Search Results 同期

『Python NumbaとCUDA Cを使用したバッチK-Means』

データ分析のワークロードを並列化することは、特に特定のユースケースに対して効率的な既製の実装がない場合、困難な作業になるかもしれませんこのチュートリアルでは、私が案内します...

LMQL — 言語モデル用のSQL

「SQLについて聞いたことがあるか、あるいはスキルを習得したことがあるはずですSQL（Structured Query Language）はデータベースデータの操作に広く利用される宣言型言語です年次のStackOverflow調査によると...」

ダイナミックなチャットアプリケーションの構築：FastAPIでChatGPTの設定とReactJSでの会話の表示

このブログでは、FastAPIバックエンドでChatGPTをセットアップし、ReactJSフロントエンドとシームレスに統合するプロセスを案内します

『デイリースタンドアップで時間を無駄にしています』

「デイリースタンドアップは、中規模の製品エンジニアリングチームに年間6桁の金額をかけさせるので、必ず効果を上げる必要がありますこうすればできると思います」

「DIRFAは、オーディオクリップをリアルなデジタル顔に変換する」

人工知能とマルチメディアコミュニケーションの進歩の中で、シンガポールの南洋理工大学（NTU Singapore）の研究チームが画期的なコンピュータプログラム、「DIRFA（多様でありながらリアルな顔面アニメーション）」を公開しましたこのAIベースのブレイクスルーは、単純な音声クリップと静止した顔の写真をリアルな3Dに変換する驚くべき能力を示しています

Artificial Intelligence

「Pythonを用いた巡回セールスマン問題の実装、解決、および可視化」

この記事は、スプリント2で終了したところから旅を続けますここでは、前の記事で提案した数学モデルを取り上げ、Pyomoを使用してPythonで実装します

「リコメンデーションシステムにおける2つのタワーネットワークとネガティブサンプリング」

現在の推薦システムにおける最も重要なモデルの一つは、2つのタワーニューラルネットワークですこのモデルは次のような構造を持っています：ニューラルネットワーク（タワー）の一部が全てを処理し、...

Google AIは、オーディオ、ビデオ、テキストの異なるモードにわたる学習のためのマルチモダルオートリグレッシブモデルであるMirasol3Bを発表しました

機械学習の広範な領域では、さまざまなモダリティ（音声、ビデオ、テキスト）に埋め込まれた複雑さを解読することが難しいとされています。時間を合わせたモダリティと非合わせたモダリティの複雑な同期、およびビデオや音声信号の圧倒的なデータ量は、研究者たちに革新的な解決策を模索させました。そこで、Googleの専門チームが作り出した巧妙な多モーダル自己回帰モデルであるMirasol3Bが登場します。このモデルは、異なるモダリティの課題に対処し、より長いビデオ入力の処理に優れています。 Mirasol3Bのイノベーションに入る前に、多モーダル機械学習の複雑さを理解することが重要です。既存の手法では、音声やビデオなどの時間を合わせたモダリティとテキストなどの非合わせたモダリティの同期に苦慮しています。この同期の課題は、ビデオや音声信号に存在する膨大なデータ量によってさらに複雑になり、圧縮が必要なことがしばしばあります。より長いビデオ入力をシームレスに処理することができる効果的なモデルへの緊急の必要性がますます明らかになっています。 Mirasol3Bは、これらの課題に対処するパラダイムシフトを象徴しています。従来のモデルとは異なり、Mirasol3Bは時間を合わせたモダリティ（音声とビデオ）のモデリングと、テキスト情報などの非合わせたモダリティの明確なコンポーネントを含んでいます。これにより、Mirasol3Bは新しい視点をもたらします。 Mirasol3Bの成功は、時間を合わせたモダリティと文脈モダリティの巧妙な調整にかかっています。ビデオ、音声、テキストはそれぞれ異なる特性を持っています。たとえば、ビデオは高いフレームレートを持つ空間時間的な視覚信号であり、音声は高い周波数を持つ一次元の時間信号です。これらのモダリティを結び付けるために、Mirasol3Bはクロスアテンションメカニズムを使用し、時間を合わせたコンポーネント間で情報の交換を容易にしています。これにより、モデルは正確な同期の必要性なしで、異なるモダリティ間の関係を包括的に理解することができます。 Mirasol3Bの革新的な魅力は、時間を合わせたモダリティへの自己回帰モデリングの応用にあります。ビデオ入力は、管理可能なフレーム数で構成される複数のチャンクに賢明に分割されます。コンバイナーという学習モジュールがこれらのチャンクを処理し、共有の音声とビデオの特徴表現を生成します。この自己回帰戦略により、モデルは個々のチャンクとそれらの時間的な関係を把握することができます。これは意味のある理解にとって重要な要素です。コンバイナーは、Mirasol3Bの成功の中心であり、ビデオと音声の信号を効果的に調和させるために設計された学習モジュールです。このモジュールは、小さな数の出力特徴を選択することで、大量のデータの処理の課題に取り組んでいます。コンバイナーは、シンプルなトランスフォーマベースのアプローチから、差分可能なメモリユニットをサポートするトークン・チューリング・マシン（TTM）などのメモリコンバイナーまで、さまざまなスタイルで現れます。両方のスタイルが、モデルが広範なビデオと音声の入力を効率的に処理する能力に貢献しています。 Mirasol3Bのパフォーマンスは、印象的です。このモデルは、MSRVTT-QA、ActivityNet-QA、NeXT-QAなどのさまざまなベンチマークで、最先端の評価手法に常に勝る結果を示しています。80億のパラメータを持つFlamingoなどのはるかに大きなモデルと比較しても、約30億のパラメータを持つMirasol3Bは、優れた能力を示しています。特に、モデルはオープンエンドのテキスト生成設定で優れた性能を発揮し、汎化および正確な応答の生成能力を示しています。結論として、Mirasol3Bはマルチモーダルな機械学習の課題に取り組むための大きな進歩を表しています。自己回帰モデリング、時間に整列したモダリティの戦略的な分割、そして効率的なコンバイナーを組み合わせた革新的なアプローチにより、この分野で新たな基準が確立されました。比較的小型のモデルでパフォーマンスを最適化する能力は、正確さを犠牲にすることなく、Robustなマルチモーダル理解を必要とする実世界のアプリケーションにおいてMirasol3Bを有望な解決策と位置づけています。私たちが世界の複雑さを理解できるAIモデルを求める探求が続く中、Mirasol3Bはマルチモーダルの領域において進歩の光として輝きます。

