Search Results REC Foundation

「JAXとHaikuを使用してゼロからTransformerエンコーダを実装する🤖」

2017年に「アテンションはすべて」という画期的な論文で紹介されたトランスフォーマーアーキテクチャは、最近の深層学習の歴史の中でも最も影響力のあるブレークスルーの一つと言えるでしょう

LLMのパフォーマンス比較ーRoberta、Llama 2、およびMistralを使用したLoraによる災害ツイート分析の詳細解説

<ul><li><a href=”https://www.voagi.com/efficient-adaptability-in-large-language-models-through-lowrank-matrix-factorization-lora-qlora-and.html”>LoRAを使用した災害ツイート分析のためのRoberta、Llama 2、Mistralの性能比較</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/intro-to-social-network-analysis-with-networkx.html”>イントロダクション</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/3-ios-0days-infect-iphone.html”>使用されたハードウェア</a></li><li><a href=”/?s=Goals”>ゴール</a></li><li><a href=”/?s=Dependencies”>依存関係</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/pretrained-foundation-models-the-future-of-molecular-machine-learning-with-graphium-ml-library-and.html”>事前学習済みモデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/create-a-rag-pipeline-using-the-llama-index.html”>Llama 2</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral 7B</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>LoRA</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/llm-evals-setup-and-important-metrics-guide.html”>セットアップ</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの準備</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/apache-kafka-the-mission-critical-data-fabric-for-genai.html”>データ処理</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/impact-of-language-models-on-medical-text-analysis.html”>モデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/tips-to-use-prompt-engineering-for-text-classification.html”>分類タスクのためのRoBERTAチェックポイントの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>RoBERTa分類器のためのLoRAセットアップ</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-opensources-mistral-7b-a-versatile-language-model.html”>分類モデルのためのチェックポイントの読み込み</a></li><li><a…

ゲーミングでのファウンデーションモデルの使い方はどのようなものですか？

AI技術は、メディアやエンターテイメント、自動車、カスタマーサービスなど、様々な業界において大きな影響を与えています。ゲーム開発者にとって、これらの進歩は、よりリアルで没入感のあるゲーム体験を創造するための道を開いています。感情を伝えるような生き生きとしたキャラクターや、単純なテキストを魅力的なイメージに変換するために、基盤モデルは、開発者の作業を加速させると同時に総合コストを削減する上で不可欠な存在となっています。これらのパワフルなAIモデルは、デザイナーやゲーム開発者に高品質なゲーム体験の構築を可能にしました。基盤モデルとは何ですか？基盤モデルは、膨大なデータを学習し、さまざまなタスクに対応するために適応されたニューラルネットワークです。テキスト、画像、音声の生成など、さまざまな一般的なタスクを可能にします。基盤モデルの人気と使用は、過去1年間で急速に増加しており、現在数百のモデルが利用可能となっています。例えば、GPT-4は、コンテキストや過去の会話に基づいて人間らしいテキストを生成することができる、OpenAIが開発した大規模なマルチモーダルモデルです。また、DALL-E 3は、自然言語で書かれた説明からリアルな画像やアートワークを作成することができます。 NVIDIA NeMoやNVIDIA Picassoのようなパワフルな基盤モデルを使用することで、企業や開発者は既存のワークフローにAIを組み込むことが容易になります。たとえば、NVIDIA NeMoフレームワークを使用することで、組織はスケールできる生成AIモデルを迅速にトレーニング、カスタマイズ、展開することができます。また、NVIDIA Picassoを使用することで、チームは独自の企業データで事前トレーニングされたEdifyモデルを微調整し、生成AI画像、動画、3Dアセット、テクスチャ素材、360 HDRiのカスタム製品やサービスを構築することができます。基盤モデルはどのように構築されていますか？基盤モデルは、複数のタスクを実行できるAIシステムのベースとして使用することができます。企業は、膨大な未ラベル化データを使用して独自の基盤モデルを簡単かつ迅速に作成することができます。データセットは可能な限り大きく多様である必要があります。データ量が少なすぎるか、品質が低い場合、生成された出力には不正確さ（幻覚とも呼ばれる）や細かいディテールの欠落が生じる可能性があります。次に、データセットを準備する必要があります。これには、データのクリーニング、エラーの削除、モデルが理解できる形式に整形する作業が含まれます。データセットの準備時には、偏見が普遍的な問題となるため、これらの不一致や不正確さを測定し、削減、解決することが重要です。基盤モデルのトレーニングには時間がかかる場合があります。モデルのサイズや必要なデータ量に加えて、NVIDIA A100やH100 Tensor Core GPUなどのハードウェア、およびNVIDIA DGX SuperPODなどの高性能データシステムを使用すると、トレーニングを加速することができます。例えば、ChatGPT-3は、約34日間で1,000以上のNVIDIA A100…

「ULTRA 知識グラフ推論のための基礎モデル」

「任意のデータセットを解決するための単一の一般的なモデルを訓練することは、特に基盤モデルの時代において、機械学習の研究者にとって常に夢でしたこのような夢は知覚の領域で実現されていますが…」

