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「プロンプトエンジニアリングによるAIの潜在能力の解放」

迅速なエンジニアリングは、簡潔でコンテキスト豊かなクエリの作成スキルであり、AIが最も関連性の高い正確な応答を生成するためのものです

「GoogleとMITの研究者がStableRepを紹介：合成イメージによるAIトレーニングで機械学習を革新する」

研究者たちは、テキストから画像への変換モデルによって生成される合成画像の潜在能力を探ることで、視覚的な表現を学び、より効率的でバイアスの少ない機械学習の道を開拓しています。MITの研究者によるこの新しい研究では、Stable Diffusionに焦点を当て、合成画像上で自己教師ありの手法を訓練することで、生成モデルが適切に設定されている場合には、実際の画像と同等またはそれ以上の性能を発揮することを示しています。提案された手法であるStableRepは、同じテキストのプロンプトから生成される複数の画像を互いに正として扱うマルチポジティブな対比学習手法を導入しています。StableRepは完全に合成画像のみで訓練され、大規模データセットではSimCLRやCLIPなどの最先端の手法を上回り、言語の指導と組み合わせた場合には5000万枚の実際の画像で訓練されたCLIPよりも優れた精度を達成します。提案されたStableRepアプローチは、キャプション内の不変性を促進する表現学習の新しい方法を導入しています。同じテキストのプロンプトから生成される複数の画像を互いに正として扱うことで、StableRepはマルチポジティブな対比損失を使用します。その結果、StableRepはSimCLRやCLIPなどの他の自己教師あり手法を上回るImageNet上で顕著な線形精度を達成します。この手法の成功は、Stable Diffusionとテキストプロンプトといった要素を活用し、合成データのサンプリングに対してより大きな制御を行う能力に起因しています。また、生成モデルは訓練データを超えて一般化する可能性を持ち、実際のデータのみに比べてより豊かな合成訓練セットを提供します。まとめると、この研究はStable Diffusionによって生成された合成画像上で自己教師あり手法を訓練することの驚くべき効果を示しています。StableRepアプローチは、マルチポジティブな対比学習手法を備えることにより、実際の画像を使用した最先端の手法に比べて表現学習における優れた性能を示しています。この研究は、大規模かつ多様なデータセットの取得に対する費用効果の高い代替手法として、テキストから画像を生成する手法によるデータ収集の簡素化の可能性を提示しています。ただし、合成データにおける意味の不一致やバイアスの課題には取り組む必要があり、未整理のウェブデータを訓練に使用することの潜在的な影響も考慮する必要があります。

「PythonによるLong Short-Term Memoryのマスタリング：NLPでのLSTMの力を解き放つ」

この作業は、Pythonを使用したRNNとNLPに関する私の記事の続編です単純な再帰層を持つ深層学習ネットワークの自然な進化は、Long Short…

「マクマスター大学とFAIRメタリサーチャーズは、電子密度を正規化フローによるパラメータ化する新しい機械学習アプローチを提案しました」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screenshot-2023-11-27-at-5.58.17-PM-1024×476.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screenshot-2023-11-27-at-5.58.17-PM-150×150.png”/>マクマスター大学とFAIR Metaの研究者は、軌道フリー密度汎関数理論（OF-DFT）のための新しい機械学習（ML）技術を開発しました。このMLメソッドは、合計エネルギー関数を最適化し、様々な化学系にわたる電子密度を成功裏に再現します。この手法は、リチウムヒ化物、水素、および水分子のシミュレーションに適用され、メモリ効率の良い勾配最適化法により、ラプラシアン演算子を最適化し、ハートリーおよび外部ポテンシャル関数を解決することで精度が向上します。分子の電子エネルギーを計算するための既存の方法には、伝統的なコーン・シャム密度汎関数理論（KS-DFT）がありますが、より複雑なシステムに適した電子密度を最小化するOF-DFTという未開拓の手法が開発されています。OF-DFTは、量子化学および凝縮系物理学における電子密度を中心とした計算アプローチであり、大規模なシステムに対してKS-DFTに比べて利点を提供します。ホーエンバーグ・コーンの定理に合致する電子密度の最小化によって基底状態の性質を決定します。ノーマライズフローアンサッツを用いて電子密度をパラメータ化し最適化する独自の手法を導入し、多様な化学系において電子密度を成功裏に複製します。OF-DFTにおける合計エネルギー関数の最適化手法は、電子密度をパラメータ化するためのノーマライズフローアンサッツを使用することにより、様々な化学系にわたって電子密度を最適化します。連続的なノーマライズフローを用いて電子密度を連続的に変換し、ニューラルネットワークを使用して常微分方程式を解くことで実現します。合計エネルギーの最適化には勾配ベースのアルゴリズムが使用され、関連する量に対してはモンテカルロサンプリングが利用されます。また、OF-DFTにおけるラプラシアン演算子およびハートリーおよび外部ポテンシャルに関連する関数に対しては、メモリ使用効率の良い勾配最適化法が採用されます。この手法は、特にLiHの双原子分子を適切にモデル化し、水素と水分子の広範なシミュレーションを実施しました。このモデルは、異なる化学系において電子密度を正確に再現し、H2およびH2O分子の最適化中に密度およびポテンシャルエネルギー面での変化を示しました。STO-3G基底関数セットを使用したハートリーフォックモデルとの比較分析により、連続的なノーマライズフローモデルでは原子核周辺でより高い密度を示しました。密度汎函数値は、最適化プロセス全体で指数移動平均を用いて計算されました。結論として、連続的なノーマライズフローによる密度変換を活用したOF-DFTアプローチは、異なる化学系にわたる電子密度とポテンシャルエネルギー面を正確に記述するための制約のない有望な解決策です。LiH、水素、および水などの分子を用いた研究において、原子核周辺の高密度の再現能力が強調され、さらなる改善と応用の可能性が示されています。OF-DFT電子構造計算の将来の課題には、以下のようなものが考えられます：<ul><li>電子密度のためのノーマライズフローアンサッツの改良。</li><li>連続的なノーマライズフローアプローチをより複雑な化学系に拡張すること。</li><li>CNFモデルの精度を評価するための比較分析の実施。</li><li>効率と精度を向上させるために、他の機械学習技術とCNFモデルを統合すること。</li></ul>

