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「ジェネレーティブAIによる先進的なトランスフォーマーで創造性を解き放つ」

導入人工知能の絶え間なく進化する風景において、近年際立った存在となっている名前があります。それがトランスフォーマーという強力なモデルです。これらのモデルは、AIにおける生成タスクのアプローチ方法を変革し、機械が創造し想像することのできる範囲を広げました。本記事では、トランスフォーマーの生成AIにおける高度な応用について掘り下げ、その内部構造、現実世界での使用事例、そしてこの分野への画期的な影響について探求します。学習目標トランスフォーマーの生成AIにおける役割と、さまざまな創造的な領域への影響を理解する。テキスト生成、チャットボット、コンテンツ作成、さらには画像生成などのタスクにトランスフォーマーを使用する方法を学ぶ。 MUSE-NET、DALL-Eなどの高度なトランスフォーマーについて学ぶ。トランスフォーマーの使用に伴う倫理的考慮事項と課題を探求する。トランスフォーマーベースのモデルの最新の進展と現実世界での応用について洞察を得る。この記事は、Data Science Blogathonの一環として掲載されました。トランスフォーマーの台頭先転げする前に、トランスフォーマーがどのようなものであり、なぜAIにおいて力強い存在になったのかを理解するための時間を取りましょう。トランスフォーマーは、その中核となるのは、シーケンシャルなデータに適用されるディープラーニングモデルです。これらは、2017年にVaswaniらによる画期的な論文「Attention Is All You Need」で紹介されました。トランスフォーマーの特徴は、予測を行う際にシーケンス全体の文脈を見つけたり認識したりすることができる注目メカニズムです。このイノベーションは、自然言語処理（NLP）と生成タスクの革命を助けます。トランスフォーマーは固定されたウィンドウサイズに頼るのではなく、シーケンスの異なる部分に動的に焦点を当てることができるため、コンテキストと関係をキャプチャするのに非常に適しています。自然言語生成への応用トランスフォーマーは、自然言語生成の領域で最も有名です。この領域でのいくつかの高度な応用について探求しましょう。 1. GPT-3とその先 Generative…

高度なPython：メタクラス

この記事は、Advanced Pythonシリーズを続けます（前の記事はPythonの関数についてです）今回は、メタクラスの紹介をカバーしますこのトピックはかなり高度ですなぜなら、めったに...

Azure Machine Learningにおける生成AI：AI変革のためのアプリ開発の運用化

「ジェネラティブAIの時代において、リーダーたちは革新と目的の交差点に立たされています取締役会やデータサイエンスの会議場で響き渡るのは次のような疑問です：この最新鋭の技術の星座をどうやって活用し、創造性とビジネスの柔軟性を持って組織の目標を前進させつつ、社会とのバランスを取ることができるのでしょうか...」

「生成AIのためのモダンなMLOpsプラットフォーム」

ジェネレーティブAI用のモダンなMLOpsプラットフォームは、機械学習オペレーションの実践をジェネレーティブモデルの特徴とシームレスに統合します

「迅速な最適化スタック」

編集者注釈：マイク・テイラーは、10月30日から11月2日までのODSCウエストでのスピーカーです彼のトーク「GPT-4とLangchainを使用したプロンプト最適化」をぜひチェックしてください！AIを使用する一般の人とプロンプトエンジニアの違いは、テストです大抵の人は2〜3回プロンプトを実行します...

West 2023

「TRLを介してDDPOを使用して、安定したディフュージョンモデルを微調整する」

導入拡散モデル（例：DALL-E 2、Stable Diffusion）は、特に写真のような写真のリアルな画像を生成することで広く成功している生成モデルの一種です。ただし、これらのモデルによって生成される画像は常に人間の好みや意図と一致しているわけではありません。これが整合性の問題が生じます。つまり、「品質」といった人間の好みやプロンプトを介しては表現しにくい意図との整合性がモデルの出力と一致していることを確認する方法は何でしょうか？そこで、強化学習が登場します。大規模言語モデル（LLM）の世界では、強化学習（RL）はモデルを人間の好みに合わせるための非常に効果的なツールとして証明されています。それはChatGPTのようなシステムが優れたパフォーマンスを発揮するための主要なレシピの一つです。より具体的には、ChatGPTが人間のようにチャットするためのReinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）の重要な要素です。 Blackらは、「Training Diffusion Models with Reinforcement Learning, Black」という論文で、拡散モデルをRLを活用して目的関数に対して微調整する方法を示しています。これはDenoising Diffusion Policy Optimization（DDPO）と呼ばれる手法を使用します。このブログ記事では、DDPOが生まれた経緯、その動作方法の簡単な説明、およびRLHFワークフローにDDPOを組み込んで人間の美意識により整合したモデルの出力を達成する方法について説明します。そして、新たに統合されたDDPOTrainerとtrlライブラリを使用してモデルにDDPOを適用する方法について、Stable Diffusionでの実行結果を検討します。 DDPOの利点 DDPOは、RLを使用して拡散モデルを微調整する方法に関する唯一の有効な回答ではありません。入る前に、他のRLソリューションとの利点の理解に関して覚えておくべき2つの重要なポイントがあります。…

In this translation, Notes is translated to メモ (memo), CLIP remains as CLIP, Connecting is translated to 連結 (renketsu), Text is translated to テキスト (tekisuto), and Images is translated to 画像 (gazo).

上記論文の著者たちは、最小限またはほとんど監督を必要とせずに、さまざまなタスクに使用できる画像の良い表現（特徴）を生成することを目指しています画像によって生成された使い勝手の良い特徴...

GPTモデルを活用して、自然言語をSQLクエリに変換する

「少数の提示によるクエリのためにGPTをトレーニングすることで」

Artificial Intelligence

「LLMにおけるリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションについての深い探求」

「リトリーバル拡張型生成（Retrieval-Augmented Generation）を探求しましょうこのフレームワークは、大規模言語モデルを外部データソースとシームレスに統合し、幻覚やその他の一般的な欠点を排除します」

ビジネス戦略用のChatGPTパーソナを作成する方法

現代のデジタル時代において、人工知能はさまざまな産業にとって不可欠なツールとなり、無類の効率性、正確性、適応性を提供していますAIの中でも輝く存在の一つがChatGPTであり、これはOpenAIが開発した会話モデルですその主要な能力は、受け取ったプロンプトに基づいて人間らしいテキストを生成することにありますカジュアルな会話から詳細な技術的な説明まで、[…]

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