Search Results ローン

ドローンは、液体ニューラルネットワークを使用して未知の環境をナビゲートします

MITの研究者たちは、脳に着想を得た液体ニューラルネットワークを使用して、自律ドローンのナビゲーションにおける新しい進歩を展示しましたこれにより、分布外のシナリオでも優れた性能を発揮しています

LLM黙示録：オープンソースクローンの復讐

これは、オープンソースプロジェクトがLLM産業に挑戦している物語です

Natural language processing

「スタートアップに必要なテックパートナー：ソフトウェア開発サービス」

スタートアップの速い世界では、成功を決定づけるためにテクノロジーが重要な役割を果たしていますスタートアップにとって適切なソフトウェア開発サービスは、革新的なアイデアを現実のものにするための推進力となる可能性がありますこの記事では、スタートアップの成功におけるテクノロジーの重要な役割、適切な開発パートナーの選択の複雑さ、その旅行について詳しく説明します...スタートアップに必要なテクノロジーパートナー：ソフトウェア開発サービス」詳細を読む»

Tech

マンバ：シーケンスモデリングの再定義とトランスフォーマーアーキテクチャの超越

「マンバの画期的なシーケンスモデリング手法を探求し、効率的な処理と先進的な状態空間メカニズムにより、従来のモデルを超えてくださいマンバとともに、AIの未来に飛び込んでください」

パスライトのCTO兼共同創設者、トレイ・ドイグのインタビューシリーズ

トレイ・ドイグは、パスライトの共同創設者兼CTOですトレイは、IBM、クリエイティブ・コモンズ、Yelpでエンジニアとして働いた経験を持つ、テック業界で10年以上の経験を持っていますTreyは、Yelp Reservationsのリードエンジニアであり、SeatMeの機能をYelp.comに統合する責任を負っていましたTreyはまた、SeatMeウェブアプリケーションの開発を率いました...

高度なRAGテクニック：イラスト入り概要

この投稿の目標は、利用可能なRAGアルゴリズムとテクニックの概要と説明をすることなので、コードの実装の詳細には立ち入らず、参照のみ行い、それについては放置します

Amazon DocumentDBを使用して、Amazon SageMaker Canvasでノーコードの機械学習ソリューションを構築してください

Amazon DocumentDB（MongoDB互換）とAmazon SageMaker Canvasの統合のローンチをお知らせできることを喜びますこれにより、Amazon DocumentDBのお客様はコードを書かずに生成AIや機械学習（ML）ソリューションを構築・使用することができますAmazon DocumentDBはフルマネージドのネイティブJSONドキュメントデータベースであり、重要な業務をスムーズかつ効率的に運用することができます

Google Gemini APIを使用してLLMモデルを構築する

導入 ChatGPTとOpenAIのGPTモデルのリリース、およびMicrosoftとのパートナーシップにより、AIの領域にTransformerモデルをもたらしたGoogleはみんなが諦めた存在となりました。 GPTモデルがリリースされてから1年以上が経過しましたが、GoogleからはPaLM API以外に大きな動きはありませんでした。PaLM APIもあまり注目されず失敗に終わりました。そしてGoogleが突如として紹介した基盤となるモデルのグループ、Geminiが登場しました。Geminiの発売からわずか数日後、GoogleはGemini APIをリリースしました。このガイドでは、Gemini APIをテストし、最終的にはそれを使用してシンプルなチャットボットを作成します。学習目標 GoogleのGeminiシリーズの基礎知識を学ぶ。これには異なるモデル（Ultra、Pro、Nano）と、テキストと画像のサポートを中心とする多様性が含まれます。 Gemini Proのチャット・モデルを使用してチャットベースのアプリケーションを作成するスキルを開発し、チャットの履歴を維持し、ユーザーの文脈に基づいて応答を生成する方法を理解する。 Geminiが安全であるために、不安全なクエリを処理し、さまざまなカテゴリの安全性評価を提供することにより、責任あるAIの使用を保証する方法を探索する。 Gemini ProとGemini Pro Visionモデルを使用した実践的な経験を積み、画像の解釈と説明を含む、テキスト生成とビジョンに基づく機能を探索する。 Gemini APIとLangchainを統合して、相互作用のプロセスを簡素化する方法を学び、複数のクエリを効率的に処理するための入力と応答のバッチ処理について学ぶ。この記事はデータサイエンスブログサラソンの一部として公開されました。 Geminiとは何ですか？ Geminiは、Googleが構築し導入した新しい基盤モデルのシリーズです。これはこれまでのPaLMと比べて最も大きなモデルセットであり、最初から多様性に焦点を当てて構築されています。これにより、Geminiモデルはテキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの異なる情報タイプの組み合わせに強力です。現在、APIは画像とテキストのサポートを提供しています。Geminiは、ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、多くのテストでChatGPTとGPT4-Visionモデルを上回っています。 Geminiには、サイズに基づいて3つの異なるモデルがあります。サイズの順に、Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini…

「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

2. 全体像 3. 環境初期の基礎 4. エージェントの実装ニューラルアーキテクチャとポリシー 5. 環境への影響仕上げ 6. 経験から学ぶ...

「Amazon ComprehendのためのPDFの事前ラベル付けを自動化する」

「Amazon Comprehend」はテキストデータから洞察を得るための事前トレーニング済みおよびカスタムAPIを提供する自然言語処理（NLP）サービスですAmazon Comprehendのお客様は、位置、人名、日付など、ビジネスに特有の興味のあるエンティティを抽出するためのカスタムなる名前エンティティ認識（NER）モデルをトレーニングすることができますカスタムモデルをトレーニングするには、[...]

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