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「このAI論文調査は、医学における大規模言語モデル（LLMs）の役割、課題、原則、応用について取り上げています」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Medical_LLM_outline-857×1024.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Medical_LLM_outline-150×150.png”/>自然言語処理（NLP）は、特に大規模言語モデル（LLM）の導入により、ここ数か月で大きく進歩しました。GPT、PaLM、LLaMAなどのモデルは、テキスト生成、要約、質問応答といったさまざまなNLPタスクを実行する能力により、非常に人気を集めています。研究者たちは医療分野でLLMの力を活用しようと常に取り組んでいます。ChatDoctor、MedAlpaca、PMC-LLaMA、BenTsao、MedPaLM、Clinical Camelなどの医療用LLMは、患者のケアの向上と医療従事者のサポートに使用されています。現在の医療用LLMは良好な結果を示していますが、まだいくつかの課題があります。多くのモデルは、臨床設定における対話や質問応答といったバイオメディカルNLPタスクの実用的な価値を見落としています。医療用LLMの電子健康記録（EHR）、高齢者退院要約の作成、健康教育、ケアプランニングといった臨床コンテキストでの潜在能力は、最近の研究の主題となっています。しかし、これらのモデルには一般的な評価データセットが欠けていることがよくあります。もう一つの欠点は、現在使用されている医療用LLMの大多数が、医学的な質問に対する応答能力だけを評価し、情報検索、テキスト生成、関係抽出、テキスト要約などの他の重要なバイオメディカルタスクを無視していることです。これらの問題を克服するため、研究チームは医療用LLMのさまざまな側面を探求しながら、以下の5つの主要な問いに答えることで研究を実施しました。<ol><li>医療用LLMの作成：最初の問いは、医療用LLMの作成に関わるアプローチや要素を調査することを目的としています。これには、これらのモデルの作成の基本的なアイデアや構造、トレーニングセット、その他の関連要素を理解する必要があります。</li></ol><ol><li>医療用LLMの実施結果の評価：2番目の問いは、医療用LLMの実際の結果やパフォーマンスを評価することに焦点を当てています。特に、臨床医学関連のタスクにおいて、これらのモデルのパフォーマンスを評価することが含まれます。</li></ol><ol><li>実際の臨床現場での医療用LLMの使用：3番目の問いは、医療用LLMが実際に臨床現場でどのように使用されるかを探究します。これには、これらのモデルが医療従事者の定期的なワークフローにどのように組み込まれ、コミュニケーション、意思決定、一般的な患者ケアの改善に役立つかを調査することが含まれます。</li></ol><ol><li>医療用LLMの適用による問題：4番目の問いは、医療用LLMの使用には、他の技術と同様に様々な障害があることを認識しています。医療設定でこれらのモデルを責任を持ってかつ成功裏に導入するためには、倫理的な問題、モデルにおける潜在的なバイアス、可解釈性の問題など、いくつかのハードルに取り組む必要があります。</li></ol><ol><li>医療用LLMの構築と適用の成功：最後の問いは、医療用LLMの設計と適用の改善について、将来について明らかにするためのものです。これにより、医療用LLMが医療業界で有用なツールとして発展し続けることが保証されます。</li></ol>総括すると、この調査は医療分野におけるLLMを詳細に分析しています。それは10種類の異なるバイオメディカルアクティビティから得られた評価を要約し、それらのアプリケーションに関する詳細な概要を提供しています。主要な課題に取り組むことで、この研究は医療用LLMの包括的な知識を提供し、より詳細な分析、チームワーク、そして医療AI領域の迅速な進歩を促進することを目指しています。

