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ウェブデータ駆動型製品をスケーリングする際に知っておくべきこと

データ駆動型の製品をスケーリングすることは、ビジネスの成長に役立ちますが、特定の専門知識が必要ですこの記事では、スケーリングの仕組みと、それを行う際に注意すべきことについて学ぶことができます

Data Engineering

「25以上のChatGPTのプロンプトで、より多くのリードを生成し（そしてより多くの売り上げを生み出す）」

「競合他社がより多くのリードを得るためにAIツールを使用しているため、あなたは彼らに負けていますあなたも同じことをすべきです」

「大規模なモデルの時代のプログラマー」

大規模モデルは開発者のプロセスを完全に変えましたこれを読んだ後、AIGCが開発効率を向上させる方法について、まったく新しい視点を持つでしょう

「ダークウェブを照らす」

「ダークウェブがどのように運営され続けているのか、そしてなぜ法執行機関がそれをすぐに閉鎖しないのか」

SaneBoxのレビュー：メールを整理して生産性を向上させる

このSaneBoxのレビューでは、AIを活用した最高のメール管理ソフトウェアの機能と利点を探求し、受信トレイを最適化します

「このAI論文は、すべての科学分野をカバーする学術データを含む26億以上のトリプルを持つ包括的なRDFデータセットを紹介しています」

最近の研究について追いつくことは、科学論文の増加によりますます困難になっています。たとえば、2022年だけでも800万以上の科学論文が記録されました。研究者は、検索インターフェースから推薦システムまで、著者や機関などの関連する知的実体を調査するためにさまざまな技術を使用しています。RDF知識グラフ（KG）として基礎となる学術データをモデル化することは、効率的な方法の1つです。これにより、標準化、可視化、およびリンクデータリソースとの相互リンクが容易になります。その結果、学術KGは、文書中心の学術資料をリンク化および自動化可能な知識構造に変換するために不可欠です。しかし、既存の学術KGには次のいずれかの制限があります：あらゆる科目の包括的な作品リストがめったに含まれていないこと。コンピュータサイエンスなど特定の分野のみをカバーしていること。更新頻度が低く、多くの研究やビジネスモデルが時代遅れになっていること。使用制限が頻繁にあること。これらの基準を満たしていても、RDFのようなW3Cの標準に準拠していないこと。これらの問題は、科学的KGの普及を阻害しています。例えば、Microsoft Academic Graph（MAKG）のRDF派生物であるMicrosoft Academic Knowledge Graph（MAKG）は、2021年に終了したため更新できません。革新的なOpenAlexデータセットは、このギャップを埋めることを目指しています。ただし、OpenAlexのデータはLinked Data Principlesに準拠せず、RDFでアクセスできません。そのため、OpenAlexはKGとは見なされず、意味的な問い合わせ、アプリケーションの統合、および新しいリソースへの接続が困難です。最初の外観では、科学的論文に関する学術情報をWikidataに組み込み、WikiCiteムーブメントを支援するための簡単な方法のように思えるかもしれませんが、特定のスキーマ以外にも、データ量が既に非常に大量であるため、Wikidata Query ServiceのBlazegraphトリプルストアは容量制限に達し、統合がブロックされます。本研究では、Karlsruhe Institute of TechnologyおよびMetaphacts GmbHの研究者が、学術の景観全体に関する非常に大規模なRDFデータセット「SemOpenAlex」を紹介しています。SemOpenAlexには、すべての学術分野から2億4900万以上の論文と260億以上の意味トリプルが含まれています。それは包括的なオントロジーに基づいて構築され、Wikidata、Wikipedia、およびMAKGを含む他のLODソースを参照しています。彼らはSemOpenAlexのインテグレーションを容易にするためにパブリックなSPARQLインターフェースを提供しています。さらに、データベース内のエンティティとその意味的な関係についてリアルタイムで情報を取得するための高度な意味検索インターフェースも提供しており、共著者の表示や著者の重要な概念の表示など、データベースに直接含まれているのではなく、意味的な推論によって導き出された情報も表示します。彼らはまた、大規模なデータ分析を容易にするためのRDFデータスナップショットも提供しています。SemOpenAlexの規模と統合される科学論文の増加により、彼らはAWSを利用したパイプラインを作成し、完全なサービスの中断なしに定期的にSemOpenAlexを更新しています。さらに、彼らはSemOpenAlexのダウンストリームアプリケーションで使用するための最先端の知識グラフエンティティ埋め込みをトレーニングしています。彼らは可能な限り既存のオントロジーを使用することで、FAIRの原則に準拠したシステムの相互運用性を保証し、SemOpenAlexをLinked…

「ROUGEメトリクス：大規模言語モデルにおける要約の評価」

「従来のモデルにおいて使用してきた指標であるAccuracy、F1スコア、またはRecallなどは、生成モデルの結果を評価するのに役立ちませんこれらのモデルでは、...」

