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データサイエンスへのゲートの解除：GATE 2024 in DS＆AIの究極の学習ガイド

イントロダクション Graduate Aptitude Test in Engineering（GATE）は、インドで行われる大学院入学試験です。この試験は主に、工学と科学の学部の内容を総合的に理解できるかをテストします。もし、IIScバンガロールが導入するGATE 2024のデータサイエンスとAIに向けて準備をしているのであれば、正しい場所にいます。この記事は、あなたがこの新しくてエキサイティングなGATEペーパーを進む際の指針となるであろう、学習教材、講義ノート、標準的な参考書などをまとめた宝庫です。準備の基盤となる主要な科目には、確率と統計、線形代数、機械学習、AIなどがあります。これらはただの科目ではありません。これらこそがデータサイエンスとAIの基盤です。私が紹介する情報源は、IIScバンガロールの名声高い教授陣によってテストされ、推奨されたものです。確率と統計：チャンスとデータのゲーム確率と統計においては、挑戦されることを予想しなければなりません。この科目は、CSEのカリキュラムに比べて非常に重要な位置を占めており、追加のトピックが多く含まれています。この難関を乗り越えるためには、正しい参考書を手にする必要があります。私はまず、“A First Course in Probability”（シェルドン・ロス著）から始めることをおすすめします。これは学部レベルでも定番です。これに慣れたら、同じ著者による“Introduction to Probability Models”に進んでください。より高度な知識を求める方には、“Introduction to Probability Theory”（S.C. PortおよびC.J. Stone著）、さらにその後に続く“Introduction to…

『NYU研究者が提案するGPQA 生物学、物理学、化学の3つの領域の専門家が作成した448の多肢選択問題からなる難解なデータセット』

大型言語モデル（LLM）は人工知能（AI）の最前線にあり、この急速に変化する分野で人間のスキルを凌駕する可能性を示しています。ただし、これらのモデルが超人的な能力に近づくにつれて、公正な評価や人間の理解に合わせることがより困難になります。この問題を解決することは、新しいAIシステムが正確な情報を提供することを保証するために不可欠であり、特に人間が検証できる真実が曖昧な問題において重要です。これはスケーラブルな監視として知られる問題です。ロバストな評価のテストベッドは、これらのジョブのためのLLMの適合度を評価するために必要です。テストベッドは、特に人間が生成したデータや独立に検証された真実へのアクセスが制限されている場合に、これらのモデルから一貫して正確なデータを得る必要があります。そのようなテストベッドは、人間の知識の外の問題に対して一般化を可能にするために十分に困難でなければならず、高度に訓練された非専門家によるテストも可能にする必要があります。特に専門知識が必要な分野では、LLMの回答の正確さを評価することはより困難です。人間のフィードバックからの強化学習などの監視技術の主要なコンポーネントは、人間の注釈者がLLMの出力の正確さを評価する際の正確さです。ただし、注釈者が経験不足により正確さを区別しにくい場所では、モデルの回答における妄想や相場の悪化といった問題が悪化します。これらの問題に対応するために、NYU、Cohere、Anthropicの研究者は、GPQA：卒業レベルのGoogle-Proof Q&Aベンチマークを提案します。GPQAは、生物学、化学、物理学の卒業レベルの多肢選択問題をカバーする評価データセットです。興味深いことに、GPQAは各質問に対して多くの時間を費やし、その質問をドメインの専門家や高度に訓練された非専門家と検証しています。これにより、問題がチャレンジングであることが保証されます。GPQAは、詳細な4つのステップの手順の結果です。質問はまず専門家によって開発され、その後他の人によって検証および修正されます。その後、2つの追加の専門家評価者が修正された質問を客観的に評価します。最終的に、各質問に時間をかけて回答する高資格の非専門家評価者がデータセットの複雑さを確認します。従業員のインセンティブは、すべてのレベルで優れた業績を認識し報酬を与えることを考慮して綿密に作成されています。 448の厳しいインスタンスを持つGPQAは、さえない最も先進的なAIシステムでも直面する課題を証明しています。最高のGPT-4ベースのモデルでも39％の正確性しか持ちませんが、専門家は65％、非専門家は34％に達します。これは、既存のモデルを凌駕する次世代モデルに対するスケーラブルな監視技術の研究にとって、このデータセットの価値を強調しています。重要性にもかかわらず、GPQAには非常に限られたモデルの訓練サイズと専門家選択におけるバイアスの可能性などの欠点があります。将来的には、監視データセットは超人的AI監視の標準として未解決の問題を見つけることを目指すかもしれません。これにより、モデルと人間の専門知識の知識ギャップが縮まります。 GPQAは、要求の高い分野で人工知能評価の最前線を拡大する先駆的な評価データセットとして機能します。その開発アプローチと検証技術は、スケーラブルな監視トライアルの洞察を提供することで、超人的なAIシステムの効率的な監視プロトコルの開発を容易にします。GPQAの開発は、AIシステムの評価を評価し、超人的モデルを人間の知識とより一致させることを目指しています。

