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なぜOpenHermes-2.5はGPT-4やLLama2 13Bよりも優れているのか？　結果はこちら

したがって、この記事では、llama2 13 Billion、GPT-4、OpenHermes 2.5などの主要なプレーヤーからの最新のAIの進歩について詳しく説明しますこの段階ごとのガイドでは、.........

「Langchainを利用した半構造化データのためのRAGパイプラインの構築」

イントロダクション Retrieval Augmented Generation（RAG）は長い間存在しています。この概念を基にしたツールやアプリケーションが多数開発されており、ベクトルストア、検索フレームワーク、LLMなどがあり、カスタムドキュメント、特にLangchainを使用した半構造化データとの作業が容易で楽しくなっています。長くて密度のあるテキストとの作業はこれまでになく簡単で楽しいものとなりました。従来のRAGはDOC、PDFなどのドキュメントやファイル形式の非構造化テキストにはうまく対応していますが、PDFの埋め込みテーブルなどの半構造化データには対応していません。 半構造化データとの作業時には通常2つの問題が生じます。 従来の抽出およびテキスト分割方法ではPDFのテーブルを考慮していません。通常、テーブルが分割されてしまい、情報が失われます。 テーブルの埋め込みは正確な意味ベースの検索には適さない場合があります。 そのため、本記事ではLangchainを使用して半構造化データ用の検索生成パイプラインを構築し、これらの2つの問題に対処します。 学習目標 構造化、非構造化、半構造化データの違いを理解する。 RAGとLangchainの基本をおさらいする。 Langchainを使用して半構造化データを処理するためのマルチベクトル検索生成システムを構築する方法を学ぶ。 この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 データの種類 通常、データには構造化データ、半構造化データ、非構造化データの3つのタイプがあります。 構造化データ：構造化データは標準化されたデータです。データは事前に定義されたスキーマ（行と列など）に従います。SQLデータベース、スプレッドシート、データフレームなどが該当します。 非構造化データ：非構造化データは、構造化データとは異なり、データモデルに従いません。データはランダムな形式となっています。たとえば、PDF、テキスト、画像などです。 半構造化データ：これは前述のデータタイプの組み合わせです。構造化データとは異なり、厳密な定義済みのスキーマを持ちませんが、データはいくつかのマーカーに基づいて階層的な順序を保持しています。これは非構造化データとは異なります。たとえば、CSV、HTML、PDFの埋め込みテーブル、XMLなどが該当します。 RAGとは何ですか？ RAGはRetrieval Augmented Generation（検索拡張生成）の略であり、大規模言語モデルに新しい情報を提供する最も簡単な方法です。RAGについて簡単に説明しましょう。…

ナレッジグラフ、ハードウェアの選択、Pythonのワークフロー、およびその他の11月に読むべきもの

データと機械学習の専門家にとって、1年間のイベント満載な時期もいよいよ終盤に入ってきました皆さんの中には、新しいスキルを学ぶために最後の力を振り絞り、最新の研究に追いつくために奮闘している方も多いことでしょう

このAIニュースレターはあなたが必要なすべてです＃75

今週は、OpenAIのドラマが終わり、Sam AltmanとGreg BrockmanがOpenAIに復帰し、2人の新しい取締役が任命されました（既存の1人とともに…

未来を点火する：TensorRT-LLMのリリースにより、AI推論のパフォーマンスが向上し、RTXを搭載したWindows 11 PCで新しいモデルのサポートが追加されました

Windows 11 PC上の人工知能は、ゲーマーやクリエイター、ストリーマー、オフィスワーカー、学生、そしてカジュアルなPCユーザーにとって、テックの歴史における転換点となるものであり、革新的な体験をもたらします。 これにより、RTX GPUを搭載した1億台以上のWindows PCとワークステーションのユーザーは、生産性を向上させる空前の機会を得ることができます。また、NVIDIAのRTXテクノロジーにより、開発者がコンピュータの使用方法を変えるAIアプリケーションをより簡単に作成できるようになりました。 Microsoft Igniteで発表された新しい最適化、モデル、リソースにより、開発者は新しいエンドユーザー体験をより迅速に提供できるようになります。 TensorRT-LLMというオープンソースソフトウェアは、AI推論性能を向上させるために開発されており、近い将来、新しい大規模言語モデルのサポートが追加され、8GB以上のVRAMを搭載したRTX GPUを搭載したデスクトップやノートパソコンで要求の厳しいAIのワークロードがより利用しやすくなります。 TensorRT-LLM for Windowsは、近い将来、OpenAIの人気のあるChat APIと互換性があり、新しいラッパーを介して実行される予定です。これにより、数百の開発者プロジェクトやアプリケーションがクラウドではなくRTXを搭載したPC上でローカルに実行されるため、ユーザーはWindows 11 PCにプライベートなデータやプロプライエタリなデータを保持することができます。 カスタム生成AIは、プロジェクトの維持に時間とエネルギーを要します。特に、複数の環境やプラットフォームでの共同作業や展開を試みる場合は、非常に複雑で時間がかかることがあります。 AI Workbenchは、開発者がPCやワークステーション上で事前学習済みの生成AIモデルやLLMを迅速に作成、テスト、カスタマイズできる統合された使いやすいツールキットです。これにより、開発者はAIプロジェクトを組織するための単一のプラットフォームを提供され、モデルを特定の用途に調整することができます。 これにより、開発者は迅速にコスト効率の高いスケーラブルな生成AIモデルを作成し、シームレスな共同作業と展開を実現できます。今後のアップデートを受け取るために、この成長するイニシアチブへの初期アクセスリストに参加することができます。 早期アクセスリストに参加する AI開発者を支援するために、NVIDIAとMicrosoftはDirectMLの強化版をリリースし、Llama 2とStable Diffusionという最も人気のあるAIモデルのパフォーマンスを向上させます。開発者は、パフォーマンスの新たな基準を設定することに加え、ベンダー間でのデプロイメントのオプションもさらに増えました。…

「あなたに適した量子化メソッドはどれですか？（GPTQ vs. GGUF vs. AWQ）」

昨年を通じて、私たちは大規模言語モデル（LLM）のワイルドウエストを目にしました新しいテクノロジーやモデルがどんどんリリースされていくスピードは驚くべきものでした！その結果、私たちはさまざまなものを持っています...

「生産性の向上のヒント、データキャリアの洞察、他の最新の必読記事」

データ科学は、新しいツールが絶えず出現し、ワークフローが進化し、キャリアパスが急速に変化する、速いフィールドです - 時にはわずか数週間で私たちの最も読まれた、議論された...

QLoRA：16GBのGPUで大規模な言語モデルの訓練を行う

「我々は、モデルのための量子化などの体重減少技術と、パラメータ効率の良いファインチューニング技術であるLoRAを組み合わせる予定ですこの組み合わせの結果として生まれるのが、QLoRAです」

ボイジャーAGIニュース、10月11日：仕事を得るための3つのデータサイエンスプロジェクト • NLPマスタリングの7つのステップ

今週のテーマ：どの３つのデータサイエンスプロジェクトを選ぶことで、仕事を確保できるか？ • 機械学習とPythonの基礎から、トランスフォーマー、最新の自然言語処理の進歩などに進むための７ステップガイド

ミストラルAI オープンソースのラマ2を超える新たな基準を設定する

「ミストラル7Bを先駆けとするオープンソースの大規模言語モデルの台頭を探求してくださいその性能、革新的な機能、分散化の性質の意義に深く入っていってください」

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