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メタファーAPI：LLM向けに構築された革命的な検索エンジン

インターネットは、誰もがどんなトピックに関しても最新の情報にアクセスできるユートピアでした。しかし、ユーザーの注意を引くための激しい競争がサイトを歪めました。Metaphorチームは、これがGoogle検索の低下に最も顕著に現れていると信じています。結果のトラフィックを生かすためにGoogleの検索結果で上位にランキングすることは非常に重要であり、それには検索エンジン最適化という業界があります。その結果、ウェブサイトは最高のコンテンツを持つことよりも、Googleの検索結果でより高いランキングを獲得するために激しく競い合っています。例えば、「ナスパルメザンのレシピ」といった比較的簡単なクエリでもです。 Metaphorチームは、巨大な言語モデルの力を利用して検索の魅力を取り戻すことを目指しました。GPT3などの進歩がこれが可能であると彼らに希望を与えました。彼らはスタートアップ投資を得て、GPUクラスターを購入し、検索を向上させるために取り組みました。インターネット検索を行う際に、人類の知識の総量に手を引かれているような感覚を作り出すことを目指しています。グループはMetaphor APIを導入しました。これは、LLMをウェブと統合するための統一されたインタフェースです。以下の数行のコードを使用できます: キーワードまたはメタファーの検索を試してみてください解析されたHTMLが即座に返されます。ウェブをスクレイピングする必要はありません。メタファー検索を行う場合、トランスフォーマーベースのモデルがクエリに最も関連性の高いリンクを予測するために使用されます。主な違いは、Metaphorでは返される結果がユーザーの具体的な照会により合わせてカスタマイズされていることです。例えば「AIポッドキャスト」とGoogleに入力すると、「The 11 Best AI Podcasts」といったリンクが表示されますが、Metaphorでは品質と関連性によってニューラルに整理された実際のポッドキャストが表示されます。チームのニューラルネットワークはこのようなテキストを認識し、次のリンクを予測するように訓練されています。その結果、必要なものをオンラインで見つけるための新しいアプローチが生まれ、見つけたリンクを共有する行為を模倣します。初めはわかりにくいかもしれませんが、この方法で行われる検索は関連性の高い有益な結果を生み出すことがあります。以下はいくつかの検索オプションです: 検索を通じて説明したり感じたりする。希望する種類のエンティティのみを検索します。キーワードが最適なアプローチでないか、検索エンジンがそれを高く評価する必要がないため、Googleが目立たせていないコンテンツを見つけます。検索のリンクと類似したリンクをさらに探します。主な特徴 Metaphorはリンクの予測機能にトランスフォーマーベースのアーキテクチャを使用しています。これにより、通常の言語の表現力を活用した検索が行われます。任意のウェブページに対して、リッチな解析されたHTMLを即座に返します。ウェブスクレイピングは問題ありません。利用可能な基準を使用して、検索を時間枠やドメインで絞り込むことができます。使いやすく、PythonとNodeのSDKが付属しています。すべてをGPTに任せる方法については、ガイドをご覧ください。インデックスの任意のページのコンテンツを即座に返すことができます。より多くの結果が返され、LLMがそれらを整理できます。価格はBing…