「aiOlaのCEO兼共同創設者、アミール・ハラマティによるインタビューシリーズ」

アミール・ハラマティは、aiOlaのCEO兼共同創業者であり、スピーチを作業可能にし、どこでも完全な正確さで業界固有のプロセスを最適化するというミッションを持つプラットフォームです私たちの特許取得済みのテクノロジーは、多言語対応で、専門用語、略語、頭字語を認識し、ノイズのある環境でもエラーがないです最初のスタートアップは、リモコンを製造する会社でした […]

「大型言語モデルによる多様な学問領域における包括的評価：GPT-4で科学的発見のフロンティアを明らかにする」

最近、大型言語モデル（LLM）は人工知能（AI）コミュニティから多くの賞賛を受けています。これらのモデルは卓越した能力を持ち、コーディング、数学、法律から人間の意図や感情を理解するまで、さまざまな分野で優れた成果を上げています。自然言語処理、理解、生成の基礎に基づいており、これらのモデルはほとんどの産業に変化をもたらす可能性を秘めています。 LLMはテキストだけでなく、画像処理、音声認識、強化学習なども行い、その適用範囲と適応性を証明しています。最近OpenAIによって導入されたGPT-4は、そのマルチモーダル性から非常に人気があります。GPT 3.5とは異なり、GPT 4はテキスト形式と画像形式の両方の入力を受け付けることができます。いくつかの研究では、GPT-4が人工汎用知能（AGI）の初期の証拠を示しているとさえ言われています。GPT-4の一般的なAIタスクでの効果は、科学者や研究者がLLMに焦点を当てたさまざまな科学の領域を探求するきっかけとなっています。最近の研究では、研究チームがGPT-4を特に焦点として、自然科学研究の文脈でのLLMの能力を研究しました。生物学、材料設計、薬剤開発、計算化学、偏微分方程式（PDE）など、自然科学の幅広い分野に焦点を当てています。研究ではGPT-4を詳細に研究するために、LLMとして使用し、特定の科学的領域でのLLMの性能と可能性を包括的に紹介しています。研究は生物学、材料設計、偏微分方程式（PDE）、密度汎関数理論（DFT）、分子動力学（MD）など、幅広い科学分野をカバーしています。チームは、LLMが科学的なタスクで評価され、GPT-4の領域特異的な専門知識を完全に活用し、科学の進歩を加速し、リソースの割り当てを最適化し、学際的な研究を推進する必要があることを共有しています。研究は予備的な結果に基づいて、GPT-4がさまざまな科学的応用に有望な可能性を示しており、複雑な問題解決と知識の統合タスクを管理する能力を示しています。研究論文は、GPT-4のドメイン間の知識ベース、科学的理解力、数値計算スキル、多様な予測能力を詳細に調査しています。研究は、GPT-4が生物学と材料設計の分野で広範なドメインの専門知識を示しており、特定のニーズに役立つことを示しています。モデルは薬剤開発の文脈で属性を予測する能力があります。GPT-4は計算化学やPDE研究の分野での計算と予測に役立つ潜在能力を持っていますが、特に定量的な計算ジョブにおいてはわずかに精度が向上する必要があります。結論として、この研究は大規模な機械学習とLLMの急速な発展をハイライトし、基本的な科学モデルの構築とLLMを専門の科学ツールやモデルと統合する動的な研究に焦点を当てています。

「CNNによる特徴抽出の探求」

「畳み込みニューラルネットワークは、機械学習を用いた画像分類タスクにおいて、今日の基礎となっていますただし、分類の前に行う別の非常に有用なタスクは、抽出することです...」

