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「どのテキストもコンセプトのグラフに変換する方法」

テキストコーパスから知識グラフ（コンセプトグラフ）をMistral 7Bを使用して作成する

潜在的一貫性モデル（LCM）は、ステーブルディフュージョン（またはSDXL）を使用してイメージを生成するために必要なステップ数を減らす方法です。オリジナルモデルを別のバージョンに蒸留し、元の25〜50ステップではなく4〜8ステップ（少ない）だけを必要とするようにします。蒸留は、新しいモデルを使用してソースモデルからの出力を再現しようとするトレーニング手順の一種です。蒸留されたモデルは、小さく設計される場合があります（これがDistilBERTや最近リリースされたDistil-Whisperの場合）または、この場合のように実行に必要なステップ数を減らします。これは通常、膨大な量のデータ、忍耐力、およびいくつかのGPUが必要な長時間かかる高コストのプロセスです。それが今日までの現状でした！私たちは、Stable DiffusionとSDXLを、まるでLCMプロセスを使用して蒸留されたかのように、速くする新しい方法を発表できることを喜ばしく思います！3090で7秒の代わりに約1秒、Macで10倍速くSDXLモデルを実行する、というのはどうですか？詳細は以下をご覧ください！目次メソッドの概要なぜこれが重要なのか SDXL LCM LoRAsによる高速推論品質の比較ガイダンススケールとネガティブプロンプト品質 vs. ベースのSDXL 他のモデルとのLCM LoRAs フルディフューザーズの統合ベンチマーク今日リリースされたLCM LoRAsとモデルボーナス：通常のSDXL LoRAsとの組み合わせ LCM…

「AWS Inferentia2を使って、あなたのラマ生成時間を短縮しましょう」

Hugging Faceブログの前の投稿で、第2世代のAWS InferentiaアクセラレータであるAWS Inferentia2を紹介し、optimum-neuronを使用して、標準のテキストとビジョンタスクのためにHugging FaceモデルをAWS Inferentia 2インスタンス上で迅速に展開する方法を説明しました。 AWS Neuron SDKとのさらなる統合の一環として、🤗optimum-neuronを使用して、AWS Inferentia2上でテキスト生成のためのLLMモデルを展開することができるようになりました。デモンストレーションには、Llama 2、ハブで最も人気のあるモデルの一つ、を選択するのが最も適しています。 Inferentia2インスタンスに🤗optimum-neuronをセットアップするおすすめは、Hugging Face Neuron Deep Learning AMI（DLAMI）を使用することです。DLAMIには、必要なライブラリが事前にパッケージ化されており、Optimum Neuron、Neuron Drivers、Transformers、Datasets、およびAccelerateも含まれています。また、Hugging Face…

「Giskard の紹介 AI モデルのためのオープンソース品質管理」

‘製品化されたAIモデルの品質を確保するジレンマを解決するために — 特にLLMsの出現を考慮して — オープンソースのAI品質管理システムであるGiskardの正式なローンチをお知らせできることを嬉しく思います’

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LLMのパフォーマンス比較ーRoberta、Llama 2、およびMistralを使用したLoraによる災害ツイート分析の詳細解説

<ul><li><a href=”https://www.voagi.com/efficient-adaptability-in-large-language-models-through-lowrank-matrix-factorization-lora-qlora-and.html”>LoRAを使用した災害ツイート分析のためのRoberta、Llama 2、Mistralの性能比較</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/intro-to-social-network-analysis-with-networkx.html”>イントロダクション</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/3-ios-0days-infect-iphone.html”>使用されたハードウェア</a></li><li><a href=”/?s=Goals”>ゴール</a></li><li><a href=”/?s=Dependencies”>依存関係</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/pretrained-foundation-models-the-future-of-molecular-machine-learning-with-graphium-ml-library-and.html”>事前学習済みモデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/create-a-rag-pipeline-using-the-llama-index.html”>Llama 2</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral 7B</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>LoRA</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/llm-evals-setup-and-important-metrics-guide.html”>セットアップ</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの準備</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/apache-kafka-the-mission-critical-data-fabric-for-genai.html”>データ処理</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/impact-of-language-models-on-medical-text-analysis.html”>モデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/tips-to-use-prompt-engineering-for-text-classification.html”>分類タスクのためのRoBERTAチェックポイントの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>RoBERTa分類器のためのLoRAセットアップ</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-opensources-mistral-7b-a-versatile-language-model.html”>分類モデルのためのチェックポイントの読み込み</a></li><li><a…

データロボットとAWS Hackathon 2023でGenAI CVスクリーナーを構築する

この記事は、DataRobot＆AWS Hackathon 2023で第3位を獲得した音声AI履歴書スクリーナーの解決策について述べていますソリューションの設計には、DataRobotとAWS Bedrockが必要です...

2024年、データサイエンティストとして、より良いワークライフバランスを実現するために、以下の境界線を設定しましょう

グーグルで「ワークライフバランス」と検索すると、29億の検索結果が表示されますそれだけでも、私たちがみな求めていることが明らかですそれだけでなく、過去3年間で注目されるようになりました...

Hukkufubu ni storeshien no chihō o shōkai suru

私たちのエンタープライズハブプランの一環として、最近ストレージリージョンのサポートを提供しました。リージョンを使用すると、組織のモデルとデータセットを保存する場所を決めることができます。これには次の2つの主な利点がありますが、このブログ記事では簡単に説明します：規制と法的遵守、より一般的にはデジタル主権の向上パフォーマンス（高速なダウンロードとアップロード、遅延の改善）現在、以下のリージョンをサポートしています：米国 🇺🇸 EU 🇪🇺 近日公開予定：アジア・太平洋 🌏 しかし、まずは組織の設定でこの機能をセットアップする方法を見てみましょう 🔥 組織の設定もしもあなたの組織がまだエンタープライズハブ組織でない場合、以下の画面が表示されます：サブスクリプションを開始すると、以下のリージョン設定のページが表示されます：そのページでは以下の情報が表示されます：組織のリポジトリの現在の場所の監査リポジトリを作成する場所を選択するためのドロップダウンリポジトリタグデフォルトの場所以外に保存されている任意のリポジトリ（モデルまたはデータセット）は、直接リージョンとしてタグとして表示されます。これにより、組織のメンバーはリポジトリの場所を一目で確認することができます。規制と法的遵守多くの規制された業界では、データを特定の地域に保存する要件がある場合があります。 EUの企業の場合、Hubを使用してデータセット、モデル、インファレンスエンドポイントをすべてEUのデータセンター内でGDPRに準拠した方法で構築することができます。…

ChatDev ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント

ソフトウェア開発業界は、しばしば相談と直感に頼る領域であり、入り組んだ意思決定戦略に特徴付けられていますさらに、ソフトウェアの開発、保守、および運用には、厳格で方法論的なアプローチが必要です問題の複雑さに応じて、ソフトウェア開発者は相談ではなく直感に基づいて意思決定をすることが一般的です

ChatDev

「PythonでCuPyを使ってGPUのパワーを最大限に活用する」

「機械学習、科学計算、または巨大なデータセットを扱っている場合でも、CuPyはまさにゲームチェンジャーです」

Python

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