「Rcloneを使用したクラウドベースのデータストレージの管理」

企業がクラウドベースのストレージソリューションにますます依存するにつれて、ビッグデータを効果的に管理するために適切なツールと技術を持つことが不可欠です

ユーザーエクスペリエンスの向上：インタラクティブなチャットボットにOpenAIアシスタントAPIを実装する

イントロダクション OpenAIによるChatGPTとGPT 3モデルの導入により、世界はAIを統合したアプリケーションの使用にシフトしました。私たちが日常的に使用しているすべてのアプリケーション、電子商取引から銀行のアプリケーションまで、AIはアプリケーションのいくつかの部分、特に大規模な言語モデルを組み込んでいます。その中の1つがOpenAIアシスタントAPIであり、チャットボットと呼ばれます。OpenAIは最近、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために設計されたベータ版のアシスタントAPIをリリースしました。学習目標特定の指示を持つ目的に特化したAIアシスタントの作成プロセスを学ぶ。アシスタントAPIにおける永続性と無限に長いスレッドの概念を探求する。 OpenAIライブラリを使用してAIアシスタントを作成し、名前、指示、モデル、ツールなどのパラメータを指定する方法を実演する。特定のスレッドでAIアシスタントを実行するためのランの作成プロセスを学ぶ。言語モデルトークン、コードインタプリタセッション、およびリトリーバルツールの使用などの要素を考慮したアシスタントAPIの価格体系を理解する。この記事はデータサイエンスブログアソンの一環として公開されました。アシスタントAPIとは何か？何ができるのか？ OpenAIは最近、ベータ版のアシスタントAPIを発表しました。このAPIを使用すると、OpenAIの大規模な言語モデルとツールを使用してAIアシスタントを構築および統合することができます。企業はこれらのアシスタントを特定の目的に合わせてカスタマイズし、その特定の用途のための関連データを提供します。このアシスタントの例としては、天気情報を提供するAI天気アシスタントや、旅行に関するクエリに答えるAIトラベルアシスタントなどがあります。これらのアシスタントは状態を保持するように設計されています。つまり、以前の会話を大部分で保持し、開発者が状態管理を心配する必要がなくなります（それをOpenAIに任せます）。典型的な流れは以下の通りです：アシスタントの作成：データの選択、使用するモデル、アシスタントへの指示、使用するツールを選択します。次に、スレッドを作成します。スレッドはユーザーのメッセージとLLM（Large Language Models）の返信を保存します。このスレッドはアシスタントの状態を管理し、OpenAIがそれに対応します。スレッドにメッセージを追加します。これはユーザーがAIアシスタントに入力するメッセージやアシスタントの応答です。最後に、そのスレッド上でアシスタントを実行します。スレッド上のメッセージに基づいて、AIアシスタントは適切な応答を提供するためにOpenAI LLMを呼び出し、次のセクションで説明する一部のツールにも連絡する場合があります。これらのアシスタント、スレッド、メッセージ、およびランはアシスタントAPIにおけるオブジェクトと呼ばれます。これらのオブジェクトに加えて、アシスタントが実行中に実行された詳細なステップを提供するRun Stepという別のオブジェクトもあります。これにより、内部の機能に関する洞察が提供されます。ツール –…

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