Search Results メール

「RAGAsを使用したRAGアプリケーションの評価」

「PythonにおいてRAGAsフレームワークを使って、検索および生成コンポーネントを個別に評価するための検索強化生成（RAG）システムの評価」

「月光スタジオのAIパワード受付アバター、NANAに会いましょう」

エディター注：この投稿は、当社の週刊「In the NVIDIA Studio」シリーズの一環であり、注目のアーティストを紹介し、クリエイティブのヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studio技術がクリエイティブなワークフローを向上させる方法を示しています。また、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく説明し、コンテンツ制作を劇的に加速させる方法を探求しています。ムーンシャインスタジオのクリエイティブチームは、アニメーションとモーションデザインに特化したアーティスト志向の視覚効果（VFX）スタジオであり、問題を解決するように指示されました。彼らの台湾オフィスでは、受付担当者が常に面会や挨拶に忙しく、他の重要な事務作業を完了できませんでした。さらに悪いことに、自動化されたキオスクの挨拶システムは予想通りに機能していませんでした。シニアムーンシャインスタジオ3Dアーティストであり、今週のNVIDIA StudioクリエーターであるEric Chiangは、この課題に取り組みました。彼は現実的でインタラクティブな3Dモデルを作成しました。これは新しいAIパワードのバーチャルアシスタントであるNANAの基盤となります。このアバターは、ゲストを歓迎し、基本的な会社情報を提供することができ、受付担当者チームの負担を軽減します。 Chiangは、彼のお気に入りのクリエイティブアプリでGPUアクセラレーションの機能を使用してNANAを構築しました。それは彼のNVIDIA StudioバッジのついたMSI MEG Trident X2 PCという装備されたGeForce RTX 4090グラフィックカードで駆動されています。彼のクリエイティブワークフローは、彼のGPUのテンソルコアによって強化され、AI特有のタスクを高速化し、作業の品質を向上させました。RTXとAIはゲームのパフォーマンスを向上させ、生産性を向上させるなどもします。これらの高度な機能はNVIDIA Studio Driversによってサポートされています。…

ハイプに乗ろう！ベイエリアでのAIイベント

サンフランシスコは、世界の人工知能（AI）の首都として誇り高く立っていますAIの領域に没頭するなら、今がこの都市にいるべき最適な時ですこの現象の重要な部分は、AIに焦点を当てたイベントの急増によりもたらされています過去数年間は、ベイエリアのイベント主催者にとって挑戦が続いてきました

「ハグフェース上のトップ10大きな言語モデル」

イントロダクション Hugging Faceは、自然言語処理の愛好家や開発者にとって宝庫となり、さまざまなアプリケーションに簡単に統合できる事前学習済み言語モデルの幅広いコレクションを提供しています。Large Language Models（LLM）の世界で、Hugging Faceは頼りになるプラットフォームとして際立っています。この記事では、Hugging Faceで利用可能なトップ10のLLMモデルを紹介し、言語理解と生成の進化する景色に貢献します。さあ、始めましょう！ Mistral-7B-v0.1 Mistral-7B-v0.1は、70億のパラメータを誇る大規模言語モデル（LLM）です。これは事前学習済みの生成テキストモデルとして設計されており、Llama 2 13Bが検証されたドメインで設定したベンチマークを上回ることで知られています。このモデルは、グループ化されたクエリアテンションやスライディングウィンドウアテンションなどの注意機構に特定の選択を行ったトランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。Mistral-7B-v0.1は、Byte-fallback BPEトークナイザーも組み込んでいます。ユースケースとアプリケーションテキスト生成：Mistral-7B-v0.1は、コンテンツ作成、創造的な文章作成、または自動ストーリーテリングなど、高品質のテキスト生成を必要とするアプリケーションに適しています。自然言語理解：高度なトランスフォーマーアーキテクチャと注意機構を備えたこのモデルは、感情分析やテキスト分類などの自然言語理解を必要とするタスクに適用することができます。言語翻訳：生成能力と大規模なパラメータサイズを考慮すると、このモデルはニュアンスのある文脈に即した正確な翻訳が重要な言語翻訳タスクで優れたパフォーマンスを発揮するかもしれません。研究開発：研究者や開発者は、さまざまな自然言語処理プロジェクトでのさらなる実験や微調整のためにMistral-7B-v0.1をベースモデルとして活用することができます。このLLMにはこちらでアクセスできます。 Starling-LM-11B-alpha この大規模言語モデル（LLM）は、110億のパラメータを持ち、NurtureAIから生まれました。このモデルは、その基盤としてOpenChat 3.5モデルを利用し、AIのフィードバックからの強化学習（RLAIF）によるfine-tuningを経ています。このアプローチでは、ヒトによってラベル付けされたランキングのデータセットを利用してトレーニングプロセスを誘導します。ユースケースとアプリケーション Starling-LM-11B-alphaは、マシンとの対話方法を革新する潜在的な大規模言語モデルであり、オープンソースの性質、優れたパフォーマンス、多様な機能を備えており、研究者、開発者、クリエイティブプロフェッショナルにとって貴重なツールです。…

