Search Results Yi

「アリババの通意千問AIが一般公開される」

今週、アリババは公に「統一千問」AIモデルをリリースしましたこれは、中国政府がAIを統治するための新しい規制フレームワークを推進しながら、国内のAI研究の発展を助けるために取り組んでいることに続いていますロイターの報道によると、アリババは大量市場への規制承認を得たことを示しているようです...

ChatGPTのペルソナとは何ですか？

テクノロジーの急速な進化の世界では、チャットボットはプロフェッショナルな場でも個人的な場でも欠かせない存在となっていますチャットボットが急速に普及した理由は、複雑なタスクを簡素化し、即座のカスタマーサービスを提供し、ユーザーを楽しませる能力にあると言えますしかし、技術が成熟するにつれ、多様なニーズに対応するためにはより洗練されたアプローチが求められました

ChatGPT

「視覚化された実装と共に、Graph Attention Network（GAT）の解説」

グラフニューラルネットワーク（GNN）の理解は、トランスフォーマーがオープングラフベンチマークからのようなグラフ問題に取り組むことが増えるにつれてますます重要になっています自然言語が必要なのであれば...

「機械学習の謎を解く」

この記事は、機械学習の本質、基本的な概念、高レベルの機械学習プロセスについての理解を深めることを目的としています

Machine learning

「紙からピクセルへ：手書きテキストのデジタル化のための最良の技術の評価」

「組織は、歴史的な手書き文書をデジタル化するという煩雑で高額な作業に長い間取り組んできました以前は、AWS Textractなどの光学文字認識（OCR）技術を使用していましたが…」

「Würstchenをご紹介します：高速かつ効率的な拡散モデルで、テキスト条件付きコンポーネントは画像の高圧縮潜在空間で動作します」

テキストから画像を生成することは、テキストの説明から画像を作成する人工知能の難しい課題です。この問題は計算量が多く、訓練コストもかかります。高品質な画像の必要性は、これらの課題をさらに悪化させます。研究者たちは、この領域において計算効率と画像の忠実度のバランスを取ろうとしてきました。テキストから画像を効率的に生成するために、研究者たちはWürstchenという革新的なソリューションを導入しました。このモデルは、ユニークな2段階の圧縮手法を採用することで、この分野で際立っています。ステージAではVQGANが使用され、ステージBではDiffusion Autoencoderが使用されます。これらの2つのステージをまとめてデコーダと呼びます。彼らの主な機能は、高度に圧縮された画像をピクセル空間にデコードすることです。 Würstchenの特筆すべき点は、その卓越した空間圧縮能力です。従来のモデルでは一般的に4倍から8倍の圧縮率を達成していましたが、Würstchenは驚異的な42倍の空間圧縮を実現しています。この画期的な成果は、16倍の空間圧縮後に詳細な画像を正確に再構築するのが難しい一般的な手法の制限を超える、その新しい設計の証明です。 Würstchenの成功は、2段階の圧縮プロセスに起因しています。ステージAのVQGANは、画像データを高度に圧縮された潜在空間に量子化する重要な役割を果たします。この初期の圧縮により、後続のステージに必要な計算リソースが大幅に削減されます。ステージBのDiffusion Autoencoderは、この圧縮された表現をさらに洗練し、驚くほどの忠実度で画像を再構築します。これら2つのステージを組み合わせることで、テキストのプロンプトから効率的に画像を生成するモデルが実現されます。これにより、訓練の計算コストが削減され、推論がより高速に行えるようになります。重要なのは、Würstchenが画像の品質を犠牲にすることなく、さまざまなアプリケーションにとって魅力的な選択肢となっていることです。さらに、WürstchenはステージCであるPriorも導入しており、高度に圧縮された潜在空間で訓練されています。これにより、Würstchenは新しい画像解像度に迅速に適応することができ、異なるシナリオに対する微調整の計算負荷を最小限に抑えることができます。この適応性により、さまざまな解像度の画像を扱う研究者や組織にとって、多目的なツールとなっています。 Würstchenの訓練コストの削減は、Würstchen v1が512×512の解像度で訓練された場合、同じ解像度でStable Diffusion 1.4に必要とされる150,000 GPU時間の一部である9,000 GPU時間だけで済んだという事実によって示されています。この大幅なコスト削減は、研究者の実験において恩恵をもたらし、このようなモデルのパワーを活用する組織にとってもよりアクセスしやすくなります。まとめると、Würstchenはテキストから画像を生成するという長年の課題に対する画期的なソリューションを提供しています。革新的な2段階の圧縮手法と驚異的な空間圧縮率により、この領域の効率性の新基準が確立されました。訓練コストの削減とさまざまな画像解像度への迅速な適応性により、Würstchenはテキストから画像を生成する研究やアプリケーション開発を加速する価値あるツールとなっています。