Amazon SageMaker JumpStartを使用した対話型ビジュアル言語処理

ビジュアル言語処理（VLP）は生成AIの最前線にあり、言語知能、ビジョン理解、処理を包括するマルチモーダル学習の進展を推進しています大規模な言語モデル（LLM）と大量のマルチモーダリティデータで訓練された対照的な言語-画像プレトレーニング（CLIP）との組み合わせにより、ビジュアル言語モデル（VLM）は特に画像キャプショニングなどのタスクに優れた能力を示しています

「Amazon Bedrockへのプライベートアクセスを設定するために、AWS PrivateLinkを使用してください」

「Amazon Bedrockは、AWSが提供する完全管理型サービスであり、開発者にファウンデーションモデル（FM）へのアクセスとそれらを特定のアプリケーションにカスタマイズするためのツールを提供しますインフラストラクチャの管理をせずに、APIを通じてFMを使用して生成AIアプリケーションを構築およびスケールすることができますAmazonや主要な[…]から様々なFMを選択することができます」

「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、2行のコードでファウンデーションモデルを展開して微調整する」

「Amazon SageMaker JumpStart SDKのシンプル化されたバージョンの発表をお知らせすることを楽しみにしていますこのSDKを使用することで、基礎モデルの構築、トレーニング、デプロイが簡単に行えます予測のためのコードも簡略化されていますこの記事では、わずか数行のコードで基礎モデルの使用を開始するために、簡略化されたSageMaker JumpStart SDKの使用方法をご紹介します」

私の個人的なコパイロット：自分自身のコーディングアシスタントをトレーニングする

プログラミングとソフトウェア開発の常に進化する風景において、効率と生産性の追求は非凡なイノベーションにつながってきました。そのようなイノベーションの一つが、Codex、StarCoder、そしてCode Llamaといったコード生成モデルの登場です。これらのモデルは、人間のようなコードの断片を生成する能力を示し、コーディングアシスタントとしての無限の潜在能力を持っています。しかし、これらの事前学習済みモデルは、さまざまなタスクにおいて印象的なパフォーマンスを発揮する一方で、まだまだ未来に待ち受けている魅力的な可能性も存在します。それは、特定のニーズに合わせてコード生成モデルをカスタマイズできる能力です。エンタープライズスケールで活用できる個人別のコーディングアシスタントを想像してみてください。このブログ投稿では、私たちがどのようにHugCoder 🤗を作成したかを紹介します。HugCoderは、huggingface GitHubの公開リポジトリからのコード内容に対して、コードLLMでファインチューニングを行ったものです。データの収集ワークフローやトレーニング実験、興味深い結果についても話します。これにより、プロプライエタリなコードベースに基づいた独自のパートナーを作成することができます。さらなるこのプロジェクトの拡張のアイデアもいくつかご提案します。では、始めましょう 🚀 データ収集のワークフロー私たちが望むデータセットは、概念的にはシンプルで、次のような構造になっています。 Githubからのコード内容のスクレイピングは、PythonのGitHub APIを用いれば簡単です。ただし、リポジトリの数やリポジトリ内のコードファイルの数に応じて、APIのレート制限に達する可能性があります。そのような問題を防ぐために、私たちは公開リポジトリをすべてローカルにクローンし、APIではなくそれらからコンテンツを抽出することにしました。ダウンロードスクリプトでは、Pythonのmultiprocessingモジュールを使用して、すべてのリポジトリを並列にダウンロードしました。詳細な実装については、このダウンロードスクリプトを参照してください。リポジトリにはしばしば画像やプレゼンテーションなどの非コードファイルが含まれていますが、私たちはそれらをスクレイピングすることには興味がありません。これらを除外するために、拡張子のリストを作成しました。Jupyter Notebook以外のコードファイルを解析するために、私たちは単純に「utf-8」エンコーディングを使用しました。ノートブックの場合は、コードセルのみを考慮しました。また、コードと直接関係のないファイルパスはすべて除外しました。これには、.git、__pycache__、およびxcodeprojなどが含まれます。このコンテンツのシリアライズを比較的メモリにやさしいものにするために、私たちはチャンキングとfeather形式を使用しました。フルの実装については、こちらのスクリプトを参照してください。最終的なデータセットは、Hubで利用可能であり、以下のような見た目をしています：このブログでは、stargazersに基づいて、Hugging Faceの最も人気のある10つのパブリックリポジトリを考慮しました。それらは次のとおりです： [‘transformers’, ‘pytorch-image-models’, ‘datasets’, ‘diffusers’,…

「安全で安心なAIに対する取り組みに基づいて行動する」

「ジェネラティブAIに特化した私たちのバグバウンティプログラムのニュースと、AIの供給チェーンに対するオープンソースセキュリティのサポートについて」

「Amazon Bedrockを使用した生成型AIアプリ：Go開発者のための入門ガイド」

「AWS Go SDKとAmazon Bedrock Foundation Models（FMs）を使用して、コンテンツ生成、チャットアプリケーションの構築、ストリーミングデータの処理などのタスクを実行します」

Learn more about Search Results REC Foundation - Page 4