Search Results OPT

(Juriya o ukeireru shoutaijou)

ジュリアはジェネラルパーパース、ダイナミック、ハイパフォーマンスで高レベルなプログラミング言語で、ジャストインタイムコンパイルされますメジャーな1.0リリースは最近されました

「ジェネラティブAIブームは間もなく崩壊する」

持続不可能なハイプ、現在の技術の制約、現実離れした評価、未検証の事業モデルのため

Artificial Intelligence

イントロダクション会話型AI時代において、チャットボットや仮想アシスタントは普及し、私たちがテクノロジーとの対話を革新しています。これらのインテリジェントシステムはユーザーのクエリを理解し、関連する情報を提供し、さまざまなタスクを支援することができます。しかし、正確かつコンテキストに沿った応答を実現することは複雑な課題です。このプロセスを支援する重要なコンポーネントの一つがスロットの補完です。そして、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の登場により、その効果が大きく向上しました。この記事では、スロット補完アプリケーションにおけるBERTの役割と実装について探求し、会話型AIシステムの向上にどのように貢献するかを明らかにしていきます。学習目標会話型AIにおけるスロット補完の概念と重要性を理解する。 BERTがコンテキスト理解を活かしてスロット補完をどのように向上させるか、データの準備からファインチューニングまでの手順を学ぶ。 BERTを会話型AIに利用するメリットを知ることで、ユーザーの意図認識が向上する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。スロット補完とはスロット補完はタスク指向の会話システムにおいて重要なタスクです。ユーザーのクエリからスロットとして知られる特定の情報を抽出することです。例えば、フライト予約のシナリオでは出発都市、目的地、日付、クラスなどがスロットとなります。抽出したスロットの値は適切な応答を生成し、ユーザーの要求を効果的に実現するために使用されます。正確なスロット補完はユーザーの意図を理解し、個別化された関連する応答を提供するために重要です。スロット補完におけるBERTの力 BERTは豊富なテキストデータを前提にした文脈理解に優れており、スロット補完アプリケーションに自然な適合性があります。BERTの能力を活用することで、会話型AIシステムはスロット抽出の精度を大幅に向上させ、全体的なパフォーマンスを高めることができます。 BERTがスロット補完を向上させる方法は以下の通りです：文脈化された表現： BERTは入力シーケンス全体から文脈情報を捉え、単語やフレーズの関係性を理解することができます。この文脈理解により、スロットの境界を特定し、異なる文脈での類似した単語やフレーズを区別することができます。曖昧さ解消：ユーザーのクエリには曖昧な表現や省略形が含まれることがあり、それらを解消する必要があります。BERTは文脈の微妙なニュアンスを把握する能力があり、これにより正確なスロット値の抽出が可能になります。未知語処理： BERTの語彙には多くの単語が含まれていますが、未知語が出現する可能性もあります。しかし、BERTのサブワードトークン化アプローチにより、未知語をより小さなサブワード単位に分割し、サブワード埋め込みを使用して表現することができます。…

テキストをベクトルに変換する：TSDAEによる強化埋め込みの非教示アプローチ

TSDAEの事前学習を対象ドメインで行い、汎用コーパスでの教師付き微調整と組み合わせることで、特化ドメインの埋め込みの品質を向上させる埋め込みはテキストをエンコードする...

ソフトウェア開発におけるAIの将来：トレンドとイノベーション

「ソフトウェア開発におけるAIの絶え間なく変化する風景を探索してくださいコーディングやプログラミングの未来を形作る新興トレンドや革新を発見してください」

微調整、再教育、そして更なる進化：カスタムLLMで前進

イントロダクションほとんどの方はすでにChatGPTを使用したことがあると思います。それは素晴らしいことです。なぜなら、この記事で私たちが始める旅の最初のステップを踏んでくれたからです！新しい技術をマスターするには、まずそれを使ってみることが重要です。それは水に飛び込んで泳ぎを覚えるようなものです！🏊‍♂️ もしGenAIを探求したいのであれば、現実の問題を選び、それを解決するためのアプリケーションの構築を始めてください。GenAIの中心にあるのは、ファウンデーションモデル（FM）とも呼ばれる大規模言語モデル（LLM）です。モデルの消費者、調整者、ビルダーについては聞いたことがあるかもしれませんが、さらに詳しく説明します。 McKinseyは、それを受け手、形作り手、創り手として捉えており、GenAI Recogniseセッションで言及しています。この記事では、それぞれのレイヤーを詳しく見ていきます。プラットフォームの増殖を使用例としてそれをさらに詳しく掘り下げるために、すべてがはっきりとわかる実例に目を向けましょう。現代のテクノロジーの風景では、ほとんどのアプリが複数のプラットフォームで動作する必要があることは当然です。しかし、その中には注意点があります。各プラットフォームには独自のインターフェースと特異性があります。追加のプラットフォームへのアプリケーションのサポート拡張とそのようなマルチプラットフォームアプリケーションのメンテナンスは同じくらい困難です。しかし、そこでGenAIが駆けつけて救いの手を差し伸べます。GenAIは、プラットフォームに関係なく、アプリケーションのために統一されたユーザーフレンドリーなインターフェースを作成することを可能にします。その魔法の材料は何でしょうか？大規模言語モデル（LLM）がこのインターフェースを自然で直感的な言語に変換するのです。 Linux、Windows、Macコマンドさらに理解を深めるために、例えば私たちのマシンがLinux、Windows、またはMacである場合に、異なるシナリオごとに実行すべき正確なコマンドを知りたいとしましょう。以下の図は1つのシナリオを示しています：エンドユーザーとアプリケーション開発者への価値エンドユーザーとしては、各プラットフォームごとのコマンドを学び/知る必要がなく、自然かつ直感的に作業を完了できます。アプリケーションの開発者としては、ユーザーに見えるアプリケーションのインターフェースを、それぞれのサポートされるプラットフォームに明示的に変換する必要はありません。参照アーキテクチャ Open AIやAzure Open AIなどのさまざまなプロバイダーが提供するクラウドには、GPT3、GPT3.5、およびGPT4を含む複数のLLMが存在します。これらは補完、チャット補完などのさまざまなAPIを介して簡単にアクセスできます。 AIオーケストレータは、モデルとプロバイダー間のモデルとモデルの統一化されたアクセスをさらにシームレスにします。そのため、GenAIアプリケーションは、基礎となるプロバイダーやモデルと直接対話するのではなく、AIオーケストレータと対話します。そして、アプリケーションが必要とするように、構成可能で、または複数の基礎となるプロバイダーやモデルとのオーケストレーションを処理します。柔軟性とモジュラリティのために、アプリケーションがサポートする各プラットフォームにはプラグインを持つことができます。これから続くセクションでは、これらのプラグインとオーケストレータで行えることについて詳しく説明します。最後に、アプリケーションにはGenAIによって生成されたコマンドを実行するためにサポートするプラットフォームとの接続があります。参照テクノロジー AIオーケストレータ：…

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Data science

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(Juriya o ukeireru shoutaijou)

「ジェネラティブAIブームは間もなく崩壊する」

文法AIの向上にBERTを活用する：スロット埋め込みの力

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