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「LLM SaaSのためのFastAPIテンプレートPart 2 — CeleryとPg-vector」

このブログ投稿は、LLM SaaSシリーズのFastAPI + Supabaseテンプレートの一部であり、Part 1（Auth and File Upload）で紹介された概念を拡張しています以下のイラストは、Celeryワーカーの動作を示しています...

バイトダンス（ByteDance）は、画像やテキストの指示を組み合わせた、拡散モデルに基づく画期的なビデオ生成手法「PixelDance」を紹介しました

ByteDance Researchの研究チームがPixelDanceを紹介しました。PixelDanceはテキストと画像の指示を利用して、多様かつ複雑な動きを持つビデオを作成するための手法です。この手法により、研究者は複雑なシーンやアクションを特長とするビデオを合成し、ビデオ生成の分野で新たな基準を設定しています。PixelDanceは、制限された動きしかない既存のモデルを超越して、複雑な設定とアクティビティを持つビデオを合成することに優れています。このモデルは、さまざまな画像の指示を取り入れ、時空的に一貫したビデオクリップを組み合わせて合成写真を生成します。従来のシーンに特化したテキストからビデオを生成するモデルとは異なり、PixelDanceは初めと最後のフレームの画像指示を利用してビデオの複雑さを高め、より長いクリップを生成することができます。この革新は、特にドメイン外のコンテンツに見られる運動やディテールの制限を克服しています。画像指示の利点を強調することにより、PixelDanceは複雑なシーン、ダイナミックなアクション、複雑なカメラの動きを持つ高ダイナミックなビデオを生成するソリューションとして確立されています。 PixelDanceのアーキテクチャは、拡散モデルと変分オートエンコーダを組み合わせて、画像指示を入力空間にエンコードします。トレーニングと推論の技術は、公開されているビデオデータを利用してビデオのダイナミクスを学習します。PixelDanceは、セマンティックマップ、スケッチ、ポーズ、バウンディングボックスなど、さまざまな画像指示に拡張されます。質的分析は、テキスト、最初のフレーム、最後のフレームの指示が生成されたビデオの品質に与える影響を評価します。 PixelDanceは、MSR-VTTとUCF-101のデータセットに基づいて、FVDおよびCLIPSIMの指標に基づいて、これまでのモデルを上回る結果を示しました。UCF-101での抜粋研究では、PixelDanceのテキストと最後のフレームの指示のようなコンポーネントの連続クリップ生成への効果を示しています。この手法は、高品質なビデオデータのトレーニング、ドメイン固有の微調整、モデルのスケーリングなど、改善の道筋を示唆しています。PixelDanceはゼロショットのビデオ編集を実現し、それを画像編集のタスクに変換します。MSR-VTTおよびUCF-101のデータセットで、テキストプロンプトと一致する高品質で複雑なビデオを生成する印象的な定量評価結果を達成しています。 PixelDanceは、複雑なシーンとアクションを持つ高品質なビデオを合成することに優れており、最先端のモデルを超越しています。テキストプロンプトとの関連性により、ビデオ生成の進化の可能性を見せています。ドメイン固有の微調整やモデルのスケーリングなどの改善点が明確にされています。PixelDanceはゼロショットのビデオ編集を導入し、それを画像編集のタスクに変換して、時空的に一貫したビデオを安定して生成します。定量的な評価によって、テキストプロンプトに基づいて高品質で複雑なビデオを生成する能力が確認されています。 PixelDanceは、明示的な画像とテキストの指示に依存するため、未知のシナリオへの一般化が制限される可能性があります。評価は主に定量的な指標に焦点を当てており、より主観的な品質評価が必要です。トレーニングデータソースの影響や潜在的なバイアスについては、十分に探求されていません。スケーラビリティ、計算要件、効率性についても十分に議論される必要があります。特定のビデオコンテンツタイプの取り扱いに制限があるモデルの制約については、明確化が必要です。例外を除いて、多様なドメインや例外を超えたビデオ編集タスクへの汎化性を十分に考慮する必要があります。

エラスティックサーチでシノニムを便利に更新するためにSynonyms APIを使用してください

Elasticsearchのシノニム機能は非常に強力であり、適切に使用すれば検索エンジンの効率を大幅に向上させることができますシノニム機能を使用する際の一般的な問題は、更新することです

ユーザーエクスペリエンスの向上：インタラクティブなチャットボットにOpenAIアシスタントAPIを実装する

イントロダクション OpenAIによるChatGPTとGPT 3モデルの導入により、世界はAIを統合したアプリケーションの使用にシフトしました。私たちが日常的に使用しているすべてのアプリケーション、電子商取引から銀行のアプリケーションまで、AIはアプリケーションのいくつかの部分、特に大規模な言語モデルを組み込んでいます。その中の1つがOpenAIアシスタントAPIであり、チャットボットと呼ばれます。OpenAIは最近、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために設計されたベータ版のアシスタントAPIをリリースしました。学習目標特定の指示を持つ目的に特化したAIアシスタントの作成プロセスを学ぶ。アシスタントAPIにおける永続性と無限に長いスレッドの概念を探求する。 OpenAIライブラリを使用してAIアシスタントを作成し、名前、指示、モデル、ツールなどのパラメータを指定する方法を実演する。特定のスレッドでAIアシスタントを実行するためのランの作成プロセスを学ぶ。言語モデルトークン、コードインタプリタセッション、およびリトリーバルツールの使用などの要素を考慮したアシスタントAPIの価格体系を理解する。この記事はデータサイエンスブログアソンの一環として公開されました。アシスタントAPIとは何か？何ができるのか？ OpenAIは最近、ベータ版のアシスタントAPIを発表しました。このAPIを使用すると、OpenAIの大規模な言語モデルとツールを使用してAIアシスタントを構築および統合することができます。企業はこれらのアシスタントを特定の目的に合わせてカスタマイズし、その特定の用途のための関連データを提供します。このアシスタントの例としては、天気情報を提供するAI天気アシスタントや、旅行に関するクエリに答えるAIトラベルアシスタントなどがあります。これらのアシスタントは状態を保持するように設計されています。つまり、以前の会話を大部分で保持し、開発者が状態管理を心配する必要がなくなります（それをOpenAIに任せます）。典型的な流れは以下の通りです：アシスタントの作成：データの選択、使用するモデル、アシスタントへの指示、使用するツールを選択します。次に、スレッドを作成します。スレッドはユーザーのメッセージとLLM（Large Language Models）の返信を保存します。このスレッドはアシスタントの状態を管理し、OpenAIがそれに対応します。スレッドにメッセージを追加します。これはユーザーがAIアシスタントに入力するメッセージやアシスタントの応答です。最後に、そのスレッド上でアシスタントを実行します。スレッド上のメッセージに基づいて、AIアシスタントは適切な応答を提供するためにOpenAI LLMを呼び出し、次のセクションで説明する一部のツールにも連絡する場合があります。これらのアシスタント、スレッド、メッセージ、およびランはアシスタントAPIにおけるオブジェクトと呼ばれます。これらのオブジェクトに加えて、アシスタントが実行中に実行された詳細なステップを提供するRun Stepという別のオブジェクトもあります。これにより、内部の機能に関する洞察が提供されます。ツール –…

OpenAIのAPIとBubbleを使用した4つのアプリのアイデア

これが、AIとノーコードを組み合わせて、人々が愛するアプリを作成する方法です

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…

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「Quip Python APIs を使用して Quip スプレッドシートからデータを読み書きする方法」

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