Search Results お知らせ

「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…

「ULTRA 知識グラフ推論のための基礎モデル」

「任意のデータセットを解決するための単一の一般的なモデルを訓練することは、特に基盤モデルの時代において、機械学習の研究者にとって常に夢でしたこのような夢は知覚の領域で実現されていますが…」

「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、2行のコードでファウンデーションモデルを展開して微調整する」

「Amazon SageMaker JumpStart SDKのシンプル化されたバージョンの発表をお知らせすることを楽しみにしていますこのSDKを使用することで、基礎モデルの構築、トレーニング、デプロイが簡単に行えます予測のためのコードも簡略化されていますこの記事では、わずか数行のコードで基礎モデルの使用を開始するために、簡略化されたSageMaker JumpStart SDKの使用方法をご紹介します」

私の個人的なコパイロット：自分自身のコーディングアシスタントをトレーニングする

プログラミングとソフトウェア開発の常に進化する風景において、効率と生産性の追求は非凡なイノベーションにつながってきました。そのようなイノベーションの一つが、Codex、StarCoder、そしてCode Llamaといったコード生成モデルの登場です。これらのモデルは、人間のようなコードの断片を生成する能力を示し、コーディングアシスタントとしての無限の潜在能力を持っています。しかし、これらの事前学習済みモデルは、さまざまなタスクにおいて印象的なパフォーマンスを発揮する一方で、まだまだ未来に待ち受けている魅力的な可能性も存在します。それは、特定のニーズに合わせてコード生成モデルをカスタマイズできる能力です。エンタープライズスケールで活用できる個人別のコーディングアシスタントを想像してみてください。このブログ投稿では、私たちがどのようにHugCoder 🤗を作成したかを紹介します。HugCoderは、huggingface GitHubの公開リポジトリからのコード内容に対して、コードLLMでファインチューニングを行ったものです。データの収集ワークフローやトレーニング実験、興味深い結果についても話します。これにより、プロプライエタリなコードベースに基づいた独自のパートナーを作成することができます。さらなるこのプロジェクトの拡張のアイデアもいくつかご提案します。では、始めましょう 🚀 データ収集のワークフロー私たちが望むデータセットは、概念的にはシンプルで、次のような構造になっています。 Githubからのコード内容のスクレイピングは、PythonのGitHub APIを用いれば簡単です。ただし、リポジトリの数やリポジトリ内のコードファイルの数に応じて、APIのレート制限に達する可能性があります。そのような問題を防ぐために、私たちは公開リポジトリをすべてローカルにクローンし、APIではなくそれらからコンテンツを抽出することにしました。ダウンロードスクリプトでは、Pythonのmultiprocessingモジュールを使用して、すべてのリポジトリを並列にダウンロードしました。詳細な実装については、このダウンロードスクリプトを参照してください。リポジトリにはしばしば画像やプレゼンテーションなどの非コードファイルが含まれていますが、私たちはそれらをスクレイピングすることには興味がありません。これらを除外するために、拡張子のリストを作成しました。Jupyter Notebook以外のコードファイルを解析するために、私たちは単純に「utf-8」エンコーディングを使用しました。ノートブックの場合は、コードセルのみを考慮しました。また、コードと直接関係のないファイルパスはすべて除外しました。これには、.git、__pycache__、およびxcodeprojなどが含まれます。このコンテンツのシリアライズを比較的メモリにやさしいものにするために、私たちはチャンキングとfeather形式を使用しました。フルの実装については、こちらのスクリプトを参照してください。最終的なデータセットは、Hubで利用可能であり、以下のような見た目をしています：このブログでは、stargazersに基づいて、Hugging Faceの最も人気のある10つのパブリックリポジトリを考慮しました。それらは次のとおりです： [‘transformers’, ‘pytorch-image-models’, ‘datasets’, ‘diffusers’,…

『Retrieval-Augmented GenerationとSelf-Hosted LLMsから期待されること』

この記事では、自己ホストされたLLMsとRAG技術を組み合わせてAIアプリケーションを開発する方法について学びます

データアナリストのリアルライフでの確率のインタビューの質問

データアナリストやデータサイエンティストの役割の応募をする際に、面接でしばしば確率に関する質問に出くわすかもしれませんしかし、ここで大切なことは、これらの質問については、一部の人々は確信していますが、...

昇進しました！ (Shōshin shimashita!)

「私が最近昇進したことをお知らせできることにわくわくしています！私のキャリアの発展において、これは間違いなく重要な節目です私の道のりを振り返り、すべての成果と苦労を含めて…」

NVIDIA RTXビデオスーパーレゾリューションのアップデートがビデオ品質や詳細の保全を向上させ、GeForce RTX 20シリーズのGPUへの拡張も行われました

今日、NVIDIAはRTXビデオスーパーレゾリューション（VSR）のアップデートを発表しました。このアップデートにより、全体的なグラフィカルな忠実度が向上し、詳細が保持され、ネイティブのビデオのアップスケーリングとGeForce RTX 20シリーズのデスクトップおよびノートPCのGPUのサポートが可能になります。 RTX VSRなどのAIアシストで、より向上した創造性や生産性から、爆速のゲームまで、詳細はAI向けのRTXページをご覧ください。また、今週の「NVIDIA Studio」では、TwitchパーソナリティのRunebeeさんが自身のインスピレーション、ストリーミングのヒント、およびAIとRTX GPUの加速をどのように活用しているかについて共有しています。そして、10月にはお化けのハロウィンテーマのアート、11月には収穫と秋をテーマにした作品を投稿してくださることをお忘れなく。インスピレーションの源として、iryna.blender3dさんなどのアーティストの作品をTwitterでご覧ください。 The #SeasonalArtChallenge continues on with an incredible render from iryna.blender3d (IG). 🎃 Share your spooky/Halloween-themed…

ダリー3がChatGPTの統合を持ってここに登場しました

「OpenAIの新しい画像生成モデルDALL·E 3がどのように限界を em>普及可能にするかを掘り下げてみて、画像生成がよりアクセス可能になる様子をご覧ください」(OpenAIの新しい画像生成モデルDALL·E 3がどのように限界を広げているかを調べ、画像生成のアクセス性が高まっている様子を見てみましょう)

Artificial Intelligence

「機械学習入門：その多様な形式を探索する」

最近、機械学習はどこにでもありますねもしもあなたがここにいるなら、機械学習が一体何なのかに興味を持ったのかもしれませんね！では、簡単に説明させていただきましょう機械学習とは、高度なレベルで言えば...

Learn more about Search Results お知らせ - Page 5