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「OpenAIのDevDay 2023がAIの発展とカスタマイズの新時代を公開」

OpenAIのDevDay 2023イベントで、人工知能の未来が魅力的な展開を見せるという画期的な発表シリーズが行われました。OpenAIは、AIのアクセシビリティとパワーを向上させる開発者向け製品や新しいモデルを紹介しています。新しい機能に加えて、「GPTs」と呼ばれるChatGPTをカスタマイズする新しい方法もあります。これらの「GPTs」は、ユーザーが特定の目的に合わせてChatGPTのバージョンを作成できるようにします。それだけでなく、他のユーザーと共有することもできます。これらの革新的な進展のハイライトを見ていきましょう。 GPTの作成 – コーディング不要 GPTの最も注目すべき側面の1つは、誰でも簡単に自分自身のGPTを作成できるということです。何よりも重要なのは、コーディングの専門知識は必要ありません。企業内での個人使用や他の人と共有するために、プロセスはシンプルです。たとえば、会話を始め、指示を提供し、ウェブ検索やデータ分析などの機能を指定することができます。こちらで自分自身で試すこともできます。OpenAIは、ChatGPT PlusおよびEnterpriseユーザー向けに、OpenAI DevDay 2023で共有されたExample GPTをすでに利用できるようにしています。コミュニティ主導のGPT OpenAIは、最も素晴らしいGPTがコミュニティから生まれると考えています。コーチや便利なツールを作成する情熱を持つ人々が、GPTエコシステムに貢献することができます。今月後半にも開始予定のGPTストアは、確認済みのビルダーが自分の作品を紹介するハブとなります。GPTは検索可能になり、リーダーボードも存在します。OpenAIは、生産性、教育、純粋なエンターテイメントなどのカテゴリで最も役立つGPTを紹介する予定です。さらに、ユーザーは自分のGPTを利用する人数に応じて報酬を受け取る機会があります。詳細はこちらをご覧ください：ChatGPTのトレーニング方法は？ GPT-4 Turbo：AIの可能性を広げる OpenAIは、次世代のAIモデルであるGPT-4 Turboの時代を迎えています。128Kのコンテキストウィンドウを備え、このモデルは単一のプロンプトで300ページ以上のテキストを処理できます。特筆すべきは、2023年4月までの世界の出来事に精通していることであり、前任者であるGPT-4と比べて性能が向上し、低コストで提供されることです。開発者は既にAPIを介してGPT-4 Turboのプレビューバージョンにアクセスできますし、安定した製品版のモデルも近い将来にリリースされる予定です。関数呼び出しの更新：スマートで効率的な操作関数呼び出しは、1つのメッセージで複数の関数を呼び出すことができるため、1つのインタラクションで複雑な操作が可能になります。さらに、GPT-4 Turboは、正確な命令の追跡と適切な関数パラメータの返却において、理解力と精度が向上しています。命令の追跡とJSONモードの改善 GPT-4 Turboは、正確な命令の追跡が必要なタスクに優れ、JSON形式での応答を提供できます。新しいJSONモードでは、応答が有効なJSONであることが保証され、他のシステムとの接続が簡素化されます。開発者は、『response_format』APIパラメータを使用して構文的に正しいJSONオブジェクトを生成することに対して細かい制御が可能です。…

「Cheat Sheetつきで始めるグラフデータベースクエリ」

グラフデータベースは、企業のIT組織における分析ツールセットの中で急速に重要な役割を果たしていますもしSQLを知っているのであれば、簡単にCypherを学ぶことができ、データ分析のための大きな機会を開拓することができます

