Search Results OPT

「Pythonを使ったバックトラックの理解：初心者ガイド」

バックトラッキングは、問題のすべての可能な解を探索するために使用されるアルゴリズムですこの技法では、問題の解を逐次的に構築し、それが不正である場合には元に戻すことによって、問題の解を見つけます...

「Scikit-LLMを使用したゼロショットテキスト分類の経験」

テキストの分類は、自然言語処理（NLP）の最も一般的な応用の1つですこれは、文書内のテキストの一部に予め定義されたクラスを割り当てるタスクですテキストは…

「マインドのための宇宙船」：フロリダ大学がマラコフスキーホールを開設、AIおよびデータサイエンスのエピセンターに

人工知能（AI）と学界の融合を具現化するため、フロリダ大学は金曜日にデータサイエンス＆情報技術のマラチョウスキーホールを創設しました。この洗練された7階建ての建物は、AIの革新的な力を活用するためのUFの取り組みに重要な役割を果たし、全米有数の公立大学としての地位を再確認しています。 Appleの共同創設者であるスティーブ・ジョブズがパーソナルコンピュータについての象徴的な表現をしたように、NVIDIAの創設者兼CEOのジェンセン・ファンは、NVIDIAの共同創設者であるクリス・マラチョウスキーにちなんだマラチョウスキーホールと、その中にあるHiPerGator AIスーパーコンピュータを「知識発見のための宇宙船」と形容しました。ファンは言いました。「スティーブ・ジョブズは（PCを）『心の自転車』と呼んでいました。私たちの思考をさらに前進させ、より高速にし、私たちの知性を未知の領域に連れて行くデバイスです。」「クリス・マラチョウスキーがこの大学に贈ったものは、まさに『知識の宇宙船』です。これは私たちの知性を未知の領域に連れて行くという約束を持つ乗り物です。」ファンは言いました。この260,000平方フィートの建物の落成式は、UF卒業生であるマラチョウスキー、NVIDIA、およびフロリダ州との協力関係の一つの節目を示しています。この協力関係は、UFをAIイノベーションの最前線に押し上げたものです。マラチョウスキーとNVIDIAは、それぞれ建設に大きな貢献をし、フロリダ州からの1億1000万ドルの投資を受けています。フロリダ大学の学長ベン・サッセとNVIDIAのCEOジェンセン・ファンがマラチョウスキーホールの開業で話す様子開業後、ファンとUFの新学長であるベン・サッセは、AIとデータサイエンスがUFとその先に及ぼす影響について話し合いました。これはまさにキャリアを始めたばかりの学生たちに向けたものです。サッセは急速に変化する世界において適応性の重要性を強調し、聴衆に伝えました。「様々な組織で働くこと…生涯一つの組織ではなく、ファームだけでなく、どんな業界でも、私たちの人生は終わります。最終的には、30歳、35歳、40歳、45歳で自分自身を再発明する方法を見つけなければなりません。」ファンは学生たちに非常に異なるアドバイスをしました。彼は、自分の妻であるロリーと出会った方法を思い出して、「いいセリフを言えるようにしてください…セリフを教えましょうか？」と尋ね、一瞬の間を置いて「宿題を見たいですか？」と言いました。サッセとファンの柔軟なキャリアと個人の発展への精神は、マラチョウスキーホールに具現化されており、学界と産業、研究と政府の人々を一堂に集める設計になっています。革新的な協力スペースとラボで溢れるこのホールには、広々とした400席の講堂、高性能コンピューティングのための専用スペース、そしてパノラマキャンパスの景色を一望できる屋上テラスがあります。エネルギー効率のシステムや雨水利用設備など、サステナビリティを重視した設計も取り入れられています。マラチョウスキーホールは、キャンパス内でのAIの進歩をフロリダの繁栄する経済にも還元するための通路として機能します。フロリダは雇用とGDP成長において全国を上回っています。 NVIDIAの創設者であり、UFの卒業生であるクリス・マラチョウスキーとNVIDIAは、フロリダ大学のHiPerGator AIスーパーコンピュータへの5000万ドルの寄付を合わせて行いました。マラチョウスキーとNVIDIAの支援によって、UFがAIと学界を結びつける取り組みは、マラチョウスキーホールを超えて広がっています。 2020年、UFはマラチョウスキーとNVIDIAが共同で5,000万ドルを寄付して、国内でも最も強力なAIスーパーコンピュータの一つであるHiPerGatorを導入することを発表しました。さらにフロリダ州の支援を受けて、UFは既存の300人以上のAI教員と研究者に110人以上のAI教員を追加しました。その結果、UFはAIに特化したコース、ワークショップ、プロジェクトを大学全体に展開し、55,000人の学生がAIとその学際的な応用に没頭できるようにしました。金曜日のリボンカットは、大学、学生、およびフロリダ州がAIイノベーションの潜在能力を実現するための興奮する新たな機会を提供します。黄氏はAIを通じて知識を追求することを「宇宙船に乗り込む」に喩えました。「できるだけ遠くへ行かなければいけない」と彼は学生たちに促しました。…

