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「ジェネラティブAIが語りの技術を変革する方法」

はじめに 太古の昔から、物語は私たちの心と思考を捉え、感情を引き起こし、創造性を刺激し、重要なメッセージを明らかにしてきました。しかし、AIの力によって、人間の物語作りの限界を超え、AIに物語の共同執筆を許すことができると想像できたらどうでしょうか。本記事では、「AIによる物語のナレーションの変革」という興味深い世界を探求し、モデルが創造性を解き放つ様子を見ていきます。 学習目標 ジェネレーティブAIモデルの基本原理を学び、文脈とパターンを活用して一貫した物語を生成する方法を理解する。 AIと共に物語を作り上げるプロセスを探求し、AIが生成したコンテンツを導く魅力的なプロンプトの作成から、人間の創造性と機械の提案がシームレスに融合したストーリーの共同執筆までを体験する。 AIと人間の創造性が融合することで進化する文学の景観について洞察を得る。AIが著者と協力して伝統的な物語の枠組みを超え、文化的多様性を促進し、新たな物語のパラダイムを築く未来をイメージする。 この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 アプローチの理解 人間の創造性と人工知能の驚くべき相互作用により、現代の物語作りが変革を遂げています。AIによるストーリー制作の概念がこの進化の中心にあり、ジェネレーティブAIモデルが注目を集めています。AIとの「ナレーション」の道に踏み出す前に、この新しい技術の基本的なアイデアを理解することが重要です。ジェネレーティブAIモデルのアーキテクチャは、大規模なデータセットでの集中的なトレーニングに基づいています。さまざまなテキストソースに触れることで、モデルは人間のような応答を模倣し、自然に流れる文章を生成する能力を獲得します。 AIのストーリーテリングにおいては、文脈が重要です。これらのモデルは単なる文章作成ツール以上であり、文脈に即したストーリーテラーです。プロンプトや未完成の文を使ってAIの創造的な流れを指示し、ビジョンに合致する一貫した物語を展開させます。AIはトレーニングと入力に基づいて最も可能性の高い次のフレーズを予測します。AIは言語とストーリーの基準を理解する助手のような存在です。テキストを作成する際、AIは豊富な文学の知識を活用し、単語を結びつけてシームレスなストーリーテリングの一部として織り交ぜます。この機械学習と言語の微妙なニュアンスの組み合わせにより、AIは異なる文章スタイル、ジャンル、トーンを模倣することができます。 さらに、AIのストーリーテリングは著者ではなく共同創造に関わるものです。AIの能力を理解し、その出力を誘導することで、作家は創造的な声を補完し、拡大するためにその潜在能力を活用することができます。人間の創造性と機械生成のコンテンツのこのコラボレーションにより、伝統的な枠組みを超えたユニークなストーリーテリングの枠組みが作られます。 創造的なコラボレーション：AIと共に物語を作り上げる 人工知能は、物語作りにおける協力的な創造の前例のない機会を提供します。”創造的なコラボレーション”では、人間の著者とAIが結びつき、伝統的な物語の枠組みを超えた物語を生み出すプロセスが紹介されます。 完璧なプロンプトの作成 作家はキャラクターの紹介、場所、テーマ、感情のニュアンスを含むプロンプトを作成することで、自分の想像力とAIの推薦との間でダイナミックな相互作用を生み出します。次のシナリオを考えてみてください。「絵の中の目が彼を…についていく」。AIはこのキューを検出し、設定された文脈に一致する応答を構築するためにトレーニングを活用します。人間の創造性とAIが生成した情報の調和した組み合わせにより、物語の旅はさまざまな視点の融合を通じて進化します。 共同執筆の実践 次のシナリオを考えてみてください：あなたは物語の最初の数行を紹介し、今度はAIが追加する番です。AIは確立した基盤に基づいて次の文を推奨します。このやり取りは続き、それぞれの相互作用が物語のキャンバスに新たな層を加えていきます。その秘訣は、人間の文章からAIの提案へのシームレスな移行にあります。作業を進める中で、AIのアイデアに対して返信し、物語を自分が望む方向に形作っていきます。このダイナミックな相互作用により、人間の知性とAIによる創造性の両方を取り込んだ物語が生まれます。 物語の新たなフロンティア：視点の融合 「クリエイティブコラボレーション」は、人間の作者がAIの共同作者と協力して、魅力的で興味深く、想像力のフロンティアを押し広げる物語を作り出すという、物語の新たなフロンティアを象徴しています。 AIモデルが改善されるにつれて、創造的な関係はより深まり、作者は以前は到達不可能と考えられていたジャンル、スタイル、視点を探求することができます。 AIとの物語作成 常に変化する物語の世界において、人工知能との調和したコラボレーションによって育まれる魅力的で変革的な現象が浮かび上がります。 「AIとの物語作成」という概念は、人間の想像力の素晴らしさとAIのテキスト生成能力を組み合わせた画期的な手法を紹介し、人間と機械の創造性の境界を優雅に越えた物語の誕生をもたらします。 この複雑に絡み合う人間の創造性とAIの計算的な洗練が見せるこの共同作業は、物語の進化における新たな章を明らかにします。…

