Search Results 2022年

「12年間のデータの旅の年末レポート」

「初心者からリーダーへのデータアナリストの12年間の旅を探検しましょうキャリアの転機、挑戦、データ分野での成長マインドセットの採用についての洞察を提供します」

葉っぱが金色に変わり、12月の寒さが広がる中、人工知能の領域で目覚ましい進歩が見られた今年を振り返る時が来ました。2023年は単なる進歩の年ではありませんでした。それはトライアンフの年であり、AIが成し遂げられる限界が繰り返し押し広げられ、再定義された年でした。LLM（大規模言語モデル）の能力における画期的な進展から、前例のないほど世界とのナビゲーションや相互作用が可能な自律エージェントの登場まで、この年はこの変革的な技術の無限の可能性を示すものでした。この包括的な探求の中で、私たちは2023年のAIを定義した8つの主要なトレンドについて掘り下げ、産業を再構築し、未来を革命化する革新を明らかにしていきます。だから、AI愛好家の皆さん、私たちは技術史の記録に永遠に刻まれる一年についての旅に出発です。 RLHFとDPOの微調整 2023年は、大規模言語モデル（LLM）の能力を向上させるための重要な進展が見られました。2つの主要なアプローチが登場しました：人間のフィードバックに基づく強化学習（RLHF）：この手法は、人間のフィードバックを活用してLLMの学習プロセスをガイドし、持続的な改善と進化するユーザーのニーズや好みに対応させることができます。このインタラクティブなアプローチにより、LLMは複雑または主観的な領域において微妙な理解力と意思決定能力を開発することができます。直接的な選好最適化（DPO）：：DPOはよりシンプルな代替手法であり、明示的な強化信号を必要とせずにユーザーの選好に直接最適化します。このアプローチは効率性とスケーラビリティを重視し、より速い適応と展開を必要とするアプリケーションに最適です。そのすっきりした性格により、ユーザーフィードバックに基づいてLLMの振る舞いを迅速に調整することができ、進化する好みに合わせることができます。 RLHFとDPOはLLMの開発における重要な進展を表していますが、既存の微調整手法を置き換えるのではなく、補完するものです：事前学習：大規模なテキストとコードのデータセットを用いてLLMを訓練し、一般的な言語理解能力を学習させること。微調整：特定のタスクまたはデータセットに基づいてLLMをさらに訓練し、特定のドメインやアプリケーションに適した能力を調整すること。マルチタスク学習：LLMを複数のタスクに同時に訓練することで、共有表現を学習し、各タスクのパフォーマンスを向上させること。 LLMの効率性に対処する LLMの能力が向上するにつれて、計算上の制約とリソースの限界が重要な懸念事項となりました。その結果、2023年の研究はLLMの効率性の向上に焦点を当て、以下のような技術の開発をもたらしました： FlashAttention：この革新的なアテンションメカニズムは、LLMの計算コストを大幅に削減します。これにより、より速い推論と訓練が可能になり、LLMをリソースに制約のある環境でより実用的に利用し、実世界のアプリケーションに統合することができるようになります。 LoRA および QLoRA：LoRAやQLoRAなどの手法は、2023年にも提案された軽量かつ効率的なLLMの微調整方法を提供します。これらの手法は、既存のLLMアーキテクチャに追加された小さなモジュールであるアダプターに依存し、再トレーニングすることなくカスタマイズを可能にします。これにより、著しい効率の向上、より速い展開時間、さまざまなタスクへの適応性の向上が実現されます。これらの進展は、効率的なLLMへの需要の増大に対応し、この強力な技術への広範な導入の道を開き、結果としてこの技術へのアクセスを民主化することにつながります。検索補完生成（RAG）の浸透純LLMは巨大な可能性を秘めていますが、それらの正確性と実証的根拠に関する懸念は依然として存在しています。検索補完生成（RAG）は、既存のデータや知識ベースとLLMを組み合わせることで、これらの懸念に対処する有望な解決策として登場しました。このハイブリッドアプローチにはいくつかの利点があります：エラーの減少：外部情報から事実情報を取り込むことにより、RAGモデルはより正確で信頼性のある出力を生成することができます。拡張性の向上：RAGモデルは純LLMに必要な大規模なトレーニングリソースの必要性を排除し、大規模なデータセットに適用することができます。低コスト：既存の知識リソースを利用することにより、LLMのトレーニングおよび実行に関連する計算コストを削減することができます。これらの利点により、RAGは検索エンジン、チャットボット、コンテンツ生成など、さまざまなアプリケーションにおける貴重なツールとして位置付けられています。自律エージェント…

