Search Results OPT

このAIニュースレターはあなたが必要なものです #68

今週は、マルチモーダルの能力を持つ GPT-4 に対抗する候補として、新しいオープンソースのマルチモーダルモデルである LLaVA v1.5 の登場を目撃しましたそれはシンプルな...

「新しい取り組みによる輸送とエネルギーの排出削減法」

これらの新製品の特徴と展開は、人々、都市計画者、政策立案者が持続可能な未来を構築するための行動を取るのに役立ちます

グーグルとコーネル大学の研究者がDynIBaRを紹介しました：AIによるダイナミックシーン再構築の革命化

GoogleとCornellの研究者たちによる新しい論文が発表され、DynlBaRという新しい手法がフォトリアリスティックなフリービューポイントレンダリングの生成に使用されましたそして、チームによれば、これは複雑でダイナミックなシーンの単一のビデオから可能となりました近年、コンピュータビジョンの分野では驚くべき進歩が見られています...

ミストラルAIのミストラル7Bファンデーションモデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能です

今日は、私たちはうれしいお知らせがありますMistral AIが開発したMistral 7Bファンデーションモデルが、Amazon SageMaker JumpStartを通じてお客様に利用可能になりました1クリックでデプロイできるようになり、7,000,000,000のパラメータを備えたMistral 7Bは簡単にカスタマイズでき、迅速に展開することができますこのモデルはSageMaker JumpStartを使用してお試しいただけます

「LLMファインチューニングにおけるPEFTテクニック」

イントロダクション言語モデルまたはLLM（Language models）は、自然言語処理の世界を席巻しています。これらは人間に似たテキストを生成し、自然言語入力に対して理解し応答するために設計された強力なAIシステムです。基本的に、彼らは人間の言語理解と生成を模倣することを目指しています。LLMの微調整の複雑さを理解し、この分野を変革している革新的なPEFT（Prompt Engineering and Fine Tuning）技術を探索する旅に出かけましょう。学習目標：言語モデルの微調整の概念を理解する。 PEFT技術とその意義を理解する。効率的な係数の選択のための技術を探索する。 PEFT技術の理解まず、頭字語「PEFT」の解読を試みましょう。PEFTはパラメータ効率的な微調整を表します。しかし、この文脈ではパラメータの効率性は何を意味し、なぜ重要なのでしょうか？機械学習では、モデルは基本的には数多くの係数または重みを持つ複雑な数学方程式です。これらの係数はモデルの振る舞いを制御し、データから学習することが可能にします。機械学習モデルを訓練する際には、これらの係数を調整してエラーを最小化し正確な予測を行います。LLMの場合は、数十億のパラメータを持つ可能性がありますので、すべての係数を訓練中に変更するのは計算コストが高くメモリを消費することになります。ここで微調整が登場します。微調整とは、事前に訓練されたモデルを特定のタスクに適応させるプロセスです。モデルは既に言語の基本的な理解力を持っていると仮定し、特定の領域での優れた性能を発揮するように調整することに焦点を当てます。 PEFTは、微調整のサブセットとしてパラメータの効率性を重要視しています。すべての係数を変更する代わりに、PEFTはそれらのサブセットを選択し、計算やメモリの要件を大幅に減らします。効率性が重要なFalcon 7Bのような大規模なモデルのトレーニングに特に有効なアプローチです。トレーニング、微調整、プロンプトエンジニアリング：主な違い PEFTに深く入る前に、トレーニング、微調整、プロンプトエンジニアリングの違いを明確にしましょう。これらの用語はしばしば同義に使用されますが、LLMの文脈で特定の意味を持っています。トレーニング：モデルがゼロから作成されるとき、トレーニングが行われます。これには、モデルのすべての係数や重みを調整してデータのパターンや関係性を学習する作業が含まれます。モデルに言語の基礎を教えるということです。微調整：微調整では、モデルが既に言語の基本的な理解力を持っている（トレーニングによって達成されたもの）と仮定しています。特定のタスクやドメインにモデルを適応させるため、目的に合わせた調整が行われます。特定の仕事（例えば質問に答えることやテキストの生成など）において、教養のあるモデルを洗練させると考えてください。プロンプトエンジニアリング：プロンプトエンジニアリングでは、LLMが望ましい出力を提供するための入力プロンプトや質問を作成します。求める結果を得るためにモデルとのインタラクション方法をカスタマイズすることです。 PEFTは、微調整フェーズで重要な役割を果たし、モデルの係数を選択的に変更して特定のタスクでの性能を向上させます。係数の選択のためのLoRAとQLoRAの探索…

「2023年に試してみることができるChatGPTのトップ22の代替品（無料および有料）」

ChatGPTは、さまざまなタスクにおいて最も有名で一般的に使用されているAIツールです。さまざまなコースや教材があり、その潜在能力を最大限に統合し活用するための知識も豊富なため、定期的に利用しているユーザーは関連する課題にもおなじみです。2021 年までは信頼性に欠け、限定的な知識しか持たなかったため、個人は代替手段を探し出すことを余儀なくされていました。検索を終了するため、ここではChatGPTの代替手段のリストをご紹介します。オプションを探索して、新しいお気に入りのAIを見つけましょう。ライティング用のChatGPTの代替手段 1. Chatsonic (Writesonic) (無料および有料) このAIは、ChatGPTに似ていますが、ライティングで強化された機能を備えています。GPT-4の機能を活用しています。これは、カスタマイズ可能で使いやすい機能を提供する会話型AIであり、NLPおよびML技術を備えたものです。Googleの検索トレーニングによって、現在のイベントやトレンド情報を取り入れることができます。プロンプト: クラス5の子供にAditya L-1について説明するための100語の魅力的なコンテンツを生成してください。アクセスはこちら: Writesonic 2. Claude (無料および有料) Anthropicによる次世代の会話型AIです。Claudeは複数の入力を同時に受け付けることができます。ユーザーに役立ち、正直な無害なAIシステムを生成することを重視して開発されました。Claude AIは創造的なライティング、コーディング、および質問への回答が可能です。個々の利用に向け、異なる振る舞い、パーソナリティ、トーンに切り替えることができます。プロンプト: インドへのイギリスの侵略につながった出来事の年表を列挙してください。アクセスはこちら: Anthropic Claude もっと読む:…

世界のトップ10量子コンピューティング企業（2024年）

この記事にリストされているトップ10の量子コンピューティング企業は、量子コンピューティングの分野が急速に変化している中、この技術革命の最前線に立っています

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このAIニュースレターはあなたが必要なものです #68

「新しい取り組みによる輸送とエネルギーの排出削減法」

グーグルとコーネル大学の研究者がDynIBaRを紹介しました：AIによるダイナミックシーン再構築の革命化

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「LLMファインチューニングにおけるPEFTテクニック」

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Amazon SageMakerのCanvas sentiment analysisとtext analysisモデルを使用して製品レビューから洞察を抽出するために、ノーコードの機械学習を使用してください

デコード Transformersを平易な英語で説明します

「Java での AI：Spring Boot と LangChain を使用して ChatGPT のクローンを構築する」

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