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2023年のトップ8のChatGPTプラグイン（およびその使い方）

ChatGPTは、OpenAIの言語モデルシステムの最新バージョンであるGPT4によって動作しており、適切なプラグインを備えることで、さまざまなタスクを達成するための貴重な資産となり得ますただし、重要なのは...

LGBMClassifier 入門ガイド

このチュートリアルでは、PythonでLightGBMライブラリを使って、LGBMClassifierクラスを使用して分類モデルを構築する方法を探っていきます

Machine learning

「Google DeepMindと東京大学の研究者が、WebAgentを紹介：自然言語の指示に従って実際のウェブサイト上のタスクを完了できるLLM-Drivenエージェント」

論理演算、常識、論理的な推論、質問応答のタスク、テキスト生成、さらには対話的な意思決定タスクなど、多くの自然言語の活動は、大規模な言語モデル（LLM）を利用して解決することができます。HTMLの理解能力と多段階の推論を利用することで、LLMは最近、与えられた自然言語の命令を満たすために、コンピュータのアクションの連続を通じてエージェントがコンピュータを制御したり、インターネットを閲覧したりする自律的なウェブナビゲーションで優れた成功を示しています。事前に定義されたアクションスペースの欠如、シミュレータと比較してより長いHTMLの観測、およびLLMにおけるHTMLドメインの知識の欠如は、実世界のウェブナビゲーションに否定的な影響を与えています（図1）。図1：実際のウェブナビゲーションの困難さ。現代の言語モデルエージェントは、事前に定義された操作を制御し、簡単に理解できるように簡略化されたHTMLテキストを受け取る仮想的なウェブサイトを探索することができます。エージェントがオープンエンドのタスクに対処し、多くのタスクに関係のない要素を含む長いHTMLテキストに対処する必要がある実際のウェブサイトをナビゲートする際には、言語モデルエージェントは引き続き苦労しています。命令の複雑さとオープンエンドの実世界のウェブサイトのために、事前に適切なアクションスペースを選択することは容易ではありません。最新のLLMは、HTMLテキストの処理に最適な設計を持つことは稀であり、さまざまな研究では、命令の微調整や人間の入力からの強化学習がHTMLの理解とオンラインナビゲーションの精度を向上させると主張しています。多くのLLMは、一般的なタスクの汎用性とモデルのスケーラビリティを優先するため、実際のウェブページに見られる典型的なHTMLトークンよりも短い文脈の期間を優先し、テキスト-XPathの整列やテキスト-HTMLトークンの分離などの過去のアプローチを採用していません。そうした長いテキストにトークンレベルのアラインメントを適用することは比較的安価です。WebAgentという、人間の命令に従って実際のウェブサイトでナビゲーションタスクを実行できるLLM駆動の自律エージェントを提供するために、プログラムスペースでカノニカルなウェブ操作をグループ化します。自然言語の命令をより小さなステップに分割することで、WebAgentは以下のことを行います：各ステップのサブ命令を計画します。サブ命令に基づいて長いHTMLページをタスクに関連するスニペットにまとめます。実際のウェブサイトでサブ命令とHTMLスニペットを実行します。この研究では、Google DeepMindと東京大学の研究者が、2つのLLMを組み合わせてWebAgentを作成しました。最近作成されたHTML-T5というドメインエキスパートの事前訓練言語モデルを使用して作業計画と条件付きHTML要約を行います。Flan-U-PaLMは、グラウンデッドコードの生成に使用されます。HTML-T5には、エンコーダにローカルとグローバルなアテンション手法を組み込むことで、長いHTMLページの構造の構文と意味をよりよく捉えるように特化させることができます。これは、長いスパンのノイズ除去目標を組み合わせたCommonCrawl1によって作成された大規模なHTMLコーパスで事前訓練された自己教師ありのモデルです。既存のLLM駆動のエージェントは、各タスクごとにさまざまな例を促すために単一のLLMを使用して意思決定タスクを完了することがよくあります。しかし、これはシミュレータの複雑さを超えるため、実世界のタスクには不十分です。徹底的な評価によると、プラグイン言語モデルとの統合戦略により、HTMLの理解とグラウンディングが向上し、より高い汎化能力を持つことが示されています。詳細な研究によれば、タスク計画とHTML要約を専門の言語モデルでリンクさせることは、タスクのパフォーマンスにおいて重要であり、実世界のオンラインナビゲーションの成功率を50%以上向上させることができます。WebAgentは、QAの精度において単一のLLMに対して静的なウェブサイトの理解タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、優れた基準と比較可能なパフォーマンスを持っています。さらに、HTML-T5はWebAgentの重要なプラグインとして機能し、ウェブベースのジョブで先端的な結果を独自に生み出します。MiniWoB++テストでは、HTML-T5は単純なローカルグローバルアテンションモデルやその命令微調整バリエーションよりも優れた成績を収め、以前の最良の技術よりも成功率が14.9%高い結果を達成しています。彼らは主に以下の点に貢献しています： • 実用的なWebナビゲーションのために2つのLLMを組み合わせたWebAgentを提供しています。一般的な言語モデルは実行可能なプログラムを生成し、ドメインエキスパート言語モデルは計画とHTMLの要約を処理します。 • ローカルグローバルアテンションを採用し、大規模なHTMLコーパスを用いた長距離ノイズ除去の組み合わせによる事前トレーニングを行うことで、HTML-T5という新しいHTML特化言語モデルを提供しています。 • 実際のウェブサイトでは、HTML-T5は成功率を50%以上向上させ、MiniWoB++では従来のLLMエージェントを14.9%上回ります。