「モバイルアプリに予測分析を活用する8つの最良の方法」

モバイルアプリに予測分析を使用して、データ駆動型の戦略を構築しますモバイルアプリで予測データ分析を実装する8つの方法を学びましょう

「部分情報分解とは何か、そして特徴がどのように相互作用するのか」

ターゲット変数が複数の情報源に影響を受ける場合、各情報源が全体的な情報にどのように寄与しているかを理解することは重要です（しかし、単純な問題ではありません）この中で...

なぜAIチップの将来がニューロモーフィックコンピューティングにおいて重要なのか？

神経形態計算はAIとIoTを変革する可能性がありますより正確で多様性に富み、信頼性の高いアクセスしやすいAIの波を引き起こす可能性がありますが、依然として課題が残っています

「FacebookとInstagramにて、Metaが新しいAI機能を発表」

人工知能において注目すべき進展が詰まった2022年において、Metaは革新的な進歩を遂げ、確実にリードを取っています。仮想アシスタントの向上からコンテンツ作成の革命まで、このテックジャイアントは2023年においてAIの風景を形作る準備が整っています。Facebook、Instagram、WhatsApp、Messengerを通じて、20の新たな方法でGenerative AIがエクスペリエンスを向上させることができます。本記事では、メッセージングアプリ、画像生成、コンテンツの発見、プライバシー対策にわたるAIエクスペリエンスの最新情報について深く掘り下げます。 META AIの進化 META AI、仮想アシスタントは今ではより直感的であり、モバイル上で詳細な回答と正確な検索結果の要約を提供します。ユーザーはWhatsAppを含むメッセージングプラットフォームでAIチャットを開始したり、Ray-Ban Metaスマートグラスを使用して音声コマンドを使用することで、シームレスにMETA AIと対話することができます。さらに、META AIはチャットに限らず、FacebookやInstagramのプロダクト体験の豊かさに貢献しています。投稿へのコメントの提案から商品のコピーの向上まで、META AIはインタラクションをより魅力的にするために重要な役割を果たしています。友達と一緒に画像を作成し、Riffしよう META AIのテキストから画像への機能には「再構築」というエキサイティングな追加があります。この新機能により、ユーザーはMessengerやInstagramのグループチャット内で協力して画像を作成し、修正することができます。ユーザーは初期の画像を生成し、友人はテキストプロンプトを提案することで、まったく新しい画像を作成することができます。この協力的でエンターテイニングな機能により、画像の作成と共有に新たな次元が加わります。リールで新しいエクスペリエンスを見つけよう METAは、リールをMETA AIのチャットに導入し、ユーザーにコンテンツの探索、クリエイターとのつながり、インスピレーションの見つけ方を提供します。旅行の計画を立てたり、グループチャットで興味を話し合ったりする際に、リクエストしてリールを見て提案を視覚化することができます。この統合は、スイート内のアプリでよりつながりのあるパーソナライズされたエクスペリエンスを作成するというコミットメントを示しています。 Facebookでのエクスペリエンスを向上させる META AIの影響力はFacebookにも及び、革新的な機能がテストされています。パーソナライズされたバースデーグリーティングの作成やFeed投稿の編集、新しいチャットのトピックの提案など、日常のエクスペリエンスを簡素化するための取り組みです。さらにAIは、Marketplaceにおいて検索能力を向上させ、ユーザーが製品に関する関連情報をより簡単に見つけ、代替案を見つけることができるようにします。クリエイターがファンに返信するのを助ける Instagramのクリエイターは、META AIがダイレクトメッセージ内での推奨返信を導入することで喜びに包まれます。この機能は、コミュニケーションを効率化し、クリエイターがより効果的に観客と交流することを可能にします。AIはトーンやコンテンツを分析し、関連する返信を生成することで、クリエイターとファンの間の迅速かつアクセスしやすいインタラクションを促進します。 META AIでImagineを体験する…