AutoMLのジレンマ

「AutoMLは過去数年間、注目の的となってきましたそのハイプは非常に高まり、人間の機械学習の専門家を置き換えるという野心さえも持っていますしかし、長期間にわたってほとんど採用されていないという現実があります…」

「データサイエンスのワークフローをマスターする」

「定義からコミュニケーションまで、成功するデータサイエンスのワークフローを6つのステージで自信を持って進めるためのガイドです！」

「CodiumAIに会ってください：開発者のための究極のAIベースのテストアシスタント」

ソフトウェア開発の快速な世界では、テストの作成はしばしば実際のコーディングから時間を奪う面倒な作業と見なされます。CodiumAIをご紹介します。CodiumAIは、IDE内で意味のあるテストを生成することで、あなたの生活をより簡単にする革命的なツールです。小さなスクリプトから大規模なプロジェクトまで、CodiumAIがサポートします。ほぼすべてのプログラミング言語をサポートしており、スマートにコードを作成し、変更をプッシュする際に自信を持つことができます。CodiumAIを使えば、本当に意図した通りにコーディングできます。 CodiumAIの主な機能テストスイートの生成 CodiumAIはただのテストツールではありません。自動化されたテストアシスタントです。クラス、関数、小さなスニペットなど、さまざまなタイプのコードに対して包括的なテストスイートを生成することができます。自動化プロセスは時間と労力を節約し、あなたが最も得意なこと、つまりコーディングに集中できるように設計されています。特定のクラス、関数、またはコードの一部をテストしたい場合、CodiumAIは意味のあるテストケースを生成する機能を提供しています。これらのテストは、コードの品質と信頼性を確保し、開発プロセスを効率化します。コード解析品質はテストに合格するだけでなく、コードの基本的な構造と動作を理解することでもあります。CodiumAIには、表面を超えた詳細なコード解析機能が備わっています。テストスイートが生成される間、CodiumAIのTestGPTモデルはコードを上から下まで分析し、貴重なインサイトを簡単なテキスト出力で提供します。コード提案 CodiumAIは、「コード提案」機能によりさらに進化します。この高度なツールは、コードを分析し、改善のための貴重なインサイトを提供します。TestGPTによって強化されたこの機能は、パフォーマンスの最適化からベストプラクティスまで、コード品質のさまざまな側面に対してその専門知識を提供します。テストの実行包括的なテストスイートが生成されたら、テストの実行は簡単です。CodiumAIは、パネルを通じてシームレスな体験を提供し、テストを実行して合格または不合格のステータスを確認できます。これにより、問題を素早く特定し、必要な調整を行うことができます。開発環境を離れる必要はありません。コードの動作異なる条件下でコードがどのように動作するかを理解することは、どんな開発者にとっても重要です。CodiumAIを使用すると、生成されたテストを実行し、コードがさまざまな入力や条件にどのように応答するかを観察することができます。この機能はデバッグだけでなく、コード全体の品質向上にも役立ちます。 Codium AIの無料拡張機能のダウンロード方法最良の部分は何でしょうか？CodiumAIをすぐに始めることができます。無料のVSCode拡張機能と/またはJetBrainsプラグインをダウンロードするだけです。CodiumAIは個人開発者向けに無料で提供されており、オープンソース版の公開も計画されています。まとめ CodiumAIは単なるテストツール以上のものであり、高品質なコードを作成することを目指す開発者向けの包括的なソリューションです。意味のあるテストの生成から貴重なコードの提案まで、CodiumAIは究極のテスト補助ツールとして設計されています。なぜ待つ必要があるでしょうか？今日からCodiumAIを開発プロセスに統合し、意図した通りにコードを書きましょう。

