り上げられる場合もあります。 RAGは応答生成を分割して明示的なフェーズに分け、データの取得方法に関する情報を提供することで透明性を提供します。一方、ファインチューニングは回答の基本となるロジックの透明性が低くなります。 RAGとファインチューニングのユースケースの違いは何ですか？ LLMはテキストのカテゴリ分類、感情分析、テキスト生成などのさまざまなNLPタスクに対してファインチューニングできます。これらのタスクでは、入力に応じてテキストを理解し生成することが主な目的となります。一方、RAGモデルは、ドキュメントの要約、オープンドメインの質問応答、ナレッジベースからデータを取得できるチャットボットなど、外部の知識へのアクセスがタスクに必要な場合に優れたパフォーマンスを発揮します。トレーニングデータに基づくRAGとFine-tuningの違い LLMをFine-tuningする際、彼らは特定の検索手法を使用するわけではありませんが、一般的には目標タスクに一致するラベル付きの例から構成されるタスク固有のトレーニングデータに依存します。一方、RAGモデルは検索と生成の両方のタスクを行うために訓練されます。これには、成功した検索と外部情報の使用を示すデータを生成のための教師付きデータと組み合わせる必要があります。…

トップのAIメールアシスタント（2023年12月）

人工知能のメールアシスタントは、メールの作成をスムーズかつ簡単にするためのツールです。自動的なタスク補完、メッセージの優先順位付け、そして即座で洞察に富んだ回答によって、AIのメールアシスタントはあなたの受信箱の管理の負担を軽減する方法です。その結果、ユーザーは最も重要なメールに集中して、より短い時間でより多くの作業を行うことができます。AIによって動作する自動化されたメールヘルパーは、あなたの代わりにメッセージを書いたり送ったりすることもできます。様々な職業の人々-多忙なオフィス労働者や企業オーナー、個人事業主や学生など-が人工知能とメールヘルパーを利用しています。AIのメールアシスタントは、スケジュールの詰まったプロフェッショナルが受信箱を管理し、重要なメッセージを見逃さないための素晴らしいツールです。AIのメールアシスタントは、起業家や企業オーナーにとって時間と労力を節約するツールです。AIのメールアシスタントを使用することは、学生が組織的に保ち、教授との連絡を取るための素晴らしい方法です。この記事では、いくつかの人気のあるAIメールアシスタントを比較します。 SaneBox SaneBoxのAIは重要なメールを識別し、他のメールを自動的に整理して集中力を高めるためのお手伝いをします。SaneBoxは、インテリジェントなAIアルゴリズムを使用してあなたのメールの振る舞いを分析します。過去のやり取りから学び、重要なメールを識別し、重要でないメッセージを別のフォルダに移動し、ニュースレターやソーシャルメディアの通知をまとめます。要するに、混沌を秩序に変え、デジタルなやりとりを効率化します。 InboxPro AIと強力な自動化ツールを使用してGmailの生産性を向上させましょう。InboxProは、営業や顧客サポートをよりスムーズにするオールインワンのソリューションです。 Lavender Lavenderは、AIで動作するメールアシスタントであり、世界中の数千の小売業者が電子メールを通じて顧客に対する品質と速度を向上させるのに役立っています。Lavenderはパブリックの広告会社ではなく、プライベートの会社です。クッキーによって動作し、ウェブサイトの機能を向上させることができます。ログインのセキュリティ確保や同意設定のカスタマイズなど、基本的な機能はクッキーに依存しています。ソーシャルメディアの共有、フィードバックの収集、その他の第三者の統合は、機能クッキーに頼って正しく動作します。解析クッキーは訪問回数、跳ね返り率、トラフィックソースなどのデータを収集し、ウェブサイトのユーザーの行動を把握するために使用されます。 Missive Missiveは、チームを組織するためのいくつかの便利なツールを備えた賢明なメールヘルパーです。最近、OpenAIのGPTテクノロジーを組み込むことが可能になりました。これにより、Missiveはアプリを離れることなくメッセージを翻訳したりメールのトーンを変更したりすることができます。ユーザーはプロンプトを使用してAIコードを自分の要件に合わせてカスタマイズすることもできます。顧客との連絡の品質を向上させることは、この統合の主な目標であり、AIに特化したデータを供給して適切な返信を提供する能力を向上させることが一部実現されています。 Superflows Superflowsは、1クリックでアクセスできる事前に作成されたコンテキストに関連する応答を提供することで、お客様が受信箱の取り扱いをより迅速に行えるようにするAIで動作するメールアシスタントです。着信メールへの賢明な応答には、カレンダーリンクや他の関連情報が含まれています。これにより、他のソースからデータをコピー＆ペーストすることなく、ユーザーは迅速にメールに反応することができます。 Superhuman Superhumanの直感的で高速なインターフェースは、キーボードショートカットや強力な検索機能などの多数の時間節約機能によるものです。Superhumanの革新的なAIで動作する受信箱の組織機能は、忙しいプロフェッショナルにとってゲームチェンジャーです。そのAIエンジンは、ユーザーにとって最も重要なメッセージを学習し、それらを受信箱の前面に優先的に表示します。同社はまた、各ユーザーがSuperhumanとの時間を最大限に活用できるように、個別のコーチングやトレーニングも提供しています。 Scribbly メールにはさまざまな方法で返信することができ、ユーザーには最善の選択肢が与えられます。Scribblyは、メールの文脈に基づいて関連する素材を提案することで、忙しいビジネスパーソンが時間を節約し、効果的なコミュニケーションを行えるよう支援するAI搭載のメールアシスタントです。Scribblyのメール作成機能を使用すると、ユーザーはメールアシスタントに代わってメールを作成するための情報を提供するか、メールにどのように返信するかを象徴する意図を選択することができます。 Tugan Tuganは、企業が情報やプロモーションメッセージを送信するために使用できる人工知能ベースのメールアシスタントです。提供されたURLやトピックに基づいて、Tuganは企業の特定の興味やニーズに合わせてカスタマイズされたメールを生成するためにAIを使用します。受信者は、最も好きなメッセージを選んで送信することができます。時間に制約のあるプロフェッショナル、作家、コンテンツプロデューサーは、このメールヘルパーを最大限に活用できます。Tuganは、市場に比べてまだベータ版の新しいメールヘルパーです。将来の計画には、お気に入りのビジネスグールーのようにメールを生成する機能や、FacebookやYouTubeの広告テキストの製作が含まれます。 AI Mailer AI Mailerは、企業やプロフェッショナルが高品質でカスタマイズされたメールを簡単に送信できるようにするツールです。GPTとNLPテクノロジーを活用して、消費者のメールに対するカスタマイズされたタイムリーな返信を生成し、コンテキストに適したコンテンツを開発します。柔軟なインターフェースと複数言語への組み込み互換性を備えたAI Mailerは、使いやすさを重視して設計されています。学生やビジネスパーソンは、メールのコミュニケーションを向上させるために使用することができ、カスタマーサービスチームは返信のスピードアップやクライアントとの対話のカスタマイズに活用することができます。…

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