Data Engineering

光を乗りこなす：Sunswift RacingがWorld Solar Challenge Raceで輝く

今年の世界最大の太陽光自動車レースイベントで、ニューサウスウェールズ大学のサンスイフトレーシングチームが輝いています。 35年前に初めて開催されたワールドソーラーチャレンジは、世界中から学術参加者を引きつけています。今年のイベントには約100人の競技者が集まりました。レースは約4日間にわたり、約1,900マイルのコースを走り、速さではなく最大のエネルギー効率を競います。 UNSWシドニーはエネルギー効率競技で優勝し、Sunswift 7号車でゴールラインを最初に通過し、クルーザーカップを獲得しました。Sunswift 7号車は、エネルギー最適化のためにNVIDIA Jetson Xavier NXを利用しています。また、4人乗りで競技し、リモートのミッションコントロールチームも搭乗しています。「最少のエネルギーを使用してアデレードに他の誰よりも先に到着できるという完全に異なる提案ですが、最初にゴールラインを越えることは自慢の権利にすぎません」と、SunswiftのプロジェクトマネージャーであるUNSWのリチャード・ホプキンス教授は述べています。ホプキンス氏は以前、英国のF1レースチームを運営していました。レースの主催者は、このイベントを、オーストラリア大陸を横断する公共道路上で行われる「より持続可能な移動の未来に貢献する最も優れたイノベーションとエンジニアリングのチャレンジ」と位置づけています。また、電気自動車産業を追求する学生たちのキャリアパスのための出発点となっています。多くの競技者と同様に、UNSWもCOVID-19パンデミックによる3年間の休止後にレースに復帰し、今年の競技は非常に期待されています。「すべてのチームメンバーは、自分たちの役割を理解し、チームで最高のパフォーマンスを発揮する必要があります。その5日半中には疲労困憊します」とホプキンス氏は述べています。エネルギー効率に全力投球レースでは、参加者は完全に充電されたバッテリーでスタートし、夜に2つの場所で停車する際に充電することができます。残りのエネルギーの90％は太陽光と車両のソーラーパネルから得られます。 UNSWの第7世代のSunswift 7は、エネルギー効率を最適化するためにアルゴリズムを実行し、バッテリーの寿命を最大限に延ばすために非必要な計算をほぼ停止します。このソーラーエレクトリックバイクは、駆動速度を天候予報に基づいて調整することもできます。たとえば、天候が悪化する予報がある場合、後で雨が降るとコンディションが悪くなり、車は遅くなるため、車はドライバーにより速く走るように促します。 Sunswift 7号車は、ほとんどダーウィンからアデレードまで一直線に走るように設計されており、そのミッション以外ではできるだけ少ない電力を使用することが目的です。「Sunswift 7は昨年末にギネスブックに掲載され、バッテリーの単一充電で1,000キロメートル以上走行する最速の電気自動車として認定されました」と彼は語りました。学習のためのJetsonベースのレーサー UNSWチームは、車の空力特性を改善するために約60回のデザインイテレーションを作成しました。彼らは計算流体力学モデリングを使用し、各バージョンを分析するためにシミュレーションを実行しました。…

「採用されるデータアナリストの履歴書の作り方」

はじめにデータ分析の領域では、情報から具体的な洞察を抽出する能力が重要視されるため、あなたの履歴書は重要な役割を果たします。それは単なる文書ではなく、あなたのキャリアの夢の仕事の扉を開くか、しっかりと閉じたままにしてしまう戦略的な入り口です。データアナリストの履歴書は、第一印象がますます重要視される競争の激しい雇用市場において、あなたの声となります。さらに、なぜデータアナリストの履歴書があなたのキャリアの目標にとって不可欠なツールであるのか、重要な側面をさらに探ってみましょう。詳しくはこちらをご覧ください：2023年にデータアナリストになるためのステップバイステップガイドデータアナリストの履歴書の重要性データアナリストの履歴書の重要性は、候補者の資格、スキル、経験をデータ分析に関連付けて示す重要なツールであることにあります。以下は、その重要性の詳細な説明です：初めての印象履歴書は候補者と潜在的な雇用主との最初の接点です。それは採用マネージャーやリクルーターがあなたについて最初に持つ印象です。数秒の間に、履歴書はインパクトを与える必要があります。整然とした情報が記載されていて、情報提供力のある履歴書は、すぐに注意を引き、読者があなたの資格を深く探求することを促します。スキルと経験の披露データアナリストのような専門職にとって、履歴書は特定の技術スキル、分析能力、データ処理に関連する経験を強調する機会です。それはプログラミング言語、統計的方法、データ可視化ツール、その他関連するソフトウェアの知識を展示するプラットフォームです。差別化競争の激しい求人市場では、上手に作成された履歴書が他の応募者との差別化を図ることができます。これにより、あなたの独自のスキルセット、成果、プロジェクトを強調し、企業にとっての潜在的な資産として差別化することができます。以前の役割での具体的な成果や貢献を強調することで、将来の雇用主にあなたの価値を示すことができます。求人要件の一致求人内容に合わせて履歴書をカスタマイズすることは重要です。求人広告に明示された特定の要件とあなたのスキルや経験を調整することで、注目される可能性が高まります。データアナリストの役割に関連するキーワードやフレーズを履歴書に含めることで、自動応募者追跡システム（ATS）を通過しやすくなります。プロフェッショナルなキャリアのゲートウェイ履歴書はあなたの経験のまとめではなく、プロフェッショナルなキャリアの道筋です。それはあなたのキャリアの進歩を示し、データアナリストのポジションに必要なスキルと専門知識をどのように獲得してきたかを示します。経験と教育の構成方法によって、あなたの成長の物語を伝えることができます。さらなる話し合いのためのプラットフォーム履歴書が雇用主の注意を引けば、それは面接のさらなる話し合いの基盤となります。採用マネージャーはこれを参照し、面接の過程であなたの経験やスキルについて更なる質問や探求を行うための参考点として使用することができます。また読む: 2023年にデータサイエンティストになるための学習パスデータアナリストの履歴書の主要な要素導入と目的履歴書の最初の部分には連絡先情報が含まれており、ドキュメントのトーンを設定します。あなたのフルネーム、専門用のメールアドレス、電話番号を必ず含める必要があります。このセクションは潜在的な雇用主との最初の接点を確立します。サマリーまたは目的の声明簡潔なサマリーまたは目的の声明は、あなたを専門家として紹介します。これはあなたの専門知識、経験、キャリアの目標を簡潔にまとめた概要です。このセクションを求人内容に合わせてカスタマイズすることが重要です。…

