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「RetinaNetとKerasCVを使用した物体検出」

画像セグメンテーションをベースにしたミニプロジェクトを終えた後（こちらをご覧ください）、コンピュータビジョンの一環として、別の一般的なタスクに取り掛かる準備ができました：オブジェクト検出ですオブジェクト検出とは...

小さな言語モデル（SLM）とその応用について知るべきすべてのこと

大型言語モデル（LLM）は、GPT、PaLM、LLaMAなど、その驚異的な能力により、多くの関心を集めています。自然言語処理、生成、理解の力を活用してコンテンツの生成、質問への回答、テキストの要約などを行うことができるため、LLMは最近の話題となっています。ただし、大モデルのトレーニングとメンテナンスの高い費用、特定の目的にカスタマイズする難しさは、彼らにとって課題となっています。OpenAIのChatGPTやGoogle Bardなどのモデルは、トレーニングデータの大量、莫大な記憶容量、複雑なディープラーニングフレームワーク、膨大な電力など、膨大なリソースを必要とします。小型言語モデルとは何ですか？その代替として、小型言語モデル（SLM）が登場し、より強力かつ柔軟になってきました。小型言語モデルは、小型のニューラルネットワークサイズ、パラメータ数、トレーニングデータのボリュームを特徴としています。LLMよりもメモリと処理能力が少なくて済むため、オンプレミスおよびオンデバイスの展開に最適です。 SLMは、リソース制約がある状況で有用なオプションです。その『小さい』という用語は、モデルの効率性とアーキテクチャの両方に言及しています。軽量設計のおかげで、SLMはパフォーマンスとリソース使用量をバランスさせることで、さまざまなアプリケーションに柔軟な解決策を提供します。小型言語モデルの重要性効率的：トレーニングおよび展開の観点から見ると、SLMはLLMよりも効率的です。コンピューティングコストを削減したい企業は、よりパワフルな機器で作業することができ、トレーニングに必要なデータも少なくて済むため、多額の費用が節約できます。透明性：洗練されたLLMと比較して、小型言語モデルは通常よりも透明で説明可能な動作を示します。透明性により、モデルの意思決定プロセスを理解し、監査することが容易になり、セキュリティ上の欠陥を見つけて修正することが容易になります。正確性：小型言語モデルは、その小さなスケールのため、事実に基づいた正確な情報を提供し、偏見を表示しにくくなっています。特定のデータセットに対してターゲットトレーニングを行うことにより、異なる企業の基準に合致する正確な結果を一貫して生成することができます。セキュリティ：セキュリティに関しては、小型言語モデルはより大型のモデルよりも優れた機能を持っています。SLMは、コードベースが小さく、パラメータ数が少ないため、悪意のある行為者に対する攻撃面の可能性が低くなります。トレーニングデータへの制御は、関連するデータセットを選択し、悪意のあるデータや偏ったデータに関連するリスクを減らすことで、セキュリティをさらに強化するのに役立ちます。小型言語モデルの例 DistilBERTは、効率を損なうことなくパフォーマンスを保持するBERTのより速く、コンパクトなバージョンで、NLPを変革しています。 MicrosoftのOrca 2は、合成データを使用してMetaのLlama 2を洗練させ、特にゼロショットの推論タスクにおいて競争力のあるパフォーマンスレベルを達成しています。 Microsoft Phi 2は、適応性と効率を重視したトランスフォーマーベースの小型言語モデルであり、論理的推論、常識、数学的推論、言語理解などの能力を示します。 GoogleのBERTモデルの改良版（BERT Mini、Small、VoAGI、Tinyなど）は、さまざまなリソース制約に対応するために設計されています。これらのバージョンは、Mini（4.4万パラメータ）からVoAGI（4100万パラメータ）まで、さまざまなアプリケーションに柔軟性を提供します。小型言語モデルの実践的な応用顧客サービスの自動化：SLMは、俊敏性と効率性の向上のため、顧客サービスの自動化に最適です。マイクロモデルは、ルーチンの問題や顧客の問い合わせを効率的に処理することができ、人間のエージェントがより個別化された対応に集中できるようにします。製品開発のサポート：エッジモデルは、アイデアの生成、機能のテスト、および顧客の需要予測に役立ち、製品開発に不可欠です。…

「34%高速な整数から文字列への変換アルゴリズム」

コンピュータプログラミングにおいて、与えられた整数を文字列に変換することは一般的な操作ですこれは、例えば整数を画面に表示する前や、テキスト形式の任意の場所に表示する前に行うべきです...

