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「MLの学習に勇気を持つ：L1＆L2正則化の解明（パート2）」

「「Courage to Learn ML L1＆L2 Regularizationの解明」パート2へようこそ前回の議論では、より小さな係数の利点とそれを達成する手段を探索しました...」

Python initはコンストラクタではありません：Pythonオブジェクト作成の深いダイブ

「__init__メソッドはコンストラクタではないことを知っていましたか？しかし、__init__はオブジェクトを作成しないなら、それではオブジェクトはどうやって作成されるのでしょうか？Pythonではコンストラクタはあるのでしょうか？…」

事前トレーニングのコンテキストがすべてをカバーします

近年、生成型人工知能とその人気のトランスフォーマーモデルはどこでも宣伝され、新しいモデルが毎時リリースされています（AIのインフレを見てください）この急速な発展の中で…

「ポーラーズ.ローリングは、列の数とどのようにスケールしますか？」

しばらくの間、私はバリオグラムについて読んでいましたこれは、特定の数量が空間とともにどのように変化するかを見るために使用される地統計学の可視化ツールですこれは本当に良い診断ツールとして機能することができます

マイクロソフトが「オルカ2」をリリース：特製のトレーニング戦略で小さな言語モデルに高度な推論を導入

LLMs（Large Language Models）は、人間の言語に似た言語を理解し生成するために膨大なテキストデータでトレーニングを受けます。 GPT-3、GPT-4、およびPaLM-2はいくつかの例です。これらのモデルは、テキスト生成、会話の相互作用、および質問応答を含む複雑な言語タスクを実行します。これらはさまざまなドメインで使用され、チャットボット、コーディング、ウェブ検索、顧客サポート、コンテンツ制作などのユーザーエクスペリエンスを向上させています。しかし、AIコミュニティが小型モデルの広大な領域に没頭するなかで、マイクロソフトはOrcaの次のバージョンであるOrca 2を紹介しました。これはコンパクトなAIモデルの能力を高めるために設計されています。 Orca 1は、詳細な説明、トレースの統合によって、BigBench HardやAGIEvalなどのベンチマークで伝統的な教示チューニングモデルを上回る性能を発揮します。 Orca 2はより洗練されたトレーニングシグナルの潜在能力にも取り組んでいます。模倣学習は、小型言語モデルの改善における一般的なアプローチです。これらの小型モデルは、教師と同様の方法でコンテンツを生成できるとはいえ、推論力や理解力の向上が必要です。模倣学習にはいくつかの利点がありますが、特定の問題やモデルの能力に最適な解決策を使用できなくする欠点もあります。これらのモデルはしばしばより大きなモデルとの推論力や理解力のマッチングに助けが必要であり、その結果、その真の潜在能力が妨げられる場合があります。単に模倣するのではなく、Orcaはさまざまな推論手法でモデルに指示を与えます。これには、ステップバイステップの処理、リコールして生成、リコール-推論-生成、および直接回答が含まれます。この目的は、特定のタスクの微妙なニュアンスに適した最も効果的な解決策戦略を識別する能力をモデルに伝えることです。 Orca 2のゼロショット推論能力は、より小さなニューラルネットワークの改善の可能性を示しています。マイクロソフトは、Orca 2に使用されるような特殊なトレーニング手法は新しい有用なアプリケーションを明らかにする可能性があると引き続き信じています。この手法は、これらのニューラルネットワークの展開の効果を向上させることを目指しています。最も重要なことは、Orca 2はトレーニングフェーズで特定の行動を引き起こした初期の手がかりから保護されています。Orca 2は、革新的なプロンプトの削除技術を使用して慎重な推論者に変身します。この方法は、盲目的な模倣ではなく、より大きなモデルを行動の源として使用し、特定のタスクに最適なものを選択します。研究者たちはOrca 2を包括的なベンチマークでテストしました。それによると、言語理解、常識的な推論、多段階の数学問題、読解、要約などに関連する他の同等のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮しました。例えば、ゼロショットの推論タスクでは、Orca 2-13Bは他の13Bモデルよりも25%以上の高い精度を達成し、70Bモデルと同等の性能を発揮します。 Orca 2は、小型言語モデルの進化における重要な進歩を示しています。従来の模倣学習からの脱却と、多様な推論手法に焦点を当てることによって、コンパクトなAIモデルのポテンシャルを引き出す新しいアプローチを示しています。

『デイリースタンドアップで時間を無駄にしています』

「デイリースタンドアップは、中規模の製品エンジニアリングチームに年間6桁の金額をかけさせるので、必ず効果を上げる必要がありますこうすればできると思います」

基本に戻るウィーク4：高度なトピックと展開

「VoAGIの基礎に戻るシリーズ第4週へようこそ今週はニューラルネットワークやデプロイメントなど、より高度なトピックについて掘り下げます」

Data science

神経協調フィルタリングでレコメンデーションエンジンのマスタリング

この記事は、Neural Collaborative Filtering（NCF）を使用したおすすめエンジンの作成についての手引書ですおすすめエンジンの基本を簡単に紹介した後、私たちは踊りながら進んでいきます...