「2023年のトップ8 AIフォトミキサー」

Fotor Fotorの新しくリリースされたオンラインフォトブレンダーは、2つの画像を芸術的にシームレスにブレンドすることを目指すユーザーにソリューションを提供します。ソーシャルメディアコンテンツの向上に最適であり、このツールはPhotoshopなどのプロのソフトウェアプラットフォームで生成される効果と同様のレイヤー画像を作成しますが、詳細な技術スキルは必要ありません。フォトブレンダーはユーザーフレンドリーなインターフェースで設計されており、ブレンディングプロセスを効率化し、効率的に夢のような画像を作成することができます。オンラインプレゼンスを高めたり、独自のビジュアルスタイルを表現したりする目的であれば、Fotorの画像ブレンドツールは従来のものから前衛的なものへと写真を変換するためのシンプルでパワフルなソリューションを提供します。フォトミキサー – フォトブレンダー Auto Photo Mixer – フォトブレンダー＆フォトエディタは、高品質で使いやすいフォト編集アプリケーションで、素晴らしいフォトコラージュを作成するのに役立ちます。自動カット写真機能を活用して、このアプリでは普通の写真を非凡なコラージュにシームレスにブレンドすることができ、思い出を芸術作品に変えることができます。フォトブレンダー＆フォトエディタには、ブレンドに加えてさまざまな編集ツールも用意されており、カスタマイズ可能なテキスト、さまざまなステッカー、多目的なオーバーレイを使用して自分らしい作品を作成することができます。経験豊富なフォトエディターまたは実験したい初心者の方にも、このアプリは写真を特別なものにするための完璧なツールです。Auto Photo Mixer – フォトブレンダー＆フォトエディタで写真編集とコラージュ作りに夢中になりましょう。 AIイメージミキサー：画像ブレンド AIイメージミキサー：画像ブレンド – 当社の新しく発売されたAIイメージミキサーを使用して、写真編集プロセスを革新しましょう。この洗練された画像ブレンドツールは、2つの別々の画像を一つのユニークな構図にシームレスに融合させることができます。高度なAI技術の力を借りて、このソフトウェアはわずか数回のクリックでシームレスにブレンドされた画像を作成することができます。ユーザーフレンドリーを重視したこのアプリケーションのインターフェースは直感的に設計されており、スムーズで手間のかからない編集体験を提供します。アプリからさまざまなソーシャルメディアプラットフォームに直接ブレンドされた作品を共有し、創造性とピアの相互作用の環境を育みましょう。自由なキャンセルが可能な週間$4.99の柔軟な定期購読モデルで、すべての機能に無制限にアクセスできます。AIイメージミキサー：画像ブレンドは、限りない写真編集の可能性を引き出すための鍵です。イメージミキサーイメージミキサーは、Stable Diffusionモデルによってパワードされたユニークな画像統合ツールです。この革新的なツールを使用すると、最大5つの画像を1つに統合でき、独特で調和の取れたブレンドが実現できます。機能には以下があります:…

「KafkaとDistributed Ray Serveのデプロイメントを統合する」

「Rayは、Pythonで簡単に分散アプリケーションを作成することができる、モダンなオープンソースフレームワークです単純なトレーニングパイプラインの作成、ハイパーパラメータのチューニング、データ処理などが可能です」

