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「UnbodyとAppsmithを使って、10分でGoogle Meet AIアシスタントアプリを作る方法」

「ほぼコードなしで、Google Meetのビデオ録画を処理し、メモを作成し、アクションアイテムをキャプチャするAIのミーティングアシスタントアプリを開発する方法を学びましょう」

「AGIに向かって：LLMと基礎モデルが人生の学びの革命で果たす役割」

過去10年間、特にディープラーニングの成功を受けて、人工汎用知能（AGI）の構築の可能性について議論が続いています最終目標は...

LangChain表現言語とLLMを使用した検証実装のチェーン’ (LangChainひょうげんげんごとLLMをしようしたけんしょうじっそうのチェーン)

導入人工知能（AI）の分野では、正確性と信頼性を追求する持続的な探求が、ゲームチェンジングな革新をもたらしています。これらの戦略は、生成モデルがさまざまな質問に関連する回答を提供するために、重要な役割を果たしています。さまざまな洗練されたアプリケーションでのGenerative AIの使用に関する最大の障壁の1つは、幻想です。最近Meta AI Researchが発表した「大規模言語モデルにおける幻覚を減らすための検証チェーン」に関する論文で、テキスト生成時の幻想を直接的に減らすための簡単な技術について説明しています。この記事では、幻視の問題について学び、論文で言及されているCoVeの概念、そしてそれをLLM（Large Language Models）、LangChainフレームワーク、およびLangChain Expression Language（LCEL）を使用して実装する方法について探求します。学習目標 LLMでの幻視の問題を理解する。幻視を軽減するためのChain of Verification（CoVe）メカニズムについて学ぶ。 CoVeの利点と欠点について知る。 LangChainを使用してCoVeを実装し、LangChain Expression Languageを理解する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLMにおける幻覚の問題とは？まず、LLMにおける幻覚の問題について学んでみましょう。オートリージェレーティブジェネレーションアプローチを使用すると、LLMモデルは前の文脈が与えられた場合の次の単語を予測します。よくあるテーマの場合、モデルは正しいトークンに対して高い確率を自信を持って割り当てるため、十分な例を見ています。しかし、モデルが珍しいまたは不慣れなトピックについてトレーニングされていないため、高い確信を持って正確でないトークンを生成することがあります。これにより、それ自体は正しそうな情報の幻視が生じます。…

リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションを使用して、安定した拡散プロンプトを改善しましょう

テキストから画像を生成することは、メディアやエンターテイメント、ゲーム、ECサイトの商品ビジュアライゼーション、広告やマーケティング、建築設計やビジュアライゼーション、芸術創作、医療画像など、さまざまな分野で応用される急速に成長している人工知能の分野ですStable Diffusionは、数秒で高品質な画像を作成する力を与えるテキストから画像へのモデルです11月には[…]

ChatGPTが知能的ですか？科学的なレビュー

約1年前、OpenAIはChatGPTをリリースし、世界中を席巻しましたChatGPTは、コンピュータとの対話を、従来のより制約の少ない、より自然な言語で行うという完全に新しいアプローチを取り入れました

商品化されたサービス101：フリーランサーを殺す一人ビジネス（次は従業員）

新しく改善されたサービスビジネスモデルは、フリーランサーや従来の代理店、さらには従業員からの仕事を吸い込んでいます

「デジタル時代のユーザーセントリックデザイン：ウェブデザインとUI/UX体験に影響を与えるトレンド」

ユーザー体験に重点を置くウェブデザインの最新トレンドを紹介しましょうダークモードの普及から3D要素の統合まで、魅力的な要素を解説します

ヘッドショットプロのレビュー：2時間で120以上のヘッドショットを作成する？

この詳細なヘッドショットプロのレビューでは、次の質問をしますヘッドショットプロは2時間で120以上のヘッドショットを生成できるのでしょうか？ここで確認してください！

「Pythonを学ぶための5つの無料大学講座」

Pythonプログラミングを学ぶ最高のリソースをお探しですか？これらの無料の大学のコースをチェックしてみてください

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「ChatGPTがクラッシュしましたか？ OpenAIのAIのダウンタイムと迅速な回復！」

人工知能コミュニティは一時的な挫折に直面しました。OpenAIが開発した人気のあるチャットボット、ChatGPTは「大規模な障害」に直面しました。OpenAIの創設者であるSam Altman氏は、ウェブサイトのお知らせを通じてその事故を確認しました。問題に関する詳細は限られていますが、OpenAIはユーザーに解決済みであることを保証しました。予期しない中断は午後5時32分から午後6時10分（PST）までの間に発生し、ユーザーはChatGPTサービスに時折アクセスできない状況がありました。障害指定された時間帯に、ChatGPTユーザーは問題に直面し、AIチャットボットの機能に関して懸念が生じました。Sam Altman氏率いるOpenAIは問題を迅速に認識しましたが、障害の性質に関する具体的な情報は提供しませんでした。OpenAIのウェブサイトのお知らせによれば、この問題は主にChatGPTのウェブユーザーに影響を与えた可能性があります。興味深いことに、この期間中にiOSやAndroidプラットフォームのユーザーは中断を経験しなかった可能性があります。解決と回復この事故に続いて、OpenAIは迅速な対応で問題を解決しました。同社がタイムリーに更新した情報によれば、ユーザーはChatGPTのサービス中断が修正されたと確認されています。OpenAIの積極的な取り組みは、人工知能アプリケーションの信頼性を維持するためのコミットメントを反映しています。 ChatGPTの中断に関連した事故は、ユーザーフィードバックや問い合わせの波を引き起こしました。ユーザーコミュニティは、OpenAIが問題を認識し、迅速に解決に取り組んだことについて透明性を評価しています。AIサービスにおけるこのような中断の重要性は、高度な言語モデルの安定性と機能性の維持における持続的な課題を浮き彫りにしています。 GPT-4の「怠慢」この週の初めに、OpenAIは公然とそのGPT-4言語モデルが「怠惰に」なったことを認めました。同社は、11月11日以降モデルを更新していないことを明確にし、この意図しない行動が自分たちに驚きをもたらしたと述べました。OpenAIはユーザーフィードバックを認識し、問題の解決に向けて積極的に調査および取り組んでいると述べました。高度な言語モデルには予測不可能なモデル動作が絡む複雑さがあります。私たちの意見人工知能のダイナミックな景色では、時折中断が避けられません。OpenAIがChatGPTの障害に対して迅速に対応したことは、ユーザーの満足度と技術的な信頼性へのコミットメントを示しています。技術が進化するにつれて、予期しないモデルの動作などの課題は学習の過程に組み込まれていきます。ユーザーはOpenAIが問題を迅速に認識し解決することに対して安心感を得ることができ、彼らのAIアプリケーションとのシームレスな体験を確保できます。

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