CipherChatをご紹介します：安全なアライメントの一般化を非自然言語、具体的には暗号に対して体系的に検証するためのAIフレームワーク

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 人工知能（AI）システムは、大規模言語モデル（LLM）の導入により、大きな進歩を遂げています。OpenAIによってリリースされたChatGPT、GoogleのBard、Llama-2などの主要なLLMは、革新的なアプリケーションの実行能力を示し、ツールの利用支援や人間の評価の向上から人間の対話行動のシミュレーションまで幅広い応用において優れた能力を発揮しています。これらのLLMの広範な展開は、非常に優れた能力によって可能になりましたが、それには応答の安全性と信頼性を確保するという重要な課題が伴います。非自然言語、特に暗号に関連して、最近の研究チームによる研究では、LLMの理解と応用を進めるためにいくつかの重要な貢献が紹介されています。これらのイノベーションは、特定の言語的環境でのLLMの相互作用の信頼性と安全性を向上させることを目的として提案されています。チームは、非自然言語の領域から自然言語の領域への安全性の整合性手法の適用性を評価するために明示的に作成されたフレームワークであるCipherChatを紹介しています。CipherChatでは、人間が暗号ベースのプロンプト、詳細なシステムの役割割り当て、簡潔な暗号化されたデモンストレーションを通じてLLMと対話します。このアーキテクチャにより、LLMの暗号の理解、会話への参加、不適切なコンテンツへの感度が徹底的に検証されます。この研究は、非自然言語（暗号など）で作業する際に、基礎となるLLMの能力に合わせて安全性の整合性手法を作成する必要性を強調しています。LLMは人間の言語の理解と生成において驚異的なスキルを示してきましたが、研究によれば、彼らは非自然言語の理解においても予想外の能力を発揮しています。この情報は、これらの非伝統的なコミュニケーション形態と伝統的な言語学の範囲内に含まれるコミュニケーションの安全規制の開発の重要性を強調しています。 CipherChatやGPT-4などの現代のLLMを用いて、さまざまな現実的な人間の暗号を用いた一連の実験が行われ、CipherChatの性能を評価しました。これらの評価は11の異なる安全トピックをカバーし、中国語と英語の両方で利用可能です。その結果、特定の暗号はGPT-4の安全性整合手続きを回避することができ、一部の安全ドメインではほぼ100%の成功率を示しました。この経験的な結果は、非自然言語（暗号など）に対してカスタマイズされた安全性整合メカニズムを作成する緊急の必要性を強調しています。これにより、さまざまな言語的状況でLLMの回答の堅牢性と信頼性を保証することができます。チームは、研究がLLM内に秘密の暗号の存在を明らかにしています。他の言語モデルで観察される秘密言語の概念との類似点を引きながら、チームはLLMが特定の符号化入力を解読する潜在能力を持つ可能性があると仮説を立てています。これに基づいて、SelfCipherというユニークで効果的なフレームワークが導入されました。SelfCipherは、役割プレイシナリオと自然言語での限られた数のデモンストレーションにのみ依存し、LLM内の潜在的な秘密暗号能力を引き出して活性化することにより、符号化された入力の解読と意味のある応答の生成のLLMの性能向上の可能性を示しています。

「Declarai、FastAPI、およびStreamlitを使用してLLMチャットアプリケーションを展開する」

2022年10月、私が大規模言語モデル（LLM）の実験を始めたとき、最初の傾向はテキストの補完、分類、NER、およびその他のNLP関連の領域を探索することでしたしかし、...

「MITとハーバードの研究者は、脳内の生物学的な要素を使ってトランスフォーマーを作る方法を説明する可能性のある仮説を提出しました」

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 人工ニューラルネットワークは、機械学習においてさまざまなタスクに訓練されることができる普及したモデルであり、その構造的な類似性から、人間の脳内の生物学的なニューロンの情報処理方法に名前を由来しています。人間の脳の働きが彼らをインスパイアしています。トランスフォーマーは、人工知能アーキテクチャの特異なカテゴリであることから、機械学習の領域に深い影響を与え、計算神経科学の領域にも徐々に浸透しています。これらの革命的なモデルは、驚異的な人間のような正確さでプロンプトからテキストを生成する能力を持つことによって、類を見ないパフォーマンスを達成する非凡な能力を示しています。ChatGPTやBardなどの主要なAIフレームワークは、トランスフォーマーを基盤として構築されています。最近、MIT、MIT-IBM Watson AI Lab、およびハーバード医学大学の研究者たちの共同研究により、脳内に存在する生物学的な構成要素を使用してトランスフォーマーを構築する可能性についての仮説が提案されました。彼らの提案は、ニューロンと呼ばれる他の重要な脳細胞である星状細胞とともにニューロンからなる生物学的なネットワークが、トランスフォーマーアーキテクチャによって実行される基本的な計算を実行できる可能性があるという概念を中心に展開されています。研究グループは、脳内で星状細胞が実行する認知機能についての詳細な計算的な調査を行いました。彼らの努力はまた、星状細胞とニューロンの間の協力的な相互作用を正確に示す洗練された数学的なフレームワークの開発にもつながりました。このフレームワークは、脳の複雑な生物学的プロセスを忠実に模倣するための設計の青写真として機能します。研究者たちは、モデル間の対応を確立し、共有の重みを使用して包括的な洞察を確保するために、モデルのシナリオを提示しました。彼らはまた、生物学的な文脈でトランスフォーマーを実装するための非星状細胞的なアプローチも開発しました。彼らの調査の中心には、星状細胞、プレシナプスニューロン、ポストシナプスニューロンの三方性シナプスがあります。研究者たちは、これらの三方性シナプスがトランスフォーマーモデルの自己注意メカニズム内で正規化タスクを実行する上で重要な役割を果たす可能性があると強調しました。…

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