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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」

Google Gemini APIを使用してLLMモデルを構築する

導入 ChatGPTとOpenAIのGPTモデルのリリース、およびMicrosoftとのパートナーシップにより、AIの領域にTransformerモデルをもたらしたGoogleはみんなが諦めた存在となりました。 GPTモデルがリリースされてから1年以上が経過しましたが、GoogleからはPaLM API以外に大きな動きはありませんでした。PaLM APIもあまり注目されず失敗に終わりました。そしてGoogleが突如として紹介した基盤となるモデルのグループ、Geminiが登場しました。Geminiの発売からわずか数日後、GoogleはGemini APIをリリースしました。このガイドでは、Gemini APIをテストし、最終的にはそれを使用してシンプルなチャットボットを作成します。学習目標 GoogleのGeminiシリーズの基礎知識を学ぶ。これには異なるモデル（Ultra、Pro、Nano）と、テキストと画像のサポートを中心とする多様性が含まれます。 Gemini Proのチャット・モデルを使用してチャットベースのアプリケーションを作成するスキルを開発し、チャットの履歴を維持し、ユーザーの文脈に基づいて応答を生成する方法を理解する。 Geminiが安全であるために、不安全なクエリを処理し、さまざまなカテゴリの安全性評価を提供することにより、責任あるAIの使用を保証する方法を探索する。 Gemini ProとGemini Pro Visionモデルを使用した実践的な経験を積み、画像の解釈と説明を含む、テキスト生成とビジョンに基づく機能を探索する。 Gemini APIとLangchainを統合して、相互作用のプロセスを簡素化する方法を学び、複数のクエリを効率的に処理するための入力と応答のバッチ処理について学ぶ。この記事はデータサイエンスブログサラソンの一部として公開されました。 Geminiとは何ですか？ Geminiは、Googleが構築し導入した新しい基盤モデルのシリーズです。これはこれまでのPaLMと比べて最も大きなモデルセットであり、最初から多様性に焦点を当てて構築されています。これにより、Geminiモデルはテキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの異なる情報タイプの組み合わせに強力です。現在、APIは画像とテキストのサポートを提供しています。Geminiは、ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、多くのテストでChatGPTとGPT4-Visionモデルを上回っています。 Geminiには、サイズに基づいて3つの異なるモデルがあります。サイズの順に、Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini…

ルーシッドドリーマー：インターバルスコアマッチングを介した高品位のテキストから3D生成

最近のテキストから3DジェネレーティブAIフレームワークの進歩は、生成モデルにおける重要な節目を示していますこれらは、数多くの現実世界のシナリオで3Dアセットを作成する新たな可能性を開拓していますデジタル3Dアセットは現在、私たちのデジタル存在において不可欠な場所を占めており、複雑な環境やオブジェクトとの包括的な視覚化や対話を可能にしています

LucidDreamer

『ELS+ Stream Tool』

ELS+は、企業がデータから有益な洞察を抽出し、意思決定を改善し、パフォーマンスを向上させるためのAIパワードアナリティクスツールです

タイタン向けのOpenAIのミニAIコマンド：スーパーアライメントの解読！

AI（人工知能）の超人型人工知能（AI）への迫り来る課題に取り組むため、OpenAIが画期的な研究方向、つまり弱から強の汎化を発表しました。この先駆的な手法は、小さなAIモデルがより大きく、より洗練されたモデルを効果的に監督し制御できるかを探求することを目的とし、彼らの最新の「弱から強の汎化」に関する研究論文でも詳述されています。超整列問題 AIの急速な進展に伴い、次の十年以内に超知能システムを開発する可能性が高まるため、重要な懸念が浮上しています。OpenAIの超整列チームは、徹底的な研究論文で議論されているように、超人型AIを人間の価値観に整合させる課題を解決するために急務であると認識しています。現在の整合化手法既存の整合化手法（強化学習による人間のフィードバック（RLHF）など）は、人間の監督に大きく依存していました。しかし、超人型AIモデルの登場により、「弱い監督者」としての人間の不適切さが明らかになってきました。AIシステムが新しい複雑なコードを大量に生成する可能性は、従来の整合化手法にとって大きな課題となり、OpenAIの研究でも強調されています。経験的セットアップ OpenAIは、整合化の課題に取り組むための魅力的な類似点を提案しています：より小さくより能力の低いモデルが、より大きくより能力の高いモデルを効果的に監督できるか？その目標は、弱い監督者の意図に基づいて強力なAIモデルが汎化できるかどうかを判断することであり、彼らの最近の研究成果でも詳細に説明されています。印象的な結果と制約 OpenAIの研究論文で詳述されている実験結果は、汎化の著しい改善を示しています。OpenAIは、より大きなモデルが必要な場合には弱い監督者と異なる意見を持ち、より自信を持つようにする方法を使用し、GPT-2レベルのモデルを使用してGPT-3.5に近い性能を達成しました。これは概念の証明であるにもかかわらず、彼らの研究結果に詳述されているように、弱から強の汎化の可能性を示しています。私たちの意見 OpenAIによるこの革新的な方向性は、機械学習研究コミュニティに整合化の課題に取り組む機会を提供しています。提示された手法には制約がありますが、それはAIが進化し続ける中で整合化問題に対して経験的な進歩を遂げるための重要な一歩であり、OpenAIの研究論文でも強調されています。OpenAIのコードのオープンソース化とさらなる研究のための助成金提供は、AIの進展を重視する上で整合化の問題に取り組む緊急性と重要性を強調しています。 AIの整合化の未来を解読することは、超人型AIの安全な開発に寄与するための研究者にとってのエキサイティングな機会であり、OpenAIの最新の研究論文でも探求されています。彼らのアプローチは協力と探求を奨励し、先進的なAI技術を社会に責任を持って有益に統合するための共同の取り組みを促進しています。