「フォワードパスとバックプロパゲーション：ニューラルネットワークの基礎」

私の過去の2つの記事では、一つのパーセプトロンから大規模な相互接続（多層パーセプトロン（MLP））非線形最適化エンジンへと神経ネットワークの起源について詳しく取り上げました私は高く評価します...

『ラグランジュの未定乗数法、KKT条件、そして双対性 – 直感的に説明する』

この物語では、数理最適化に関連する3つの明確で洞察力のある概念を探求しますこれらの概念は、私が完全に理解するために相当な時間と努力を要しましたので、私は...

HuggingFaceはTextEnvironmentsを紹介します：機械学習モデルと、モデルが特定のタスクを解決するために呼び出すことができる一連のツール（Python関数）の間のオーケストレーターです

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screenshot-2023-11-03-at-11.55.50-AM-1024×581.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screenshot-2023-11-03-at-11.55.50-AM-150×150.png”/><p>Supervised Fine-tuning (SFT), Reward Modeling (RM), and Proximal Policy Optimization (PPO) are all part of TRL. In this full-stack library,…

AWSを使用したジェネレーティブAIを使用したサーバーレスイメージ生成アプリケーション

このチュートリアルでは、Amazon Bedrockを使用してGoで画像生成ソリューションを構築し、AWS CDKを使用して展開する方法を学びます

「KaggleのAIレポート2023で未来にダイブしよう – ホットなトレンドをチェックしよう」

「AIの世界について学んだことについて、世界最大のデータサイエンスと機械学習コミュニティに飛び込んでください」

Artificial Intelligence

「GPTからMistral-7Bへ：AI会話のエキサイティングな進化」

紹介人工知能の分野では、特に大規模な言語モデルの領域で驚くべき進展が見られています。大規模言語モデルは、人間のようなテキストを生成したり、文書を要約したり、ソフトウェアコードを書いたりすることができます。Mistral-7Bは、英語のテキストとコード生成の能力をサポートする最近の大規模な言語モデルの一つであり、テキスト要約、分類、テキストの補完、コードの補完など、さまざまなタスクに使用することができます。 Mistral-7B-Instructの特徴は、パラメータが少ないにもかかわらず、優れたパフォーマンスを発揮する能力です。ベンチマークの結果によると、このモデルはすべての7Bモデルを凌駕し、さらに13Bチャットモデルとも競争力を持っています。本ブログでは、Mistral 7Bの機能や能力、使用事例、パフォーマンス、モデルの微調整に関する実践的なガイドなどについて探っていきます。学習目標大規模言語モデルとMistral 7Bの動作を理解する Mistral 7Bのアーキテクチャとベンチマーク Mistral 7Bの使用事例とパフォーマンス推論とモデルの微調整のためのコードの詳細な解説この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルのアーキテクチャは、トランスフォーマーを使用して構築されており、アテンションメカニズムを使用してデータの長距離依存性を捉えます。複数のトランスフォーマーブロックの層には、マルチヘッドのセルフアテンションやフィードフォワードニューラルネットワークが含まれています。これらのモデルはテキストデータで事前学習され、シーケンス内の次の単語を予測することを学習し、言語のパターンを捉えます。事前学習された重みは特定のタスクで微調整することができます。Mistral 7B LLMのアーキテクチャと、その特徴について詳しく見ていきましょう。 Mistral 7Bのアーキテクチャ Mistral 7Bモデルのトランスフォーマーアーキテクチャは、アテンションメカニズムとキャッシュ戦略を使用して、高いパフォーマンスとメモリ使用量を効率的にバランスさせ、より大きなモデルよりも速度と品質で優れた結果を出します。4096ウィンドウのスライディングウィンドウアテンション（SWA）を使用して、各トークンが直前のトークンの一部に注意を払うことで、より長いシーケンスに対するアテンションを最大化します。特定の隠れ層は、ウィンドウサイズと層の深さによって、入力層のトークンに対して決定された距離からアクセスできます。モデルは、Flash…

「企業におけるAIの倫理とESGへの貢献の探求」

全世界がAIで賑わっている中で、これらの技術によってもたらされる重要な課題には、倫理的な影響とESGへの関心があります”

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