Rにおけるトップ10のエラーとそれらを修正する方法

「Rを初めたばかりの場合、コードによくエラーが発生し、実行ができないことがよくあります私もRの使用を始めた頃は、コードのエラーが頻繁に起こり、このプログラミング言語の学習を諦めそうになったことを覚えています私はさらに、...」

「ウッドペッカーは、言語モデルにおけるAIの精度を革新している方法とは？」

中国の腾讯YouTu Labと中国科学技術大学（USTC）のAI研究者グループが、Multimodal Large Language Models（MLLM）の幻想問題に取り組むために開発されたAIフレームワーク「Woodpecker」を発表しました。この開発は画期的なものです。本記事では、Woodpeckerの意義、機能、およびAI産業への変革の可能性について探っていきます。幻想の課題を理解する AIモデルは、訓練セットと何の関係もない結果を自信満々に表示するという幻想という混乱した問題に直面しています。そこで救世主として登場するのがWoodpeckerです。Woodpeckerは、特に視覚とテキストデータを統合したGPT-4VなどのMultimodal Large Language Models（MLLM）に焦点を当てています。詳しくはこちらをご覧ください：Woodpecker：Multimodal Large Language Modelsの幻想修正 Woodpeckerのソリューション：幻覚の修正 Woodpeckerは名前だけでなく、強力なツールです。この画期的なフレームワークは、GPT-3.5 Turboを始めとする3つのAIモデルを使用して幻想を検出および修正します。重要なステップである視覚的な知識の検証やキーコンセプトの抽出など、5つのステップからなる手順を使用しています。素晴らしい結果：精度の30.66％の向上ここで魔法が起こります。Woodpeckerに関する研究では、基準モデルと比較して驚異的な30.66％の精度向上が示されています。この数字は、WoodpeckerがAIモデルの性能を大幅に改善することができるかを示しています。 Woodpeckerのワークフローの一部を垣間見る Woodpeckerの操作の微妙なニュアンスを見てみましょう。5つのステップはタスクシンフォニーを構成しています。まず、テキストが参照する重要なアイテムをリストアップします。次に、これらのアイテムに関するクエリを投げ、それらの数量や特性を調べます。視覚的な知識の検証というプロセスを通じて、フレームワークは専門家モデルを使用してこれらの質問に答えます。そしてここで魔法が起こります：質問-回答ペアは、画像の属性やオブジェクトレベルでの主張を含む視覚的な知識ベースに変換されます。最終的に、Woodpeckerは幻覚を取り除き、関連する証拠を追加し、視覚的な知識ベースをガイドとして使用します。オープンソースでインタラクティブ：AIの応用を広げる Woodpeckerの開発者たちは情報の共有を目指しています。ソースコードは親切に提供されており、広いAIコミュニティはこの画期的なフレームワークを調査して活用することができます。また、インタラクティブなシステムデモも用意されており、ユーザーはWoodpeckerの能力を直に確認し、幻覚の修正能力を理解することができます。 Woodpeckerの効率を評価する…

