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オッターに会いましょう：大規模データセット「MIMIC-IT」を活用した最先端のAIモデルであり、知覚と推論のベンチマークにおいて最新の性能を実現しています

マルチファセットモデルは、書かれた言語、写真、動画などの様々なソースからのデータを統合し、さまざまな機能を実行することを目指しています。これらのモデルは、視覚とテキストデータを融合させたコンテンツを理解し、生成することにおいて、かなりの可能性を示しています。マルチファセットモデルの重要な構成要素は、ナチュラルランゲージの指示に基づいてモデルを微調整する指示チューニングです。これにより、モデルはユーザーの意図をより良く理解し、正確で適切な応答を生成することができます。指示チューニングは、GPT-2やGPT-3のような大規模言語モデル（LLMs）で効果的に使用され、実世界のタスクを達成するための指示に従うことができるようになりました。マルチモーダルモデルの既存のアプローチは、システムデザインとエンドツーエンドのトレーニング可能なモデルの観点から分類することができます。システムデザインの観点では、ChatGPTのようなディスパッチスケジューラを使用して異なるモデルを接続しますが、トレーニングの柔軟性が欠けているため、コストがかかる可能性があります。エンドツーエンドのトレーニング可能なモデルの観点では、他のモダリティからモデルを統合しますが、トレーニングコストが高く、柔軟性が制限される可能性があります。以前のマルチモーダルモデルにおける指示チューニングのデータセットには、文脈に沿った例が欠けています。最近、シンガポールの研究チームが提案した新しいアプローチは、文脈に沿った指示チューニングを導入し、このギャップを埋めるための文脈を持つデータセットを構築しています。この研究の主な貢献は以下の通りです。マルチモーダルモデルにおける指示チューニングのためのMIMIC-ITデータセットの導入。改良された指示に従う能力と文脈的学習能力を持ったオッターモデルの開発。より使いやすいOpenFlamingoの最適化実装。これらの貢献により、研究者には貴重なデータセット、改良されたモデル、そしてより使いやすいフレームワークが提供され、マルチモーダル研究を進めるための貴重な資源となっています。具体的には、著者らはMIMIC-ITデータセットを導入し、OpenFlamingoの文脈的学習能力を維持しながら、指示理解能力を強化することを目的としています。データセットには、文脈的関係を持つ画像とテキストのペアが含まれており、OpenFlamingoは文脈的例に基づいてクエリされた画像-テキストペアのテキストを生成することを目指しています。MIMIC-ITデータセットは、OpenFlamingoの指示理解力を向上させながら、文脈的学習を維持するために導入されました。これには、画像-指示-回答の三つ組と対応する文脈が含まれます。OpenFlamingoは、画像と文脈的例に基づいてテキストを生成するためのフレームワークです。トレーニング中、オッターモデルはOpenFlamingoのパラダイムに従い、事前学習済みのエンコーダーを凍結し、特定のモジュールを微調整しています。トレーニングデータは、画像、ユーザー指示、GPTによって生成された回答、および[endofchunk]トークンを含む特定の形式に従います。モデルは、クロスエントロピー損失を使用してトレーニングされます。著者らは、Please view this post in your web browser to complete the quiz.トークンで予測目標を区切ることにより、トレーニングデータを分離しています。著者らは、OtterをHugging Face Transformersに統合し、研究者がモデルを最小限の努力で利用できるようにしました。彼らは、4×RTX-3090…

AIAgentに会ってみましょう：APIキーを必要とせず、GPT4によって動力を得るWebベースのAutomateGPT

AIAgentは、ユーザーが特定のタスクや目標に合わせてカスタマイズされたAIエージェントを作成する力を与える強力なWebベースのアプリケーションです。このアプリケーションは、目標を小さなタスクに分解し、それらを個別に完了することで機能します。このアプリの利点には、複数のAIエージェントを同時に実行できることや、最先端の技術を民主化することが挙げられます。 AIエージェントを使用することで、ユーザーはAIにタスクを指示することができます。たとえば、製品の競合他社を検索し、調査結果のレポートを作成したり、コードスニペットではなく、完全なアプリケーションを作成したりすることができます。 GPT-4の機能とインターネットアクセスを備えたAIAgentは、SEO最適化を伴うブログの自動化、ポッドキャストのトピックの研究などに最適です。APIキーは必要せず、クリーンでシンプルなユーザーインターフェイスを備えているため、AIエージェントとの作業がより簡単になります。 AIAgentは、ファイルの読み取りと書き込みができるため、ユーザーのドキュメントワークフローを効率化することができます。また、構文のハイライトを備えたインラインコードブロックや、サードパーティプラットフォームとのシームレスなコラボレーションなどの機能も備えています。このツールの現在のバージョンは、ユーザーがGPT-3.5モデルを利用できる無料ティアを提供しています。ただし、GPT-4モデルにアクセスするためには、月額料金が必要です。使用例 AIAgentは、SEO最適化が最優先事項であるブログコンテンツの調査や執筆を自動化するのに最適です。ユーザーは、ツールを使用してTwitterの投稿スケジュールを明確に定義し、常にオーディエンスと価値あるコンテンツを共有することができます。 AIAgentは、インターネットアクセスを備えているため、ポッドキャストのトピックの研究に貴重なリソースとなります。さまざまなオンラインソースから重要な情報を取得し、ポッドキャストを充実させることができます。このツールは、マーケティング分野で、経験豊富な専門家から戦略を学ぶことができます。マーケティングのプロフェッショナルからの記事や専門家の意見にアクセスして分析し、成功したマーケティング技術に関する洞察を得ることができます。利点 AIAgentは、最新の自然言語処理と理解の最新技術を取り入れたGPT-4モデルによって動作します。 APIキーが不要であるため、シームレスで手間のかからない体験を提供できます。シンプルでクリーンなユーザーインターフェイス（UI）により、ユーザーがシステムをスムーズに操作できます。ツールにはインターネットアクセスがあり、オンラインリソースを活用してリアルタイム情報を取得することができます。個人は、特定のニーズや好みに応じてタスクを完全にカスタマイズおよび変更することができます。結論以上より、AIAgentは、様々なタスクにカスタマイズされたAIエージェントを作成することができる強力なWebベースのアプリケーションです。高度なGPT-4モデルとインターネットアクセスにより、ブログの自動化、ポッドキャストのトピックの研究、マーケティング戦略の学習などの利点があります。AIAgentのユーザーフレンドリーなインターフェース、APIキーの不要性、複数のAIエージェントを同時に実行できる能力により、AIツールの分野でChatGPT、AutoGPT、AgentGPTなどの類似プラットフォームとの競合力が高まっています。