アップステージがSolar-10.7Bを発表：一回の会話用に深いアップスケーリングと微調整された精度を持つ先駆的な大規模言語モデルを実現

韓国のAI企業、Upstageの研究者たちは、言語モデルのパフォーマンスを最大化し、パラメータを最小化するという課題に取り組んでいます。モデルのサイズがパフォーマンスと関連している大規模言語モデル（LLM）において、Upstageは10.7兆の重み付けを持つ画期的なモデル、「Solar-10.7B」を導入しました。この革新は、3000億以上のパラメータを持つモデルにおけるモデルのサイズとパフォーマンスの間に生じる相反関係に対処しています。既存のツールと異なり、UpstageのSolar-10.7Bは、Llama 2アーキテクチャを採用し、Upstage Depth Up-Scalingという新しい技術を使用しています。この方法は、Mistral 7BからアップスケーリングされたレイヤーにMistral 7Bの重み付けを統合し、包括的な事前学習を行います。Solar-10.7Bのコンパクトな設計と優れたパフォーマンスは、Mixtral 8X7Bなどのより大きなモデルすらも上回ります。さまざまな言語のタスクにおいて適応性と堅牢性を実証するための微調整と展示に理想的なモデルです。さらに、Upstageはシングルターンの対話に特化したファインチューニング版「SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0」も提供しています。監視付きファインチューニング（SFT）や直接的な意志最適化（DPO）など、最新のインストラクションのファインチューニング手法を活用し、多様なデータセットをトレーニングに使用しました。このファインチューニングモデルは、驚異的なModel H6スコア74.20を達成し、シングルターンの対話シナリオにおける効果を誇示しています。 Solar-10.7Bのパフォーマンスは、その洗練されたアーキテクチャとトレーニング戦略に根ざしています。Llama 2アーキテクチャを基にしたDepth Up-Scaling技術により、30兆パラメータまでのモデルを凌駕することができます。Mistral 7Bの重み付けをアップスケーリングされたレイヤーに統合することは、その素晴らしいパフォーマンスに貢献し、Mixtral 8X7Bモデルさえも上回ります。評価結果は、Solar-10.7Bの能力を示し、Model H6スコア74.20を記録しており、自然言語処理においてさらなるパフォーマンス最適化の追求を証明しています。ファインチューニングされたSOLAR-10.7B-Instruct-v1.0は、他のモデルに比べて優れたModel H6スコア74.20でシングルターンの対話シナリオで優れたパフォーマンスを発揮しています。教授ベースのトレーニングのために慎重に選別されたデータセットを活用するこのファインチューニングアプローチは、その適応性とパフォーマンスの向上を一層強調しています。まとめると、Solar-10.7Bおよびそのファインチューニング版は、大規模言語モデルの領域における重要な進歩を表しています。モデルのサイズとパフォーマンスのバランスを取るという課題に取り組むために、Upstageの研究者たちは戦略的にこれらのモデルを設計し、ファインチューニングして最先端の結果を提供しています。革新的なDepth Up-Scaling技術とMistral 7Bの統合は、適応性と効率性を示しています。研究者たちが言語モデルの開発の限界を押し広げ続ける中で、Solar-10.7Bとそのファインチューニング版は、自然言語処理におけるパフォーマンス最適化の追求の証となっています。 UpstageがSolar-10.7Bを発表：Depth Up-Scalingとファインチューニングされた精度によるシングルターン対話における大規模言語モデルの先駆的な取り組みは、MarkTechPostで最初に公開されました。

「パブリックスピーキングのための5つの最高のAIツール（2023年12月）」

「人工知能の領域において、公の演説にAIツールを応用することは大きな進歩を意味しますこれらのツールは、スピーキングスキルの向上に役立つ実用的なソリューションを提供し、あらゆるレベルのスピーカーが直面する共通の課題に対処しますAI技術を活用することで、これらのツールはスピーチのデリバリー、コンテンツの構成、聴衆の関与に関する貴重な洞察を提供します私たちの探究...」

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このAI論文では、ディープラーニングを通じて脳の設計図について探求します：神経科学とsnnTorch Pythonライブラリのチュートリアルから得た知見を活用してニューラルネットワークを進化させる