「サンゴ礁の衰退を転換する：CUREEロボットが深海にディープラーニングでダイブする」

研究者たちは、深層学習を文字通りに深く掘り下げています。ウッズホール海洋研究所（WHOI）の自律型ロボットおよび知覚ラボ（WARPLab）とMITは、珊瑚礁とその生態系の研究のためのロボットを開発しています。世界最大の民間海洋研究機関の努力であるWARPLabの自律型水中無人機（AUV）は、NVIDIA Jetson Orin NXモジュールによって可能にされ、珊瑚礁の衰退に歯止めをかけることを目指しています。世界中の珊瑚礁の25%が過去30年間で消滅し、残りのほとんどの珊瑚礁も絶滅の危機に直面していると、WHOI Reef Solutions Initiativeは述べています。 AUV（興味津々の海中エコシステム探査用水中ロボット）と名付けられたCUREEは、ダイバーと一緒にビジュアル、音声、および他の環境データを収集し、珊瑚礁とその周りの海洋生物への人間の影響を理解するのに役立ちます。このロボットは、珊瑚礁の3Dモデルを構築し、生物や植物を追跡するためにNVIDIA Jetson対応のエッジAIの拡張コレクションを実行します。また、自律的にナビゲートし、データを収集するモデルも実行します。 1986年にはじめてタイタニックを探査したWHOIは、CUREEロボットをデータ収集のために開発し、対策に協力します。この海洋研究機関は、シミュレーションおよびデジタルツインの使用も検討しており、3Dツールとアプリケーションを構築および接続する開発プラットフォームであるNVIDIA Omniverseなどの解決策を調査しています。 NVIDIAはOmniverseで地球のデジタルツインを作成し、気候変動を予測するための世界で最もパワフルなAIスーパーコンピュータを開発しています。それはEarth-2と呼ばれています。水中AI：DeepSeeColorモデルシュノーケリングをしたことのある人なら、水中の視界は陸上と比べて明確ではないことを知っています。水中では、太陽からの可視光スペクトルが距離によって減衰し、一部の色が他の色よりも抑制されます。同時に、水中の微粒子によって、バックスキャッタと呼ばれる朦朧とした視界が生じます。 WARPLabのチームは最近、これらの問題を軽減し、CUREEの作業をサポートする海中ビジョン補正に関する研究論文を発表しました。この論文では、DeepSeeColorと呼ばれるモデルを使用して、2つの畳み込みニューラルネットワークのシーケンスを実行し、水中でリアルタイムにバックスキャッタを低減し、色を補正します（NVIDIA Jetson Orin NX上で）。「NVIDIAのGPUは、大部分のパイプラインで使用されています。画像が入ってくると、DeepSeeColorを使用して色補正を行い、魚の検出を行い、それを船上の科学者に送信できます」と、MITのロボティクス博士候補であり、WARPLabのAI開発者であるスチュワート・ジェミーソン氏は述べています。目と耳：魚と珊瑚の検出 CUREEには、前方を向いたカメラ4台、水中音声キャプチャのための水中マイク4台、深度センサー、慣性計測ユニットセンサーが搭載されています。水中でのGPSは機能しないため、水上にある間にロボットの開始位置を初期化するためにのみ使用されます。…

「ESAのセンチネルAPIに深く潜入」

ヨーロッパ宇宙機関は、さまざまな種類のリモートセンシングを活用して、地球観測を支援するコペルニクスプログラムの一環として、センチネルミッションを実施しています

「Amazon Bedrockを使用した生成型AIアプリ：Go開発者のための入門ガイド」

「AWS Go SDKとAmazon Bedrock Foundation Models（FMs）を使用して、コンテンツ生成、チャットアプリケーションの構築、ストリーミングデータの処理などのタスクを実行します」

Note This translation conveys the same meaning as the original English phrase, which refers to going from a state of poverty to wealth.

大規模言語モデル（LLM）が世界中を席巻している中、ベクトル検索エンジンも同行していますベクトルデータベースは、LLMの長期記憶システムの基盤を形成しています...

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