Search Results Yi

「生成AI解放：ソフトウェアエンジニアのためのMLOpsとLLMデプロイメント戦略」

「ジェネラティブAIの活用と未踏の可能性を引き出すためのMLOps戦略とLLM展開ソリューションを探索することで、AIイノベーションの変革時代における前例のないポテンシャルを解き放つ」

テキストと画像の検索を行うNodeJS AIアプリを構築する

チュートリアル：stargate-mongooseとJSON APIを使用して、DataStax Astra DB（およびベクトル検索）をサポートするNodeJSアプリケーションを簡単に構築する方法

強化学習価値反復の簡単な入門

価値反復（VI）は、通常、強化学習（RL）学習経路で最初に紹介されるアルゴリズムの一つですアルゴリズムの基本的な内容は、最も…

Fast.AIディープラーニングコースからの7つの教訓

「最近、Fast.AIのPractical Deep Learning Courseを修了しましたこれまでに多くの機械学習コースを受講してきましたので、比較することができますこのコースは間違いなく最も実践的でインスピレーションを受けるものの一つですですので…」

「ChatGPTとScraperを使用して、TripAdvisorのホテルをWebスクレイピングする」

インターネット上には膨大な情報があり、価値ある洞察を見つけるために活用でき、さまざまな問題の解決策につながることがありますスクレイピングは一般的に使用される方法です

「Falcon 180Bをご紹介します：1800億のパラメータを持つ、公開されている最大の言語モデル」

強力かつ多目的な言語モデルへの需要は、自然言語処理と人工知能においてますます迫り来るものとなっています。これらのモデルは、チャットボットや仮想アシスタントから機械翻訳や感情分析まで、多数のアプリケーションの基盤となっています。しかし、さまざまな言語のタスクで優れたパフォーマンスを発揮できる言語モデルを構築することは、依然として複雑な課題です。最近のブレークスルーは、この中心的な問題に対処することを目指しています。先進的な言語モデルの開発を追求するなかで、研究者はしばしばモデルのサイズ、トレーニングデータ、多目的性に関連する制約に直面してきました。これらの制約により、異なるモデルが特定のタスクで優れている一方で、真にワンサイズフィットオールの解決策と言えるのは一部のモデルに限られています。テクノロジーイノベーション研究所（TII）の研究者は、画期的な言語モデル「Falcon 180B」を紹介しました。Falcon 180Bは、1800億のパラメータを誇る言語モデルの飛躍的な進化を体現しています。しかし、これまでのモデルや競合他社との差別化要因は、そのサイズと多目的性、そして利用のしやすさにあります。Falcon 180Bは最初の大規模な言語モデルではありませんが、オープンアクセスの性質が特徴です。多くのクローズドソースモデルがプロプライエタリなままであるのに対し、Falcon 180Bは研究や商業利用のために利用可能に設計されています。このオープンアクセスへのシフトは、透明性と協力がますます重要視されるAIコミュニティ全体のトレンドと一致しています。 Falcon 180Bの素晴らしい機能は、驚異的な3.5兆のトークンを含む多様なデータセットでのトレーニングによってもたらされています。この膨大なテキストコーパスにより、モデルは言語と文脈の理解において他に類を見ない能力を持ち、幅広い自然言語処理タスクで優れたパフォーマンスを発揮することができます。このモデルの主な強みの一つは、推論、コーディング、熟練度評価、知識テストなど、多様な言語タスクを処理できる能力です。この多目的性は、ウェブデータ、会話、技術論文、さらにはコードの一部まで含まれる豊富で多様なデータセットに対するトレーニングによるものです。Falcon 180Bは、MetaのLLaMA 2などのクローズドソースの競合モデルに引けを取らないパフォーマンスを発揮します。 Falcon 180Bの重要性を示すものとして、Hugging Face Leaderboardでのランキングが挙げられます。現在、Falcon 180Bは競争力のあるスコア68.74を保持しており、このリーダーボードのランキングは、多くの言語関連の課題に対応できるトップクラスの言語モデルであることを確固たるものにしています。まとめると、TIIのFalcon 180Bは自然言語処理の分野において大きな進歩を表しています。そのサイズ、トレーニングデータ、オープンアクセスの可用性により、研究者や開発者にとって強力かつ多目的なツールとなっています。Falcon 180Bをオープンアクセスに提供するという決定は、透明性と協力の重要性が増しているAIコミュニティとの一致点として特筆されます。 Falcon 180Bの導入による影響は広範囲に及びます。1800億のパラメータを持つオープンアクセスモデルを提供することで、TIIは研究者や開発者が自然言語処理の新たな領域を探求する力を与えます。クローズドソースの対抗モデルと比較して、このモデルの競争力のあるパフォーマンスは、医療、金融、教育などさまざまな分野でのイノベーションの可能性を広げるものです。さらに、Falcon 180Bの成功は、AIにおけるオープンソースイニシアチブの価値を示しています。研究者が協力とアクセス可能性を優先すると、AIのブレークスルーはより広範な観衆にとってアクセス可能になります。AIコミュニティが透明性、協力、AIの能力の向上に取り組む原則をますます受け入れていく中で、Falcon…

