Search Results Midjourney

「合成イメージングがAIトレーニングの効率性を新たな基準に設定」

研究チームが、合成画像を使用して機械学習モデルをトレーニングすることが、実際の画像を使用した従来のトレーニング方法よりも優れていることを示しました

混沌からの彫刻芸術：拡散モデル — SMLD

前回の記事では、拡散モデルの一般的な構造と非常に人気のあるカテゴリであるDenoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）についてカバーしました今度は、...を見てみましょう

『Python NumbaとCUDA Cを使用したバッチK-Means』

データ分析のワークロードを並列化することは、特に特定のユースケースに対して効率的な既製の実装がない場合、困難な作業になるかもしれませんこのチュートリアルでは、私が案内します...

RAGの回答を向上させる：自己デバッグ技術と認知負荷の軽減

「自己デバッグ、自己訂正、認知過多の管理などの技術を使用して、検索強化生成（RAG）セットアップのトラブルシューティングと改善に取り組む手法について取り上げています」

「ゲームの名門生（SoG）と呼ばれる、新しいAIシステムをチェックしてみてくださいこのシステムは、様々なゲームで人間に勝つことができ、さらに新しいゲームのプレイ方法を学んでいく能力を持っています」

ゲームを人工知能のパフォーマンス指標として使用する伝統が長くあります。検索と学習ベースのアプローチは、さまざまな完全情報ゲームで高い性能を発揮しましたが、ゲーム理論に基づいた手法はいくつかの不完全情報ポーカーバリエーションで高い性能を発揮しました。EquiLibre Technologies、Sony AI、Amii、MidjourneyとGoogleのDeepMindプロジェクトとの協力により、指向性検索、セルフプレイ学習、ゲーム理論的推論を組み合わせ、従来の努力を統一する汎用アルゴリズムであるStudent of Gamesを提案します。高い経験的パフォーマンスを持つStudent of Gamesは、大規模な完全および不完全情報ゲームにおいて、任意の状況に適用可能な普遍的なアルゴリズムを開発するための重要な一歩です。計算力と近似能力の向上により、Student of Gamesは堅牢であり、最終的には完全なプレーを達成します。Student of Gamesはチェスと碁で強力なパフォーマンスを発揮し、ヘッズアップノーリミットテキサスホールデムポーカーで最強の公開可能なエージェントに勝利し、スコットランドヤードの最新技術のエージェントにも勝利します。この不完全情報ゲームは、誘導検索、学習、ゲーム理論的推論の価値を示しています。人工知能が進歩したことを示すために、コンピュータにボードゲームをプレイする方法を教え、それを向上させて人間を打ち負かすようになりました。この最新の研究により、チームは人工一般知能の創造に向けて大きな進歩を遂げています。コンピュータは以前は不可能と考えられていたタスクを実行できるようになった場合、人工一般知能が作成されます。ほとんどのボードゲームをプレイするコンピュータは、チェスなどの1つのゲームをプレイするために設計されています。このようなシステムは制約された人工知能の形を作り出しています。この新しいプロジェクトの研究者たちは、多様な能力を必要とするゲームで競争できるインテリジェントシステムを開発しました。 SoG（”Student Of Games”）とは何ですか？検索、学習、ゲーム理論的分析を1つのアルゴリズムに組み合わせたSoGは、多くの実用的な応用があります。SoGには、CVPNの学習と音響セルフプレイを含むGT-CFR（Growing-Tree Counterfactual Regret Minimization）技術があります。特に、SoGは最適および非最適情報ゲームに対する信頼性の高いアルゴリズムです：コンピュータリソースが向上するにつれて、SoGは最小最適技術のより良い近似値を生成することが保証されています。この発見は、検索を使用してテスト時の近似の改善につながるので、純粋な強化学習システムでは使用されないLeducポーカーなどで経験的にも証明されています。なぜSoGは非常に効果的なのですか？ SoGは、Growing-Tree Counterfactual Regret…

