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クッキージャーで手を捕まれた：GPT4が私に自分のフェイクニュースを売った

GPT-4は、あなたが求めるものを「探し出します」 - これには、お望みの統計情報に関する「調査」も含まれますそれを見つけ出し、ご希望の方法で提示します - ...

マシンラーニングにおける線形回帰の幾何学的解釈と古典統計学との比較

上記の画像は、最小二乗法（OLS）または線形回帰（古典統計学では同義的に使用される言葉）の幾何学的解釈を示しています見ている内容を解説しましょう...

「このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #77」

今週のAIのニュースは、Google（ジェミニ）とミストラル（8x7B）による新しい大規模言語モデルのリリースが主でしたモデルの発表におけるアプローチは、プレスイベントとデモによるもので、非常に異なっていました...

ボードゲームをプレイするためのAIの教育

「最近では、OpenAIの新しいAIモデル、Q*に関する噂があり、特にQ学習において、AI業界の皆さんが強化学習（RL）のスキルを磨いているようです私もその一員であり、…」

ミクストラル8x7Bのリリース（発表、モデルカード）により、トランスフォーマのクラスがオープンAIコミュニティで最も話題となっています。それがエキスパートの混合（Mixture of Experts、略してMoEs）です。このブログ記事では、MoEsの構成要素、トレーニング方法、および推論時の考慮事項について見ていきます。さあ、深く掘り下げてみましょう！目次ミクストラルとは何ですか？ MoEsの簡潔な歴史スパース性とは何ですか？ MoEsのトークンのロードバランシング MoEsとトランスフォーマスイッチトランスフォーマルータZ損失によるトレーニングの安定化エキスパートは何を学ぶのですか？エキスパートの数をスケーリングすると事前トレーニングにどのような影響を与えるのですか？ MoEsの微調整スパースMoEsと密なモデルの使用時期はいつですか？ MoEsを効果的に活用するためにエキスパート並列処理能力係数と通信コストサービングテクニック効率的なトレーニングオープンソースのMoEs ワークのエキサイティングな方向性いくつかのリソース…

ハグ顔（Hugging Face）での最新技術の組み合わせであるミクストラル（Mixtral）へようこそ

Mixtral 8x7bは、ミストラルが本日リリースした刺激的な大型言語モデルで、オープンアクセスモデルの最新技術基準を上回り、多くのベンチマークでGPT-3.5を凌駕しています。私たちは、MixtralをHugging Faceエコシステムに包括的に統合してのローンチをサポートすることに興奮しています🔥！本日リリースされる機能と統合には以下があります：ハブ上のモデル、モデルカードとライセンス（Apache 2.0） 🤗 Transformers統合推論エンドポイントとの統合高速で効率的な本番推論のためのテキスト生成推論との統合 🤗 TRLを使用した単一のGPUでのMixtralの微調整の例目次 Mixtral 8x7bとは何ですか名前についてプロンプト形式分からないことデモ推論 🤗 Transformersを使用するテキスト生成推論を使用する 🤗…

グーグルのマルチモーダルAIジェミニ-技術の深い潜水

「ジェミニを探索してくださいGoogleの高度なマルチモーダルAIモデルは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまな能力を持ち、クロスモーダルな関心を革新的に結集していますジェミニがGoogleのエコシステムに統合され、AIの新たな基準を設定していることを発見してください」

学習する勇気：L1およびL2正則化の解説（パート4）

「『勇気をもって機械学習を学ぶ：L1＆L2正規化を解き明かす』の4番目の記事へようこそ前回、私たちのメンターと学習者のペアは、L1とL2正規化の特性を探索しました…」

「Pythonドキュメントの向上：ソースコードのリンク設定のステップバイステップガイド」

「Sphinxを使用してGitHubのソースコードにPythonのドキュメントをリンクさせる方法を学びましょうクリアでインタラクティブなドキュメンテーションを求める開発者のための実践的なガイドです」

スタンフォードの研究者が「予測音楽トランスフォーマー」を紹介：音楽作曲における創造的な制御を向上させる画期的なAIツール

美しい画像や感動的なエッセイを生成するジェネレーティブAIは、多くの場合、ユーザーにはほとんど制御が残されません。一部のツールは音楽を生成しますが、作曲家が望むよりも精密な制御が必要です。あなたはプロセスをガイドすることはできません。あなたが手に入るものを受け入れる必要があります。予測音楽変換器は、象徴的な音楽として知られるユニークな形式で作曲家により大きな所有権を与える新たなツールです。スタンフォードの学者によって開発されたこのツールは、作曲家が創造的な作曲プロセスで主導権を握ることを可能にします。彼らは曲の一部を書き、その後モデルに残りを埋めるよう依頼したり、伴奏を提案したり、代替バリエーションを提供したりすることができます。これは他のツールとは異なります。鍵はそのアプローチにあります-それは作曲家の助手です。単にランダムな作曲を吐き出すのではなく、それは作曲のルールを理解しています。高度な音楽のトレーニングを受けていないユーザーでも、システムと一緒に遊び、自分の好みに基づいてガイドすることができます。この音楽変換器は、ジェネレーティブプレトレーニングトランスフォーマーアーキテクチャ（GPT）上に構築されています。これはChatGPTなどの言語モデルを駆動する技術と同じものです。それがユニークなのは、オーディオそのものではなく象徴的な音楽に焦点を当てていることです。モデルは予想される音楽要素を予測するために訓練されており、より制御可能で対話型の出力を提供することができます。このツールは利用可能ですが、音楽制作ソフトウェアにシームレスに統合する必要があります。ただし、開発者は現在、これを実現するために積極的に取り組んでいます。目標は、作曲家やミュージシャンに、彼らの生活をより簡単で楽しいものにするツールを提供することです。音楽理論の専門家でなくても、より多くの人々が音楽作曲に関与する可能性を広げることです。まとめとして、予測音楽変換器は、AIが音楽を生成し、テクノロジーと協力して、ユーザーが音楽を好みのように形作り、作り上げることを可能にしています。継続的な改良と統合の取り組みにより、このツールは音楽家やプロデューサーにとって必須のものとなり、音楽作曲のアプローチ方法を革新するかもしれません。投稿：スタンフォードの研究者が予測音楽変換器を紹介：音楽作曲におけるクリエイティブな制御を向上させる画期的なAIツール – MarkTechPost。

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