「GPTBotの公開：OpenAIがウェブのクロールに踏み出す大胆な一手」

デジタル革新の渦中で、OpenAIはGPTBotというウェブクローラーをリリースすることで注目を浴びています。この取り組みはAIのトレーニングデータを強化することを目的としていますが、同時に倫理的な議論や同意に関する疑問も巻き起こしています。GPTBotとオンラインの領域に与える波紋について探求してみましょう。また、次も読んでみてください：ChatGPTのプラグインとウェブブラウジングの有用性は？論争を巻き起こす：OpenAIのGPTBotが公開される許可なくウェブスクレイピングすることについての議論や懸念が渦巻く中、OpenAIはGPTBotというデジタルエクスプローラーを公開しました。このイニシアチブは、公開されているデータを収集することでAIモデルのトレーニングを強化することを目指しています。OpenAIは透明性と責任あるアプローチを約束していますが、それには倫理的なジレンマも付きまといます。また、次も読んでみてください：すべてのオンライン投稿は今やAIのもの、Googleが発表 GPTBotの目的：責任を持ってAIモデルをトレーニングする OpenAIはGPTBotの目的を文書化しています。このボットはウェブコンテンツを選別し、有料コンテンツを除外します。また、個人を特定できる情報（PII）やポリシーに違反するコンテンツも避けます。OpenAIはGPTBotの役割がAIシステムの正確さと能力の向上に貢献することで、よりスマートな未来を実現すると主張しています。また、次も読んでみてください：TensorFlowを使用して責任あるAIを構築する方法？慎重な手順：GPTBotのアクセスの有効化と無効化ウェブサイトのオーナーはGPTBotとのやり取りを自ら制御します。OpenAIのウェブクローラーはデータを収集するために活用できますが、ウェブサイトのオーナーは自分のサイトのrobot.txtファイルにGPTBotのアクセスを制限することもできます。このユニークなアプローチにより、ウェブサイトのオーナーはコンテンツに対してより多くの制御を持つことができます。また、次も読んでみてください：生成AIツールを使用する際のプライバシー保護の6つのステップ倫理的なジレンマ：HackerNewsの議論 GPTBotの登場により、ウェブクローリングの倫理的な影響が中心になって議論が活発化しています。批評家たちは、OpenAIのアプローチが適切なモデレーションと透明性を欠いており、適切な帰属表示なしに派生作品を作り出していると指摘しています。OpenAIがモデルの構築に利用したウェブサイトについての沈黙は、この論争に拍車をかけています。また、次も読んでみてください：ChatGPTは自らを規制するための法律を制定商標の手がかりとAGIの野望：OpenAIの戦略の一端 OpenAIのAI分野での動きは無作為ではなさそうです。同社が「GPT-5」という商標を申請したことから、より高度なGPT-4の開発を示唆しており、人工汎用知能（AGI）の領域に近づいている可能性があります。報道によると、AGIがOpenAIの究極の目標であり、GPTBotはその野心的な取り組みのために必要なトレーニングデータを収集する上で重要な役割を果たしています。クラシファイアの解明：AIテキスト検出の再考 OpenAIは最近、GPTモデルによって生成されたテキストを検出するためのAIクラシファイアを中止しました。この変更は、OpenAIの戦略や将来の方向性についての疑問を呼び起こします。また、次も読んでみてください：OpenAIのAI検出ツールはAI生成コンテンツの74％を検出できず私たちの意見 OpenAIのGPTBotウェブクローラーの公開は、AIの開発に新たな方向性を打ち立てたかもしれませんが、それに伴って倫理的な火花が散りました。ウェブスクレイピングやコンテンツの利用に関する議論が進展する中で、OpenAIがこれらの懸念にどのように対応するかはまだ見ていく必要があります。GPTBotの旅は困難に満ちていますが、そのAIの領域への影響は大きく、データアクセス、透明性、同意の枠組みを再構築する可能性があります。

「共通の悪いデータの10つのケースとその解決策を知る必要があります」

イントロダクションデータ駆動型の時代において、高品質なデータの重要性は過小評価できません。データの正確性と信頼性は、重要なビジネス上の意思決定を形成し、組織の評判と長期的な成功に影響を与えます。しかし、悪いまたは低品質のデータは、壊滅的な結果につながる可能性があります。このようなリスクに備えるために、組織はこれらのデータの問題を識別し、排除するために警戒しなければなりません。本記事では、ビジネスが情報を得てデータ駆動の取り組みの誠実性を維持するために、10の一般的な悪いデータのケースを認識し解決するための包括的なガイドを紹介します。悪いデータとは何ですか？悪いデータとは、収集と処理の目的に合わない品質のデータを指します。さまざまなソーシャルメディアサイトやその他の方法から直接抽出された生データは品質が悪く、未加工のデータです。これには処理とクリーニングが必要です。データ品質の重要性はなぜですか？データは企業においてさまざまな目的に役立ちます。多くの意思決定と機能の基盤として機能し、品質の妥協は全体のプロセスに影響を及ぼします。データの正確性、一貫性、信頼性、完全性は、別個で詳細な対策を必要とする重要な側面です。悪いデータのトップ10の問題と解決策以下は、悪いデータの問題のトップ10とその潜在的な解決策です：一貫性のないデータ欠損値重複したエントリ外れ値非構造化データデータの不正確性データの不完全性データの偏り不適切なデータセキュリティデータガバナンスと品質管理一貫性のないデータデータが矛盾する値を持つ場合、データは一貫性がないと定義されます。これは、さまざまなデータ収集方法からの収集後に得られるさまざまなタイプの結果の違いによるものです。また、測定エラーやサンプリング手法などの複数の理由によるデータの時期的な不一致によっても生じる場合があります。課題不正確な結論：正確でないまたは誤解を招く分析を引き起こし、結果に影響を与えます信頼の低下：信頼性が低下しますリソースの浪費：一貫性のないおよび誤ったデータで作業することは、労力、リソース、時間の浪費です…

