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「Amazon SageMakerを使用して、マルチモダリティモデルを用いた画像からテキストへの生成型AIアプリケーションを構築する」

この投稿では、人気のあるマルチモーダリティモデルの概要を提供しますさらに、これらの事前訓練モデルをAmazon SageMakerに展開する方法も示しますさらに、特に、eコマースのゼロショットタグと属性生成および画像からの自動プロンプト生成など、いくつかの現実世界のシナリオに焦点を当てながら、これらのモデルの多様な応用についても議論します

「AI仮想アシスタントのメリットとデメリット」

技術の進歩に伴い、ビジネスにおける人工知能（AI）の仮想アシスタント（VA）の採用が非常に一般的になっていますこれらの新しい世代の助手は、生産性を向上させながら、私たちの仕事量を軽減することができますしかし、それらには利点と欠点がありますこの記事では、AI仮想アシスタントの利点と欠点についてバランスの取れた視点で紹介します

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はじめに人工知能（AI）は、さまざまな分野で深刻な変革を引き起こし、私たちの働き方、創造力、学び方、相互作用方法を再構築しています。このAIによる冒険に参加しましょう。イノベーションは限りなく広がり、未来はコードとアルゴリズムによって形作られ、私たちの生活を変える潜在能力を持っています。可能性は人間の想像力の範囲とAIが現実に変える能力によってしか制約されません。未来へようこそ、そこでは可能性は無限大です。 AIビデオ生成および編集ツール Synthesia: Synthesiaは、ビデオ制作を革新するAIビデオ生成ツールです。AIアバターやナレーションを使用して、120以上の言語でプロフェッショナルなビデオを作成することができます。俳優、カメラ、マイクの必要性をなくし、ビデオ制作を迅速かつ効果的に行うことができます。 Runway: Runwayは、開発者やコンテンツクリエーターにAIパワーを与えるビデオ編集ツールです。ビデオコンテンツに対して細かい制御を提供する包括的な編集ツールを提供し、ビデオの品質を向上させます。 Unscreen: Unscreenは、ビデオや画像から背景をAIで除去することに特化しており、グリーンスクリーン効果の作成を簡素化します。視覚効果を向上させたいビデオクリエーターにとって必須のツールです。 VREW: VREWは、ビデオ編集を簡素化する高度なAIビデオエディターです。正確で簡単な編集が可能であり、ビデオ制作プロセスを効率化します。 Descript: Descriptは、ビデオ編集、転写、音声編集の機能を備えた多目的なAIエディターです。コンテンツクリエーターやポッドキャスター向けに特化した包括的なツールです。 Nova A.I.: Nova A.I.は、AIを使用したビデオ編集機能を提供し、ビデオの品質を向上させることができます。特殊効果を簡単に追加し、ビデオの視覚的魅力を高めることができます。 Reface（顔の入れ替えビデオ）: この生成型AIツールは、ビデオ内で顔をシームレスに入れ替えて、エンターテイニングでバイラルなコンテンツを作成します。クリエイティブなビデオプロジェクトには楽しいツールです。 Topaz Video AI: Topaz Video…

