Search Results 20

「スピークAI転写ソフトウェアのレビュー（2023年12月）」

この詳細なSpeak AIレビューで、Speak AIについての真実を発見してくださいそれは最も優れたAI転写ソフトウェアですか？この記事で確認してください！

2024年のインフラストラクチャー予測

企業はAIの導入の転換点を見ているランサムウェアの脅威が罰則と衝突し、ハイブリッドクラウドアーキテクチャが主流となり、インフラのアップグレードが重要です

「2024年に成功したデータサイエンティストがテックジョブを獲得する方法-求職活動への3ステップ勝利戦略」

最近、データサイエンティストの間で調査を行い、驚愕の数値を見つけました−86%の人が無作為に仕事の申し込みを送って、ベストを期待していることがわかりました期待するだけでは戦略ではありませんし、このような時代に…

「たぬき＋GPT4を使用して、20分で顧客サポートボットを作成しましょう」

要点このワークフローは、顧客のフィードバックメッセージに応答し、それらをGPT4 + タヌキ（オープンソース）を使用して優先されたサポートチケットに解析しますこれは誰にとって役立ちますか？何人でも興味を持っている人は、...

メタAIが効率的なSAMを紹介します：パラメータ数が20分の1でランタイムが20倍速いSAMの弟です

ビジョンにおいて、Segment Anything Model (SAM) は、ゼロショットオブジェクト提案生成、ゼロショットインスタンスセグメンテーション、エッジ検出など、数多くの画像セグメンテーションタスクで優れた成果を上げています。 SAMのビジョントランスフォーマ (ViT) モデルの基盤となるのは、SA-1Bビジュアルデータセットです。このデータセットには、１１００万枚の写真から１０億のマスクが含まれており、与えられた画像内の任意のアイテムをセグメント化することが可能です。Segment Anythingの能力を持つことから、SAMはビジョンにおける基盤モデルに留まらず、ビジョンの外でも活用されています。これらの利点にもかかわらず、特にViT-Hのような画像エンコーダのようなSAMアーキテクチャの高いコストは、効率の面での実用上の採用を妨げるものとなっています。この困難に対応するため、最近のいくつかの研究論文では、SAMをプロンプトベースのインスタンスセグメンテーションに利用する際の金銭的負担を軽減する解決策が提案されています。例えば、既存のデフォルトのViT-H画像エンコーダの専門知識の恩恵を、小さなViT画像エンコーダにも与えることができます。リアルタイムのCNNベースの設計は、Segment Anythingの処理コストを削減することができます。ViT-Tiny/-Smallのような十分にトレーニングされた軽量なViT画像エンコーダを、パフォーマンスを犠牲にすることなく利用することがこの論文では提案されています。新しいメタAIの研究では、SAMを活用したマスク画像関連の軽量な事前学習されたViTバックボーンを作成しています。このために、研究者たちはSAMモデルで有名なMAE事前学習手法を利用して高品質の事前学習済みViTエンコーダーを確立しました。具体的には、提案されたSAMIは、イメージパッチではなくSAMのViT-Hから特徴を再構築するためにマスク画像モデルをトレーニングし、SAMエンコーダであるViT-Hを使用して特徴埋め込みを提供します。これにより、画像のカテゴリ分類、オブジェクト識別、セグメンテーションなどの後続操作に利用できる一般的なViTバックボーンが生成されます。その後、事前学習済みの軽量エンコーダをSAMデコーダを利用してセグメンテーションやその他のタスクに適用するように調整されます。チームはまた、現実世界での実装における品質と効率のトレードオフを持つ軽量なSAMモデルであるEfficientSAMを提供しています。チームは、224×224の解像度を利用してImageNet上でモデルを再構成損失を用いて事前学習し、その後、対象のタスクで監督データを利用して微調整して、マスク画像事前学習の転移学習の文脈での戦略を評価しました。SAMIによって一般化可能な軽量エンコーダを学習することができます。SAMI事前学習を行ったImageNet-1Kでトレーニングされたモデルは、ViT-Tiny/-Small/-Baseのような一般化能力において優れた結果を示しました。ImageNet-1Kで100エポックで微調整された場合、ViT-Smallモデルでは82.7%のトップ1の正答率を達成し、その性能は他の最先端の画像事前学習ベースラインよりも優れています。オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、意味セグメンテーションの領域では、チームは事前学習モデルをさらに改良しました。既存の事前学習ベースラインと比較して、彼らの戦略はこれらのタスクにおいてそれらを上回ります。さらに、小さなモデルでも大幅な改善が見られます。さらに、Segment Anythingのチャレンジもモデルの評価に利用されます。このモデルは、COCO/LVISのゼロショットインスタンスセグメンテーションにおいて、FastSAMや現在の軽量SAMアルゴリズムよりも4.1AP/5.2APの改善が見られます。

「パリを拠点とするスタートアップであり、OpenAIの競合他社であるMistral AIの評価額は20億ドルです」

ヨーロッパの人工知能セクターにとって重要な進展となりますが、パリに拠点を置くスタートアップ企業であるミストラルAIが注目すべきマイルストーンを達成しました同社は4億5000万ユーロの大規模な投資を成功裏に獲得し、その評価額を2億ドルという印象的な数字に押し上げましたこの資金調達ラウンドは、ミストラルAIだけでなく、急成長している人工知能業界にとっても転換点となる重要な瞬間です