ソフトウェアエンジニアリングの未来生成AIによる変革

この記事では、Generative AI（およびLarge Language Models）の出現と、それがソフトウェアエンジニアリングの将来をどのように再構築するかについて議論しています

自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上

イントロダクション顧客サポートの世界では、効率と迅速さが極めて重要です。OpenAIのGPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）を活用することで、顧客サポートのプロジェクト最適化に独自の視点をもたらすことができます。本記事では、LLMsを使用してチケットの分類を自動化し、顧客サポートチームにシームレスで効率的なソリューションを提供する方法について探求します。さらに、このプロジェクトの実装例を示すために実践的なコード実装も紹介します。学習目標大規模言語モデルの基本的な概念と、プロジェクト管理のさまざまな側面での最適化方法を学びます。感情に基づくチケットの分類や自動コードコメントなど、特定のプロジェクトシナリオを通じて、LLMsの多様な応用に対する洞察を得ます。 LLMsをプロジェクト管理プロセスに統合する際のベストプラクティス、潜在的な課題、考慮事項について、効果的かつ倫理的なLLMsの活用を確保する方法を探究します。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。プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）は、プロジェクト管理におけるパラダイムシフトを表します。先進の言語モデルを活用して、プロジェクトライフサイクルのさまざまな側面を自動化し向上させるものです。出典：Square Space 自動プロジェクト計画とドキュメンテーション参照：「Generative Pretrainingによる言語理解の改善」（Radford et al., 2018） OpenAIのGPT-3などのLLMsは、自然言語の理解においてその威力を示し、自動的なプロジェクト計画を可能にします。テキスト入力を分析して包括的なプロジェクト計画を生成し、計画フェーズでの手作業の努力を削減します。さらに、LLMsは動的なドキュメンテーションの生成に寄与し、人間の介入を最小限に抑えてプロジェクトドキュメンテーションを最新の状態に保つことができます。コードの生成と最適化参照：「深層双方向トランスフォーマーの言語理解のためのBERTの事前トレーニング」（Devlin et al., 2018）大規模言語モデルは、高水準なプロジェクト要件の理解とコードスニペットの生成において優れた能力を示しています。LLMsを使用したコードの最適化に関する研究では、これらのモデルが仕様に基づいてコードを提供し、既存のコードベースを分析して非効率を特定し、最適化された解決策を提案することが探究されています。…

『Q-Starを超えて OpenAIのPPOによるAGIのブレイクスルーが可能』

人工汎用知能（AGI）はAIの領域を魅了し、人間の能力を超えるシステムを象徴しています。OpenAIは重要なAGIの研究者であり、最近はQ*からProximal Policy Optimization（PPO）に焦点を移しました。この移行はPPOの重要性を示しており、Peter Welinderの期待にも応えています。「Q-learningについて読み始めた人たち、PPOについて聞いたらどうなるか待っていてください」ということです。この記事では、PPOについて詳しく説明し、AGIの将来における意義を探求します。 PPOの解読 Proximal Policy Optimization（PPO）は、OpenAIが開発した強化学習アルゴリズムです。これは、エージェントが環境と対話してタスクを学習する人工知能の技術です。単純に言えば、エージェントがゲームをプレイする最適な方法を見つけるようにしています。PPOは、戦略の変更に慎重に取り組むことで、エージェントの学習を支援します。大きな調整を一度に行うのではなく、PPOは複数の学習ラウンドで小さな慎重な改善を行います。これは、エージェントが考え深く段階的なアプローチでゲームプレイのスキルを練習し、磨いているようなものです。 PPOは過去の経験にも注意を払います。収集したデータをすべて使わず、学習に最も役立つ部分を選択します。これにより、失敗を繰り返すことを避け、うまくいくことに注力します。従来のアルゴリズムとは異なり、PPOの小さなステップの更新は、一貫したAGIシステムのトレーニングに必要な安定性を維持します。応用の多様性 PPOの優れた応用性は、探索と利用の微妙なバランスを取る点において光ります。OpenAIはPPOをさまざまなドメインで活用し、シミュレートされた環境でのエージェントのトレーニングから複雑なゲームの習得まで行っています。インクリメンタルなポリシーの更新により、適応性を保ちながら変更を制限し、ロボティクス、自律システム、アルゴリズムトレーディングなどの分野で不可欠です。 AGIへの道を切り拓く OpenAIは戦略的にPPOに頼り、戦略的なAGIアプローチを強調しています。ゲームやシミュレーションでPPOを活用することで、OpenAIはAIの能力の境界を em em 文accessiblydigitalwritingionsわせています。グローバルイルミネーションの取得は、OpenAIが現実的なシミュレート環境でのエージェントトレーニングに対する献身を強調しています。私たちの意見 2017年以来、OpenAIはPPOをデフォルトの強化学習アルゴリズムとして使用しており、使いやすさと良好なパフォーマンスのためです。PPOの複雑さに対する対処能力、安定性の維持、適応性は、OpenAIのAGIの基盤として位置づけられています。PPOの多様な応用は、進化するAIの景観での重要な役割を裏付けています。

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