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「表形式のデータ探索と研究の未来を描く」

私たちデータ専門家にとって、AIの進歩は新しいワークフローをもたらし、ツールセットを向上させますこの記事では、実際の問題を解決するためにこれらの新しいツールの1つを使用する経験を共有しますスケッチ...

パーソナライズされたAIの簡単な作成方法：GPTの適応に向けたノーコードガイド

OpenAIは、カスタムChatGPTを作成するためのコード不要のアプローチで個人のAIカスタマイズを革新しています

Artificial Intelligence

マイクロソフトの研究者が提案するTaskWeaver：LLMを活用した自律エージェントの構築のためのコード優先の機械学習フレームワーク

大規模言語モデル（LLMs）は、印象的な自然言語生成および解釈能力を示しています。これらのモデルの例には、GPT、Claude、Palm、Llamaがあります。チャットボット、バーチャルアシスタント、コンテンツ生成システムなど、様々な応用でこれらのモデルが広く使用されています。LLMsは、より直感的かつ自然な体験を提供することで、人々がテクノロジーとのインタラクションを完全に変えることができます。エージェントは、自律的なエンティティであり、タスクの計画、環境の監視、適切な対応策の実施が可能です。LLMsやその他のAI技術を使用するエージェントも、このカテゴリに該当します。 Langchain、Semantic Kernel、Transformers Agent、Agents、AutoGen、およびJARVISなど、多くのフレームワークがタスク指向の対話にLLMsを使用しようと試みています。これらのフレームワークを使用すると、ユーザーは自然言語で質問をして回答を得ることで、LLMパワードのボットと対話することができます。ただし、多くのフレームワークには、データ分析活動や特定の領域に固有の状況にうまく対応できる機能が制約されているという欠点があります。現在のほとんどのフレームワークには、洗練されたデータ構造を処理するためのネイティブサポートの不足がその主な欠点の一つです。データ分析アプリケーションや他の多くのビジネスシナリオでは、LLMパワードエージェントはネストされたリスト、辞書、またはデータフレームなどの複雑なデータ構造を処理する必要があります。ただし、現在の多くのフレームワークは、特にデータを複数のプラグインやチャットラウンド間で共有する場合に、これらの構造の管理に支援が必要です。これらの状況では、フレームワークは複雑な構造を文字列またはJSONオブジェクトとしてエンコードし、プロンプトに保持するかデータをディスクに永続化します。これらの手法は機能しますが、特に大規模なデータセットで作業する場合には困難になり、エラーレートを上げることがあります。現在の方法がドメイン知識を組み込むために設定可能ではないという別の欠点もあります。これらのフレームワークは、迅速なエンジニアリングツールとサンプルを提供する一方で、ドメイン固有の情報を計画とコード生成プロセスに組み込むための体系的な手段を提供する必要があります。特定のドメインニーズに合わせて計画とコード生成プロセスを制御することは制約のために難しいです。現在の多くのフレームワークには、ユーザーの要件の広範な範囲に対応することが困難になる可能性があるという別の問題もあります。プラグインは一般的な要件を処理できますが、臨時の要求を処理するためには支援が必要です。臨時のクエリごとに別のプラグインを作成することは現実的ではありません。ユーザーのクエリを実行するために独自のコードを開発できるエージェントの能力は、これらの場合には重要になります。この問題を解決するには、独自のコードの実行とプラグインの実行をスムーズに統合するソリューションが必要です。これらの欠点を克服するために、Microsoftの研究チームはTaskWeaverというLLMパワードの自律エージェントを作成するためのコードファーストフレームワークを提案しました。TaskWeaverの特徴的な機能は、ユーザー定義のプラグインを呼び出し可能な関数として扱うことで、各ユーザーリクエストを実行可能なコードに変換することができることです。TaskWeaverは、洗練されたデータ構造のサポート、柔軟なプラグインの使用、および動的なプラグインの選択を提供し、他のフレームワークの制約を克服するのに役立ちます。TaskWeaverはLLMsのコーディング能力を活用して複雑なロジックを実装し、例を通じてドメイン固有の知識を統合します。さらに、TaskWeaverは開発者に直感的なインターフェースを提供し、作成されたコードの安全な実行を大幅に向上させています。研究チームは、TaskWeaverのアーキテクチャと実装について説明し、さまざまなジョブをどのようにうまく処理するかを示すいくつかの事例研究を紹介しています。TaskWeaverは、課題の多いジョブを処理し、特定のドメイン条件に適合するために変更することが可能な知能を持つ会話エージェントを作成するための強力で柔軟なフレームワークを提供しています。