関係データベースとその応用についての深い探求

今日では、さまざまな頻繁に関連のないカテゴリに膨大な量のデータを記憶する必要性が、高い効率のデータベースの重要な意義を強調しています。データベースは、迅速なアクセス、操作、分析を可能にするために、注意深く整理、構造化、保存されたデータのコレクションです。データベースは、データウェアハウジングやオンライントランザクション処理など、さまざまなタスクに役立ち、在庫記録、顧客情報、財務記録などのデータの種類をサポートしています。リレーショナルデータベースとは何ですか？リレーショナルデータベースは、基本的にはテーブル形式で行と列にデータが整然と構造化されたセットです。このパラダイムでは、テーブルを使用してデータを記述し、各行が特定のレコードを示し、各列が特定のプロパティまたはフィールドを定義します。基本的には、予め定義された関係を持つデータオブジェクトのセットがリレーショナルデータベースを構成します。テーブルの列は、各々が特定のタイプのデータを含み、フィールドは属性の実際の値を含んでいます。テーブルの行は、単一のアイテムやエンティティの関連する値のグループを表します。テーブル内の各行を識別するために一意の識別子である主キーが使用されます。外部キーは、異なるテーブルの行の関係を確立するために使用されます。リレーショナルデータベースの例子供の夏キャンプのデータでは、テーブル内の各行が個別のキャンパーを表し、彼らの名前、年齢、参加しているアクティビティ、および一意のID番号などの情報が含まれています。 ID Name Age Activity 1 John 11 Pottery 2 Courtney 16 Photography 3 Matt 14 Cooking 4 Jasmine…

「データ駆動方程式発見について」という文章です

「実験を通じて検証された分析的な表現を用いて自然を説明することは、特に物理学の基礎的な引力の法則から始まる科学の成功の象徴です...」

Pythonコードの行数を100行未満で使用した動的プログラミングによる在庫最適化

在庫の最適化は、さまざまなドメインで生じる幅広い問題ですその中心的な問いは次のようなものです：あなたは自転車店のマネージャーだと思います毎日、あなたはお客様と連絡を取る必要があります...

LangChainの発見：ドキュメントとのチャット、チャットボット翻訳、ウィキペディアとのチャット、合成データ生成

「ジェネラティブAIの世界の成長は、重要なPythonライブラリであるLangChainのおかげで可能になっています興味も最近の数ヶ月間で増しており、次のチャートで示されています」

「言語モデルにおける連鎖思考推論の力を明らかにする認知能力、解釈可能性、自律言語エージェントに関する包括的な調査」

上海交通大学、Amazon Web Services、イェール大学による研究は、言語エージェントにおけるチェーンオブソート（CoT）技術の基礎的なメカニズムの理解と有効性の正当化の問題に取り組んでいます。この研究では、CoT推論の重要性と自律言語エージェントの進展との複雑な関係を探求しています。研究ではまた、CoT検証手法の役割と効果を調査し、推論のパフォーマンスと信頼性を向上させるために使用されるCoT検証手法を詳細に取り上げています。これは初心者から経験豊富な研究者まで、CoT推論と言語エージェントの理解を深めるための包括的なリソースです。研究では、LLMsおよび自律言語エージェントにおけるCoT推論の開発と、モデルの信頼性と精度を確保するためのさまざまなCoT検証手法について探求しています。この分野の新しい研究者やベテランの研究者にとって、有用な参考文献です。研究は、言語インテリジェンスの発展と、LLMsなどの言語モデルが人間のように理解し推論することでどのように進歩してきたかに焦点を当てています。そのうちの一つがCoTプロンプティングであり、これはパターン、推論形式、応用範囲で進化してきました。LLMsにおけるCoT推論は、複雑な問題を管理可能なステップに分解し効果的に解決することができます。CoT技術を言語エージェントに統合することにより、実世界またはシミュレーションされたタスクを理解し実行することができます。この研究は、CoTメカニズムを探求し、パラダイムの変化を分析し、CoT技術による言語エージェントの開発を調査することを目的としています。提案される方法は、言語エージェントにおけるCoT推論とその応用を探求し、Zero-Shot-CoTやPlan-and-SolveプロンプティングなどさまざまなCoT技術を利用して言語エージェントのパフォーマンスを向上させることを含みます。この方法は、指示と例を生成することの重要性や検証プロセスを強調しています。また、WikipediaやGoogleなどの外部知識源を統合して推論の連鎖の正確性を向上させる方法についても分類しています。 CoTは、一般化、効率性、カスタマイズ性、スケーラビリティ、安全性、評価の向上に向けた解決策を提供します。導入部では、初心者から経験豊富な研究者まで向けに、CoT推論と言語エージェントの基本原則と現在の進展を強調した包括的な情報が提供されます。まとめると、このレビューはCoT推論から自動化された言語エージェントへの進化を詳細に検討し、進歩と研究領域に焦点を当てています。CoT技術はLLMsを大幅に改善し、言語エージェントが指示を理解しタスクを実行することを可能にしました。研究では、パターンの最適化や言語エージェントの開発といった基本的なメカニズム、および一般化、効率性、カスタマイズ性、スケーリング、安全性などの将来の研究方向をカバーしています。このレビューは、この分野の初心者から経験豊富な研究者までに適しています。

「PyTorchでのSoft Nearest Neighbor Lossの実装方法」

表現学習は、深層ニューラルネットワークによって与えられたデータセット内の最も顕著な特徴を学習するタスクです通常は教師あり学習の範囲で暗黙的に行われる課題であり、それは...

dbtコア、Snowflake、およびGitHub Actions データエンジニアのための個人のプロジェクト

これは、Data/Analyticsエンジニア向けの簡単で高速なプロジェクトですdbt Core、Snowflake、Fivetran、およびGitHub Actionsなどの最新のデータスタックツールを試してみたい方にお勧めですハンズオン形式で行います...

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