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「GeForce NOW-vemberは50以上の新しいゲームをクラウドでストリーミングする」

感謝の気持ちを持ってより多くの時間をゲーミングに費やしましょう。GeForce NOWは、会員に今週クラウド上で15の新たなサポートされたゲームを提供します。これは始まりに過ぎません – 11月には合計で54のタイトルが登場します。会員は、Virtex StadiumがGeForce NOWライブラリに加わり、『League of Legends』の世界選手権観戦パーティーに参加することもできます。いまだかつてないeスポーツの体験「League of Legends」のeスポーツを、いままでにない形で観戦しよう。今年のLeague of Legendsワールドチャンピオンシップ決勝は、オンライン仮想スタジアムのVirtex Stadiumで開催されます。これはNVIDIAのクラウドゲームインフラストラクチャーで現在ストリーミングされています。 Virtex Stadiumでは、eスポーツファンは世界中の友達と交流し、アバターを作成・カスタマイズし、自宅の快適さからライブ競技を一緒に観戦することができます。 11月2日（木）から、数千人とともにVirtex StadiumでLeague of Legends Worlds…

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…

QRコードに飽きた？独自のフィジュアルマーカーを作りましょう

「QRコードを置き換えるためにフィドゥシャリマーカーを作成する方法を学びましょう：設計から検出まで、解読を通して、すべてのステップをカバーしましょう」

現代のデータエンジニアリング

現代のデータエコシステムは常に進化し、新しいデータツールが時折現れますこの記事では、データエンジニアに影響を与える重要な要素について話したいと思いますこの記事では、どのようにこれを活用するかについて議論します...

データサイエンスのキャリアをワンランク上げるシニアデータサイエンティストになる方法

「数年間データサイエンティストとして働いてきたあなたの目標は、次のレベルに到達することです現在のデータサイエンティストの役割で優れることは重要ですが、多くの組織ではそれだけでは十分ではありません...」

「進化アルゴリズム-選択法の説明」

「旅行セールスマン問題（TSP）は、実生活に明らかな実用的な応用があるよく知られたNP困難な問題です例えば、ヨーロッパ周遊旅行を計画している場合には非常に便利です...」

「衛星画像のための基礎モデル」

ファウンデーションモデルは、特定のタスクに直接的に焦点を当てるのではなく、一般的なタスクに向けて設計された柔軟なディープラーニングアルゴリズムです無ラベルの大量のデータでトレーニングされ、…

「Pythonにおける構造化LLM出力の保存と解析」

イントロダクションジェネラティブAIは現在、世界中で広く使用されています。大規模言語モデルのテキスト理解能力とそれに基づいたテキスト生成能力により、チャットボットからテキスト分析まで様々なアプリケーションが生まれました。しかし、これらの大規模言語モデルは非構造化な形式でテキストを生成することが多いです。時には、LLM（大規模言語モデル）によって生成された出力を、構造化された形式、例えばJSON（JavaScript Object Notation）形式にしたいケースもあります。例えば、LLMを使用してソーシャルメディアの投稿を分析し、LLMによって生成された出力をJSON/python変数としてコード内で扱い他のタスクを実行する必要があるかもしれません。このような場合に、プロンプトエンジニアリングを使ってこれを実現することは可能ですが、プロンプトの調整には多くの時間がかかります。そこで、LangChainでは出力パースを導入しており、これによりLLMの出力を構造化された形式に変換することができます。学習目標大規模言語モデルによって生成された出力の解釈 Pydanticを使用したカスタムデータ構造の作成プロンプトテンプレートの重要性とLLMの出力を整形してプロンプトを生成する方法の理解 LangChainを使用してLLMの出力のフォーマット指示を作成する方法の学習 JSONデータをPydanticオブジェクトにパースする方法の理解この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として掲載されました。 LangChainと出力パースとは？ LangChainは、大規模言語モデルを使用したアプリケーションを短時間で構築できるPythonライブラリです。OpenAI GPT LLM、GoogleのPaLM、そしてFalcon、LlamaなどのHugging Faceのオープンソースモデルなど、さまざまなモデルに対応しています。LangChainを使用すると、大規模言語モデルへのプロンプトのカスタマイズが容易になり、組込みのベクトルストアを提供するため、入出力の埋込みを保存することができます。そのため、数分でドキュメントをクエリできるアプリケーションを作成することができます。 LangChainは、大規模言語モデルがインターネットから情報を取得できるようにするためのエージェント機能も提供しています。また、出力パーサーも提供しており、大規模言語モデルによって生成されたデータを構造化することができます。LangChainには、リストパーサー、日時パーサー、列挙型パーサーなどさまざまな出力パーサーがあります。この記事では、LLMが生成した出力をJSON形式にパースすることができるJSONパーサーについて説明します。以下の図は、LLMの出力がPydanticオブジェクトにパースされる一般的なフローを示しており、Python変数で即座に使用できるデータが作成されます。はじめに – モデルのセットアップこのセクションでは、LangChainを使用してモデルをセットアップします。この記事全体を通して、PaLMをLarge Language Modelとして使用します。環境としてGoogle Colabを使用しますが、PaLMを他のどのLarge…

「フォワードパスとバックプロパゲーション：ニューラルネットワークの基礎」

私の過去の2つの記事では、一つのパーセプトロンから大規模な相互接続（多層パーセプトロン（MLP））非線形最適化エンジンへと神経ネットワークの起源について詳しく取り上げました私は高く評価します...

『ラグランジュの未定乗数法、KKT条件、そして双対性 – 直感的に説明する』

この物語では、数理最適化に関連する3つの明確で洞察力のある概念を探求しますこれらの概念は、私が完全に理解するために相当な時間と努力を要しましたので、私は...

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