「自律AIエージェントを使用してタスクを自動化するための10の方法」

はじめにテクノロジーのダイナミックな風景の中で、自律型AIエージェントは変革的な存在として登場し、データと人工知能とのやり取りの方法を変えつつあります。この魅力的な領域に深入りするにつれて、これらのエージェントが単なるプログラム以上のものであり、私たちの日常生活におけるAIの統合においてパラダイムシフトを表していることが明らかになります。本記事では、現在利用可能な最も優れた自律型AIエージェントの中から10つを紹介します。これらのAIエージェントがあなたに何ができるのか、さらに詳しく知るために読み続けてください。自律型AIエージェントとは何ですか？自律型AIエージェントは、持続的な人間の介在なしにタスクを実行するために独立して動作する高度な人工知能システムです。これらのエージェントは、機械学習と自動化を活用して、異なる領域でタスクの分析、学習、および実行を行います。単純なタスク自動化ツールから、自然言語の理解、意思決定、および新しい情報への適応能力を持つ洗練されたシステムまで、さまざまな範囲のエージェントが存在します。自律型AIエージェントは、技術がさまざまな日常タスクとの相互作用を革新する上で重要な役割を果たしています。自律型AIエージェントはどのように動作するのですか？自律型AIエージェントが具体的に何をするか、またどのようにしてタスクを自己で実行できるのかを疑問に思っていましたか？これらの高度なAIモデルは、複雑な指示や目標をより小さな、シンプルなタスクに分解し、構造化されたプロセスでそれらを実行するように設計されています。また、特定のタスクの自動化やループでの操作も可能です。以下は、ほとんどの自律型AIエージェントの基本的なワークフローです。タスクの定義：まず、AIエージェントが明確な指示、締切、および優先順位を持つタスクを作成します。タスクの優先順位付け：次に、緊急性と重要性に基づいてタスクの優先順位を付けるためにAIアルゴリズムを使用します。タスクを自動化：重複するタスクを効率的に実行するために、それらをAIモデルに委任します。進捗の監視：プロセスの設定とタスクの実行後、これらのタスクの進捗状況を追跡し、リアルタイムで更新を受け取ります。相互作用：これらのエージェントは、自然言語のコマンドを使用して簡単にタスクを作成、変更、管理することもできます。トップ自律型AIエージェント以下に、10の最も優れた自律型AIエージェントとそれぞれの説明、利点、および具体例をご紹介します。 1. AgentGPT AgentGPTは、多機能でカスタマイズ可能なオープンソースの自律エージェントです。旅行の計画、メールの作成、クリエイティブなテキスト形式の生成など、幅広いタスクを実行することができ、さらに追加の機能や機能を追加することでカスタマイズすることができます。AgentGPTは、名前と目標を追加し、展開ボタンをクリックするだけで使用することができ、コーディングは不要です。複雑なタスクをより小さなサブタスクに分解し、最小限の人間の関与で主目標を達成するために反復的なプロンプトを使用します。利点時間と労力を節約：AgentGPTは、あなたがたくさんの時間と労力を要するタスクを自動化することができます。生産性の向上：タスクの自動化により、重要なことに集中するために時間を確保することができます。楽しむ時間を増やす：退屈でつまらないタスクを自動化することにより、楽しい時間を過ごすことができます。より創造的になる：新しいアイデアや可能性を生成することによって、より創造的になることができます。具体例ハワイ旅行の計画：AgentGPTは、フライト、宿泊施設、アクティビティなど、詳細なハワイ旅行を計画するのに役立ちます。メールの作成：件名、本文、署名を含めたメールの作成をサポートします。…

「誰も所有していないサービスを修復するために、アンブロックされたものを使う」

「サービスが誰にも所有されていないのは珍しいことではありませんほとんどの文書化もない状態で、Unblockedの魔法を使って、サービスを理解し修正するのはどれだけ簡単か、ご覧ください」

大規模に基礎モデルをトレーニングするためのAmazon SageMaker HyperPodの紹介

基盤モデル（FMs）の構築には、数十億から数千億のパラメータを持つモデルを大量のデータで訓練するために、大規模なクラスタの構築、維持、最適化が必要ですモデルのトレーニングの進行状況を数日または数週間失わずに、障害や環境変化に対応できる堅牢な環境を構築することは、運用上の課題です