Mentatと出会ってください：コマンドラインからのあらゆるコーディングタスクを支援するAIツールで、複数のファイルでの編集を調整することができます

「メンタット（Mentat）」という言葉は、有名な作家フランク・ハーバートによって彼の小説『デューン』モジュールで作られたサイエンスフィクションの中で生まれました。メンタットは、人間またはロボットであり、人工知能と同様に機械学習やデータ分析のような複雑なタスクを実行するために訓練されます。彼らはまた、コンピューターを使用せずにこれらのタスクを実行します。彼らは大量のトレーニングデータセットの助けを借りてこれらの能力を向上させました。これらのメンタットの役割は、アドバイザーやアナリストと同様です。メンタットは、コマンドラインから任意のコーディングタスクを補助するAIツールです。このメンタットにはまだいくつかの問題があり、研究者たちはそれに取り組んでいます。ユーザーがGitHubアカウントからそれをインストールすると、無効な構文に関するエラーが常に発生するという主なエラーがこれらの研究者に伝えられました。しかし、これらの問題はPythonの最新バージョンで解決されました。2番目のエラーはSSL証明書によるものでした。研究者たちは、SSL証明書のエラーは期限切れの証明書、不一致のドメイン、自己署名の証明書、不完全な証明書チェーン、証明書の取り消し、および弱い暗号プロトコルによって発生すると述べています。これらのエラーを解決するために、研究者たちは正しいウェブサイトにいることを確認するように言われました。また、ブラウザのキャッシュとクッキーをクリアすることも教えられました。問題が解決しない場合は、異なるブラウザからウェブサイトにアクセスすることも言及されました。メンタットのコードベースは非常に大きかったため、研究者たちはLLMに送信されたプロンプトにすべてのコードベースを組み込むために、コードベースの一部を取得することを提案しました。プロンプトは人工知能と対話できるツールです。もう1つの問題は、使用されるAPIに関するものでした。研究チームによると、ユーザーはOpenAI APIの代わりにローカルのラマモデルを使用することもできます。問題が解決された後、メンタットにも開発が行われました。先に述べたように、メンタットはデータ分析や機械学習などの複雑なタスクを実行するために進化した人間のロボットです。研究者たちはまた、メンタットがさまざまな領域での応用を見いだすことを述べました。彼らはまた、大規模なプロジェクトの取り扱いにも使用されます。メンタットの助けを借りれば、大規模なプロジェクトを簡単に処理することができます。彼らはテストのバグ修正やテストのクリーンアップも行います。メンタットはまた、金融分析と予測、サイバーセキュリティと脅威分析、ヘルスケア、NLP、研究、最適化、自律型車両、ゲーム、詐欺検出など、さまざまな領域での応用があります。これらはメンタットが使用される重要な応用のいくつかです。

「Stack Overflowは、OverflowAIによって開発者サポートを革新します」

Stack Overflowは、技術的な回答を求める開発者向けの有名なプラットフォームです。革新的なOverflowAIの提供により、生成型AIの可能性を探求しています。AIの能力を活用することで、Stack Overflowは開発者が情報を見つけて利用する方法を革新することを目指しています。OverflowAIは既存のコミュニティ主導のアプローチを補完し、開発者や企業が正確かつ信頼性の高いソリューションにアクセスしやすくしています。詳細はこちら: 生成型AI: 定義、ツール、モデル、利点など OverflowAIに会おう: ゲームチェンジングなAIイニシアチブ Stack Overflowの新しいOverflowAIイニシアチブは、プラットフォームの検索機能を強化するためのパワフルなAI機能のシリーズを導入しています。AIへの信頼性が重要な懸念事項であることを考慮し、Stack Overflowは開発者に力を与えるソリューションを提供すると同時に、コミュニティベースの相互作用の本質を保護しています。自然言語処理（NLP）による開発者の力強化 OverflowAIは自然言語処理（NLP）を活用して会話型クエリを可能にし、Stack Overflowの5,800万件の質問と回答の膨大な知識ベースから高精度な結果を生成します。新しいAI搭載の検索は、開発者に信頼性の高いソリューションを迅速かつ効率的に提供することを目指しています。コミュニティを補完することによる強化 Stack Overflowは、OverflowAIが既存のコミュニティを置き換えるものではなく、補完するものであることを強調しています。すべての経験レベルの開発者がコミュニティのフィードバックの潜在的な障壁なしでOverflowAIの恩恵を受けることができるため、検索プロセスが合理化され、効率が向上します。 Stack Exchange: AI専用フォーラム OverflowAIイニシアチブの一環として、Stack Overflowは新世代のAI Stack Exchangeを導入しています。Stack…

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2023年のトップ8のChatGPTプラグイン（およびその使い方）

LGBMClassifier 入門ガイド

「Google DeepMindと東京大学の研究者が、WebAgentを紹介：自然言語の指示に従って実際のウェブサイト上のタスクを完了できるLLM-Drivenエージェント」

「2023年のトップ8 AIフォトミキサー」

「KafkaとDistributed Ray Serveのデプロイメントを統合する」

Mentatと出会ってください：コマンドラインからのあらゆるコーディングタスクを支援するAIツールで、複数のファイルでの編集を調整することができます

「Stack Overflowは、OverflowAIによって開発者サポートを革新します」

「LangChainを使用して、強力な大規模言語モデルを使用してデータフレームをクエリしてください」

「5つのオンラインAI認定プログラム – 研究と登録」

「中小企業オーナーが未来に向けて前向きになる　過半数が生成型AIを採用すると発表」と言われています

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