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アマゾンセージメーカースタジオを使用して、素早い実験結果のためにLlama 2、LangChain、およびPineconeを使用してRAG型の質問応答ソリューションを構築しましょう

「Retrieval Augmented Generation（RAG）は、ファインチューニングなしで大規模言語モデル（LLM）に外部の知識源（リポジトリ、データベース、APIなど）へのアクセスを提供することができます質問応答に対して生成的AIを使用する際、RAGはLLMが最も関連性の高い最新情報で質問に回答し、必要に応じて引用することができるようにします...」

なぜあなたのビジネスは生成型AIを活用すべきなのか

高速なデジタルの世界で、ジェネレーティブAIの変革力を見つけましょうジェネレーティブAIが創造性、生産性、データに基づく意思決定を向上させ、企業がAI主導の環境で繁栄する手助けをする方法を探索してください

Tech

セマンティックヒアリング：リアルな環境で特定の音を重点的に集中させたり無視したりしながら、空間認識を維持するための機械学習に基づくヒアラブルデバイスの新しい機能

ワシントン大学とマイクロソフトの研究者は、先進的な機械学習アルゴリズムによって駆動される意味解釈能力を持つノイズキャンセリングヘッドフォンを発表しました。この革新的なイノベーションにより、着用者は望む音だけを聞くことができ、他の聴覚的な妨害を排除することができます。チームは自分たちの革新的な取り組みを進める上での中心的な障壁について詳述しました。現在のノイズキャンセリングヘッドフォンの問題点を強調し、周囲の環境から特定の音を識別し分離するために必要なリアルタイム情報を持っていないと指摘しました。そのため、着用者の聴覚体験と視覚知覚の間のシームレスな同期は重要な懸念事項となります。聴覚刺激の処理に遅延が生じることは許容できず、ほぼ即座に行われる必要があります。従来のノイズキャンセリングヘッドフォンは主に入ってくる音を阻害したり、特定の周波数をフィルタリングすることに重点を置いていますが、この革新的なプロトタイプは異なるアプローチを採用しています。入ってくる音に対して分類システムを使用し、ユーザーが聞きたい音を個別に選択することができます。このプロトタイプのポテンシャルは、一連の試験を通じて示されました。これらの試験は、掃除機の音の中での会話や街のざわめきを消して鳥の鳴き声に集中すること、そして交通のクラクションに注意を払いながら建設の騒音を軽減することなどが含まれていました。この装置は、セッションの終了を知らせるアラーム以外の周囲の音を静かにすることで瞑想を促進しました。迅速な音の処理を実現するための核心は、ヘッドフォンに統合されるよりもパワフルなデバイス、つまりユーザーのスマートフォンを活用することにあります。このデバイスには、バイノーラル音の抽出に特化した専用のニューラルネットワークが搭載されており、研究者によればこれは革新的な業績です。実験中、研究チームは20の異なる音のクラスで正常に動作し、接続されたスマートフォン上でわずか6.56ミリ秒の時間で実行することを証明しました。新しい室内外のシナリオでの現実の評価により、ターゲットの音を抽出しながら、バイノーラル出力の空間的な手がかりを保持する証明段階のシステムの有効性が確認されました。このノイズキャンセリング技術の革新的な進展は、さまざまな環境でユーザーエクスペリエンスを向上させるための広大な可能性を秘めています。リアルタイムで個別の音環境をカスタマイズできることで、これらの次世代ヘッドフォンは従来の制約を超えます。研究チームがこのイノベーションをさらに洗練し、コードの公開に備えるにつれて、個人の音風景が指先にある未来への展望が現実味を帯びてきます。

LangChain、Amazon SageMaker JumpStart、およびMongoDB Atlasの意味検索を利用した検索増強生成

生成AIモデルは、企業の業務を革命化する可能性がありますが、企業はデータの保護やAI生成コンテンツの品質を確保しながら、そのパワーを活用する方法を慎重に考慮する必要があります検索強化生成（RAG）フレームワークは、ドキュメントリポジトリ、データベース、APIなど、複数のソースからの外部データをプロンプトに追加することで、アイデアの生成を支援します

LinkedInのフィード進化：より詳細かつパワフルな機械学習、そして依然として人間も重要

LinkedInのフィードとインフラの最新更新について読むと、人間を中心に据えた原則を技術用語と実装に繋げる方法が解説されています

「2024年に試してみるべき5つの最高のベクターデータベース」

トップのベクトルデータベースは、AIアプリケーションにおけるベクトル埋め込みの保存、インデックス付け、クエリ処理において、その汎用性、パフォーマンス、拡張性、一貫性、効率的なアルゴリズムで知られています

language models

「LLMを活用したサプライチェーン分析におけるLangChainの提供- GPTで強化されたコントロールタワー」

サプライチェーンコントロールタワーは、エンドツーエンドのサプライチェーンオペレーションを効率的に管理するための可視性とモニタリング機能を提供する、中央集権的なソリューションとして定義されることがありますこの分析的な...

