Search Results Yi

大規模言語モデルの挙動を監視する7つの方法

自然言語処理の世界では、大規模言語モデル（LLM）の使用による急速な進化が見られています彼らの印象的なテキスト生成およびテキスト理解能力を通じて、LLMは...

「研究者がChatGPTを破った方法と、将来のAI開発に与える可能性」

「研究者たちは、ChatGPT、Bard、およびClaudeのセーフティガードレールを一連の敵対的攻撃で迂回しました」

RepVGG 構造的再パラメータ化の詳細な説明

「これらの1x1の畳み込みがさらに3x3の畳み込みにパラメータ化され、アイデンティティショートカットが1x1の畳み込みに変換される詳細について、私は詳細に掘り下げますこの記事は…」

「会話型AIのLLM：よりスマートなチャットボットとアシスタントの構築」

イントロダクション言語モデルは、技術と人間が自然な会話を行う魅力的なConversational AIの世界で中心的な役割を果たしています。最近、Large Language Models（LLMs）という注目すべきブレークスルーがありました。OpenAIの印象的なGPT-3のように、LLMsは人間のようなテキストを理解し生成するという非凡な能力を示しています。これらの素晴らしいモデルは、特によりスマートなチャットボットやバーチャルアシスタントの作成において、ゲームチェンジャーとなりました。このブログでは、LLMsがConversational AIにどのように貢献しているかを探求し、その潜在能力を示すための理解しやすいコード例を提供します。さあ、LLMsが仮想的なインタラクションをより魅力的で直感的にする方法を見てみましょう。学習目標 Large Language Models（LLMs）の概念と、Conversational AIの能力向上における重要性を理解する。 LLMsがチャットボットやバーチャルアシスタントが人間のようなテキストを理解し生成することを可能にする方法を学ぶ。プロンプトエンジニアリングの役割を探求し、LLMベースのチャットボットの動作をガイドする。伝統的な方法に比べてLLMsの優位性を認識し、チャットボットの応答を改善する。 LLMsを活用したConversational AIの実用的な応用を発見する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Conversational AIの理解 Conversational AIは、人工知能の革新的な分野であり、自然で人間らしい方法で人間の言語を理解し応答する技術の開発に焦点を当てています。自然言語処理や機械学習などの高度な技術を使用して、Conversational…

データサイエンス入門：初心者向けガイド

この記事は新しいデータサイエンティストのためのガイドであり、迅速に始めるのを助けるために設計されていますこれは出発点となるものですが、既に新しい仕事を探している場合は、この記事をもっと読むことをお勧めします

Career Advice

「2023年の最高の人工知能AIベースのアート生成器」

Dream by Wombo 夢Womboによると、他のAI画像生成器とは異なり、追加費用なしで連続的な画像合成が可能です。予算が限られているか、初めて始める場合には、このAI生成器が素晴らしい選択肢です。夢Womboは非常に使いやすいです。始める前にサインアップし、いくつかのコンテンツを作成し、画像スタイルを選択する必要があります。生成されたビジョンのタイプが気に入らない場合は、常に新たに始めることができます。 DALL-E 2 OpenAIは2021年にDALL-Eという名前の新しいバージョンの画像生成AIモデルDALL-E 2をリリースしました。DALL-E 2は、前作と同様に、テキスト入力に応じてプロの水準の画像を生成するように設計されています。DALL-E 2は、より高品質でより洗練された画像を生成する能力を含む、いくつかの点で前作を改善しています。DALL-E 2は、より洗練されたテキスト信号を処理し、さまざまな視覚的表現に応答することができます。また、特定の主題や場所の画像を撮る場合など、特定の用途や分野に適応することもできます。 Midjourney Midjourneyは、その広範な能力と非常に高速な合成速度のため、おそらく最高の人工知能（AI）画像生成器です。MidjourneyにSMSコマンドを送信すると、残りの作業を引き受けてくれます。多くのクリエイティブプロフェッショナルは、自分の作品のインスピレーションとなる画像を生成するためにMidjourneyを使用しています。Midjourneyで作られた人工知能の作品「Théâtre d’Opéra Spatial」は、コロラド州の州博覧会の美術部門で20人の他の画家を抑えて1位を獲得しました。ただし、現時点では、MidjourneyはDiscordサーバー上で見つけることができます。MidJourney Discordサーバーに参加し、ボットのコマンドを使用して画像を作成する必要があります。ただし、それは簡単で、すぐに作業を開始できます。 Dream Studio（Stable Diffusion） Dream Studio、またはStable Diffusionとしても知られる、人気のあるテキストから画像へのAI生成器です。無料で利用できるパブリックモデルであり、テキストの提案を即座に視覚化することができます。写真、イラスト、3Dモデル、さらにはロゴまで、Dream Studioは可能な創造物の範囲内で作成することができます。ユーザーがアップロードした画像と書かれた説明を組み合わせることで、写真のような写実的な作品が作成されます。 Craiyon…