「ジェネレーティブAI 2024年とその先：未来の一瞥」

「ジェネレーティブAIファブリックの台頭から倫理が新しいNFRとなるまで、ジェネレーティブAI技術が2024年にもたらすものを探ってみましょう」

「2023年のトップ8のAIトレンド：年間レビュー」

葉っぱが金色に変わり、12月の寒さが広がる中、人工知能の領域で目覚ましい進歩が見られた今年を振り返る時が来ました。2023年は単なる進歩の年ではありませんでした。それはトライアンフの年であり、AIが成し遂げられる限界が繰り返し押し広げられ、再定義された年でした。LLM（大規模言語モデル）の能力における画期的な進展から、前例のないほど世界とのナビゲーションや相互作用が可能な自律エージェントの登場まで、この年はこの変革的な技術の無限の可能性を示すものでした。この包括的な探求の中で、私たちは2023年のAIを定義した8つの主要なトレンドについて掘り下げ、産業を再構築し、未来を革命化する革新を明らかにしていきます。だから、AI愛好家の皆さん、私たちは技術史の記録に永遠に刻まれる一年についての旅に出発です。 RLHFとDPOの微調整 2023年は、大規模言語モデル（LLM）の能力を向上させるための重要な進展が見られました。2つの主要なアプローチが登場しました：人間のフィードバックに基づく強化学習（RLHF）：この手法は、人間のフィードバックを活用してLLMの学習プロセスをガイドし、持続的な改善と進化するユーザーのニーズや好みに対応させることができます。このインタラクティブなアプローチにより、LLMは複雑または主観的な領域において微妙な理解力と意思決定能力を開発することができます。直接的な選好最適化（DPO）：：DPOはよりシンプルな代替手法であり、明示的な強化信号を必要とせずにユーザーの選好に直接最適化します。このアプローチは効率性とスケーラビリティを重視し、より速い適応と展開を必要とするアプリケーションに最適です。そのすっきりした性格により、ユーザーフィードバックに基づいてLLMの振る舞いを迅速に調整することができ、進化する好みに合わせることができます。 RLHFとDPOはLLMの開発における重要な進展を表していますが、既存の微調整手法を置き換えるのではなく、補完するものです：事前学習：大規模なテキストとコードのデータセットを用いてLLMを訓練し、一般的な言語理解能力を学習させること。微調整：特定のタスクまたはデータセットに基づいてLLMをさらに訓練し、特定のドメインやアプリケーションに適した能力を調整すること。マルチタスク学習：LLMを複数のタスクに同時に訓練することで、共有表現を学習し、各タスクのパフォーマンスを向上させること。 LLMの効率性に対処する LLMの能力が向上するにつれて、計算上の制約とリソースの限界が重要な懸念事項となりました。その結果、2023年の研究はLLMの効率性の向上に焦点を当て、以下のような技術の開発をもたらしました： FlashAttention：この革新的なアテンションメカニズムは、LLMの計算コストを大幅に削減します。これにより、より速い推論と訓練が可能になり、LLMをリソースに制約のある環境でより実用的に利用し、実世界のアプリケーションに統合することができるようになります。 LoRA および QLoRA：LoRAやQLoRAなどの手法は、2023年にも提案された軽量かつ効率的なLLMの微調整方法を提供します。これらの手法は、既存のLLMアーキテクチャに追加された小さなモジュールであるアダプターに依存し、再トレーニングすることなくカスタマイズを可能にします。これにより、著しい効率の向上、より速い展開時間、さまざまなタスクへの適応性の向上が実現されます。これらの進展は、効率的なLLMへの需要の増大に対応し、この強力な技術への広範な導入の道を開き、結果としてこの技術へのアクセスを民主化することにつながります。検索補完生成（RAG）の浸透純LLMは巨大な可能性を秘めていますが、それらの正確性と実証的根拠に関する懸念は依然として存在しています。検索補完生成（RAG）は、既存のデータや知識ベースとLLMを組み合わせることで、これらの懸念に対処する有望な解決策として登場しました。このハイブリッドアプローチにはいくつかの利点があります：エラーの減少：外部情報から事実情報を取り込むことにより、RAGモデルはより正確で信頼性のある出力を生成することができます。拡張性の向上：RAGモデルは純LLMに必要な大規模なトレーニングリソースの必要性を排除し、大規模なデータセットに適用することができます。低コスト：既存の知識リソースを利用することにより、LLMのトレーニングおよび実行に関連する計算コストを削減することができます。これらの利点により、RAGは検索エンジン、チャットボット、コンテンツ生成など、さまざまなアプリケーションにおける貴重なツールとして位置付けられています。自律エージェント…

「OpenAIのGPTの未来-2024 SWOT分析」

人工知能の分野では、物事が非常に速く進展しています現時点では、OpenAIのChatGPTやカスタムGPTが主導権を握っていますしかし、疑問が浮かび上がります彼らはその支配的な地位を維持できるのでしょうか…

「ノーコードアプリビルダーのトップ10（2023年12月）」

テクノロジーの絶えず進化する風景の中で、ノーコードアプリビルダーの台頭は、アプリ開発の民主化の証ですかつてはベテランプログラマーやソフトウェア開発者の領域にのみデジタルソリューションを作成する時代が終わりましたノーコードプラットフォームは、起業家やビジネスプロフェッショナル、クリエイティブな思考を持つ人々に扉を開いています[…]

Learn more about Search Results 20 - Page 4