2v2ゲームのためのデータ駆動型Eloレーティングシステムの作成方法

「2v2のEloベースのスコアリングシステムを探索しましょうフーズボールやマルチプレイヤーゲームに最適です数学、データベースモデリング、およびその応用を発見してください」

「5つのステップで始めるSQL」

この包括的なSQLチュートリアルでは、SQL環境の設定から結合、サブクエリ、クエリのパフォーマンス最適化などの高度な概念のマスタリングまで、すべてをカバーしていますステップバイステップの例を使用したこのガイドは、データ管理スキルを向上させたい初心者に最適です

SQL

「WavJourneyをご紹介します：大規模な言語モデルを使用した作曲用音声作成のためのAIフレームワーク」

マルチモーダル人工知能（AI）の新興分野は、視覚、聴覚、テキストデータを融合させ、個別のエンターテイメントから改善されたアクセシビリティ機能まで、さまざまなドメインでのエキサイティングな可能性を提供しています。自然言語は、多様な感覚領域を横断した理解力とコミュニケーション力を高める約束を持つ、強力な中間者としての役割を果たしています。大規模言語モデル（LLMs）は、さまざまなAIモデルと協力してマルチモーダルの課題に取り組むエージェントとして、印象的な能力を示しています。 LLMsはマルチモーダルの課題解決能力を評価されていますが、これらのモデルの基本的な能力について疑問が生じます。これらのモデルは、動的なマルチメディアコンテンツの作成者としても機能することができるでしょうか？マルチメディアコンテンツの作成には、テキスト、画像、音声など、さまざまな形式でデジタルメディアを生成することが含まれます。音声はマルチメディアの重要な要素であり、コンテキストや感情を提供するだけでなく、没入型体験にも貢献します。過去の取り組みでは、音声や音楽の説明などの特定の条件に基づいてオーディオコンテキストを合成するために生成モデルが利用されました。しかし、これらのモデルは通常、これらの条件を超えた多様なオーディオコンテンツの生成に苦労し、現実世界での適用に制約がありました。構成的なオーディオ作成には、複雑な音響シーンの生成の複雑さという固有の課題があります。このタスクに対してLLMsを利用するには、文脈の理解と設計、オーディオの制作と構成、および対話的かつ解釈可能な作成パイプラインの確立などの課題に取り組む必要があります。これらの課題には、LLMsのテキストからオーディオへのストーリーテリング能力の向上、オーディオ生成モデルの調和、および人間と機械の共同作業のための対話的で解釈可能なパイプラインの作成が含まれます。上記で言及された問題と課題に基づいて、WavJourneyという新しいシステムが提案されました。その概要は以下の図に示されています。 WavJourneyは、言語の指示に従って音声を生成するためにLLMsを利用しています。この技術は、スピーチ、音楽、効果音を含む事前定義された構造に従ったオーディオスクリプトをLLMsに促すものです。このスクリプトは、これらの音響要素の空間的および時間的な関係を緻密に考慮しています。複雑な音響シーンに対応するため、WavJourneyはそれらを個々の音響要素とそれに対応する音響レイアウトに分解します。このオーディオスクリプトはスクリプトコンパイラに入力され、タスク固有のオーディオ生成モデル、オーディオI/O関数、または計算操作を呼び出すためのコンピュータプログラムに変換されます。その後、このプログラムを実行して所望のオーディオコンテンツを生成します。 WavJourneyの設計にはいくつかの注目すべき利点があります。まず第一に、LLMsの理解力と広範な知識を活用して、多様な音響要素、複雑な音響のつながり、魅力的なオーディオストーリーを特徴とするオーディオスクリプトを作成します。第二に、複雑な音響シーンを異なる音響要素に分解する構成戦略を採用しています。これにより、すべてのテキストで説明された要素を考慮するのが困難なエンドツーエンドの手法とは異なり、さまざまなタスク固有のオーディオ生成モデルを組み合わせてコンテンツ作成が可能となります。第三に、WavJourneyはオーディオモデルのトレーニングやLLMsの微調整の必要性なく動作し、リソースの効率化を図っています。最後に、WavJourneyは現実世界のオーディオ制作において、人間と機械の共同作業を容易にします。この研究から選ばれたサンプル結果は、以下の画像に示されています。これらの事例研究は、WavJourneyと最先端の生成手法との比較的な概要を提供しています。これは、言語指示によってガイドされた構成音声を作成するためにLLMを活用する革新的なAIフレームワークであるWavJourneyの概要でした。興味がある方や詳細を知りたい方は、以下に引用されたリンクをご参照ください。

BERTopicを使用したクラスごとのトピック

「私たちには何十万ものテキストがありますそれらをすべて読んで洞察を得るには数年かかるでしょう幸いなことに、このプロセスを自動化するのに役立つ多くのデータサイエンスのツールがありますそのようなツールの一つは…」

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