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「SQLの理解:ウィンドウ関数の始め方」
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「Matplotlibのマスタリング:データ可視化の包括的なガイド」
こんにちは、データ愛好家👋 データはビジュアライゼーションを通じてより理解しやすくなることを知っていますそれは洞察を得るのに役立つだけでなく、ビジュアライゼーションはクライアントに洞察を説明するのも簡単にします...
「コンテキストに基づくドキュメント検索の強化:GPT-2とLlamaIndexの活用」
はじめに 情報検索の世界では、探索を待ち受けるテキストデータの海において、関連するドキュメントを効率的に特定する能力は非常に貴重です。従来のキーワードベースの検索には限界がありますが、特に個人情報や機密データを扱う場合には、これらの課題を克服するために、2つの素晴らしいツール、GPT-2とLlamaIndexの統合に頼ることがあります。この記事では、これら2つのテクノロジーがどのように連携してドキュメントの検索を変革するかを示すコードについて詳しく説明します。 学習目標 GPT-2という多目的な言語モデルと、個人情報に焦点を当てたライブラリであるLLAMAINDEXのパワーを効果的に組み合わせて、ドキュメントの検索を変革する方法を学ぶ。 GPT-2の埋め込みを使用してドキュメントをインデックスし、ユーザーのクエリとの類似度に基づいてランキングするプロセスを示す、シンプルなコードの実装についての洞察を得る。 大きな言語モデルの統合、マルチモーダルコンテンツのサポート、倫理的な考慮を含む、ドキュメントの検索の将来のトレンドを探索し、これらのトレンドがこの分野をどのように形作るかを理解する。 この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 GPT-2:言語モデルの巨人の解明 GPT-2の解説 GPT-2は、「Generative Pre-trained Transformer 2」の略であり、オリジナルのGPTモデルの後継です。OpenAIによって開発されたGPT-2は、理解力と人間らしいテキストの生成能力において画期的な能力を持って登場しました。これは、現代のNLPの基盤となったTransformerモデルに基づく傑出したアーキテクチャを誇っています。 Transformerアーキテクチャ GPT-2の基盤となるのはTransformerアーキテクチャです。これは、Ashish Vaswaniらによって発表された「Let it be what you want it to be」という論文で紹介されたニューラルネットワークの設計です。このモデルは、一貫性、効率性、効果を向上させることで、NLPを革新しました。セルフモニタリング、空間変換、マルチヘッドリスニングなどのTransformerのコア機能により、GPT-2はテキストの内容や関係性を前例のない方法で理解することができます。…
「Hugging FaceはLLMのための新しいGitHubです」
ハギングフェイスは、大規模言語モデル(LLM)のための「GitHub」となりつつありますハギングフェイスは、LLMの開発と展開を簡素化するツールを提供しています
「機械学習プロジェクトのための最高のGitHubの代替品」
「GitHubに似た機能と機能を提供するいくつかのプラットフォームやサイトを見てみましょうこれらは簡単にGitHubに対抗できる堅牢な機能を備えています」
「Amazon SageMakerを使用したRLHFによるLLMsの改善」
このブログ投稿では、人気のあるオープンソースのRLHFリポTrlxを使用して、Amazon SageMaker上でRLHFを実行する方法を説明します私たちの実験を通じて、Anthropicが提供する公開可能なHelpfulness and Harmlessness(HH)データセットを使用して、大規模な言語モデルの役立ち度または無害性を向上させるためにRLHFを使用する方法を示しますこのデータセットを使用して、ml.p4d.24xlargeインスタンスで実行されているAmazon SageMaker Studioノートブックを使用して実験を行います最後に、私たちの実験を再現するためのJupyterノートブックを提供します
「自然言語処理の解説:自然言語処理の基礎と技術を初心者向けに紹介するガイド」
自然言語処理(NLP)は、機械学習の中でも非常に興味深い分野であり、機械に人間の言語を理解・解釈・理解・生成する能力を与えます基本的には…
情報セキュリティ:IoT業界内のAIセキュリティ
この記事では、AIセキュリティについての読者をIoT業界に没入させ、トピックの基盤となるさまざまな種類の「セキュリティ」についての理解を深めることを目指しています
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ベクトルストアは、機械学習の進化において重要な役割を果たし、データの数値エンコーディングのための必須のリポジトリとして機能しますベクトルは、多次元空間におけるカテゴリカルなデータポイントを表すために使用される数学的なエンティティです機械学習の文脈では、ベクトルストアは、データの保存、取得、フィルタリングを行う手段を提供します
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