「Pythonによる正規表現のマスタリング」

この記事では、Pythonを使った正規表現の世界に深く立ち入り、複雑ですが強力なツールをマスターしたい人にとっての包括的なガイドを提供します詳細な説明とコードの例もあります

Python

「合成キャプションはマルチモーダルトレーニングに役立つのか？このAI論文は、合成キャプションがマルチモーダルトレーニングにおけるキャプションの品質向上に効果的であることを示しています」

マルチモーダルモデルは、人工知能の分野における最も重要な進歩の一つです。これらのモデルは、画像やビデオを含む視覚的な情報、自然言語を含むテキスト情報、音声や音などの音響的な情報など、複数のモダリティからのデータを処理し理解するために設計されています。これらのモデルは、これらの様々なモダリティからのデータを組み合わせ分析し、多様なデータの種類にわたる理解と推論を必要とする複雑なタスクを実行することができます。大規模なマルチモーダルモデルは、画像とテキストのペアで事前学習することで、さまざまなビジョン関連のタスクで高いパフォーマンスを発揮することが示されています。研究者たちは、ビジョンタスクで使用される大規模なマルチモーダルモデルのトレーニングにおいて、画像とテキストのペアなどのウェブデータの有用性を向上させようと試みていますが、不適切に整列した画像とテキストのペア、不良なデータソース、低品質なコンテンツなど、オンラインデータは頻繁にノイズが多く情報量が不足しています。現在の存在する手法はデータのノイズを減らすものの、しばしばデータの多様性の喪失をもたらします。そのため、研究チームは、ウェブスクレイピングされたデータにおけるキャプションの品質に焦点を当てたアプローチを提案しています。主な目標は、曖昧または情報不足のテキストを持つ画像とテキストのペアの有用性を向上させるために、生成されたキャプションがどのように役立つかを探究することです。そのため、チームは複数のミキシング戦術をテストし、生のサイトキャプションとモードによって生成されたキャプションを組み合わせました。このアプローチは、DataCompのベンチマークで提案されたトップのフィルタリング戦略を大幅に上回りました。1億2800万の画像テキストペアの候補プールを使用して、ImageNetの改善は2%であり、38のジョブ全体で平均改善は4%です。彼らの最善の手法は、FlickrとMS-COCOの検索タスクで従来の手法を上回り、彼らの戦略が実世界の状況での実現可能性を示しています。チームは、人工キャプションがテキスト監督の有用なツールである理由について調査しました。複数の画像キャプションモデルをテストすることにより、チームは、マルチモーダルトレーニングにおいてモデルが生成するキャプションの有用性が、NoCaps CIDErなどの確立された画像キャプションベンチマークでのパフォーマンスに常に依存しないことを示しました。これは、従来の画像キャプションベンチマークだけに頼らず、特にマルチモーダルな活動において生成されたキャプションを評価する必要性を強調しています。この研究は、DataCompのデータセットである12.8億の画像テキストペアを使用して、生成されたキャプションの広範な適用を調査しました。この実験は、合成テキストの制約を明らかにし、トレーニングデータの拡大に伴い画像キュレーションの重要性が高まっていることを強調しています。チームによって共有されたinsightsは以下の通りです：キャプションモデルの選択：標準的なベンチマークに基づいて事前学習されたネットワークを画像キャプションのために微調整することは、マルチモーダルトレーニングにおけるキャプションの効果的な生成につながらない場合があります。CLIP-Sなどのリファレンスフリーメトリックは、生成されたキャプションのトレーニング品質をよりよく反映します。複数のソースからのキャプションの組み合わせ：生のキャプションと合成キャプションのフィルタリングやミキシングには、DataCompベンチマークでの小規模およびVoAGIスケールでのパフォーマンス向上がもたらされました。合成キャプションの効果：個々のレベルでは、合成キャプションはノイズが少なく、視覚情報が豊富です。ただし、集団レベルでは、生のキャプションと比較して多様性に欠けます。合成キャプションの利点のスケーラビリティ：最適なフィルタリングアプローチは、異なるデータスケールによって異なります。異なる数量での実験は、合成キャプションの制約を明らかにし、大規模なデータ領域では画像品質の制御と多様性のギャップがより重要になることを示します。