「Q4 Inc.が、Q&Aチャットボットの構築において、数値と構造化データセットの課題に対処するために、Amazon Bedrock、RAG、およびSQLDatabaseChainを使用した方法」

この投稿は、Q4 Inc.のスタニスラフ・エシェンコと共同執筆されました企業は、問答型チャットボットを構築する主流アプローチとして、Retrieval Augmented Generation（RAG）に注目しています利用可能なデータセットの性質から生じる新たな課題が引き続き現れていることを確認していますこれらのデータセットは、しばしば数値とテキストデータの混合であり、時には構造化されています

2024年の予測17：RAG to RichesからBeatlemaniaとNational Treasuresへ

メリアム・ウェブスターの前に譲れ：今年、企業は年間のワードに追加するための多くの候補を見つけました。「生成的AI」と「生成的事前学習変換器」の後には、「大規模言語モデル」と「検索増強生成」（RAG）のような用語が続き、さまざまな産業が変革的な新技術に注目しました。生成的AIは今年の初めにはまだ注目されていなかったが、終わりには大きなインパクトを与えました。多くの企業が、テキスト、音声、動画を取り込み、生産性、イノベーション、創造性を革新する新しいコンテンツを生み出す能力を利用するために全力で取り組んでいます。企業はこのトレンドに乗っています。OpenAIのChatGPTなどのディープラーニングアルゴリズムは、企業のデータをさらにトレーニングすることで、63のビジネスユースケース全体で年間2.6兆ドルから4.4兆ドル相当の価値を生み出すことができると、マッキンゼー・アンド・カンパニーによって評価されています。しかし、大量の内部データを管理することは、AIの拡大における最大の障害とされてきました。NVIDIAのAIの専門家の一部は、2024年は友達との電話に関するすべてだと予測しており、クラウドサービスプロバイダーやデータストレージおよび分析会社など、大規模データを効率的に処理し、調整し、展開するノウハウを持つ企業や個人とのパートナーシップや協力関係を構築することが重要だと述べています。大規模言語モデルがその中心にあります。NVIDIAの専門家によると、LLM研究の進展は、ますますビジネスや企業向けのアプリケーションに適用されるようになります。RAG、自律型インテリジェントエージェント、マルチモーダルインタラクションのようなAIの機能は、ほぼすべてのプラットフォームを介してよりアクセス可能で容易に展開できるようになります。 NVIDIAの専門家の予想を聞いてください： MANUVIR DASエンタープライズコンピューティング部門副社長一揃いは全てに合わない：カスタマイズが企業にやってきます。企業は1つまたは2つの生成的AIアプリケーションを持つのではなく、さまざまな部門に適した独自のデータを使用した何百ものカスタマイズされたアプリケーションを持つことになるでしょう。これらのカスタムLLMは、稼働中にデータソースを生成的AIモデルに接続するためのRAGの機能を備え、より正確で明確な応答を提供します。Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow、Snowflakeなどのリーディングカンパニーは、既にRAGとLLMを使用した新しい生成的AIサービスを構築しています。オープンソースソフトウェアが先頭を走っています：オープンソースの事前学習モデルのおかげで、特定のドメインの課題を解決する生成的AIアプリケーションがビジネスの運用戦略の一部になるでしょう。企業がこれらの先行モデルをプライベートまたはリアルタイムのデータと組み合わせると、組織全体で加速された生産性とコストの利益を見ることができるようになります。クラウドベースのコンピューティングやAIモデルファウンドリーサービスから、データセンターやエッジ、デスクトップまで、ほぼすべてのプラットフォームでAIコンピューティングとソフトウェアがよりアクセス可能になります。棚卸しのAIとマイクロサービス：生成的AIは、開発者が複雑なアプリケーションを構築しやすくするアプリケーションプログラミングインターフェース（API）エンドポイントの採用を促しています。 