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「もしスローガンが真実だったら（ChatGPTによると）」

「私たちはChatGPTに、世界最大の企業のスローガンを再現するように依頼しました今回は、彼らは真実を伝えなければなりません...」

ChatGPTを使用して、忘れられないスローガンを作成する

「ブランドを完璧に象徴するスローガンを作り出すことは、大変な要求ですこのChatGPTのプロンプトを使ってお手伝いしましょう」

がん検出の革命：サリー大学が機械学習における画像ベースのオブジェクト検出ツールを発表し、ゲームチェンジとなる

先史時代以来、人々はコミュニケーションや文書化のためにスケッチを使用してきました。過去10年間、研究者たちは、分類や合成から視覚的抽象モデリング、スタイル転送、連続ストローク適合などのより新しいアプリケーションに至るまで、スケッチの使用方法について大きな進歩を遂げてきました。しかし、スケッチベースの画像検索（SBIR）とその微細な対応（FGSBIR）のみが、スケッチの表現力の可能性を調査しています。最近のシステムは、すでに商業展開に向けて十分に成熟しており、スケッチ表現力の開発がどのように重要な影響を与えるかについて素晴らしい証拠です。スケッチは、微妙で個人的な視覚的な手がかりを自動的にキャプチャするため、非常に示唆的です。ただし、人間のスケッチのこれらの固有の特性の研究は、画像検索の分野に限定されてきました。科学者たちは、スケッチの表現力を最も基本的なビジョンのタスクであるシーン内のオブジェクトの検出に使用するようシステムをトレーニングするのに初めて取り組んでいます。最終的な製品は、スケッチに基づいてオブジェクトを検出するためのフレームワークであり、これにより、群れの中の特定の「シマウマ」（たとえば草を食べているもの）に絞り込むことができます。さらに、研究者たちは、モデルが以下のようなものであっても成功するように規定しています。テストに入る前にどのような結果を期待するかについてのアイデアがない（ゼロショット）。余分な境界ボックスやクラスラベルが必要ない（完全に監視されたものと同じように）。研究者たちは、スケッチベースの検出器もまた、ゼロショットで動作するようにして、システムの新規性を高めています。続くセクションでは、彼らはオブジェクト検出をクローズドセットからオープンボキャブ構成に切り替える方法について詳しく説明し、たとえば、分類ヘッドの代わりにプロトタイプ学習を使用することにより、エンコードされたクエリスケッチ機能がサポートセットとして使用されます。モデルは、弱く監視されたオブジェクト検出（WSOD）環境のあらゆる考えられるカテゴリまたはインスタンスのプロトタイプ全体にわたるマルチカテゴリクロスエントロピー損失でトレーニングされます。オブジェクト検出は画像レベルで動作し、一方、SBIRは個々のオブジェクトのスケッチと写真のペアでトレーニングされます。このため、SBIRオブジェクト検出トレーニングには、オブジェクトレベルと画像レベルの特性の橋渡しを必要とします。研究者たちの貢献は次の通りです。スケッチングの表現力を育成して、オブジェクト検出に人間の表現力を積極的に促進する。スケッチをベースにしたオブジェクト識別フレームワークで、何を伝えようとしているのかを理解できるインスタンス感知およびパート感知のオブジェクト検出器。従来のカテゴリレベルおよびインスタンスおよびパートレベルの検出が可能なオブジェクト検出器。 CLIPとSBIRを組み合わせた新しいプロンプト学習構成により、バウンディングボックス注釈やクラスラベルなしで機能するスケッチ感知検出器を生成する。その結果は、ゼロショット設定でSODおよびWSODを上回る。研究者たちは、既に優雅に解決できるスケッチベースの画像検索（SBIR）のために構築された既存のスケッチモデルと基礎モデル（CLIPなど）の直感的なシナジーを示しました。特に、彼らはまず、SBIRモデルのスケッチと写真の枝にそれぞれ別個のプロンプトを実行し、次にCLIPの一般化能力を使用して高度に汎化可能なスケッチと写真のエンコーダーを構築します。検出されたボックスの領域埋め込みがSBIRスケッチと写真のものと一致するようにするために、アイテム検出のために学習されたエンコーダーを調整するためのトレーニングパラダイムを設計しています。このフレームワークは、PASCAL-VOCやMS-COCOなどの業界標準のオブジェクト検出データセットでテストされたとき、監視された（SOD）および弱く監視された（WSOD）オブジェクト検出器をゼロショット設定で上回ります。まとめ研究者たちは、オブジェクト検出を改善するために、スケッチングにおける人間の表現力を積極的に促進しています。提案されたスケッチを有効にしたオブジェクト識別フレームワークは、スケッチで何を伝えようとしているのかを理解できるインスタンス感知およびパート感知のオブジェクト検出器です。したがって、バウンディングボックスの注釈やクラスラベルなしで機能するスケッチ感知検出器を教育するために、CLIPとSBIRを組み合わせた革新的なプロンプト学習セットアップを考案しました。検出器は、ゼロショット設定でも動作するように指定されています。一方、SBIRは、個々のオブジェクトのスケッチと写真のペアで教えられます。彼らは、オブジェクトと画像のレベルのギャップを埋めるために、汚染に対する抵抗力を高め、語彙外への一般化を高めるデータ拡張手法を使用します。その結果得られるフレームワークは、ゼロショット設定で監視されたおよび弱く監視されたオブジェクト検出器を上回ります。