データ分析の最適化：DatabricksにGitHub Copilotを統合する

Databricksでのデータ分析のためのAIパワードペアプログラミングツールを統合することで、開発プロセスが最適化され、合理化され、開発者の時間を革新のために解放します

Data science

「リトリーバル増強生成」とは何ですか？

最新の生成型AIの進展を理解するには、法廷を想像してみてください。判事は法律の一般的な理解に基づいて事件を審理し、判決を下します。時には、医療過誤訴訟や労働紛争などの場合には専門の知識が必要となり、判事は裁判事務官を法律図書館に派遣して先例や特定の判例を探し出し、引用する必要があります。優れた判事のように、大規模な言語モデル（LLM）はさまざまな人間のクエリに応答することができます。しかし、出典を引用した権威ある回答を提供するためには、モデルに調査を行うアシスタントが必要です。 AIの裁判事務官としてのプロセスは、検索補完生成（RAG）と呼ばれています。名前の由来 2020年の論文の主著者であるパトリック・ルイスは、この肩書きのアクロニムが成長する方法や将来の生成型AIの代表であると信じており、数百の論文や商用サービスにまたがる数々の手法を説明するため、名前があまりにも失礼なものになったことを申し訳なく思っています。パトリック・ルイス「私たちは、自分たちの研究がこのように広まるとは知っていたなら、名前にもっと考えを巡らせていたでしょう」とルイスはシンガポールでのインタビューで述べ、彼のアイデアをデータベース開発者の地域会議で共有していました。「もともとより魅力的な名前を持つつもりでしたが、論文を書く時には誰もより良いアイデアを持っていませんでした」とルイスは言い、現在はAIスタートアップCohereでRAGチームを率いています。では、検索補完生成とは何ですか？検索補完生成は、外部ソースから取得した事実によって生成型AIモデルの正確性と信頼性を高める技術です。言い換えると、LLMの機能にあるギャップを埋める役割を果たします。LLMはネットワークの一部であり、通常はそのパラメータの数で測定されます。LLMのパラメータは、基本的には人間が文を形成する際の一般的なパターンを表します。この深い理解は、パラメータ化された知識と呼ばれることもあり、LLMが迅速に一般的なプロンプトに応答するのに役立ちます。しかし、現在のトピックやより具体的なトピックにさらに深く入り込みたいユーザーには役立ちません。内部、外部のリソースの結合ルイスとその同僚たちは、検索補完生成を開発して、生成型AIサービスを特に最新の技術的詳細が豊富な外部リソースにリンクさせました。この論文は、かつてのFacebook AI Research（現在はMeta AI）、ロンドン大学、ニューヨーク大学の共著者たちとともに、RAGを「汎用の微調整レシピ」と呼んでいます。なぜなら、ほとんどのLLMがほぼすべての外部リソースに接続するために使用できるからです。ユーザーの信頼構築検索補完生成によって、モデルはユーザーが確認できるような引用可能な情報源を得ることができます。これによって信頼性が高まります。さらに、この技術はユーザーのクエリの曖昧さを解消するのにも役立ちます。そして、モデルが誤った予測を行う可能性を減らし、幻覚と呼ばれる現象を防ぎます。 RAGのもう1つの大きな利点は、実装が比較的簡単であるということです。ルイスと論文の共著者3人によるブログによれば、開発者はたった5行のコードでプロセスを実装することができます。これにより、追加のデータセットでモデルを再訓練することよりも速く、費用を抑えることができます。また、ユーザーは新しいソースを瞬時に切り替えることができます。…

自己RAGが産業用LLMを革命化する方法

大規模な言語モデル（LLMs）は、さまざまな産業に革命をもたらす準備が整っています金融部門の例を挙げてみましょうここでは、大量の文書を詳細に分析し、トレンドを見つけるためにLLMsが利用される可能性があります...

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