「AIがクリーンエネルギーの未来を支える方法」

人工知能は、最先端の技術と共に太陽と風の力を利用して世界を改善しています。 I AM AI ビデオシリーズの最新エピソードでは、人工知能が太陽光発電所や風力発電所の最適化、気候と天気のシミュレーション、電力グリッドの信頼性と強靭性の向上、炭素捕獲とパワーフュージョンのブレイクスルーをどのようにサポートするかを紹介しています。これらすべては、NVIDIAとエネルギーに配慮したパートナーが可能にしています。彼らはクリーンで安全で持続可能な未来のために技術のブレイクスルーを使用し、開発しています。家庭やビジネスは、日常の活動に必要な信頼性のある、手頃な価格の燃料と電力へのアクセスが必要です。太陽光、風力、水力などの再生可能エネルギー源は、展開と利用可能な容量が拡大しています。しかし、これらは伝統的な一方通行の電力フローに対応するために構築された既存の電力グリッドに負担をかけます。つまり、発電所から送電線経由で最終顧客に向かう電力フローです。人工知能と高速計算の最新の進歩により、エネルギー企業や公益事業はリアルタイムで電力供給と需要をバランスさせ、分散型エネルギー資源を管理することができます。それにより、消費者の月間請求額を削減しながら、電力供給を安定させることができます。新しいI AM AIビデオで紹介されている企業やスタートアップは、さまざまなクリーンエネルギーの使用例に対してこのようなイノベーションを活用しています。電力発生サイトの最適化企業は、再生可能エネルギー発電所の保守を改善するために人工知能を活用しています。たとえば、リアリティキャプチャプラットフォームのDroneDeployは、人工知能を使用して太陽光発電所のレイアウトを評価し、サイトごとに生成されるエネルギーを最大化し、フィールドでの太陽光パネルやその他の機器の健康を自動的に監視しています。再生可能エネルギー企業のSiemens Gamesaは、NVIDIAと協力して人工知能代理モデルをオフショア風力発電所に最適化するために適用しています。両社は、NVIDIA OmniverseとNVIDIA Modulusプラットフォームによるニューラルスーパーレゾリューションを探求し、従来の方法と比較して高解像度のウェイクシミュレーションを4000倍高速化し、40日からわずか15分に短縮しています。 NVIDIA MetropolisビジョンAIパートナーエコシステムのメンバーであるイタリアのTHE EDGE COMPANYは、オフショア風力発電所近くの絶滅の危機に瀕している鳥を追跡し、オペレーターにリアルタイムの提案を提供して衝突を防ぎ、危機に瀕している種を保護しています。電力グリッドのインフラ保守…

