Learn more about Search Results ARES - Page 4

「リコメンデーションシステムにおける2つのタワーネットワークとネガティブサンプリング」

現在の推薦システムにおける最も重要なモデルの一つは、2つのタワーニューラルネットワークですこのモデルは次のような構造を持っています：ニューラルネットワーク（タワー）の一部が全てを処理し、...

VoAGIニュース、11月22日：パンダとの7つの必須データ品質チェック•2024年に試してみるべき5つのベクトルデータベースのベスト

今週のVoAGIでは、pandasを使用してデータ品質チェックの方法を学びます欠損したレコードや外れ値、一貫性のないデータ入力などを検出しますまた、トップのベクトルデータベースは、AIアプリケーションのためのベクトルエンベディングの格納、インデックス付け、クエリにおいて、その多様性、パフォーマンス、スケーラビリティ、一貫性、効率的なアルゴリズムで知られています

「Amazon SageMaker JumpStartを使用したスケーラブルなテキスト埋め込みと文の類似性検索」

この記事では、SageMaker Python SDKを使用してテキスト埋め込みと文の類似性の使用方法を示します文の類似性は、LLMによって埋め込まれた2つのテキストの間の類似度を評価することを意味しますこれは、検索増強生成（RAG）などのアプリケーションの基本ステップです

効率的にPythonコードを書く方法：初心者向けチュートリアル

「Pythonでスキルアップしたいプログラマーですか？ よりエレガントかつPythonらしいコードを書くのに役立ついくつかのPythonの機能を学んでみましょう」

データ分析の最適化：DatabricksにGitHub Copilotを統合する

Databricksでのデータ分析のためのAIパワードペアプログラミングツールを統合することで、開発プロセスが最適化され、合理化され、開発者の時間を革新のために解放します

ジェン AI for the Genome LLM は COVID バリアントの特徴を予測します

広く高く評価されている大規模な言語モデルであるGenSLMsは、COVID-19の原因であるSARS-CoV-2の現実世界の変異体に酷似した遺伝子配列を生成する能力を示しました。 GenSLMsと呼ばれるこのモデルは、昨年、高性能コンピューティングを利用したCOVID-19の研究でGordon Bell特別賞を受賞したもので、DNAとRNAの構成要素である核酸配列のデータセットで訓練されました。これは、Argonne National Laboratory、NVIDIA、シカゴ大学、その他の学術機関や企業の研究者によって開発されました。 研究者たちは、GenSLMsによって生成された核酸配列を調べると、AIによって生成された配列の特定の特徴が今年主流であるErisとPirolaの変異体と非常によく一致することを発見しました。ただし、AIはパンデミックの最初の年に限定されたCOVID-19ウイルスのゲノムの訓練しか受けていませんでした。 アルゴンヌ国立研究所の計算生物学者でプロジェクトのリードリサーチャーであるアールヴィンド・ラマナタンは、「私たちのモデルの生成過程は非常に素朴であり、新たなCOVID変異体がどのように見えるべきかに関する具体的な情報や制約を持っていません」と述べました。「AIが訓練中にAlphaとBeta変異体しか見ていないにもかかわらず、最近のCOVID変異体に存在する遺伝子変異の種類を予測できる能力は、その能力の強力な検証です」と述べています。 GenSLMsは独自の配列を生成するだけでなく、異なるCOVIDゲノム配列を分類してクラスタリングすることもできます。NVIDIAの加速ソフトウェアのハブであるNGCにまもなく公開されるデモでは、GenSLMsがCOVIDウイルスゲノム内のさまざまなタンパク質の進化パターンの分析を行う視覚化が可能です。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/11/GenSLM.mp4   行間を読み解き、進化パターンを明らかにする GenSLMsの主な特徴の1つは、長い核酸配列（DNAではA、T、G、Cの文字列、RNAではA、U、G、Cの文字列）を、英語のテキストで訓練されたLLMが文を解釈するのと同じ方法で解釈できる能力です。この能力により、モデルはゲノムの異なる領域の関係を理解することができます。コロナウイルスでは、これは約30,000個の核酸から構成されています。 デモでは、ユーザーは8つの異なるCOVID変異体から選択し、AIモデルがウイルスゲノムのさまざまなタンパク質の突然変異をどのように追跡するかを理解することができます。この視覚化は、ウイルスタンパク質間の進化的な結合を示し、特定の変異が特定の変異体に見られる可能性のあるゲノムのスニペットを強調表示します。 ラマナタンは、「ゲノムの異なる部分が共進化している方法を理解することは、ウイルスが新たな脆弱性や耐性の形態を発展させる手がかりを与えてくれます」と述べています。「モデルが特定の変異が特に強い変異体においてどのように理解しているかを見ることは、特定の株が人の免疫系を逃れる方法を決定するなど、後続のタスクにおいて科学者に役立つかもしれません」と述べています。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/11/SLM.mp4   GenSLMsは1億1千万以上の原核生物のゲノム配列で訓練され、バクテリアおよびウイルスのバイオインフォマティクスリソースセンターのオープンソースデータを使用して約150万のCOVIDウイルスの配列を用いて微調整されました。将来的には、このモデルは他のウイルスやバクテリアのゲノムに微調整されることで、新たな研究アプリケーションが可能になるかもしれません。 研究者たちは、NVIDIA A100 Tensor Core GPUを搭載したスーパーコンピューター（ArgonneのPolaris、米国エネルギー省のPerlmutter、およびNVIDIAのSelene）を使用して、モデルを訓練しました。 GenSLMs研究チームのGordon Bell特別賞は、昨年のSC22スーパーコンピューティング会議で授与されました。今週のSC23（デンバー）では、NVIDIAが加速コンピューティング分野での画期的な新しい取り組みを共有しています。以下からフルスケジュールをご覧いただき、NVIDIAの特別講演のリプレイをご覧ください。…

ジェンAIの活用：攻撃型AIに対するサイバー強靭性の構築

「創発型人工知能（GenAI）は、セキュリティの風景を革新し、新しい機会と新しい課題を創り出しています」

「組織のためのカスタマイズされたコーディングパートナー」

コーディングの仲間としての生成的AIモデルは、主に公開されているソースコードと自然言語テキストで訓練されています大規模なトレーニングコーパスのため、これらのモデルは一般的に使用される機能のためのコードを生成することができますが、これらのモデルはプライベートリポジトリ内のコードや開発時に強制される関連するコーディングスタイルには無知です

「VoAGIニュース、11月8日：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch＆Google Cloudをマスターするための5つの簡単なステップ•データ可視化のためのSQL」

今週のVoAGIでは、Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloud Platformのマスターを助けるためのVoAGI Back to Basics Getting Started in 5 Stepsシリーズに参加してください•データ可視化でSQLのパワーを解放しましょう：インパクトのあるチャートやグラフのためのデータ準備の技術をマスターしましょう•そして…

「2024年のソフトウェア開発のトレンドと予測18」

2024年のソフトウェア開発の世界は、急速な技術の進歩と同時に進化するセキュリティの課題に備えています

Find the right Blockchain Investment for you

Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.

Advertising with us