Search Results ドキュメンテーション

Amazon Personalize Next Best Actionを使用して、ユーザーにアクションを推奨することでブランドの忠誠心を構築します

Amazon Personalizeは、個別のユーザーに提案する最適なアクションを決定し、ブランドのロイヤルティとコンバージョンを向上させるための新しいNext Best Action (aws-next-best-action)のレシピを発表できることを喜んでお知らせしますAmazon Personalizeは、開発者が高度な機械学習（ML）サービスを提供することを容易にする完全に管理されたサービスです

アレクサ・ゴルディッチとともにAIキャリアを築く

In this episode of Leading with Data, we have Aleksa Gordić with us. He is a self-taught enthusiast who transitioned from electrical engineering to…

「包括的な時系列探索的分析」

「ここにはタイムスタンプでインデックスされたデータセットがありますデータはストレージの需要と供給に関するものかもしれませんが、あなたは戦略的な製品の適切な補充間隔を予測することが求められています...」

「AI/MLツールとフレームワーク：包括的な比較ガイド」

この記事では、主要なAI/MLツールやフレームワークの簡潔な比較を提供し、特定のAI/MLプロジェクトに適した技術の選択を支援します

私の記事を読むと、あなた方は私がどれだけ美容とファッションについての知識を持っているかがわかるでしょう私は美容とファッションの分野において豊富な知識を持ち、それについて生き生きとした記事を書くことができます

この記事では、MyScaleを使用して知識ベースをOpenAIのGPTと組み合わせる方法について説明します MyScaleを使用すると、GPTにコンテキストを注入する方法が大幅に簡素化されます

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。…

このAI論文は、オープンソースライブラリの既存の機能を最大限に活用するために開発された新しい人工知能アプローチ、ML-BENCHを提案しています

LLMモデルは、さまざまなプログラミング関連の活動を実行できる強力な言語エージェントとして、ますます展開されています。これらの驚異的な進展にもかかわらず、静的な実験環境でこれらのモデルが示した能力と、実際のプログラミングシナリオの絶えず変化する要求との間には、相当な隔たりがあります。標準のコード生成ベンチマークは、LLMがゼロから新しいコードを生成する能力をテストします。しかし、プログラミングの慣行は滅多にすべてのコードコンポーネントをゼロから生成する必要はありません。実世界のアプリケーションのコードを書く際には、既存の公開されているライブラリを使用することが一般的な慣習です。これらの開発済みライブラリは、さまざまな課題に対する堅牢で実践済みの回答を提供します。そのため、コードLLMの成功は、機能の生成だけでなく、正しいパラメータの使用方法でオープンソースライブラリから派生したコードの実行能力など、さまざまな方法で評価されるべきです。イェール大学、南京大学、北京大学の新しい研究では、ML-BENCHという現実的で包括的なベンチマークデータセットを提案しています。このデータセットは、LLMの利用者の指示を理解し、GitHubのリポジトリをナビゲートし、実行可能なコードを生成する能力を評価するものです。ML-BENCHは、指示の要件を満たす高品質で指示可能な正解コードを提供しています。ML-BENCHは、130のタスクと14の人気のある機械学習のGitHubリポジトリからなる9,444の例を含んでいます。研究者たちは、Pass@kとParameter Hit Precisionを調査の指標として使用しています。これらのツールを使用して、彼らはGPT-3.5-16k、GPT-4-32k、Claude 2、およびCodeLlamaがML-BENCH環境での能力を探求します。ML-BENCHはLLMのための新しいテストを提案しています。経験的な結果は、GPTモデルとClaude 2がCodeLlamaを大きく上回っていることを示しています。GPT-4は他のLLMよりも明らかに性能が向上していますが、実験でのタスクのうち39.73%しか完了していません。他のよく知られたLLMは幻覚を経験し、期待通りの成果を上げていません。調査の結果からは、LLMはコードの記述だけでなく、長いドキュメンテーションの理解も必要としていることが示唆されています。その主要な技術的貢献は、彼らのエラー分析を通じて発見された不足点に対処するために設計された自律型の言語エージェントであるML-AGENTの提案です。これらのエージェントは、人間の言語と指示を理解し、効率的なコードを生成し、困難なタスクを遂行する能力を持っています。 ML-BenchとML-Agentは、自動化された機械学習プロセスの最先端の進歩を表しています。研究者たちは、この成果が他の研究者や実務家にも興味を持ってもらえることを期待しています。

