Search Results Yi

「Amazon SageMaker JumpStartを使用したゼロショットテキスト分類」

自然言語処理（NLP）は、機械学習（ML）の分野であり、コンピュータに人間と同じようにテキストや話された言葉を理解する能力を与えることに関心があります最近では、トランスフォーマーアーキテクチャなどの最先端のアーキテクチャが使用され、テキスト要約、テキスト分類、エンティティ認識などのNLP下流タスクでほぼ人間のパフォーマンスを実現するために使用されています

VRヘッドセットはハッカーに対して脆弱です

コンピュータ科学者は、ハッカーがスパイウェアと人工知能を使って仮想現実および拡張現実ヘッドセットのユーザーの動きを言葉に変換できることを発見しました

「GPT-5がOpenAIによって商標登録されました：それがChatGPTの未来について何を示しているのでしょうか？」

「GPT-5とは何ですか？また、OpenAIがなぜそれに商標を取得したのでしょうか？人工一般知能（AGI）に向けた次のステップとなる可能性のあるマルチモーダルAIについて調べてみましょうこの記事を読んで、GPT-5およびその商標の潜在的な機能、課題、および影響について詳しく知りましょう」

「LLMランドグラブ：AWS、Azure、およびGCPがAIを巡って闘っている」

企業クラウドプラットフォーム間でのAIの優位性を競うレースが始まっています大手および中小のプロバイダーが自分たちの賭けをする中、過去の技術的な対立が急速な変化の時に教訓を提供しています

「LLMsを使用したEコマース製品検索の強化」

近年、ウェブ検索エンジンは、検索能力を向上させるために、急速に大規模言語モデル（LLM）を取り入れるようになっています最も成功した例の一つはBERTによってパワードされたGoogle検索です...

犯罪者が自分たちのChatGPTクローンを作成しました

サイバー犯罪者は、フィッシングやマルウェアの作成に役立つ大規模な言語モデルを宣伝していますが、AIチャットボットは単なる詐欺の一種かもしれません

「Jupyter APIを使用してノートブックをスケジュールして呼び出す」

GCP CloudRunnerやCloud Functionsといったサーバーレスクラウドサービスのおかげで、ノートブックをデプロイして周期的に実行するために高額な仮想マシンやサーバーを管理する必要はありません

スタビリティAIは、コーディングのための最初のLLMジェネレーティブAI製品であるStableCodeのリリースを発表します

Stability AIは、AIによるコーディング支援でデビューを飾る画期的な製品「StableCode」を発表しました。経験豊富なプログラマーとスキルアップを目指す初心者の両方を支援するために設計されたStableCodeは、実用性と学習サポートをユニークに組み合わせています。 StableCodeの中核は、コーディングの世界を変える3つの異なるモデルにあります。まず、ベースモデルは、BigCodeのスタックデータセット（v1.2）からさまざまなプログラミング言語を使用して厳密なトレーニングを受けました。その後、Python、Go、Java、JavaScript、C、Markdown、C++などの人気のある言語で強化され、プログラミング知識の幅広いリソースが作成されました。このトレーニングプロセスは、高性能コンピューティング（HPC）クラスタによって駆動される5600億のコードトークンによって支えられました。しかし、イノベーションはそこで止まりませんでした。StableCodeフレームワークの次のレイヤーであるインストラクションモデルは、特定のプログラミングの課題に対応するよう細心の注意を払って調整されました。アルパカ形式の約12万件のインストラクション/レスポンスペアが洗練されたベースモデルによって評価され、洗練されたソリューションが生まれました。このソリューションは、洗練されたプログラミングタスクに優れた対応力を持っています。 StableCodeの真の魅力は、オートコンプリートの提案を再定義するために設計された長いコンテキストウィンドウモデルにあります。16,000トークンのコンテキストウィンドウを持つ前のモデルとは異なり、このモデルはより高い容量を持ち、2〜4倍のコードを収容することができます。これにより、プログラマーは一度に複数の平均サイズのPythonファイル相当を簡単に管理できるようになりました。この拡張された機能は、より複雑なコーディング課題を探求したい初心者にとって大きな利点となります。 StableCodeは、同じスケールのモデルと比較して優れたパフォーマンスを発揮します。Pass@1およびPass@10のメトリックを使用して、確立されたHumanEvalベンチマークに対して評価された結果、StableCodeは実世界のシナリオでその実力を証明しています。 StableCodeのベンチマークスコア同じサイズのモデル（3B）とのHumanEvalベンチマーク比較 Stability AIのビジョンは、技術をすべての人にアクセス可能にすることに着実に根ざしており、StableCodeはその方向に向けた重要な一歩です。AIによるコーディング支援を民主化することにより、Stability AIはさまざまなバックグラウンドを持つ個人がコーディングを通じて問題解決のための技術の力を活用する扉を開きます。このアプローチにより、グローバルな技術競争の場を均等にし、コーディングリソースへの平等なアクセスを提供することが可能となります。技術とますます結びついている世界で、StableCodeはシンプルさとエンパワーメントのツールとして浮かび上がります。Cutting-edgeなAIの機能とアクセシビリティへの取り組みを融合させることで、Stability AIは次世代のソフトウェア開発者の道を開拓しています。これらの開発者は単にコーディングを学ぶだけでなく、技術が制約を持たない未来に貢献することになるでしょう。

実験から展開へ：MLflow 101 | パート02

こんにちは👋、そしてこのブログの第2セグメントへの暖かい歓迎です！もし最初から一緒にいてくれたなら、最初の部分では…

「ダウンフォール」の欠陥が世代を超えたインテルチップで貴重なデータを公開します

「脆弱性によって、攻撃者は情報漏えいを利用して、個人メッセージ、パスワード、暗号化キーなどの機密情報を盗むことが可能となるかもしれません」

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