神経科学と人工知能の交差点では、特に「snnTorch」として知られるオープンソースのPythonライブラリの開発を通じて、顕著な進展が見られています。この革新的なコードは、脳の効率的なデータ処理方法に触発されたスパイキングニューラルネットワークをシミュレートするもので、UCサンタクルーズのチームの努力から生まれています。過去4年間、このチームのPythonライブラリ「snnTorch」は、100,000を超えるダウンロードを誇って大きな注目を集めています。その応用は学術的な範囲を超えており、NASAの衛星追跡事業や半導体会社による人工知能用のチップの最適化など、多様なプロジェクトで有益な役割を果たしています。 IEEEの論文に最近掲載された「snnTorch」のコーディングライブラリは、脳の効率的な情報処理メカニズムを模倣したスパイキングニューラルネットワークの重要性を強調しています。彼らの主な目標は、脳の省電力処理を人工知能の機能性と融合させることで、両者の長所を活用することです。 snnTorchは、パンデミック中にチームのPythonコーディングの探求と電力効率の向上のために始まった情熱的なプロジェクトでした。今日、snnTorchは、衛星追跡からチップ設計までのさまざまなグローバルプログラミングプロジェクトで基礎的なツールとして確立されています。 snnTorchの優れた点は、そのコードとその開発に伴って編集された包括的な教育資料です。チームのドキュメントと対話型コーディング資料は、ニューロモーフィックエンジニアリングとスパイキングニューラルネットワークに関心を持つ個人のための入門点となり、コミュニティで貴重な資産となっています。チームによって著されたIEEE論文は、snnTorchコードに補完される包括的なガイドです。非伝統的なコードブロックと主観的なナラティブを特徴とし、神経モーフィックコンピューティングの不安定な性質を正直に描写しています。これにより、コーディングの決定に不十分に理解された理論的な基盤と格闘する学生たちの苦悩を和らげることを意図しています。教育リソースとしての役割に加えて、論文は、脳の学習メカニズムと従来の深層学習モデルとの隔たりを埋める視点も提供しています。研究者たちは、AIモデルを脳の機能と調整する課題について探究し、ニューラルネットワークでのリアルタイム学習と「一緒に発火して接続される」興味深い概念に重点を置いています。さらに、チームはUCSCのGenomics InstituteのBraingeneersとの共同研究において、脳情報処理の洞察を得るために脳器官モデルを利用しています。この共同研究は、生物学と計算論的パラダイムの融合を象徴し、snnTorchの器官モデルのシミュレーション能力による脳発祥の計算の理解への大きな進歩となっています。研究者の業績は、多様な領域をつなぐ協力的な精神を体現し、脳に触発されたAIを実用的な領域に推進しています。snnTorchの議論に特化した繁栄するDiscordとSlackチャンネルを通じて、この取り組みは産業と学術界の協力関係を促進し、snnTorchに関する熟練を求める求人募集内容にさえ影響を与え続けています。 UCサンタクルーズのチームによる脳に触発されたAIの先駆的な進展は、深層学習、神経科学、計算論的パラダイムのランドスケープを変革する可能性を示しています。

自然言語処理：AIを通じて人間のコミュニケーションの力を解き放つ

この記事では、NLPの理解と進化について取り上げますAIがコミュニケーションの世界にどのように貢献できるかを学びましょう

「Langchainの使い方：ステップバイステップガイド」

LangChain（ラングチェーン）は、プログラマーが大きな言語モデルを使用してアプリケーションを開発するための人工知能フレームワークです。LangChainの使用方法について詳しく見ていきましょう。ステップ1：セットアップ LangChainを始める前に、適切に構成された開発環境があることを確認してください。PythonまたはJavaScriptなどの必要な依存関係をインストールしてください。LangChainは両方の言語に対応しており、開発者に柔軟性を提供します。 pip install langchain conda install langchain -c conda-forge ステップ2： LLM（Language Models） LangChainを効果的に使用するためには、モデルプロバイダーやデータストア、APIなどのさまざまなコンポーネントと統合することがしばしば必要です。ここでは、LangChainをOpenAIのモデルAPIと統合します。また、Hugging Faceを使用しても同様に行うことができます。 !pip install openaiimport osos.environ["OPENAI_API_KEY"] ="YOUR_OPENAI_TOKEN" from langchain.llms…

