Search Results MPT

「プロンプトエンジニアリングに入るための5つの必須スキル」

「AIによって作成された最新の職種の１つであるプロンプトエンジニアに関連するニュースを見たことがない人はいないだろうこの役割は多岐にわたるスキルが求められることから、非常に重要視されているもし知らない場合、プロンプトエンジニアは専門のスペシャリストであり...」

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #66

AIの今週のトピックスでは、OpenAIが再び注目を浴びましたChatGPTに新たな音声と画像の機能を追加する計画が発表されたからですまた、LLMレースも熱を帯び続けており、Amazon...

「包括的な革新：Amazon SageMakerでのHack.The.Bias」

この投稿は、ETH ZürichのAWS学生ハッカソンチームのメンバーであるDaniele Chiappalupiと共同で執筆されましたAmazon SageMaker JumpStartを使用して、誰でも簡単に機械学習（ML）を始めることができますこの投稿では、大学のハッカソンチームがSageMaker JumpStartを使用して、ユーザーが識別して削除するのを支援するアプリケーションを迅速に構築した方法を紹介します

テキストから音楽を生成するAI：Stability Audio、GoogleのMusicLMなど

AIの音楽生成の旅に深く潜り込んでみましょう初期のアルゴリズムに始まり、GoogleのMusicLMとStability Audioの最新のブレークスルーまで、このガイドではこれらの強力なツールを活用して独自のAI作曲のサウンドトラックを作成するための洞察を提供しますこれらのブレークスルーがハイフィデリティで自分好みのオーディオ体験を提供することで、音楽業界を革命化している方法を見つけてください

「2023年のAIに関するガートナー・ハイプ・サイクル」

新しい生成AI技術の登場により、AIの景観が急速に進化したことについて掘り下げましょう

Artificial Intelligence

Pythonのスタックの実装：関数、メソッド、例など

導入スタックは、プログラミングとコンピュータサイエンスにおける基本的な概念です。この記事では、データ管理とアルゴリズムにおいて重要なLast-In-First-Out（LIFO）の振る舞いを持つPythonスタックの実装について探求します。効率的なPythonスタックの使用についての基本原則、メソッド、および重要な考慮事項を探求します。 Pythonにおけるスタックとは何ですか？スタックは線形データ構造です。これはLast-In-First-Out（LIFO）の原則に従います。要素のコレクションとして機能し、最後に追加されたアイテムが最初に削除されます。Pythonにおけるスタックに関連するいくつかの主要な操作は次のとおりです： Push：スタックのトップに要素を追加します。 Pop：スタックからトップの要素を削除して返します。 Peek：削除せずにスタックのトップの要素を表示します。空かどうかの確認：スタックが要素を持っているかどうかを確認します。 Pythonスタックは、関数呼び出しの追跡、式の評価、およびパーシングアルゴリズムなど、さまざまなアプリケーションで使用されます。 Pythonスタックのメソッド Pythonのスタックは、多くのプログラミング言語と同様に、このデータ構造内のデータの操作を容易にするいくつかの基本的なメソッドと操作が備わっています。以下ではPythonのスタックのメソッドについて説明します： push(item)：このメソッドは要素（item）をスタックのトップに追加します。 stack.push(42) pop()：pop()メソッドはスタックからトップの要素を削除して取得するために使用されます。この操作により、スタックのサイズが1減少します。スタックが空の場合はエラーが発生します。 top_element = stack.pop() peek()：スタックのトップの要素を削除せずに表示するためには、peek()関数が非常に便利です。スタック自体を変更せずに、スタックの頂点の要素を検査するための優れたツールです。 top_element = stack.peek() is_empty()：このメソッドはスタックが空かどうかを判定します。スタックに要素がない場合はTrueを返し、それ以外の場合はFalseを返します。 if stack.is_empty(): …

「Amazon SageMakerを使用したRLHFによるLLMsの改善」

このブログ投稿では、人気のあるオープンソースのRLHFリポTrlxを使用して、Amazon SageMaker上でRLHFを実行する方法を説明します私たちの実験を通じて、Anthropicが提供する公開可能なHelpfulness and Harmlessness（HH）データセットを使用して、大規模な言語モデルの役立ち度または無害性を向上させるためにRLHFを使用する方法を示しますこのデータセットを使用して、ml.p4d.24xlargeインスタンスで実行されているAmazon SageMaker Studioノートブックを使用して実験を行います最後に、私たちの実験を再現するためのJupyterノートブックを提供します

PROsに対する推論

今日は、PROユーザー向けのInferenceを紹介します。これは、最もエキサイティングなモデルのAPIへのアクセス、無料Inference APIの使用に対する改善されたレート制限を提供するコミュニティオファリングです。PROに登録するためには、以下のページをご利用ください。 Hugging Face PROユーザーは、テキスト生成推論による超高速推論の恩恵を受けるパワフルなモデルのカリキュレーションエンドポイントに独占的にアクセスすることができます。これは、すべてのHugging Faceユーザーが利用できる無料の推論APIの上にある特典です。PROユーザーは、これらのモデルに対してより高いレート制限を享受するだけでなく、今日最も優れたモデルへの独占的なアクセスも楽しむことができます。目次サポートされているモデル PRO向けInferenceの始め方アプリケーション Llama 2とCode Llamaでのチャット Code Llamaを使用したコード補完 Stable Diffusion XL 生成パラメータテキスト生成の制御画像生成の制御キャッシングストリーミング PROに登録する…

「LLMsを使用した用語の翻訳（GPTとVertex AI/Google Bard）」

ChatGPTのようなLLMは、人間よりも正確に翻訳を行うことができるのでしょうか？私たちが利用できるLLMのオプションは何ですか？さまざまな方法で翻訳を行うために生成型AIを使用する方法について詳しく学びましょう

「GPT-4に対する無料の代替案トップ5」

GPT-4がすごいと思っている？これらの生成AIの新参者たちは既に注目を集めているよ！

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