「オープンソースツールを使用して、プロのように音声をクローンし、リップシンク動画を作る方法」

紹介 AI音声クローンはソーシャルメディアで大流行しています。これにより、創造的な可能性が広がりました。ソーシャルメディアで有名人のミームやAI声の上書きを見たことがあるかもしれません。それがどのように行われているのか疑問に思ったことはありませんか？Eleven Labsなど、多くのプラットフォームがAPIを提供していますが、オープンソースソフトウェアを使用して無料で行うことはできるのでしょうか？短い答えは「YES」です。オープンソースには音声合成を実現するためのTTSモデルとリップシンクツールがあります。したがって、この記事では、音声クローンとリップシンクのためのオープンソースのツールとモデルを探求してみましょう。学習目標 AI音声クローンとリップシンクのためのオープンソースツールを探求する。 FFmpegとWhisperを使用してビデオを転写する。 Coqui-AIのxTTSモデルを使用して声をクローンする。 Wav2Lipを使用してビデオのリップシンクを行う。この技術の実世界での使用例を探求する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。オープンソーススタック既にご存じのように、私たちはOpenAIのWhisper、FFmpeg、Coqui-aiのxTTSモデル、およびWav2lipを私たちの技術スタックとして使用します。しかし、コードに入る前に、これらのツールについて簡単に説明しましょう。そして、これらのプロジェクトの作者に感謝します。 Whisper： WhisperはOpenAIのASR（自動音声認識）モデルです。これは、多様なオーディオデータと対応するトランスクリプトを用いて、650,000時間以上のトレーニングを受けたエンコーダ-デコーダトランスフォーマーモデルです。そのため、オーディオからの多言語の転写に非常に適しています。エンコーダは、30秒のオーディオチャンクのログメルスペクトログラムを受け取ります。各エンコーダブロックは、オーディオ信号の異なる部分を理解するためにセルフアテンションを使用します。デコーダは、エンコーダからの隠れ状態情報と学習済みの位置エンコーディングを受け取ります。デコーダはセルフアテンションとクロスアテンションを使用して次のトークンを予測します。プロセスの最後に、認識されたテキストを表すトークンのシーケンスを出力します。Whisperの詳細については、公式リポジトリを参照してください。 Coqui TTS： TTSはCoqui-aiのオープンソースライブラリです。これは複数のテキスト読み上げモデルをホストしています。Bark、Tortoise、xTTSなどのエンドツーエンドモデル、FastSpeechなどのスペクトログラムモデル、Hifi-GAN、MelGANなどのボコーダなどがあります。さらに、テキスト読み上げモデルの推論、調整、トレーニングのための統一されたAPIを提供しています。このプロジェクトでは、xTTSというエンドツーエンドの多言語音声クローニングモデルを使用します。これは英語、日本語、ヒンディー語、中国語などを含む16の言語をサポートしています。TTSについての詳細情報は、公式のTTSリポジトリを参照してください。 Wav2Lip： Wav2Lipは、「A Lip Sync…

Amazon SageMaker Studioで生産性を向上させる：JupyterLab Spacesと生成AIツールを紹介

「Amazon SageMaker Studioは、機械学習(ML)開発における広範なセットの完全に管理された統合開発環境(IDE)を提供していますこれには、JupyterLab、Code-OSS(Visual Studio Codeオープンソース)に基づいたCode Editor、およびRStudioが含まれていますそれは、データの準備から構築・トレーニングまでの各ステップのための最も包括的なツールのアクセスを提供します...」

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[…]

『AWSプロトタイピングによるICL-GroupのAmazon SageMaker上でのコンピュータビジョンモデルの構築』

「これはICLとAWSの従業員が共同執筆した顧客投稿ですICLは、イスラエルに拠点を置く多国籍の製造および鉱業企業で、ユニークな鉱物に基づいた製品を製造し、主に農業、食品、エンジニアリング材料の三つの市場で人類の基本的なニーズを満たしています彼らの鉱山サイトでは、監視が必要な産業用機器が使用されています...」

「2024年に探索する必要のある10の最高のGPU」

イントロダクション人工知能（AI）、機械学習（ML）、深層学習（DL）の時代において、驚異的な計算リソースの需要は最高潮に達しています。このデジタル革命は私たちを未知の領域に駆り立て、データ駆動の洞察がイノベーションの鍵となる時代へと導いています。しかし、これらのフロンティアを開拓するためには、私たちの高まる野望に対応できるツールが必要です。魅惑的なクラウドGPUの世界へようこそ。これらのグラフィックス処理ユニット（GPU）は、単なる計算リソースに留まらず、限りないパワーのエンジンです。クラウドGPUは、重い前払いのハードウェア投資なしに、超コンピューティング能力を利用する非凡な能力をユーザーに提供します。このガイドは、主要なクラウドプロバイダーを舞台に、その強みや隠れた魅力を明らかにし、AI/ML/DLの旅をサポートします。最高のGPUの概要プロバイダー GPUオプション価格無料ティア特徴最適な用途 Amazon Web Services（AWS） T4、G4ad（Radeon Pro V520）オンデマンド＆スポットインスタンスはい（制限付き）多様なGPUオプション、広範なエコシステム大企業、高要求のワークロード Microsoft Azure T4、A100、V620、M60、MI25…

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