ユーザーエクスペリエンスの向上：インタラクティブなチャットボットにOpenAIアシスタントAPIを実装する

イントロダクション OpenAIによるChatGPTとGPT 3モデルの導入により、世界はAIを統合したアプリケーションの使用にシフトしました。私たちが日常的に使用しているすべてのアプリケーション、電子商取引から銀行のアプリケーションまで、AIはアプリケーションのいくつかの部分、特に大規模な言語モデルを組み込んでいます。その中の1つがOpenAIアシスタントAPIであり、チャットボットと呼ばれます。OpenAIは最近、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために設計されたベータ版のアシスタントAPIをリリースしました。学習目標特定の指示を持つ目的に特化したAIアシスタントの作成プロセスを学ぶ。アシスタントAPIにおける永続性と無限に長いスレッドの概念を探求する。 OpenAIライブラリを使用してAIアシスタントを作成し、名前、指示、モデル、ツールなどのパラメータを指定する方法を実演する。特定のスレッドでAIアシスタントを実行するためのランの作成プロセスを学ぶ。言語モデルトークン、コードインタプリタセッション、およびリトリーバルツールの使用などの要素を考慮したアシスタントAPIの価格体系を理解する。この記事はデータサイエンスブログアソンの一環として公開されました。アシスタントAPIとは何か？何ができるのか？ OpenAIは最近、ベータ版のアシスタントAPIを発表しました。このAPIを使用すると、OpenAIの大規模な言語モデルとツールを使用してAIアシスタントを構築および統合することができます。企業はこれらのアシスタントを特定の目的に合わせてカスタマイズし、その特定の用途のための関連データを提供します。このアシスタントの例としては、天気情報を提供するAI天気アシスタントや、旅行に関するクエリに答えるAIトラベルアシスタントなどがあります。これらのアシスタントは状態を保持するように設計されています。つまり、以前の会話を大部分で保持し、開発者が状態管理を心配する必要がなくなります（それをOpenAIに任せます）。典型的な流れは以下の通りです：アシスタントの作成：データの選択、使用するモデル、アシスタントへの指示、使用するツールを選択します。次に、スレッドを作成します。スレッドはユーザーのメッセージとLLM（Large Language Models）の返信を保存します。このスレッドはアシスタントの状態を管理し、OpenAIがそれに対応します。スレッドにメッセージを追加します。これはユーザーがAIアシスタントに入力するメッセージやアシスタントの応答です。最後に、そのスレッド上でアシスタントを実行します。スレッド上のメッセージに基づいて、AIアシスタントは適切な応答を提供するためにOpenAI LLMを呼び出し、次のセクションで説明する一部のツールにも連絡する場合があります。これらのアシスタント、スレッド、メッセージ、およびランはアシスタントAPIにおけるオブジェクトと呼ばれます。これらのオブジェクトに加えて、アシスタントが実行中に実行された詳細なステップを提供するRun Stepという別のオブジェクトもあります。これにより、内部の機能に関する洞察が提供されます。ツール –…

WindowsアプリケーションにおけるハードウェアアクセラレーテッドAIをONNX RTを使用して実現する

「クアルコムのAIスタックは、ONNX RTをサポートし、Snapdragonアプリ上でハードウェアアクセラレーションされたAIを利用することができますSnapdragon上のWindowsは、モバイルコンピューティングの進化を経て構築された次世代Windowsプラットフォームです」

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