ハグ顔（Hugging Face）での最新技術の組み合わせであるミクストラル（Mixtral）へようこそ

Mixtral 8x7bは、ミストラルが本日リリースした刺激的な大型言語モデルで、オープンアクセスモデルの最新技術基準を上回り、多くのベンチマークでGPT-3.5を凌駕しています。私たちは、MixtralをHugging Faceエコシステムに包括的に統合してのローンチをサポートすることに興奮しています🔥！本日リリースされる機能と統合には以下があります：ハブ上のモデル、モデルカードとライセンス（Apache 2.0） 🤗 Transformers統合推論エンドポイントとの統合高速で効率的な本番推論のためのテキスト生成推論との統合 🤗 TRLを使用した単一のGPUでのMixtralの微調整の例目次 Mixtral 8x7bとは何ですか名前についてプロンプト形式分からないことデモ推論 🤗 Transformersを使用するテキスト生成推論を使用する 🤗…

「スピークAI転写ソフトウェアのレビュー（2023年12月）」

この詳細なSpeak AIレビューで、Speak AIについての真実を発見してくださいそれは最も優れたAI転写ソフトウェアですか？この記事で確認してください！

「生成型AIアプリケーションのためのプレイブック」

この記事では、Generative AIアプリケーションを実装する際の主要な考慮事項と、ビジョンを行動に変えるために人間の関与が果たす重要な役割について議論しています

「Pythonでリストをフィルタリングする方法？」

イントロダクションリストのフィルタリングは、特定の基準に基づいてリストから特定の要素を抽出するPythonでの基本的な操作です。不要なデータを削除したり、特定の値を抽出したり、複雑な条件を適用したりするために、リストフィルタリングの技術をマスターすることは、効率的なデータ操作には欠かせません。この記事では、Pythonでのリストのフィルタリングのさまざまな技術と実用的な方法、さらにデータ選択スキルを向上させるための高度なフィルタリング技術について探求していきます。フルスタックデータサイエンティストになりたいですか？AI＆MLキャリアを進めるためには、BlackBelt Plusプログラムに参加する時がきました！ Source: Favtutor 学習目標 Pythonリストフィルタリングの基本的な概念と重要性を理解する。 filter()、リスト内包表記、lambda関数、および条件文などの主要な技術をマスターし、効率的なデータ操作を行う。チェインフィルター、条件の否定、ネストされたリストフィルタリング、正規表現、カスタム関数などの高度なフィルタリング方法を探求し、Pythonのデータフィルタリングの専門知識を高める。無料でPythonを学びたいですか？今すぐ学ぶ！ Pythonにおけるリストフィルタリングとは？リストフィルタリングとは、特定の条件や基準に基づいてリストから特定の要素を選択することを指します。これにより、必要なデータを抽出し、残りのデータを破棄することができ、元のリストの一部として作業できるようになります。Pythonにはリストをフィルタリングするためのさまざまな方法と技術が用意されており、それぞれに利点と使用例があります。 Pythonにおけるフィルタリングの技術 `filter()`関数の使用 Pythonの`filter()`関数は、関数とイテラブルを引数として受け取り、関数が`True`を返す要素を含むイテレータを返す組み込み関数です。与えられた条件に基づいてリストをフィルタリングするための簡潔な方法を提供します。以下に例を示します： #Pythonコード:def is_even(x): return x % 2 == 0numbers =…