「ビジュアルAIがカナダ最大かつ最も賑やかな空港で飛躍する」

カナダのオンタリオ州にあるトロントピアソン国際空港は、年間約5000万人の旅客にサービスを提供する国内最大かつ最も混雑した空港です。旅行者の体験を向上させるために、同空港は2022年6月にZensors AIプラットフォームを導入しました。このプラットフォームは、既存のセキュリティカメラの匿名映像を使用して空間データを生成し、リアルタイムで運用を最適化するのに役立ちます。 NVIDIA MetropolisのビジョンAIパートナーエコシステムの一員であるZensorsは、トロントピアソンの運用チームが通関待ち時間を大幅に短縮しました。2022年のピーク時に到着手続きにかかる平均時間は30分程度と推定されていたものが、昨年の夏にはわずか6分未満に減少しました。同社の共同創業者であるAnuraag Jain氏は、「Zensorsは視覚AIを誰でも簡単に使用できるようにしています。」と述べています。 Jain氏はさらに、大規模なAIのスケーリングはほとんどの組織にとって容易ではないと付け加え、空港は従来のハードウェアセンサーやLiDAR、3Dステレオカメラに基づく効果の薄い解決策に頼るか、改装や新しいターミナルの建設によって運用を改善することを考えることが多いと述べています。これらの方法は数十億ドルのプロジェクトになり得ます。 Jain氏は、「当社は、既存のカメラと最新のAI技術を使用して、空港がソフトウェア企業のように考えることができるプラットフォームを提供しています。それにより、より迅速でコスト効果の高い、さらに正確なソリューションを展開することが可能になります。」と述べています。空港運用の高速化トロントピアソンでは、ターミナルのインフラをアップグレードするか新たに建設する通常の数か月または数年かかる作業ではなく、数週間で運用を改善する方法が必要でした。 Zensors AIプラットフォームは、空港の既存のカメラシステムからの映像フィードを構造化データに変換します。匿名化された映像を使用して、プラットフォームは待ち列の旅行者数をカウントし、混雑したエリアを特定し、パッセンジャーの待ち時間を予測するなどのタスクを実行し、リアルタイムでスタッフに通知して運用を迅速化します。このプラットフォームはまた、運用チームがパフォーマンスを評価し、より効果的に計画し、最適な効率性のためにスタッフを再配置するための分析レポートも提供します。 Zensors AIによるリアルタイムの待ち時間統計データは、トロントピアソンのオンラインダッシュボードおよびターミナル内の電子ディスプレイに公開されます。これにより、旅客は関税手続きやセキュリティ手続きにかかる時間について正確な情報に簡単にアクセスできます。また、全体的な顧客満足度を向上させ、接続便に乗ることができるかどうかについての潜在的な不安を軽減します。トロントピアソンの運営会社であるGreater Toronto Airport Authorityの空港IT計画開発ディレクターであるZeljko Cakic氏は、「Zensorsプラットフォームから得られる分析は非常に正確であることがわかっています。全体的な顧客体験を向上させ、待ち時間を短縮することを目指しており、Zensorsプラットフォームを通じて収集されるデータはこの結果を推進する意思決定のための主要な要素の一つです。」と述べています。 NVIDIAによる高精度AI Zensors…

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「12年間のデータの旅の年末レポート」

「2023年のトップ8のAIトレンド：年間レビュー」

「モバイルアプリに予測分析を活用する8つの最良の方法」

「部分情報分解とは何か、そして特徴がどのように相互作用するのか」

なぜAIチップの将来がニューロモーフィックコンピューティングにおいて重要なのか？

「FacebookとInstagramにて、Metaが新しいAI機能を発表」

「ビジュアルAIがカナダ最大かつ最も賑やかな空港で飛躍する」

「なぜ機械は思考できるのか」というテーマに関して

「エンティティ抽出、SQLクエリ、およびAmazon Bedrockを使用したRAGベースのインテリジェントドキュメントアシスタントの強化」

ChatGPTの初めての記念日：AIインタラクションの未来を変える

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