You.comは、複雑な数学や科学の質問に対してより正確な回答を提供するためのコード実行機能を備えたAIエージェント、YouAgentをリリースしました

人工知能の急速に進化する風景の中で、長い言語モデル（LLM）は、インターネット上での学習と創造を変革したことは間違いありません。彼らは広範な対話的な回答を提供し、さまざまな質問に答えることができます。しかし、彼らはいくつかの制限を抱えています。彼らは最新の情報について追いつくのが難しく、しばしば誤った情報を生成し、数学、科学、論理などの複雑な主題についての推論にも課題があります。これらの欠点により、特にSTEM分野で正確かつ信頼性の高い情報を提供するためのギャップが生まれました。これらの課題に対応するために、You.comは2022年に先駆者として登場し、LLMの機能を活用してインターネットにアクセスし、参照するためのコンシューマープロダクトを発売しました。これにより、回答が包括的で最新の情報で、引用文献も含まれるようになりました。この成功を基に、2023年の春には、You.comはマルチモーダルなチャット出力を導入し、プロット、チャート、アプリなどのインタラクティブな視覚的要素を提供することでユーザー体験を向上させ、特にリアルタイムのトピックにおいてテキストベースの応答に対する信頼性の高い代替手段を提供しました。そして、You.comは画期的なYouAgentを紹介し、AIエージェントの概念を新たなレベルに引き上げました。従来のLLMとは異なり、YouAgentは情報を処理するだけでなく、自身の環境内でアクションを実行することもできます。これは、Pythonコードを実行するコンピューティング環境によって可能にされています。LLMはコードを記述し実行することができ、複雑なSTEM問題の解決の可能性を広げています。さらに、YouAgentのマルチステップの推論プロセスと組み合わされたこのコードインタプリタにより、YouAgentは無類の正確さで複雑なSTEMクエリに取り組むことができます。 YouAgentの使用は簡単です。ユーザーはAIチャットインターフェースで「@agent」または「/agent」とクエリを開始することができます。これにより、You.comがYouAgentとの対話を開始し、YouAgentが自身のコンピューティング環境でPythonコードを実行することができます。現在、ログインユーザーごとに1日最大5回までYouAgentのクエリを実行できます。YouProのサブスクリバーは、1日最大100回までの拡張制限を享受することができます。 STEMベンチマークでのYouAgentのパフォーマンスは非常に印象的です。強力なGPT-4と比較しても、YouAgentはさまざまなタスクで一貫して優れた正確さを示しています。特に、公式ACT数学セクションで正確さが27%も向上しています。これはC-の生徒とA+の生徒の違いに相当し、YouAgentの計算集中型評価における優れた能力を示しています。 YouAgentの特筆すべき機能の1つは、他の一般的なLLM製品に困惑を与えるSTEMの質問に対処できる能力です。コード実行環境へのアクセスとマルチステップの推論能力を備えたYouAgentは、複雑な数学的操作に関する質問に対して信頼性の高い回答を提供することができます。成果にもかかわらず、YouAgentは自身の成長の余地を認識しています。ベンチマークでの100%の正確さを達成することは、継続的な研究と開発を必要とする持続的な追求です。さらに、チームはコードの実行を改善し、最適な問題解決のために適切に活用することを目指しています。今後の展望として、YouAgentは能力を拡大するという野心的な計画を持っています。これには、ファイルのアップロードのサポート、プロットやグラフなどの画像出力の生成、コード実行でのウェブ検索の実行などが含まれます。さらに、より多くの数学的・科学的なライブラリの追加、数学的テキストの改善されたフォーマット、さまざまなSTEMベンチマークでの継続的なパフォーマンス向上も予定されています。まとめると、YouAgentはAIエージェントの潜在能力を最大限に活用する大きな進歩を表しています。従来のLLMが直面する重要な制約に対処し、STEM分野で正確で信頼性の高い情報を提供します。Pythonコードを実行するためのコンピューティング環境を活用することで、YouAgentは複雑な問題解決において比類のない能力を示しています。将来に向けて、YouAgentはAIテクノロジーとのやり取り方法を革新し、STEM分野の学習と問題解決の新たな時代を切り拓くことになるでしょう。

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農業におけるビジョン・トランスフォーマー | 革新的な収穫

はじめに農業は常に人類文明の基盤であり、数十億人に生計と食料を提供してきました。技術の進歩により、農業の実践を向上させるための新たで革新的な方法が見つかっています。そのような進歩の一つが、Vision Transformers（ViTs）を使用して作物の葉の病気を分類することです。このブログでは、農業におけるビジョン・トランスフォーマーが、作物の病気の特定と軽減のための効率的かつ正確な解決策を提供することで、革命を起こしていることを探求します。キャッサバ、またはマニオクまたはユカは、食事の主食から産業用途までさまざまな用途がある多目的な作物です。その耐久性と強靭さは、栽培条件の厳しい地域で不可欠な作物です。しかし、キャッサバの植物はさまざまな病気に対して脆弱であり、CMDとCBSDが最も破壊的なものの一部です。 CMDは、ホワイトフライによって伝播される複数のウイルスによって引き起こされ、キャッサバの葉に重度のモザイク症状を引き起こします。一方、CBSDは、2つの関連するウイルスによって引き起こされ、主に貯蔵根に影響を与え、食用に適さなくします。これらの病気を早期に特定することは、広範な作物被害を防ぐために重要であり、食料の安全保障を確保するために不可欠です。Vision Transformersは、自然言語処理（NLP）のために最初に設計されたトランスフォーマー・アーキテクチャの進化形であり、視覚データの処理に非常に効果的であることが証明されています。これらのモデルは、パッチのシーケンスとして画像を処理し、データ内の複雑なパターンと関係を捉えるために自己注意機構を使用します。キャッサバの葉の病気分類の文脈では、ViTsは感染したキャッサバの葉の画像を分析してCMDとCBSDを特定するために訓練されます。学習成果ビジョン・トランスフォーマーとそれらが農業にどのように適用され、特に葉の病気の分類においてどのように使用されるかを理解する。トランスフォーマー・アーキテクチャの基本的な概念、自己注意機構などの理解し、これらが視覚データの処理にどのように適応されるかを学ぶ。キャッサバの葉の病気の早期検出のために農業におけるビジョン・トランスフォーマー（ViTs）の革新的な利用方法を理解する。スケーラビリティやグローバルなコンテキストなどのビジョン・トランスフォーマーの利点、および計算要件やデータ効率などの課題についての洞察を得る。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。ビジョン・トランスフォーマーの台頭コンピュータビジョンは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の開発により、近年大きな進歩を遂げています。CNNは、画像分類から物体検出まで、さまざまな画像関連のタスクのための定番アーキテクチャとなっています。しかし、ビジョン・トランスフォーマーは、視覚情報の処理に新しい手法を提供する強力な代替手段として台頭しています。Google Researchの研究者たちは、2020年に「画像は16×16の単語に値する：スケールでの画像認識のためのトランスフォーマー」という画期的な論文でビジョン・トランスフォーマーを紹介しました。彼らは、もともと自然言語処理（NLP）のために設計されたトランスフォーマー・アーキテクチャをコンピュータビジョンの領域に適応させました。この適応により、新たな可能性と課題が生まれました。 ViTsの使用は、従来の方法に比べていくつかの利点を提供しています。それには以下のものがあります：高い精度：ViTsは高い精度であり、葉の病気の信頼性のある検出と区別が可能です。効率性：訓練された後、ViTsは画像を素早く処理できるため、現場でのリアルタイム病気検出に適しています。スケーラビリティ：ViTsはさまざまなサイズのデータセットを処理できるため、さまざまな農業環境に適応できます。汎化性：ViTsはさまざまなキャッサバの品種や病気のタイプに汎化することができ、各シナリオごとに特定のモデルが必要な必要性を減らします。トランスフォーマー・アーキテクチャの概要ビジョン・トランスフォーマーに入る前に、トランスフォーマー・アーキテクチャの核心的な概念を理解することが重要です。トランスフォーマーは、もともとNLPのために設計され、言語処理のタスクを革新しました。トランスフォーマーの主な特徴は、自己注意機構と並列化であり、より包括的な文脈理解とより高速なトレーニングを可能にします。…