「🤖 リーダーズエンダーリークのための道を作ります：水中技術のブレイクスルー 🌊」

「スイス連邦工科大学ローザンヌ校による最先端のイノベーションは、ウナギの動きに着想を得た驚くべき耐水性ロボットを生み出しましたこの高度な装置は様々なパターンでうねることができ、潜在的な用途において貴重なアセットとなります」

「チャットボットの台頭：バカな機械からクリエイティブな共同作業者へ」

2023年は私たちにとって画期的な年となりましたロボットとのコミュニケーション、創造性、チームワーク、さらには操作術をマスターしたことで、私たちの能力が向上しました

「注目メカニズムの解読：トランスフォーマーモデルにおける最大幅解法に向けて」

アテンションメカニズムは、自然言語処理と大規模な言語モデルにおいて重要な役割を果たしてきました。アテンションメカニズムによって、トランスフォーマーデコーダは入力シーケンスの最も関連性の高い部分にフォーカスすることができます。このメカニズムは、入力トークン間のソフトマックス類似度を計算し、アーキテクチャの基礎的なフレームワークとしての役割を果たすことで、重要な役割を果たしています。ただし、アテンションメカニズムによってモデルが最も関連性の高い情報に集中することができることはよく知られていますが、この最も関連性の高い入力部分にフォーカスするプロセスの複雑性や具体的なメカニズムはまだ不明です。そのため、アテンションメカニズムを理解するためには多くの研究が行われています。ミシガン大学の研究チームによる最近の研究では、トランスフォーマーモデルが使用するメカニズムを探求しています。研究者たちは、トランスフォーマーが多くの人気のあるチャットボットのバックボーンアーキテクチャである隠れ層を利用して、サポートベクターマシン（SVM）に似たアテンションメカニズムを利用していることを発見しました。これらの分類器は、データ内の境界を引くことで2つのカテゴリー（関連する情報と関連しない情報）を識別するために学習します。研究者たちは、トランスフォーマーがデータを関連する情報と関連しない情報に分類するために、サポートベクターマシン（SVM）に似た昔ながらの手法を利用していることを強調しています。例えば、チャットボットに対して長い記事の要約を依頼する場合を考えてみましょう。トランスフォーマーはまずテキストをトークンと呼ばれる小さな部分に分割します。そして、対話中にアテンションメカニズムは各トークンに重みを割り当てます。テキストの分割や重みの割り当ては反復的に行われ、進化する重みに基づいて応答を予測し形成します。会話が進むにつれて、チャットボットは全体の対話を再評価し、重みを調整し、繊細なコヒーレントな文脈に基づいた返答を行います。要するに、トランスフォーマーのアテンションメカニズムは多次元の数学を実行します。この研究は、アテンションメカニズム内での情報検索の基本的なプロセスを説明しています。この研究は、トランスフォーマーアーキテクチャ内のアテンションメカニズムがどのように機能するかを理解するための重要な一歩です。この研究は、長く複雑なテキスト入力に対してチャットボットがどのように応答するかの謎を解明しました。この研究に基づいて、大規模な言語モデルをより効率的かつ解釈可能にすることができる可能性があります。研究者たちは、この研究の結果を利用してAIの効率とパフォーマンスを向上させることを目指しており、NLPや関連分野においてアテンションメカニズムを洗練させる可能性が開かれています。まとめると、この研究はアテンションメカニズムの動作について議論し、解明するだけでなく、効果的かつ解釈可能なAIモデルの将来的な開発にも希望を抱かせます。アテンションメカニズムがSVMのようなメカニズムを適用していることを示すことで、自然言語処理の分野での進歩だけでなく、アテンションが重要な役割を果たす他のAIアプリケーションの進歩も約束しています。

「ODSC East 2024 Pre-Bootcamp Primer コースのお知らせ」

私たちは、ODSC東プリブートキャンププライマーコースで2024年をスタイリッシュにスタートさせます！今年は、新しく3つのコースが追加されました2024年のトップAIスキル、機械学習入門、大規模言語モデルとプロンプトエンジニアリング入門です以下で全セッションをご覧ください2024年のトップAIスキル...