このAI論文では、革新的なAIフレームワークを使用したDeWaveが公開単語彙BCIのためのEEGからテキストへの翻訳を革新しています

GrapheneX-UTSヒューマンセントリック人工知能センター（シドニー工科大学（UTS））の研究者たちは、沈黙した思考を解読し、それをテキストに変換することができる優れたシステムを開発しました。この技術は、脳卒中や麻痺などの状態により話すことができない個人のコミュニケーションを支援し、人間と機械の相互作用を向上させる可能性があります。この研究チームによってニューオーリンズで開催されたNeurIPS会議でスポットライト記事として発表されたこの研究では、携帯可能で非侵襲的なシステムが紹介されました。グラフェンX-UTS HAIセンターのチームは、シドニー工科大学工学部およびIT部門のメンバーと協力して、侵襲的な手順なしで脳信号をテキスト内容に変換する手法を開発しました。研究中、参加者は特殊なキャップを装着し、脳波活動を電気脳波計（EEG）を通じて記録するための電極を備えたキャップを着用しながら、テキストの文章を沈黙して読みました。記録されたEEGデータは、研究者が開発したAIモデルであるDeWaveを用いて処理され、これらの脳信号を理解可能な単語と文章に変換します。研究者は、このイノベーションが生のEEG波を言語に直接変換することの重要性を強調し、脳からテキストへの変換プロセスに離散エンコーディング技術を統合することを示しました。このアプローチは、神経科学とAIの領域で新たな可能性を開くものです。以前の脳インプラントやMRI機器を使用する侵襲的な手順を必要とする技術とは異なり、チームのシステムは非侵襲的で実用的な代替手段を提供します。さらに、視線追跡に頼らないため、日常的な使用に適応しやすい可能性があります。この研究は、制約がある過去の研究が1人または2人に限定されていたのに対し、29人の参加者を対象にしたもので、強健性と適応性が高いレベルを確保しています。EEG信号を収集するためにキャップを使用することでノイズが発生しますが、本研究では、EEGの変換において非常に優れたパフォーマンスを報告しています。モデルは、動詞の方が名詞に比べて優れたマッチングを示すことをチームは強調しました。ただし、名詞を解読する際には、システムは厳密な翻訳ではなく同義語のペアに対して傾向を示していました。研究者は、意味的に似た単語が単語処理中に似た脳波パターンを引き起こす可能性があると説明しています。現在の翻訳の正確性は、BLEU-1スコアで約40%です。研究者は、このスコアを伝統的な言語翻訳や音声認識プログラムと比較可能なレベルまで向上させることを目指しています。これらのプログラムは通常、90%程度の正確性を実現しています。この研究は、UTSでの脳コンピュータインターフェース技術の先行する進歩を基盤としており、物理的制限によって妨げられていた個人のためのコミュニケーション手段を革新する可能性を示しています。この研究の結果は、思考を言葉にシームレスに翻訳し、コミュニケーションの壁に直面している個人を支援し、人間と機械の相互作用を向上させるという約束を提供しています。

「FinTech API管理におけるAIの力を解き放つ：製品マネージャーのための包括的なガイド」

この包括的なガイドでは、AIが金融技術のAPI管理に果たす変革的な役割を探求し、各セクションごとに実世界の例を提供していますAIによる洞察力や異常検知からAIによる設計、テスト、セキュリティ、そして個人化されたユーザーエクスペリエンスまで、金融技術のプロダクトマネージャーはAIの力を活用してオペレーションを最適化し、セキュリティを強化し、提供を行わなければなりません