線形代数の鳥の目の眺め：なぜ行列の掛け算はあんな風になるのか？

「これは、進行中の線形代数の本である「線形代数の一編」の第３章です現在の目次：ここでは、2つの行列を使った操作について説明します...」

簡単なアプリの統合に最適な安定した拡散APIのトップ5

イントロダクション APIは人工知能の時代における解決策であり、AIモデルをソフトウェアやアプリケーションに統合する際の高い計算要件を管理する企業にとって重要な課題です。その解決策として、Application Programming Interfaces（API）が存在します。APIはメンテナンスの手間を省き、ビジネスロジックとユーザーエクスペリエンスに集中できるようにしてくれます。つまり、誰でもこれらのAPIを活用してアプリを構築し、商品化できます。本記事では、画像生成に焦点を当てた一連のGenerative AIモデルであるStable Diffusion APIsについて詳しく説明します。まずは非常に効率的かつ効果的なオプションであるSegmind APIについて見ていきましょう。これらのAPIは、開発者、デザイナー、クリエイターが視覚コンテンツの生成に取り組む方法を革新しました。トップ5のStable Diffusion APIsを探求し、その特徴、使用用途、価格などをハイライトします。学習目標 Stable Diffusionモデルに関する洞察を得る。 Stable Diffusionモデルの基礎を理解する。それには、その応用も含まれます。現代のソフトウェア開発におけるAPIの理解。 APIがソフトウェアおよびアプリケーションの開発を簡素化する際に果たす重要な役割の探求。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Stable Diffusionモデルの理解 Stable…

テキストから画像への革命：SegmindのSD-1Bモデルが最速のゲームで登場

紹介 Segmind AIは、画期的なオープンソースのテキストから画像への生成モデルであるSSD-1B（Segmind Stable Diffusion 1B）を誇りに思って発表しました。この高速モデルは、前例のない速度、コンパクトなデザイン、高品質な視覚出力を実現しています。人工知能は、自然言語処理とコンピュータビジョンの分野で急速な進歩を示し、境界を再定義する革新を示しています。SSD 1Bモデルは、その主な特徴によりコンピュータビジョンへの扉を開きます。この包括的な記事では、モデルの特徴、使用例、アーキテクチャ、トレーニング情報などについて詳しく説明します。学習目標 SSD-1Bのアーキテクチャの概要を探索し、専門モデルからの知識蒸留の活用方法を理解する。 SegmindプラットフォームでSSD-1Bモデルを活用して、高速な推論とコード推論を試して実践的な経験を得る。後続の使用例について学び、SSD-1Bモデルが特定のタスクに使用できる方法を理解する。特に絶対的な写真リアリズムの達成と特定のシナリオでのテキストの明瞭性を維持するためのSSD-1Bの限界を認識する。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。モデルの説明生成的な人工知能を使用する際の主な課題は、サイズと速度の問題です。テキストベースの言語モデルを扱うことは、モデル全体の重みを読み込む問題と推論時間の問題になりますが、安定な拡散を使った画像の場合はさらに困難になります。SSD-1Bは、高品質なテキストから画像への生成能力を維持しながら、SDXLの50％小さい蒸留版であり、60％の高速化が実現されています。GritとMidjourneyのスクレープデータを含むさまざまなデータセットでトレーニングされており、単語に基づいた視覚的な内容の作成に優れています。これは、専門モデル（SDXL、ZavyChromaXL、JuggernautXL）からの知識の戦略的な蒸留と豊富なデータセットでのトレーニングによって達成されました。この蒸留プロセスにより、SSD-1Bは様々なコマンドを処理する能力を備えています。 Segmind SD-1Bの主な特徴テキストから画像の生成: テキストのプロンプトから画像を生成することに優れ、創造的なアプリケーションが可能です。高速化のために蒸留: 効率化のために設計され、リアルタイムアプリケーションでの実用的な使用を60％高速化します。多様なトレーニングデータ:…

「OpenAIのGPT Builderが壊れたのは誰のおかげ？そして、その理由は？」

「ChatGPTの最新GPT Builder環境でカスタムAIチャットボットを構築することは、公式のハウツーマニュアルなしでもコーディングなしで可能になりましたコードフリーのアプローチが魅力的な一方で、この作業は...」

十年生のためのニューラルネットワークの簡略化

複雑なニューラルネットワークの概念を、コスト関数、ニューロン、バックプロパゲーション、重みとバイアスを非技術的で楽しく関連性のある方法で簡単に説明する

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