2024年には、ソフトウェア開発キットとAPIが進化し、開発者がRAGなどのAIマイクロサービスを利用してオフシェルフのAIモデルをカスタマイズすることができるようになります。これにより、企業は最新のビジネス情報にアクセスできる知能を持つアシスタントや要約ツールを使用して、AIによる生産性の完全な可能性を引き出すことができます。開発者は、これらのAPIエンドポイントをアプリケーションに直接埋め込むことができ、モデルとフレームワークをサポートするために必要なインフラストラクチャの維持について心配する必要はありません。エンドユーザーは、自分のニーズに適応するより直感的でレスポンシブなアプリケーションを体験することができます。 IAN BUCKハイパースケールとHPC部門副社長国家的な財産：人工知能は新しい宇宙競争となり、すべての国が研究と科学の重要な進展を推進し、GDPを向上させるために自国の卓越の中心を作ろうとしています。数百個のアクセラレートされた計算ノードを使用するだけで、国は高効率で大規模なパフォーマンスを発揮するエクサスケールAIスーパーコンピュータを迅速に構築することができます。政府資金による創発型AI卓越センターは、新しい雇用を創出し、次世代の科学者、研究者、エンジニアを育成するためにより強力な大学のプログラムを構築することで、国の経済成長を後押しします。飛躍的な進歩:企業リーダーは、二つの主要な要因に基づいて量子コンピューティングの研究イニシアチブを立ち上げます。まず、従来のAIスーパーコンピュータを使用して量子プロセッサをシミュレートする能力、そして、ハイブリッドクラシカル量子コンピューティングのためのオープンかつ統一された開発プラットフォームの利用が可能になることです。これにより、開発者は、量子アルゴリズムを構築するためにカスタムで特殊な知識を必要とせず、標準のプログラミング言語を使用することができます。かつてはコンピュータ科学の奇妙なニッチと考えられていた量子コンピューティングの探求は、素材科学、製薬研究、サブアトミック物理学、物流などの分野で急速な進歩を追求する企業がアカデミアや国立研究所に加わることで、より一般的なものになるでしょう。 KARI BRISKIAIソフトウェア担当副社長 RAGから富へ:2024年、企業がこれらのAIフレームワークを採用するにつれ、再試行補完生成はさらに注目されるでしょう。…

「トップ40以上の創発的AIツール（2023年12月）」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4は、以前のモデルよりもより創造的で正確かつ安全なOpenAIの最新のLLMです。また、画像、PDF、CSVなどの多様な形式も処理できるマルチモーダル機能も備えています。コードインタープリターの導入により、GPT-4は独自のコードを実行して幻覚を防ぎ、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIは、OpenAIのGPT-4モデルを搭載し、正確な回答を提供するためにウェブを横断することができます。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析し、即座のフィードバックと関連するコードの提案を提供するAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するツールで、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere Generateは、AIの潜在能力を活用してビジネスプロセスを向上させるものです。メール、ランディングページ、製品の説明など、さまざまな要件に合わせたパーソナライズされたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発され、競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを作成することができます。 Adobe Firefly…