このAIリサーチはGAIAを紹介します：一般AIの能力の次のマイルストーンを定義するベンチマーク

FAIR Meta、HuggingFace、AutoGPT、GenAI Metaの研究者は、論理思考や多様性のハンドリングなどの基本的なスキルを必要とする現実世界の問題を、人間のような応答能力を持つ高度なAIに対してテストする問題に取り組んでいます。GAIAの開発は、人間レベルの堅牢性を目指すことで、人工汎用知能（AGI）の達成を目指しています。 GAIAは、人間と高度なAIの両方にとって困難なタスクに重点を置くことで、現在のトレンドから外れています。クローズドシステムとは異なり、GAIAは現実のAIアシスタントの使用例を反映しています。GAIAは、品質を重視し、GPT-4とのプラグインを使用して人間の優位性を確認するため、慎重に選ばれたゲーム可能性のない質問を特集しています。それは、マルチステップの完了を確実にし、データの汚染を防ぐための質問設計を指南することを目指しています。 LLM（Language and Logic Models）は現在のベンチマークを超える性能を持つようになってきており、その能力を評価することはますます困難になっています。ただし、複雑なタスクに重点を置くにもかかわらず、LLMにとっての難易度レベルは必ずしも人間を挑戦するものではありません。この課題に対処するために、GAIAという新しいモデルが導入されました。GAIAは、LLMの評価の落とし穴を回避するために、実世界の問題に焦点を当てた一般的なAIアシスタントです。AIアシスタントの使用例を反映する人間が作成した質問によって実用的性を確保しています。NLPにおけるオープンエンドの生成を目指すことで、GAIAは評価ベンチマークを再定義し、次世代のAIシステムを進化させることを目指しています。 GAIAによって行われたベンチマークでは、実世界の質問に対する人間とGPT-4の間に大きな性能差があることが明らかになりました。人間は92％の成功率を達成しましたが、GPT-4はわずか15％のスコアでした。ただし、GAIAの評価では、LLMの正確性と使用例は、ツールAPIやWebアクセスを介して向上させることができることも示されています。これは、ヒューマン・AIモデルと次世代のAIシステムの進歩のための機会を提供します。全体として、このベンチマークはAIアシスタントの明確なランキングを提供し、一般的なAIアシスタントの性能向上のためにさらなる改善の必要性を浮き彫りにしています。まとめると、GAIAによる実世界の質問に対する一般的なAIアシスタントの評価のためのベンチマークでは、ヒューマンがプラグインと共にGPT-4を凌駕していることが示されました。それは概念的に単純で複雑な質問に対しても、人間と同様の堅牢性をAIシステムが示す必要性を強調しています。ベンチマークの方法論のシンプルさ、ゲーム性のなさ、解釈可能性は、人工汎用知能を実現するための効率的なツールとして役立ちます。さらに、注釈付きの質問とリーダーボードの公開は、NLPおよびそれ以上の領域におけるオープンエンドの生成評価の課題に対処することを目指しています。

3Dアーティストのヌルハン・イスマイルは、Adobe After EffectsとBlenderを使用して、イソメトリックな革新を「NVIDIA Studio」にもたらす

編集者の注：この投稿は、弊社の週刊In the NVIDIA Studioシリーズの一部で、注目されたアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを向上させる方法を示しています。今週の才能あるIn the NVIDIA Studioアーティスト、Nourhan Ismailさんは、文字通りのNVIDIAスタジオを作りました。彼女の作品「Creator by Day, Gamer by Night」は、イスマイールさんが知られる等角アートスタイルと印象的なグラフィカルな忠実さで作られており、鮮やかな色彩と遊び心のあるディテールに満ちています。また、彼女の「仕事を一生懸命に、遊びを一生懸命に」という3Dアーティスト、インテリアデザイナー、ゲームレベルデザイナーとしての考えを捉えています。同じアートスタイルは、IsmailさんがリードするNVIDIA Studio Sessions YouTubeミニシリーズでも紹介されており、入稿から最終レンダリングまでの手順についてのステップバイステップのチュートリアルを提供しています。 facial Animations Made Easier…

パーセプトロンからアダラインまで – From the Perceptron to Adaline

「以前の記事で、おそらく存在したもっとも基本的な二元分類器であるローゼンブラットのパーセプトロンを説明しようとしましたこのアルゴリズムを理解することは教育的な価値があり、...」

「LLM SaaSのためのFastAPIテンプレートPart 2 — CeleryとPg-vector」

このブログ投稿は、LLM SaaSシリーズのFastAPI + Supabaseテンプレートの一部であり、Part 1（Auth and File Upload）で紹介された概念を拡張しています以下のイラストは、Celeryワーカーの動作を示しています...

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