「Googleバードは、YouTubeの動画を要約することができるようになりました」

Googleのチャットボット「Bard」は、画期的な「YouTubeエクステンション」を導入することで、その能力の飛躍的な向上を遂げました。この新機能により、ユーザーは簡単な質問をBardに投げかけることで、YouTubeの動画の詳細や情報を探求することができます。この進歩は、Bardが視覚メディアを理解する能力を示し、従来のテキストベースのインタラクションを超えたオンラインコンテンツの利用方法を変革しています。 BardのYouTubeエクステンションの発表は、YouTubeコンテンツとのより没入感と洞察力を求めるユーザーの要望によって引き起こされました。Googleは、Bardに動画の分析と重要な情報の抽出を可能にすることで、ユーザーのクエリを驚くほど正確に満たす能力を与えました。 Bardの機能強化の実地テストでは、動画の内容を要約する際に迅速かつ正確であることがわかりました。例えば、AI研究者のIlya Sutskeverの最近のTEDトークについてクエリした場合、Bardは迅速にトークのキーポイントを簡潔に提供しました。驚くべきことに、Bardはビデオを再視聴する必要なく、プレゼンテーション内の詳細に関する具体的な追加の質問にも滑らかに答える能力を示し、ビデオコンテンツを理解し保持する力を備えています。この新たな能力により、BardはOpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeなどのAIランドスケープの他のチャットボットとは一線を画します。Bardが示す多様性は、教育ビデオアシスタントからポッドキャストの要約など、さまざまなドメインでの有望な潜在能力を持っています。 Bardのビデオ分析能力の影響は、YouTubeコンテンツとのより豊かな関与を超えて広がっています。視覚メディアを理解するAIの能力は、多くの可能性を開くものです。Bardは、教育現場で貴重なアシスタントとして機能し、マルチメディアの検索を支援し、ポッドキャストの関与を大幅に向上させるなど、さまざまな応用に役立つことができます。ただし、Bardの進化に伴い、コンテンツクリエイターとその報酬に関して重要な問題が浮上しています。Bardのようなツールはコンテンツをトレーニングに利用するため、これらのAIの進歩を支えるコンテンツの制作者に対する公正な報酬と認識を確保するという議論が続いています。 Googleは、Bardの発売以来、その能力と有用性を向上させるための取り組みを継続して改善することで、自社のコミットメントを示しています。この最新のアップグレードにより、GoogleはBardを求めて情報と関与を求める個人にとってますます多機能なツールにすることに対する前向きなアプローチを示しています。 Bardのビデオ理解機能という形で示されるAIの進化は、人間らしいAIとの対話が一般的なものになる未来に私たちをさらに近づけています。ただし、Googleなどのビッグテック企業によるこのような強力なAIの責任ある実装は、特にこれらのシステムがより強力で洗練されていく中で、重要な懸念事項となります。まとめると、Google Bardの新しいYouTubeエクステンションは、視覚メディアを理解し関与するAIの能力における重要なマイルストーンを示しています。その影響はコンテンツの関与を超え、コンテンツクリエイターへの公正な報酬や責任あるAIの展開について重要な問題を提起しています。AIの進展と共に、Bardは人間とAIの相互作用のより没入型でインタラクティブな未来を切り拓く最前線に立っています。 The post Google Bard Can Now Summarize Youtube Videos For You appeared first…

ドクター・スワティ・ジャインとともにアナリティクスの力を解き放つ

このLeading with Data エピソードでは、経験豊かなリーダーであるDr. Swati Jainと一緒に、分析の風景を探求します。Dr. Jainは20年以上の経験を誇るベテランであり、データサイエンスの常に進化する世界における貴重な洞察を提供します。彼女のキャリア、リーダーシップの哲学、および業界の未来を形作る新興トレンドについてさらに詳しく知るために読み続けてください。このLeading with DataのエピソードはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームでご視聴いただけます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Dr. Swati Jainとの会話からの重要な洞察知的好奇心が成功するデータサイエンスのキャリアを後押しする。適応性と持続的な学習は、さまざまなデータサイエンスの領域を航海するために重要。データサイエンスのリーダーは、問題を深く理解し、情熱的なチームとの協力、そしてソリューションの簡素化によって優れた結果を出す。 COVID後の体系的なアプローチは、データインフラの構築を優先し、重要な業界トレンドとなっている。生成型AIの間近の主流化は、産業全体でさまざまな応用を約束している。データサイエンスや生成型AIのキャリアに進出する人にとっては、持続的な学習とテクノロジーの最新情報が不可欠。コーディングはただの一面であり、データサイエンスのキャリアには、ドメインの専門知識やプロジェクト管理など、広範なスキルセットが求められる。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションにご参加ください！さて、Dr. Swati Jainの重要なAIに関する質問に対する回答を見てみましょう！どのようにしてデータ分析のキャリアをスタートさせましたか？…

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