「AIのスケーリングと採用に関する5つの懸念」

近年、AIの社会への影響に対する懸念が増してきていますしかし、これは人気のあるチャットボットChatGPTの導入以来、より一層増大しました一般の人々や経験豊富なデータ専門家たちの想像力が爆発的に広がりました多くの人々が同様の質問をすることがありますが、それは...

「データエンジニアリング入門ガイド」

データエンジニアリングに参入したいのですか？今日からデータエンジニアリングと基本的な概念について学ぶことから始めましょう

Data Engineering

「著者たちの大群がAI企業に対して、彼らの作品でモデルのトレーニングを止めるよう訴えている」

数千人の著者が、AI企業が彼らの作品をモデルの訓練に使用するのをやめるよう求める手紙に署名しましたマイケル・シャボン、ノラ・ロバーツ、マーガレット・アトウッドなどの著名な著者が、同意なしに彼らのデータを使用するAI企業に対して手紙に署名しましたこれは最新の抵抗運動です...

「機械学習の解明：人気のあるMLライブラリとツール」

シニアデータサイエンティストとして、私はよく機械学習（ML）について学びたいと熱心なデータサイエンティスト志望者に出会いますこれは最初は困難に思える魅力的な分野ですが、適切な心構えとリソースがあれば、誰でもマスターできることを保証しますこの包括的なガイドでは、機械学習を解説します...

ソースコード付きのトップ14のデータマイニングプロジェクト

現代では、データマイニングと機械学習の驚異的な進歩により、組織はデータに基づく意思決定を行うための先進的な技術を備えています。私たちが生きるデジタル時代は、急速な技術の発展によって特徴付けられ、よりデータに基づいた社会の道を切り開いています。ビッグデータと産業革命4.0の登場により、組織は貴重な洞察を抽出し、イノベーションを推進するために利用できる膨大な量のデータにアクセスできるようになりました。本記事では、スキルを磨くことができるトップ10のデータマイニングプロジェクトについて探っていきます。データマイニングとは？データマイニングは、ユーザーから収集されるデータや企業の業務に重要なデータから隠れたパターンを見つけるプラクティスです。これはいくつかのデータ整形手順に従います。ビジネスは、この膨大な量のデータを収集するクリエイティブな方法を探して、有用な企業データを提供するためのデータマイニングがイノベーションのための最も重要な手法の1つとして浮上しています。データマイニングプロジェクトは、現在の科学のこの領域で働きたい場合には理想的な出発点かもしれません。トップ14のデータマイニングプロジェクト以下は、初心者、中級者、上級者向けのトップ14のデータマイニングプロジェクトです。住宅価格予測ナイーブベイズを用いたスマートヘルス疾患予測オンラインフェイクロゴ検出システム色検出製品と価格の比較ツール手書き数字認識アニメ推奨システムキノコ分類プロジェクトグローバルテロリズムデータの評価と分析画像キャプション生成プロジェクト映画推奨システム乳がん検出太陽光発電予測国勢調査データに基づく成人の収入予測初心者向けデータマイニングプロジェクト 1. 住宅価格予測このデータマイニングプロジェクトは、住宅データセットを利用して物件価格を予測することに焦点を当てています。初心者や中級レベルのデータマイナーに適しており、サイズ、場所、設備などの要素を考慮して家の販売価格を正確に予測するモデルを開発することを目指しています。決定木や線形回帰などの回帰技術を利用して結果を得ます。このプロジェクトでは、様々なデータマイニングアルゴリズムを利用して物件価値を予測し、最も高い精度評価を持つ予測を選択します。過去のデータを活用することで、このプロジェクトは不動産業界内での物件価格の予測に関する洞察を提供します。…

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