「2024年に使用するためのトップ10のリアルタイムデータベース」

導入現代アプリケーションのダイナミックな世界において、リアルタイムデータベースはスムーズなデータ管理と即時の更新を維持するために重要です。大量のデータを扱うために設計されたこれらのデータベースは、情報への瞬時のアクセスを提供します。この記事では、2024年に影響を与えるであろうトップ10のリアルタイムデータベースについて詳しく説明します。リアルタイムデータベースの理解リアルタイムデータベースは即時の更新とアクセスが必要なデータを管理するために作成されています。同期の遅延が発生する従来のデータベースとは異なり、リアルタイムデータベースはすべての接続されたデバイスやアプリケーションにデータ変更の迅速な反映を保証します。これにより、リアルタイムのコラボレーション、メッセージング、モニタリングのニーズを持つアプリケーションに適しています。現代アプリケーションにおけるリアルタイムデータベースの重要性リアルタイムデータベースの重要性は、即時のデータ更新と同期の需要により、現代のアプリケーションで増大しています。メッセージングアプリから共同編集可能なドキュメントエディタ、リアルタイムアナリティクスダッシュボードまで、これらのデータベースはスムーズなデータ管理と瞬時のコミュニケーションの基盤となります。データ同期の遅延を解消することにより、リアルタイムデータベースはユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、効率的かつデータに基づく意思決定を可能にします。トップ10のリアルタイムデータベース以下は、2024年に使用するトップ10のリアルタイムデータベースのリストです。 1. Firebase リアルタイムデータベース Firebase リアルタイムデータベースはクラウドホスト型のNoSQLデータベースであり、開発者がデータをリアルタイムに保存および同期できるようにします。JSONデータモデルの使用は、開発プロセスに柔軟性と簡便さをもたらします。Firebaseプラットフォームの重要なコンポーネントとして、ウェブとモバイルの両方のアプリケーションを作成するための強力なツールキットに貢献します。機能と利点 Firebase リアルタイムデータベースの優れた機能の1つは、データ変更があった場合にすべての接続されたデバイスで瞬時の更新が保証されるリアルタイム同期です。これにより、ユーザーは常に最新の情報を得ることが保証されます。さらに、データベースはオフラインサポートを提供し、インターネットに接続していない状況でもデータにアクセスおよび変更を行うことができます。Firebase リアルタイムデータベースは堅牢なセキュリティルールを取り入れており、機密データへの不正アクセスからデータを保護します。ユースケースと例 Firebase リアルタイムデータベースは、チャットアプリ、共同編集可能なドキュメントエディタ、リアルタイムダッシュボードなど、リアルタイムの更新を要求するアプリケーションで広く使用されています。例えば、Firebase リアルタイムデータベースを活用したメッセージングアプリは、すべての参加者に迅速にメッセージを配信し、シームレスかつリアルタイムのコミュニケーション体験を作り出します。こちらから入手できます: https://firebase.google.com/ 2.…

２０２４年に探索するべきトップ１２の生成 AI モデル

はじめに近年、人工知能（AI）は非凡な変革を遂げ、創造性の風景を再構築するだけでなく、多様な産業における自動化の新たな基準を設定する先駆的な技術となっています。2024年に入ると、これらの先進的なモデルは画期的な能力、広範な応用、そして世界に紹介する先駆的なイノベーションにより、その地位を固めました。本記事では、今年の主要な生成型AIモデルについて詳しく探求し、彼らの革新的な能力、様々な応用、そして世界にもたらすパイオニア的なイノベーションについて包括的に説明します。テキスト生成 GPT-4：言語の神童開発者：OpenAI 能力：GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）は、文脈の深い理解、微妙な言語生成、およびマルチモーダルな能力（テキストと画像の入力）で知られる最先端の言語モデルです。応用：コンテンツの作成、チャットボット、コーディング支援など。イノベーション：GPT-4は、規模、言語理解、多様性の面でこれまでのモデルを上回り、より正確かつ文脈に即した回答を提供します。この生成型AIモデルにアクセスするには、こちらをクリックしてください。 Mistral：専門家の混合体開発者：Mistral AI 能力：Mistralは、専門的なサブモデル（エキスパート）に異なるタスクを割り当てることで効率と効果を向上させる、洗練されたAIモデルです。応用：高度な自然言語処理、パーソナライズされたコンテンツの推薦、金融、医療、テクノロジーなど、様々なドメインでの複雑な問題解決など、幅広い応用があります。イノベーション：Mistralは、ネットワーク内の最適なエキスパートにタスクを動的に割り当てることによって特徴付けられます。このアプローチにより、専門的で正確かつ文脈に適した回答が可能となり、多面的なAIの課題処理において新たな基準を設定します。このMistral AIにアクセスするには、こちらをクリックしてください。 Gemini：多面的なミューズ開発者：Google AI Deepmind…

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