「GPTの内部- I：テキスト生成の理解」

「さまざまなドメインの同僚と定期的に関わりながら、データサイエンスの背景をほとんど持たない人々に機械学習の概念を伝えるという課題に取り組んでいますここでは、私は試みています...」

「ChatGPTのようなLLMの背後にある概念についての直感を構築する-パート1-ニューラルネットワーク、トランスフォーマ、事前学習、およびファインチューニング」

「たぶん私だけじゃないと思いますが、1月のツイートで明らかになっていなかったとしても、私は最初にChatGPTに出会ったときに完全に驚きましたその体験は他のどんなものとも違いました…」

Pythonアプリケーション | 速度と効率の向上のためのマルチプロセッシングの活用

イントロダクション現代のマルチコアプロセッサのすべての機能を活用するために、マルチプロセッシングはコンピュータサイエンスの基本的な考え方であり、プログラムが複数のタスクやプロセスを同時に実行できるようにします。タスクを複数のプロセスに分割し、それぞれが独自のメモリ空間を持つことで、マルチプロセッシングは従来のシングルスレッド技術とは対照的に、ソフトウェアがパフォーマンスの制約を克服することができます。プロセスが分離されているため、メモリの競合が回避されるため、安定性とセキュリティがあります。特に、計算量の多いCPUバウンドのジョブでは、マルチプロセッシングのコードの実行を最適化する能力が重要です。データ処理、科学的シミュレーション、画像およびビデオ処理、機械学習など、スピードと効果が重要なPythonアプリケーションにおいて、それはゲームチェンジャーです。学習目標マルチプロセッシングと現代のマルチコアプロセッサの利用におけるPythonアプリケーションのパフォーマンス向上の重要性をしっかり理解する。 Pythonの「multiprocessing」モジュールを使用して、複数のプロセスを作成、管理、同期する方法を学び、タスクの並列実行を安定性とデータの整合性を確保しながら実現する。タスクの性質、リソース利用、通信オーバーヘッドの対処など、マルチプロセッシングのパフォーマンスを最適化するための戦略を見つけ、効率的で応答性の高いPythonアプリケーションを開発する。マルチプロセッシング現代のマルチコアプロセッサの機能を活用するために、マルチプロセッシングはプログラミングにおける強力な手法であり、プログラムが複数のタスクやプロセスを同時に実行できるようにします。マルチスレッディングではなく、プロセスごとに独自のメモリ空間を持つことが特徴です。この分離により、プロセス間でのメモリの干渉がなくなり、安定性とセキュリティが向上します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。コードの実行の最適化におけるマルチプロセッシングの重要性ソフトウェア開発における重要な目標の一つは、コードの実行を最適化することです。シーケンシャルプログラミングでは、単一のコアの処理能力は制約となる場合があります。マルチプロセッシングは、タスクを複数のコアに割り当てることによって、この制約を克服し、現代のプロセッサの機能を最大限に活用します。その結果、処理量が多いジョブはより速く、大幅にパフォーマンスが向上します。マルチプロセッシングが有益なシナリオ CPUバウンドタスク：複雑な数学計算やシミュレーションなど、主に集中的な計算処理を必要とするアプリケーションでは、マルチプロセッシングにより大幅な高速化が実現されることがあります。各プロセスは計算の一部を同時に実行し、CPUを最大限に活用します。並列処理：マルチプロセッシングにより、さまざまな独立したサブタスクを同時に処理することができます。これにより、多くの現実世界の問題をより管理しやすい部分に分割することができます。これにより、タスクの完了にかかる時間が短縮されます。画像およびビデオ処理：写真や映画の編集では、さまざまなメディアの一部にフィルターや変更、分析を適用することが一般的です。マルチプロセッシングによってこれらの操作をプロセス間で分散させることで、効率が向上します。科学的シミュレーション：タンパク質の折りたたみや気象モデリングなどの複雑なシミュレーションにおいて、マルチプロセッシングは有利です。シミュレーションは独立したプロセスで実行され、より迅速な結果が得られます。 Webスクレイピングとクローリング：マルチプロセッシングにより、複数のウェブサイトから情報を同時に取得することで、情報の収集にかかる時間を短縮することができます。同時サーバ：各プロセスが異なるクライアントリクエストを処理するときに、マルチプロセッシングは役立ちます。これにより、遅いリクエストが速いリクエストを妨げることがありません。バッチ処理：タスクをバッチごとに完了する必要がある場合、マルチプロセッシングによって処理を高速化することができます。プロセスとスレッドの理解並行性と並列性の達成は、プロセスとスレッド、コンピュータプログラムの基本的な実行単位を使用することに大きく依存します。プロセス：独立したユーザープログラムのインスタンスがプロセスです。各プロセスには独自の実行環境、メモリ空間、リソースがあります。プロセスは分離されているため、直接的にメモリを共有しません。プロセス間通信（IPC）は、プロセス間の通信を容易にするための最も複雑なメカニズムの一つです。その大きさと本来の分離性により、プロセスは多数の独立したプログラムを実行するなど、重いタスクの処理に優れています。スレッド：…

