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「チャットモデル対決：GPT-4 vs. GPT-3.5 vs. LLaMA-2によるシミュレートされた討論会-パート1」

最近、MetaがGPT-4と競合するチャットモデルを開発する計画を発表し、AnthropicがClaude2を発売したことにより、どのモデルが最も優れているかについての議論がますます激化しています...

LLMの出力解析：関数呼び出し対言語チェーン

「LLMを使用したツールの作成には、ベクトルデータベース、チェーン、エージェント、ドキュメント分割ツールなど、複数のコンポーネントが必要ですしかし、最も重要なコンポーネントの1つはLLMです…」

「生成タスクを分類タスクに変換する」

「大規模な汎用言語モデルのコストは、より効率的なタスク特定の分類モデルをトレーニングすることによって軽減することができる」

Twitter用の15の最高のChatGPTプロンプト（X）

急速に進化するソーシャルメディアの世界で、Twitter（X）は簡潔で効果的なコンテンツが最も重要視されるプラットフォームとして際立っていますブランドやインフルエンサーを含め、誰もがエンゲージメントと可視性を競っており、独自のコンテンツ作成のアプローチが必要ですChatGPTは、その多機能性を活かして、高品質で魅力的なTwitterコンテンツの作成を支援することができますこの[…]

「環境持続可能性のために生成型AIのワークロードを最適化する」

「AWS上でのディープラーニングワークロードの持続可能性を最適化するためのガイダンスに追加するために、この投稿では生成AIワークロードに特化した推奨事項を提供します特に、ゼロからモデルをトレーニングする、追加データを使用してファインチューニングする（フルまたはパラメータ効率のテクニックを使用する）、Retrieval Augmented Generation（RAG）、およびプロンプトエンジニアリングの異なるカスタマイズシナリオに対する実用的なベストプラクティスを提供します」

NVIDIA Studio LineupにRTX搭載のMicrosoft Surface Laptop Studio 2が追加されました

編集者の注：この投稿は、私たちの週刊NVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目のアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを改善する方法を示しています。 NVIDIA Studioラップトップのラインナップは、新しいMicrosoft Surface Laptop Studio 2を搭載したGeForce RTX 4060、GeForce RTX 4050、またはNVIDIA RTX 2000 Ada GenerationラップトップGPUで拡大され、クリエイターに強力なパフォーマンスと多様性を提供します。 Microsoft Surface Laptop Studio 2。 NVIDIA Studioプラットフォームのサポートを受けたSurface…

「LLMエンジニアとしてChatGPTを使ってプロジェクトを迅速に作成する方法」

「人間vs AI」の議論について考えていました積極的に参加しているわけではないのですが、AIツールをどのように活用しているかを皆さんと共有したいと思いますそして、私がどのように...

このAI研究は、ITオペレーション向けの新しい大規模言語モデルであるOwlを紹介します

自然言語処理（NLP）と人工知能（AI）の絶え間なく進化する風景の中で、大規模言語モデル（LLM）は、さまざまなNLPのタスクで驚くべき能力を示す強力なツールとして登場しました。しかし、現在のモデルには、ITオペレーションに特化した大規模言語モデル（LLM）が不足しているという重要なギャップがあります。このギャップは、この分野を特徴付ける独自の用語、手続き、文脈の複雑さによって課題が生じます。その結果、ITオペレーション内の複雑さを効果的にナビゲートし、対処するための専門のLLMを作成するという緊急の必要性が浮かび上がります。 ITの分野において、NLPとLLMの技術の重要性はますます高まっています。情報セキュリティ、システムアーキテクチャ、および他のITオペレーションの側面に関連するタスクには、ドメイン固有の知識と用語が必要です。従来のNLPモデルは、ITオペレーションの微妙なニュアンスを解読するのに苦労することがよくあり、専門の言語モデルへの需要が高まっています。この課題に対処するために、研究チームはITオペレーションに特化した大規模言語モデル「Owl」を導入しました。この専門のLLMは、「Owl-Instruct」という注意深くキュレーションされたデータセットでトレーニングされており、情報セキュリティ、システムアーキテクチャなど、さまざまなIT関連のドメインをカバーしています。目標は、OwlにIT関連のタスクで優れた成績を収めるために必要なドメイン固有の知識を装備することです。研究者たちは、OwlをOwl-Instructデータセットで自己指導戦略を実装してトレーニングしました。このアプローチにより、モデルはシングルターンとマルチターンのシナリオの両方をカバーする多様な指示を生成することができます。モデルのパフォーマンスを評価するために、チームは「Owl-Bench」というベンチマークデータセットを導入しました。これには、9つの異なるITオペレーションドメインが含まれています。彼らは、タスク固有およびドメイン固有の表現を許可する「アダプタの混合」戦略を提案し、教師ありの微調整を容易にすることでモデルのパフォーマンスをさらに向上させました。TopK（·）は、すべてのLoRAアダプタの選択確率を計算し、確率分布に従って上位kのLoRAエキスパートを選択する選択関数です。アダプタの混合戦略は、トップkのエキスパートを活性化することによって、異なる入力文に対して言語感度のある表現を学習することです。トレーニングデータの不足にもかかわらず、OwlはRandIndexで0.886、最高のF1スコアで0.894の比較可能なパフォーマンスを達成しています。RandIndexの比較の文脈では、Owlはドメイン内のログに広範にトレーニングされたLogStampと対比して、わずかなパフォーマンスの低下を示します。細かいレベルのF1比較の領域では、Owlは他のベースラインを大幅に上回り、以前に見たことのないログ内の変数を正確に識別する能力を示します。特筆すべきは、logPromptの基礎モデルはChatGPTであるということです。同一の基本設定の下でChatGPTと比較した場合、Owlはこのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、オペレーションとメンテナンスの領域で大規模モデルの堅牢な汎化能力を強調しています。結論として、OwlはITオペレーションの領域における画期的な進歩を表しています。多様なデータセットで綿密にトレーニングされ、IT関連のベンチマークで厳密に評価された専門の大規模言語モデルです。この専門のLLMは、ITオペレーションの管理と理解の方法を革新します。研究者の業績は、ドメイン固有のLLMの需要に対応するだけでなく、効率的なITデータ管理と分析のための新たな可能性を開拓し、最終的にはITオペレーション管理の分野を前進させます。

