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ミニGPT-5：生成的なヴォケンによる交錯したビジョンと言語の生成

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理（NLP）のブレークスルーにより、AI開発者から世界的に注目されていますこれらのモデルは、テキストの生成と理解の新たな基準を打ち立てていますしかし、テキストに対応する画像を一貫して生成することは依然として難しい課題ですこの問題に取り組むために、[…]

「高給与のデータサイエンスの仕事を見つけるための7つのプラットフォーム」

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Career Advice

デジタルアイデンティティを保護する方法

人工知能は、非常に説得力のある画像や動画を生成することで、大幅な進歩を遂げましたこれらのAIによって生成された視覚コンテンツは、真正さを装い、深刻な結果につながる欺瞞的なコンテンツの作成に使用することができます例えば、ディープフェイク技術によって、悪意を持つ行為者は他の人物の体に自分の顔を重ねることができ、本物との区別がほとんどできなくなります

ドクトランとLLM：消費者の苦情を分析するための強力なコンビ

紹介現在の競争の激しい市場では、企業は消費者の苦情を効果的に理解し解決することを目指しています。消費者の苦情は、製品の欠陥やお客様サービスの問題、請求エラーや安全上の懸念など、さまざまな問題についての洞察を提供します。これらは、企業と顧客の間のフィードバック（製品、サービス、または経験に関するもの）ループで非常に重要な役割を果たします。これらの苦情を分析し理解することで、製品やサービスの改善、顧客満足度、全体的なビジネスの成長に対する貴重な示唆を得ることができます。この記事では、Doctran Pythonライブラリを活用して消費者の苦情を分析し洞察を抽出し、データに基づいた決定を行う方法について探っていきます。学習目標この記事では以下のことを学びます: doctran pythonライブラリとその主な機能について学ぶドキュメント変換と分析におけるdoctranとLLMの役割について学ぶ doctranがサポートする抽出、黒塗り、照会、精緻化、要約、翻訳の6つのドキュメント変換の詳細を調査する消費者の苦情からの生のテキストデータのアクション可能な洞察への変換の全体的な理解を得る doctranの文書データ構造、ExtractPropertyクラス、プロパティを抽出するためのスキーマの定義について理解するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Doctran Doctranは、ドキュメントの変換と分析に特化した最先端のPythonライブラリです。テキストデータの前処理、重要な情報の抽出、カテゴリ化/分類、照会、情報の要約、他の言語へのテキストの翻訳など、一連の機能を提供します。DoctranはOpenAI GPTベースのLLM（Large Language Models）やオープンソースのNLPライブラリを使用してテキストデータを分析します。 Doctranは以下の6種類のドキュメント変換をサポートしています: 抽出: ドキュメントから有益な機能/プロパティを抽出する黒塗り: ドキュメントから個人を識別できる情報（氏名、メールアドレス、電話番号など）を削除する。内部的には、データをOpenAIに送る前に、敏感情報を削除するためにspaCyライブラリを使用します…

思考のグラフ：大規模言語モデルにおける緻密な問題解決のための新たなパラダイム

「グラフ・オブ・ソウツの目標はプロンプトエンジニアリングを革新し、そしてより幅広い範囲でLLMを人間らしく柔軟な問題解決に活用することを可能にすることを目指しています」

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LLMOps – MLOpsの次のフロンティア

最近、Iguazioのマーケティング担当副社長であるSahar Dolev-Blitental氏が、LLMOpsとMLOpsの最新情報について、私たちのためにライトニングインタビューに参加してくれました約1時間にわたるインタビューの中で、Saha氏は、この新興分野であるLLMOpsの定義からユースケースまで、さまざまな側面について議論しました

「LLMベースの自律エージェントの成長」の背後には、

「LLMベースの自律エージェントの成長に関する調査に入りましょう」

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「オムニコントロール：拡張空間制御信号をテキスト条件付けされた人間の動作生成モデルに組み込むための人工知能アプローチ、拡散プロセスに基づく」