「深層学習を用いた深層オブジェクト：ZoeDepthはマルチドメインの深度推定のためのAIモデルです」

画像に子供が大人よりも高くて大きく見える錯覚に出くわしたことはありますか？エームスの部屋の錯視は、台形の形状をした部屋で、部屋の一角が他の角よりも視聴者に近いという有名なものです。特定のポイントから見ると、部屋の中のオブジェクトは正常に見えますが、別の位置に移動すると、サイズと形状が変わり、自分の近くに何があるのか、何がないのかがわかりにくくなります。ただし、これは私たち人間にとっての問題です。通常、私たちはシーンを見るとき、錯覚のトリックがなければ、オブジェクトの奥行きをかなり正確に推定します。一方、コンピュータは視覚処理の基本的な問題である奥行き推定においてはあまり成功していません。奥行き推定は、カメラとシーン内のオブジェクトとの距離を決定するプロセスです。奥行き推定アルゴリズムは、画像または画像の連続を入力として受け取り、シーンの対応する奥行きマップまたは3D表現を出力します。これは、ロボット工学、自律型車両、仮想現実、拡張現実など、さまざまなアプリケーションでシーンの奥行きを理解するために重要なタスクです。たとえば、安全な自動運転車を持ちたい場合、前方の車までの距離を理解して運転速度を調整することが重要です。奥行き推定アルゴリズムには、メトリック奥行き推定（MDE）と、シーン内のオブジェクトの相対距離を推定する相対奥行き推定（RDE）の2つの分野があります。 MDEモデルは、マッピング、計画、ナビゲーション、オブジェクト認識、3D再構築、画像編集に役立ちます。ただし、MDEモデルのパフォーマンスは、特に画像の奥行きスケールに大きな差がある場合（たとえば、室内と屋外の画像など）に、複数のデータセットをまたがって単一のモデルをトレーニングする場合に低下することがあります。その結果、現在のMDEモデルは、特定のデータセットにオーバーフィットし、他のデータセットに対してうまく汎化しません。一方、RDEモデルは、視差を監督手段として使用します。RDEの深さ予測は、画像フレーム間で互いに一貫しているだけで、スケールファクターは不明です。これにより、RDEメソッドは、3D映画を含むさまざまなシーンとデータセットでトレーニングすることができ、モデルの汎用性を向上させるのに役立ちます。ただし、トレードオフとして、RDEで予測される深さにはメトリックな意味がないため、その応用範囲が制限されます。これらの2つのアプローチを組み合わせたらどうなるでしょうか？私たちは、さまざまなドメインにうまく汎化できる同時に正確なメトリックスケールを保持する奥行き推定モデルを持つことができます。これがZoeDepthが達成したことです。 ZoeDepthの概要。出典：https://arxiv.org/pdf/2302.12288.pdf ZoeDepthは、MDEとRDEのアプローチを組み合わせた2ステージのフレームワークです。第1ステージは、相対的な深さを推定するためにトレーニングされたエンコーダーデコーダー構造で構成されています。このモデルはさまざまなデータセットでトレーニングされており、汎化性能が向上しています。第2ステージでは、メトリックな深さを推定するためのコンポーネントが追加されます。このアプローチで使用されるメトリックヘッドのデザインは、単一の深さ値ではなく、各ピクセルに対して一連の深さ値を推定するメトリックビンズモジュールと呼ばれる手法に基づいています。これにより、モデルは各ピクセルに対して可能な深さ値の範囲を捉えることができ、その精度と頑健性を向上させることができます。これにより、シーン内のオブジェクト間の物理的な距離を考慮した正確な深度測定が可能になります。これらのヘッドはメトリックな深度データセットでトレーニングされ、第1ステージと比べて軽量です。推論においては、分類モデルがエンコーダーの特徴を使用して各画像に適切なヘッドを選択します。これにより、モデルは特定のドメインやシーンのタイプに対して深度推定に特化することができ、相対的な深度の事前トレーニングからも恩恵を受けることができます。最終的に、複数の構成で使用できる柔軟なモデルが得られます。

AIを使用して画像をビデオに変換する（Runway 2 チュートリアル）

RunwayMLは、ユーザーが静止画像を数秒でビデオに変換することができるAIツールです

「クリエイティブな人々がAIに対して訴訟で反撃しています」

「法的措置によってAI企業は自社のプログラムのトレーニング方法を変更することを強いられるのか？」

Learn more about Search Results Yi - Page 57