「サポートベクターマシン（SVM）とは何ですか？」

サポートベクターマシン（SVM）は、機械学習の分野で利用される教師あり学習アルゴリズムです。主に分類や回帰などのタスクを実行するために使用されます。このアルゴリズムは、メールがスパムかどうかの判断、手書き文字の認識、写真での顔の検出など、さまざまなタスクを処理できます。データ内の多くの情報や複雑な関係に対応できる非常に適応性のあるアルゴリズムです。 SVMの主な役割は、特徴に基づいて異なるグループの間を最適な線（または面）で分離することです。データが紙の上の点のようなもので、それらを完全に異なるクラスに分けるための単一の直線を引くことができると想像してください。これは、データが完全に線形に分離可能である必要があります。 SVMの種類線形サポートベクターマシンデータが直線を使用して簡単に2つのグループに分割できる場合、線形SVMが最適です。データが紙の上の点のようなもので、1本の直線を引いてそれらをきれいに2つの異なるクラスに分離できる状態であることを想像してください。非線形サポートベクターマシンデータが直線を使用して2つの別々のグループに分類できない場合、非線形SVMを使用します。ここでは、データは線形に分離できません。このような場合には、非線形SVMが救世主となります。データが複雑なパターンに従わずにしばしば乱雑な現実世界では、非線形SVMのカーネルトリックが使用されます。どのように動作するのか？床に散らばった2つのグループ、例えば緑と青の点があると想像してください。SVMの役割は、これらの点をそれぞれのグループに分けるための最適な線（または3次元の世界では面）を見つけ出すことです。今、点を分けるための多くの線があるかもしれませんね？しかし、SVMは特別な線を探します。すなわち、線と最も近い緑の点から線までの距離と線と最も近い青の点から線までの距離が最大となる線です。この距離を「マージン」と呼び、SVMはできるだけ大きくすることを目指します。この線を定義するのに重要な役割を果たす最も近い点を「サポートベクター」と呼びます。SVMは、2つのグループの間のスペースを最大化する最良の線を描くためにこれに焦点を当てます。しかし、もし点がきれいに直線で分離されていない場合はどうでしょうか？もし点があちこちに散らばっている場合はどうでしょうか？そんなときに、SVMは問題を高次元空間に持ち上げるために「カーネルトリック」と呼ばれるものを使用することができます。これにより、より複雑な分割曲線や曲面を引くことが可能になります。用途とアプリケーション 1. スパムメールフィルタリング: スパムと普通のメールが混在するメールボックスがあると想像してください。SVMを使用して、スパムと通常のメールを区別するスマートフィルターを作成できます。使用される単語などのメールの様々な特徴を見て、スパムと非スパムを区別する境界線を描き、メールボックスをきれいに保ちます。 2. 手書き文字認識: コンピュータが異なる人々の手書き文字を認識することを希望する場合、SVMが役立ちます。手書き文字の形や大きさなどの特徴を分析することで、SVMは一人の人の手書き文字を別の人のものと分離する線や曲線を描くことができます。これは郵便サービスでの数字認識などのアプリケーションに役立ちます。 3. 医療診断: 医学の世界では、SVMは疾患の診断に役立ちます。ある特定の状態の患者とその他の一般の患者についてのデータがあるとします。SVMは様々な健康指標を分析し、健康な患者と状態を持つ患者を区別する境界線を作成します。これにより、医師がより正確な診断を行うのに役立ちます。 4. 画像分類:…

データのアルトリズム：企業エンジンのデジタル燃料

デジタル経済は、知識と情報への均等で迅速かつ無料のアクセスという素晴らしい約束に基づいて構築されてきましたそれから長い時間が経ちましたそして約束された平等の代わりに、私たちがするのは...

Learn more about Search Results メール - Page 5