研究者は、テキスト条件付きの人間の動き生成において、いつでもあらゆる関節で空間制御信号を組み合わせる問題に取り組んでいます。現代の拡散ベースの技術は、多様でリアルな人間の動きを生成することができますが、多様な空間制御信号を組み込むのは困難です。多くのアプリケーションにとって重要な要素です。たとえば、モデルは、特定の場所と時間でカップに手を触れるために手の位置を調整し、カップを持ち上げるアクションを合成するために「拾う」意味を理解する必要があります。同様に、低い天井の部屋を移動する場合、モデルは頭の高さを一定の時間調整して事故を避ける必要があります。これらの制御信号は、テキストのプロンプトでは説明が難しいため、関心のあるジョイントのグローバル位置として提供されることがよくあります。ただし、以前の埋め込みベースのアプローチでは、選択された相対的な人間の姿勢表現のために柔軟な制御信号を組み込むことができません。ほとんどは、ジョイントと左右の骨盤と前のフレームとの相対位置によって引き起こされています。制御信号で提供されたグローバルな骨盤の位置は、キーフレームに入力するために、前のフレームに対する相対的な位置に変換する必要があります。他のジョイントの位置を入力するように、骨盤のグローバルな位置も変換する必要があります。ただし、拡散生成プロセスでの骨盤の相対的な位置は、両方のインスタンスでより現在または修正する必要があります。骨盤以外の関節に空間制御信号を統合するには、まず骨盤に対するスパース制約を適切に管理する必要があります。他の手法は2段階モデルを提案していますが、骨盤に対する制御信号の制限があるため、他の関節の調整にも問題があります。本研究では、ノースイースタン大学とGoogle Researchの研究者は、いつでもあらゆる関節に柔軟な空間制御信号を含めることができる革新的な拡散ベースの人間生成モデルであるOmniControlを提案しています。OmniControlをベースに、人間の動きの生成を調整するためのリアリズムガイドが追加されています。図1：テキストプロンプトと適応可能な空間制御信号を与えると、OmniControlは説得力のある人間のジェスチャーを生成することができます。シリーズの後のフレームは、より濃い色で示されています。入力制御信号は、緑色の線またはポイントで表示されます。モデルがうまく機能するためには、入力と出力のために同じ相対的な人間の姿勢表現を使用します。しかし、彼らは、現在のアプローチとは対照的に、生成された動きをグローバル座標に変換して、空間ガイダンスモジュールで入力制御信号と直接比較することを提案しています。ここでは、エラーの勾配を使用して動きを改善するために、骨盤の相対位置に関する不確実性を解消します。さらに、以前の手法と比較して、生成された動きの動的な反復精緻化を可能にし、制御の精度を向上させます。空間ガイダンスだけでは、しばしばドリフトの問題や異常な人間の動きが発生します。彼らはリアリズムガイドを提案し、制御された画像生成から着想を得て、モーション拡散モデルの各アテンションレイヤーの特徴に対する残差を出力して、これらの問題を解決します。これらの残差は、全身の動きを明示的にかつ密集して変化させることができます。空間制約を持つリアルな一貫した動きを生成するためには、空間ガイダンスとリアリズムガイドの両方が重要であり、制御の精度とモーションのリアリズムをバランスさせるために補完的です。 HumanML3DとKIT-MLを使用した研究によれば、OmniControlは、運動のリアリズムと制御精度の両方の観点で、最先端のテキストベースのモーション生成技術に比べて、骨盤制御においてはるかに優れた性能を発揮します。ただし、OmniControlの特長であるあらゆる関節であらゆる瞬間に空間制約を組み込むことができます。また、図1に示すように、左右の手首などを個別にではなく、複数の関節をまとめて制御するために、単一のモデルを訓練することもできます。 OmniControlのこれらの特徴により、周囲の風景やオブジェクトと結び付けた生成された人間の動きを行うなど、さまざまな下流アプリケーションが可能になります。彼らの簡潔な貢献は次のとおりです：（1）彼らが知る限りでは、OmniControlはいつでもあらゆる関節で空間制御信号を組み合わせることができる最初の戦略です。（2）生成された動きの制御精度とモーションのリアリズムを成功裡にバランスさせるために、空間とリアリズムガイダンスを使用するユニークな制御モジュールを提案しています。（3）テキストベースのモーション生成において単一のモデルを使用して追加の関節を制御できることを示すテストは、骨盤の制御を制御する新しい基準を提供し、人間の動き生成のさまざまなアプリケーションの可能性を開いています。を日本語に翻訳すると次のようになります：

「Numexprを使用して多次元Numpy配列操作を最適化する方法」

「Numexprを使用することで、Numpy Pythonの多次元配列操作の速度を大幅に向上させる方法を発見しましょうこの記事では、forループをNumexprで置き換えて大幅なパフォーマンス改善を実現するという直接の経験を共有しています」

アナリティクスエンジニアリングへの紹介

「アナリティクスエンジニアリングとは何か、そしてアナリティクスエンジニアがデータビルドツールでデータモデルを大規模に作成し管理する方法抽出変換ロード（ELT）」

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