「ビルドしてプレイ！LLM搭載のあなた自身のV&Lモデル！」

大型言語モデル（LLM）はますますその価値を示しています画像をLLMに組み込むことで、ビジョン言語モデルとしてさらに有用になりますこの記事では、...

「LLMプロンプティングにおける思考の一端：構造化されたLLM推論の概要」

スマートフォンやスマートホームの時代に、単なる指示に従うだけでなく、私たちと同様に複雑な論理を扱い、実際に考えるAIを想像してみてくださいまるでSFのように聞こえますね…

物体検出リーダーボード

リーダーボードとモデルの評価の世界へようこそ。前回の投稿では、大規模言語モデルの評価について説明しました。今日は、異なるが同じくらい挑戦的な領域、つまり物体検出に乗り出します。 最近、オブジェクト検出のリーダーボードをリリースしました。このリーダーボードでは、ハブで利用可能な物体検出モデルをいくつかのメトリックに基づいてランキングしています。このブログでは、モデルの評価方法を実証し、物体検出で使用される一般的なメトリック、Intersection over Union (IoU)、Average Precision (AP)、Average Recall (AR)の謎を解き明かします。さらに重要なことは、評価中に発生する可能性のある相違点や落とし穴に焦点を当て、モデルのパフォーマンスを批判的に理解し評価できる知識を身につけることです。 すべての開発者や研究者は、正確に物体を検出し区別できるモデルを目指しています。私たちのオブジェクト検出リーダーボードは、彼らのアプリケーションのニーズに最も適したオープンソースモデルを見つけるための正しい場所です。しかし、「正確」とはこの文脈では本当に何を意味するのでしょうか？どのメトリックを信頼すべきでしょうか？それらはどのように計算されるのでしょうか？そして、さらに重要なことは、なぜいくつかのモデルが異なるレポートで相違した結果を示すことがあるのかということです。これらのすべての質問にこのブログで答えます。 では、一緒にこの探求の旅に乗り出し、オブジェクト検出リーダーボードの秘密を解き明かしましょう！もしも紹介を飛ばして、物体検出メトリックの計算方法を学びたい場合は、メトリックセクションに移動してください。オブジェクト検出リーダーボードを基に最良のモデルを選ぶ方法を知りたい場合は、オブジェクト検出リーダーボードセクションを確認してください。 目次 はじめに 物体検出とは メトリック 平均適合率（Average Precision）とは、どのように計算されるのか？ 平均再現率（Average Recall）とは、どのように計算されるのか？ 平均適合率と平均再現率のバリエーションとは？ オブジェクト検出リーダーボード メトリックに基づいて最適なモデルを選ぶ方法は？ 平均適合率の結果に影響を与えるパラメータは？ 結論…