ディープサーチ：Microsoft BingがGPT-4と統合

Microsoftは、OpenAIのGPT-4技術と統合した最新機能でオンライン検索を革命化する予定です。このBingの機能強化により、複雑なクエリのより微妙で包括的な探索が約束され、ユーザーの検索体験を豊かにします。ディープサーチの概要 MicrosoftのBingは、GPT-4のパワーを活用して、AIプロンプトの生成プロセスを簡略化することを目指しています。従来の検索とは異なり、漠然としたクエリを詳細なプロンプトに変換します。たとえば、日本のポイントシステムの仕組みについての検索は、忠誠度プログラム、特典、他の支払い方法との比較を探求するものに進化する可能性があります。ユーザー意図の理解ディープサーチは、GPT-4によって強化されたBingのウェブインデックスとランキングシステムを活用し、ユーザーの意図をより良く理解します。クエリを書き換えることで、標準的な検索では見落とされる可能性のある検索トピックのさまざまな側面をより深く探求し、より関連性の高い微妙な回答を提供します。ディープサーチのプロセスディープサーチの背後にある技術は、関連性、詳細さ、信頼性、タイムリネスに基づいて結果を詳細にランク付けします。ディープサーチを実行するには最大30秒かかる可能性がありますが、これはオプションの機能であり、Bingの標準検索を補完するものです。標準検索では1秒以下でより迅速な結果が提供されます。ディープサーチの活用例ディープサーチを実際に体験するには、Perplexity Proプランで動作するGPT-4パワーを活用したCopilot検索機能を探索することができます。これにより、クエリの書き換えなど、Copilotが最適な回答を見つけるために行う手順が示されます。Microsoftは、2024年にさらにAI機能を追加する計画を含め、ディープサーチを超えたユーザーエクスペリエンスの向上にコミットしています。 Microsoftの2024年の生成型AI計画さらに、MicrosoftはAIにおいて画期的な年を迎える準備を進めています。現在テスト中のGPT-4 TurboをCopilotに統合する予定であり、複雑なタスクの処理能力が向上します。また、画像生成のためのDALL-E 3、Microsoft Edgeユーザー向けのInline Compose、GPT-4 VisionによるマルチモーダルBingイメージ検索なども期待されており、画像とウェブ検索へのAIの統合が進んでいます。私たちの意見 MicrosoftのAIにおける革新的な進歩は、ディープサーチや近日公開予定の機能によって具現化され、AI支援の生産性と創造性において将来性のある未来を予感させます。新たな年に歩みを進めるにあたり、これらの進展はBingとCopilotを単なるツールではなく、デジタル体験の不可欠な要素として位置付けます。MicrosoftのAIを通じたユーザーエクスペリエンスの洗練への確固たるコミットメントは、オンライン検索と生産性の新たな時代を告げるものです。 MicrosoftのGPT-4によるディープサーチは、ユーザーが検索エンジンと関わる方法を再定義しようとしています。高度なAI技術のシームレスな統合により、複雑なクエリのより深い探求が約束されます。これは、CopilotとBingの機能を向上させる予定の機能とともに、AIにおける画期的な年を迎える舞台を設定しています。