「AIはオーディオブック制作をどのように革新しているのか？ニューラルテキストtoスピーチ技術により、電子書籍から数千冊の高品質なオーディオブックを作成する」

現在では、多くの人々が書籍や他のメディアの代わりにオーディオブックを読んでいます。オーディオブックは、現在の読者が道路上で情報を楽しむだけでなく、子供や視覚障害者、新しい言語を学んでいる人などのグループにもコンテンツを利用しやすくすることができます。従来のオーディオブック制作技術は時間と費用がかかり、プロの人間のナレーションやLibriVoxのようなボランティア主導の取り組みなど、録音品質のばらつきが生じることがあります。これらの問題により、出版される書籍の増加に追いつくには時間と労力がかかります。ただし、テキスト読み上げシステムのロボット的な性質や、目次、ページ番号、図表、脚注などのテキストを読み上げないようにする難しさにより、自動オーディオブック作成はこれまで苦労してきました。彼らは、さまざまなオンライン電子書籍コレクションから高品質のオーディオブックを作成するために、最近のニューラルテキスト読み上げ、表現豊かな読み上げ、スケーラブルな計算、関連コンテンツの自動認識などの最新の進展を取り入れた手法を提供しています。彼らは、オープンソースに5,000冊以上のオーディオブック、合計35,000時間以上の音声を提供しています。また、デモンストレーションソフトウェアも提供しており、会議参加者がライブラリの本を声に出して読むだけで、自分自身の声でオーディオブックを作成できるようになっています。この研究では、HTMLベースの電子書籍を優れたオーディオブックに変換するためのスケーラブルな方法を紹介しています。パイプラインの基盤としては、分散オーケストレーションが可能なスケーラブルな機械学習プラットフォームであるSynapseMLが使用されています。彼らの配信チェーンは、数千冊のProject Gutenbergが提供する無料の電子書籍から始まります。これらの書籍は主にHTML形式で取り扱われており、自動解析に適しています。その結果、Project GutenbergのHTMLページの完全なコレクションを整理し、同様の構造を持つファイルの多数のグループを特定することができました。主要な電子書籍のクラスは、これらのHTMLファイルのコレクションを使用して作成されたルールベースのHTML正規化器を使用して、標準形式に変換されました。このアプローチにより、大量の本を迅速かつ確実に解析することができました。最も重要なことは、読み上げると高品質の録音になるファイルに焦点を当てることができたということです。図1: t-SNEクラスタリングされた電子書籍の表現。同じ形式の本のクラスターは、色付きの領域で示されています。このクラスタリングの結果は、図1に示されており、Project Gutenbergのコレクションにおいて同様に構成された電子書籍のさまざまなグループが自発的に現れる様子が示されています。処理後、プレーンテキストのストリームを抽出し、テキスト読み上げアルゴリズムに供給することができます。さまざまなオーディオブックには多くの読み方のテクニックが必要です。ノンフィクションには明確で客観的な声が最適であり、対話があるフィクションには表現豊かな読み上げと少しの「演技」が適しています。ただし、ライブデモンストレーションでは、テキストの声、ペース、ピッチ、抑揚を変更するオプションを提供します。ほとんどの本では、明確で中立的なニューラルテキスト読み上げの声を使用しています。彼らは、ゼロショットテキスト読み上げ技術を使用して、登録された少数の録音から効果的に声の特徴を転送し、ユーザーの声を再現しています。これにより、少量のキャプチャされた音声だけで、ユーザーは迅速に自分の声でオーディオブックを作成することができます。また、音声と感情の推論システムを使用して、文脈に基づいて読み上げの声やトーンを動的に変更し、感情的なテキスト読み上げを行います。これにより、複数の人物や動的な対話を持つシーケンスのリアルさと興味が向上します。これを実現するために、まずテキストをナレーションと会話に分割し、各対話ごとに異なる話者を割り当てます。次に、セルフスーパーバイズド学習を使用して、各対話の感情的なトーンを予測します。最後に、異なる声と感情をナレーターとキャラクターの会話に割り当てるために、マルチスタイルとコンテキストベースのニューラルテキスト読み上げモデルを使用します。彼らは、このアプローチがオーディオブックの利用可能性とアクセシビリティを大幅に向上させる可能性があると考えています。を日本語に翻訳すると、となります。

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