コーネル大学の研究者たちは、不連続処理を伴う量子化（QuIP）を導入しましたこれは、量子化が不連続な重みとヘシアン行列から利益を得るという洞察に基づく新しいAIの手法です

大規模言語モデル（LLM）によって、テキスト作成、フューショット学習、推論、タンパク質配列モデリングなどの領域で改善が可能になりました。これらのモデルは数百億のパラメータを持つことがあり、複雑な展開戦略が必要となり、効率的な推論技術の研究を促しています。コーネル大学の新しい研究では、LLMのパラメータをトレーニング後に量子化して実世界のシナリオでのパフォーマンスを向上させています。彼らの重要な洞察は、重みとプロキシヘシアン行列が非整合的な場合に、重みを有限の圧縮された値のセットに適応的に丸めることが容易であるということです。直感的には、重み自体と良好な丸めの精度を持つことが重要な方向は、どの座標でもあまり大きくないためです。この洞察を利用して、研究者たちは理論的に妥当でありLLMサイズのモデルにも拡張可能な2ビットの量子化技術を作成しました。この洞察に基づいて、彼らは量子化と非整合処理（QuIP）と呼ばれる新しい技術を提供しています。 QuIPには2つのフェーズがあります：効率的な事前処理と事後処理により、ヘシアン行列がランダムな直交行列のクロネッカー積によって非整合的になることを保証します。推定ヘシアンを使用して、元の重みと量子化された重みの間の誤差の二次プロキシ目的関数を最小化する適応的な丸め手順です。 “非整合処理”は、提案手法の初期処理フェーズと最終処理フェーズの両方を指します。実装の実用性に加えて、彼らはLLMサイズのモデルにスケーリングする量子化アルゴリズムのための初めての理論的研究を提供し、非整合性の影響を調査し、量子化手法が広範な丸め技術よりも優れていることを示しています。この研究では、QuIPによる非整合処理を行わない場合にOPTQという以前の技術のより効率的な実装が得られることも示しています。実験結果は、非整合処理が大規模モデルの量子化を有意に向上させ、特に高い圧縮率で優れた結果をもたらし、重みごとに2ビットのみを使用するLLM量子化手法の実現を示しています。大規模なLLMサイズ（>2Bパラメータ）では2ビットと4ビットの圧縮間に小さなギャップが観察され、モデルサイズが大きくなるにつれてこれらのギャップはさらに縮小され、LLMで正確な2ビットの推論が可能性があることを示唆しています。プロキシ目的関数では、トランスフォーマーブロック間、またはブロック内のレイヤー間の相互作用は考慮されていません。チームは、このスケールでこのような相互作用を含める利点と、それにかかる計算量の価値が現在わかっていないと述べています。

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デコード Transformersを平易な英語で説明します