「Ego-Exo4Dを紹介：ビデオ学習とマルチモーダルパーセプションに関する研究をサポートするための基礎データセットとベンチマークスイート」

今日、AIはほとんどの想像できる分野で応用されています。それは確かに私たちの生活を変え、プロセスを合理化し、効率を向上させてくれました。これまで想像もできなかったことを実現するため、人間のスキル理解をさらに向上させることができるかもしれません。この研究論文では、AIシステムをより優れた人間のスキル理解をするように装備することに焦点を当てています。人間のスキルを捉えるためには、自己中心的（第一人称）および外向的（第三人称）の視点の両方を考慮する必要があります。さらに、これらの両者の間に連携が必要とされます。他人の行動を自分自身にマッピングすることは、より良い学習のために重要です。既存のデータセットは、自己-外向きのデータセットが非常に限られており、規模が小さく、カメラ間の同期がしばしば欠けているため、この潜在能力を実現するために十分に適していません。この問題に対処するために、Metaの研究者は、Ego-Exo4Dという基礎データセットを導入しました。これは多モーダル、多視点、大規模で、世界中の複数の都市からのさまざまなシーンで構成されています。より良い理解のためには、時には両方の視点が必要です。たとえば、シェフが第三者の視点から機器を説明し、第一人称の視点から手の動きを見せる場合などです。したがって、より良い人間のスキルを達成するために、Ego-Exo4Dは各シーケンスに第一人称視点と複数の外向き視点を含んでいます。さらに、研究者たちは、すべての視点が時間的に同期していることを保証しています。マルチビューデータセットは、身体のポーズやオブジェクトとの相互作用を捉えるために作成されました。 Ego-Exo4Dは、身体のポーズの動きやオブジェクトとの相互作用を捉えるために、熟練した人間の活動に重点を置いています。このデータセットには、料理、自転車修理など、さまざまなドメインの多様な活動が含まれており、データはラボ環境ではなく本物の環境で収集されています。データの収集には、800人以上の参加者が募集され、堅牢なプライバシーと倫理基準が遵守されました。このデータセットのすべてのビデオは時間に関連付けられています。つまり、カメラを着用した人物が自分の行動を説明し、第三者が各カメラの映像を説明し、第三者がカメラをつけた人物のパフォーマンスを批評するという特徴があり、他のデータセットとは異なる点です。さらに、トレーニング用の自己-外気データがない場合、熟練した活動の自己中心的な認識において主要な研究課題が生じます。そのため、研究者は、コミュニティがスタートするための出発点を提供するために、一連の基本的なベンチマークを考案しました。これらのベンチマークは、関係、認識、熟練度、自己ポーズの4つのタスクのファミリーに整理されています。結論として、Ego-Exo4Dは、さまざまなドメインの熟練した人間の活動からなる、前例のない規模の包括的なデータセットです。これは従来のデータセットの欠点を補う、前例のないデータセットです。このデータセットは、活動認識、身体のポーズ推定、AIコーチングなどの多くの領域で応用され、その先にある、多モーダル活動、自己-外向きなどの研究の推進力となると研究者たちは信じています。

アリババAIは、Qwen-1.8B、Qwen-7B、Qwen-14B、Qwen-72B、およびQwen Chatシリーズを含むQwenシリーズをオープンソース化しました

最新モデルを持つ Alibaba Cloud の Qwen シリーズのオープンソース AI モデルを使用して、AI 技術の可能性をさらに押し上げています。 Alibaba は Qwen-1.8B と Qwen-72B のリリースとともに、特殊なチャットモデルとオーディオモデルを提供することで AI ソリューションを拡大しました。 Alibaba の AI 機能の開発に対する献身は、これらのモデルによって示されており、言語処理とオーディオ処理のパフォーマンスと多様性が向上しています。 Qwen-1.8B とその大きな相当する Qwen-72B…