大規模言語モデル（LLM）の調査

イントロダクション大規模言語モデル（LLM）の登場により、技術の進歩の風景は劇的に変容しました。これらのモデルは、洗練された機械学習アルゴリズムと膨大な計算能力によって駆動され、人間の言語を理解し、生成し、操作する能力を大幅に向上させるものです。LLMは微妙なニュアンスを解釈し、一貫した物語性を創造し、人間のコミュニケーションを模倣する会話を行う驚異的な能力を示しています。LLMの深い探求に乗り出すにつれて、さまざまな産業、コミュニケーションパラダイム、そして人間とコンピュータの相互作用の未来に対するその深遠な影響に直面することになります。しかし、驚異的な可能性の中には複雑な課題の蜘蛛の巣が広がっています。LLMはその能力にもかかわらず、バイアス、倫理的な懸念、および潜在的な誤用に免疫を持ちません。これらのモデルが広範なデータセットから学習する能力は、データの出所と可能な隠れたバイアスについての疑問を呼び起こします。さらに、LLMが私たちの日常生活にますます統合されるにつれて、プライバシー、セキュリティ、透明性への懸念が極めて重要になります。さらに、LLMのコンテンツ生成と意思決定プロセスへの関与に伴う倫理的な考慮事項が注意深く検討されるべきです。 LLMの領域を探求するこの旅では、彼らの機能の複雑さ、革新の可能性、提起する課題、および責任ある開発を指針とする倫理的なフレームワークについて深く掘り下げます。このような状況を思慮深いアプローチでナビゲートすることにより、LLMの潜在能力を活用しつつ、その限界に対処することができ、最終的には言語理解と生成において人間と機械が調和して協力する未来を形作ることができます。学習目標 LLMの基礎理解: LLMのアーキテクチャ、コンポーネント、および基礎技術を含む、LLMの基礎的な理解を得る。LLMが人間の言語を処理し生成する方法について探求する。 LLMの応用の探求: 言語理解やコンテンツ生成から言語翻訳や専門家支援まで、さまざまな産業でのLLMの応用を探求する。LLMがさまざまなセクターを変革している方法を理解する。倫理的な考慮事項の認識: バイアス、誤情報、プライバシーの懸念を含む、LLMに関連する倫理的な考慮事項に深く入り込む。LLMの責任ある倫理的な使用を確保するためにこれらの課題にどのように対処するかを学ぶ。 LLMの影響の分析: コミュニケーション、教育、産業の風景におけるLLMの社会的および経済的な影響を検証する。LLMを生活のさまざまな側面に統合することによってもたらされる潜在的な利益と課題を評価する。将来のトレンドとイノベーション: 対話能力、個別化体験、学際的な応用におけるLLMの進化する風景を探求する。これらの展開が技術と社会にもたらす意味を考える。実践的な応用: コンテンツ作成、言語翻訳、データ分析などのLLMの実践的なユースケースを探求することによって、自身の知識を応用する。さまざまなタスクにおいてLLMを活用することで、実践的な経験を積む。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。言語モデルの進化言語モデルの軌跡は、近年の驚異的な進歩を特徴とするダイナミックな進化を経験してきました。言語処理の領域におけるこの進化の旅は、大規模言語モデル（LLM）の登場により、自然言語処理（NLP）の能力におけるパラダイムシフトを示しています。旅は、後続のイノベーションの道を開いた初期の基本的な言語モデルから始まります。最初の段階では、言語モデルは範囲が限られており、人間の言語の複雑さを捉えるのに苦労しました。技術的な力が進化するにつれて、これらのモデルの洗練度も向上しました。初期のバージョンでは、基本的な言語ルールと統計的な手法を組み合わせてテキストを生成しましたが、文脈と一貫性に制限がありました。しかし、ニューラルネットワークの一種であるトランスフォーマーの登場は、画期的な飛躍をもたらしました。トランスフォーマーは、文全体や段落全体の文脈的な関係を理解することを可能にします。このブレークスルーが大規模言語モデルの基盤となりました。GPT-3などのこれらのモデルは、膨大な数のパラメータを持ち、前例のない品質のテキストを処理および生成する能力を持っています。…

「Amazon SageMakerを使用して、マルチクラウド環境でMLモデルをトレーニングおよびデプロイする」

この投稿では、多クラウド環境でAWSの最も広範で深いAI / ML機能の1つを活用するための多くのオプションの1つを示しますAWSでMLモデルを構築しトレーニングし、別のプラットフォームでモデルを展開する方法を示しますAmazon SageMakerを使用してモデルをトレーニングし、モデルアーティファクトをAmazon Simple Storage Service（Amazon S3）に保存し、モデルをAzureで展開して実行します

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