ChatGPTのペルソナとは何ですか？

テクノロジーの急速な進化の世界では、チャットボットはプロフェッショナルな場でも個人的な場でも欠かせない存在となっていますチャットボットが急速に普及した理由は、複雑なタスクを簡素化し、即座のカスタマーサービスを提供し、ユーザーを楽しませる能力にあると言えますしかし、技術が成熟するにつれ、多様なニーズに対応するためにはより洗練されたアプローチが求められました

「プロダクションでのあなたのLLMの最適化」

注意: このブログ投稿は、Transformersのドキュメンテーションページとしても利用可能です。 GPT3/4、Falcon、LLamaなどの大規模言語モデル（LLM）は、人間中心のタスクに取り組む能力を急速に向上させており、現代の知識ベース産業で不可欠なツールとして確立しています。しかし、これらのモデルを実世界のタスクに展開することは依然として課題が残っています： ほぼ人間のテキスト理解と生成能力を持つために、LLMは現在数十億のパラメータから構成される必要があります（Kaplanら、Weiら参照）。これにより、推論時のメモリ要件が増大します。 多くの実世界のタスクでは、LLMには豊富な文脈情報が必要です。これにより、推論中に非常に長い入力シーケンスを処理する能力が求められます。 これらの課題の核心は、特に広範な入力シーケンスを扱う場合に、LLMの計算およびメモリ能力を拡張することにあります。 このブログ投稿では、効率的なLLMの展開のために、現時点で最も効果的な技術について説明します： 低精度: 研究により、8ビットおよび4ビットの数値精度で動作することが、モデルのパフォーマンスに大幅な低下を伴わずに計算上の利点をもたらすことが示されています。 Flash Attention: Flash Attentionは、よりメモリ効率の高いアテンションアルゴリズムのバリエーションであり、最適化されたGPUメモリの利用により、高い効率を実現します。 アーキテクチャのイノベーション: LLMは常に同じ方法で展開されるため、つまり長い入力コンテキストを持つ自己回帰的なテキスト生成として、より効率的な推論を可能にする専用のモデルアーキテクチャが提案されています。モデルアーキテクチャの中で最も重要な進歩は、Alibi、Rotary embeddings、Multi-Query Attention（MQA）、Grouped-Query-Attention（GQA）です。 このノートブックでは、テンソルの視点から自己回帰的な生成の分析を提供し、低精度の採用の利点と欠点について包括的な探索を行い、最新のアテンションアルゴリズムの詳細な調査を行い、改良されたLLMアーキテクチャについて議論します。これを行う過程で、各機能の改善を示す実用的な例を実行します。 1. 低精度の活用 LLMのメモリ要件は、LLMを重み行列とベクトルのセット、およびテキスト入力をベクトルのシーケンスとして見ることで最も理解できます。以下では、重みの定義はすべてのモデルの重み行列とベクトルを意味するために使用されます。 この投稿の執筆時点では、LLMは少なくとも数十億のパラメータから構成されています。各パラメータは通常、float32、bfloat16、またはfloat16形式で保存される10進数の数値で構成されています。これにより、LLMをメモリにロードするためのメモリ要件を簡単に計算できます： X十億のパラメータを持つモデルの重みをロードするには、おおよそ4 *…

「LLMの利点：電子商取引の検索を変革する」

「LLMの優れた能力は、さまざまなビジネス領域で数多くの課題に取り組む上で、顕著な成果を上げています知識発見に関連する高度な成果は、...」

文の補完のための言語モデル

最近、GPTなどの言語モデルが非常に人気になり、ChatGPTや他の会話型AIシステムなど、さまざまなテキスト生成タスクに使用されていますこれらの言語モデルは...

「紙からピクセルへ：手書きテキストのデジタル化のための最良の技術の評価」

「組織は、歴史的な手書き文書をデジタル化するという煩雑で高額な作業に長い間取り組んできました以前は、AWS Textractなどの光学文字認識（OCR）技術を使用していましたが…」

ウェブサイトのためにChatGPTに適切なテクニカルテキストを書かせる方法

「長いテキストを書くように依頼しないでくださいできるだけ多くの詳細と仕様を提供し、適切な言語を使用し、AIディテクターでチェックしてください」

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