2024年にSQLの概念をマスターするためのトップ10冊の書籍

はじめに構造化クエリ言語（SQL）は、関係型データベース管理システムの基盤です。SQLは、大規模なデータベースからデータを操作および取得するための強力なツールとして機能します。2024年に入ると、SQLの習熟に対する需要は、さまざまな業界でますます高まっており、プロフェッショナルがその概念を徹底的に習得する必要性が強調されています。経験豊富な開発者、データアナリスト、またはデータベース管理者であっても、ダイナミックなSQLの世界で先を見据えるためには、適切なリソースを手に入れることが重要です。本記事では、2024年におけるSQLコンセプトの習得に欠かせないトップ10の書籍を探求します。これらの推薦書籍は、パフォーマンスの最適化から実践的な応用まで、SQLの幅広いトピックをカバーし、言語の包括的な理解を保証します。 2024年にSQLコンセプトを習得するためのトップ10の書籍 1. Markus Winand著「SQL Performance Explained」最初にご紹介するのはMarkus Winandの「SQL Performance Explained」です。これは、SQLクエリの最適化とデータベースのパフォーマンス向上を目指す開発者のための必須リソースとして評価されています。Winandは表面的な議論を超えて、SQLパフォーマンスチューニングの複雑な側面に深く踏み込み、実践的な洞察と戦略を提供しています。この本は、Winandの明解な説明と実世界の例により、経験レベルに応じた開発者にも複雑なパフォーマンスの概念を理解しやすくしており、高パフォーマンスなアプリケーションを作り上げることを目指す開発者にとっての基石となります。 2. Bill Karwin著「SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming」 Bill…

「GPT-4とXGBoost 2.0の詳細な情報：AIの新たなフロンティア」

イントロダクション AIは、GPT-4などのLLMの出現により、人間の言語の理解と生成を革新し、大きな変化を経験しています。同時に、予測モデリングにおいて効果的なツールであるxgboost 2.0も台頭し、機械学習の効率と精度が向上しています。この記事では、GPT-4とxgboost 2.0の機能と応用について説明し、さまざまなセクターでの革命的な影響を検証します。これらの高度なAI技術の実装、課題、将来の展望に関する洞察を期待してください。これらの技術がAIの将来を形作る上で果たす役割を概観します。学習目標 GPT-4が自然言語処理をどのように革新するか、xgboost 2.0が予測モデリングをどのように向上させるかについて、詳細な理解を得る。これらの技術が顧客サービス、ファイナンスなどのさまざまなセクターでどのように実用的に利用されるかを学ぶ。これらのAI技術の実装に関連する潜在的な課題と倫理的な影響について認識する。 GPT-4やxgboost 2.0などの技術の現在の軌道を考慮して、AIの分野での将来の進展を探求する。この記事は Data Science Blogathon の一環として公開されました。 GPT-4概要 GPT-4は、OpenAIの生成型事前学習トランスフォーマーの最新の後継機であり、自然言語処理の分野での飛躍的進歩を表しています。すでに素晴らしい能力を持つ前身機であるGPT-3を基盤としながら、GPT-4は並外れた文脈の把握と解釈能力で差をつけています。この高度なモデルは、一貫した文脈に即し、人間のような表現に驚くほど類似した回答を生成する能力に優れています。その多様な機能は、洗練されたテキスト生成、シームレスな翻訳、簡潔な要約、正確な質問応答など、広範な応用領域にわたります。 GPT-4のこの広範な機能範囲により、顧客サービスの対話の自動化や言語翻訳サービスの向上、教育支援の提供、コンテンツ作成プロセスの効率化など、さまざまなドメインで不可欠な資産となります。モデルの微妙な言語理解とリッチで多様なテキストコンテンツの生成能力により、AIによるコミュニケーションとコンテンツ生成の解決策の最前線に立ち、デジタルおよび現実のシナリオでの革新と応用の新たな可能性を開いています。 xgboost 2.0の分析 XGBoost 2.0は、金融や医療などのハイステークス領域での複雑な予測モデリングタスクの処理能力を向上させることで、機械学習の大きな進化を示しています。このアップデートでは、単一のツリーで複数の目標変数を管理できるマルチターゲットツリーとベクトルリーフ出力など、いくつかの重要な革新が導入されています。これにより、過学習とモデルサイズを劇的に削減しながら、ターゲット間の相関をより効果的に捉えることができます。さらに、XGBoost 2.0は新しい「デバイス」パラメータにより、GPUの設定の簡素化を実現し、複数の個別の設定を置き換えて選択プロセスを効率化しています。また、「max_cached_hist_node」パラメータも導入され、ヒストグラムのCPUキャッシュサイズをより良く制御し、深いツリーシナリオでのメモリ使用量を最適化します。…

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