Search Results リーダーボード

LMQL — 言語モデル用のSQL

「SQLについて聞いたことがあるか、あるいはスキルを習得したことがあるはずですSQL（Structured Query Language）はデータベースデータの操作に広く利用される宣言型言語です年次のStackOverflow調査によると...」

ID対マルチモーダル推奨システム：転移学習の視点

この記事は、移転可能な推薦システムの開発状況と代表的な作業（IDベース、モダリティベース、および大規模言語モデルベース）についてレビューしています

「Amazon SageMaker JumpStartを使用したスケーラブルなテキスト埋め込みと文の類似性検索」

この記事では、SageMaker Python SDKを使用してテキスト埋め込みと文の類似性の使用方法を示します文の類似性は、LLMによって埋め込まれた2つのテキストの間の類似度を評価することを意味しますこれは、検索増強生成（RAG）などのアプリケーションの基本ステップです

「LLMを評価するためのより良い方法」

この記事は、NLPタスクによってカテゴリ分けされたリアルワールドのユーザープロンプトに対するLLMの応答を比較し、人間の洞察を活用したLLM評価の新しいアプローチを紹介していますこれは、LLM評価基準の向上に向けた有望な解決策を提供しています

「Zephyr-7Bの内部：HuggingFaceの超最適化LLM、より大きなモデルを上回り続けている」

ZEPHYR-7Bは、AIコミュニティで非常に好評を得ている新世代の大型言語モデル（LLM）の1つですHugging Faceによって作成されたこのモデルは、効果的に最適化されたバージョンです...

「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。…

ジナAIは、「jina-embeddings-v2」を紹介します世界初の8kオープンソースのテキスト埋め込みモデル

Jina AIは、第2世代のテキスト埋め込みモデルであるjina-embeddings-v2の最新の進化を発表しました。この最先端のモデルは、驚異的な8K（8192トークン）のコンテキスト長をサポートする唯一のオープンソースソリューションです。この成果により、それはOpenAIのプロプライエタリモデルであるtext-embedding-ada-002と同等の能力とMassive Text Embedding Benchmark（MTEB）のリーダーボードでのパフォーマンスを持つことができます。 jina-embeddings-v2は、容量とベンチマークのパフォーマンスの両方で既存のプロプライエタリの対応モデルと競合するオープンソースのテキスト埋め込みモデルであり、OpenAIの8Kモデルjina-embeddings-v2よりも優れたパフォーマンスを発揮します。特筆すべきは、Jina-embedding-v2は分類平均、再ランキング平均、検索平均、要約平均などの主要指標において、OpenAIの対応モデルと比較して優れたパフォーマンスを示しています。研究者たちは、Jina-embeddings-v2が高度な機能を備えた多様なアプリケーションの革新を実現したと述べています。法的文書の分析では、広範囲な法的テキストの複雑な詳細を捉え、分析します。医療研究では、科学論文を埋め込み、包括的な分析を容易にし、画期的な発見を促進します。文学分析では、長編のコンテンツに深く入り込んでテーマの要素を捉え、より豊かな理解を実現します。財務予測では、詳細な財務レポートから優れた洞察を得ることで、意思決定プロセスを強化します。対話型AIでは、Jina Embeddings V2は複雑なユーザークエリに対するチャットボットの応答を大幅に改善します。その多彩で強力な機能により、Jina Embeddings V2はさまざまなドメインの複雑なデータセットからアプローチし、洞察を得る方法を変革する最先端の立場に立っています。テスト結果では、このコンテキスト対応のjina-embeddings-v2が他の主要なベース埋め込みモデルを凌駕し、より長いコンテキスト能力の実用的な利点を強調しています。 Jina AIのCEOであるハン・シャオ博士は、このリリースの旅とその深い意義についての思いを共有しました。彼は、Jina-embeddings-v2のリリースによる成果は驚異的であり、OpenAIなどの業界リーダーと競争することを目指し、世界初のオープンソースの８Kコンテキスト長モデルを作り出すことを目指しています。Jina AIにおける使命は明確です：かつて機密のエコシステムに限定されていたツールを提供することで、AIを民主化し、本日この目標に向けて大きな進歩を遂げています。研究者たちは、Jina-embeddings-v2の技術的な複雑さとベンチマークについての学術論文を公開する計画を立てており、AIコミュニティにモデルの能力をさらに深く探求する機会を提供します。チームは、OpenAIに類似した埋め込みAPIプラットフォームの開発に進んでおり、ユーザーが必要に応じてカスタマイズできる埋め込みモデルのシームレスな拡張性を保証する高度な段階に達しています。さらに、Jina AIは多言語の埋め込みにも進出し、ドイツ語-英語モデルを導入することで言語能力を広げています。この拡大は彼らのポートフォリオを向上させ、AIイノベーションのリーダーとしての地位を強化することを目指しています。このモデルは、Hugging Faceで無料で簡単にダウンロードすることができます。ベースモデルは、高い精度を必要とする要求の厳しいタスクに適したものであり、学術研究やビジネス分析のような分野に応用されます。対照的に、コンパクトサイズ（0.07G）のSmallモデルは、軽量なタスクに向けて設計されており、モバイルアプリや計算リソースに制限のあるデバイスでのアプリケーションに理想的です。Jina AIは、AIコミュニティ内の様々な要件に対応し、ユーザーが計算ニーズに最適なモデルを選択し、アプリケーションの好みに合わせるための2つの異なるモデルオプションを提供しています。

Artificial Intelligence

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LMQL — 言語モデル用のSQL

ID対マルチモーダル推奨システム：転移学習の視点

「Amazon SageMaker JumpStartを使用したスケーラブルなテキスト埋め込みと文の類似性検索」

「LLMを評価するためのより良い方法」

「Zephyr-7Bの内部：HuggingFaceの超最適化LLM、より大きなモデルを上回り続けている」

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ジナAIは、「jina-embeddings-v2」を紹介します世界初の8kオープンソースのテキスト埋め込みモデル

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃71

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