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「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

2. 全体像 3. 環境初期の基礎 4. エージェントの実装ニューラルアーキテクチャとポリシー 5. 環境への影響仕上げ 6. 経験から学ぶ...

リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションを使用して、安定した拡散プロンプトを改善しましょう

テキストから画像を生成することは、メディアやエンターテイメント、ゲーム、ECサイトの商品ビジュアライゼーション、広告やマーケティング、建築設計やビジュアライゼーション、芸術創作、医療画像など、さまざまな分野で応用される急速に成長している人工知能の分野ですStable Diffusionは、数秒で高品質な画像を作成する力を与えるテキストから画像へのモデルです11月には[…]

「Amazon ComprehendのためのPDFの事前ラベル付けを自動化する」

「Amazon Comprehend」はテキストデータから洞察を得るための事前トレーニング済みおよびカスタムAPIを提供する自然言語処理（NLP）サービスですAmazon Comprehendのお客様は、位置、人名、日付など、ビジネスに特有の興味のあるエンティティを抽出するためのカスタムなる名前エンティティ認識（NER）モデルをトレーニングすることができますカスタムモデルをトレーニングするには、[...]

ラストでクロスプラットフォームのTFIDFテキストサマライザーを構築する

NLPツールとユーティリティはPythonエコシステムで大幅に成長し、開発者はすべてのレベルで高品質な言語アプリをスケールさせることができるようになりましたRustはNLPにおいて比較的新しい導入された言語であり、...

「ニュースレコメンデーションのための大規模な言語モデルとベクトルデータベース」

大規模言語モデル（LLM）は、Chat-GPTやBardなどの生成型AIツールの最新リリースにより、機械学習コミュニティ全体で大きな話題となりましたその中核となるアイデアの1つは...

SalesForce AI 研究 BannerGen マルチモダリティバナー生成のためのオープンソースライブラリ

効果的なグラフィックデザインは成功したマーケティングキャンペーンの基盤です。それはデザイナーと視聴者の間のコミュニケーション橋渡しを行い、ユーザーを魅了し、重要な詳細を強調し、キャンペーンの視覚的な外観を向上させます。しかし、現在の方法は時間のかかるものであり、層ごとの組み立て作業が必要です。これには専門知識が必要であり、スケーラブルにはなりません。上記の問題を解決するために、Salesforceの研究者は、生成型AIの力を活用してデザインプロセスを効率化するオープンソースのライブラリBannerGenを導入しました。このライブラリには、3つの並列マルチモーダルバナージェネレーションメソッド、LayoutDETR、LayoutInstructPix2Pix、およびFramed Template RetrieveAdapterが含まれます。それぞれが大量のデザイングラフィックデータでトレーニングを受けており、デザインプロセスを迅速化できます。さらに、これらすべてがBannerGenのGitHubリポジトリでオープンソース化されており、Pythonモジュールとしてインポートできるため、開発者は各メソッドで実験することが容易です。BannerGenには、ライセンスされたフォントと注意深く作成されたテンプレートもあり、開発者は高品質のデザインを構築することができます。ユーザーはバナーを作成したい画像をアップロードすることができます。その画像は、主要な要素に焦点を当てて複数のサブイメージにクロッピングされます。ユーザーはまた、希望するバナーのタイプと含めたいテキストを指定することもできます。サブイメージは選択したテンプレートに統合され、見事なビジュアルが作成されます。最終的なデザインはHTMLファイルとPNGファイルとして生成されます。研究者はVAEGANフレームワークを取り入れて、生成されたデザインを現実のパターンに合わせるようにしました。DETRアーキテクチャもBannerGenに組み込まれ、LayoutDETRとして言及されています。研究者はDETRデコーダを変更して、マルチモーダルの前景入力を処理できるようにしました。このアーキテクチャにより、BannerGenは背景と前景要素をより良く理解することができ、より良い結果を生み出します。 BannerGenは、拡散モデルによって強化された画像から画像への編集技術であるInstructPix2Pixも組み込んでいます。それは背景画像をテキストが重ねられた画像に変換するように微調整されています。 3番目のメソッドであるFramed Template RetrieveAdapterは、生成されたデザインの多様性を向上させるために使用され、3つのコンポーネントで構成されています。メトリクスに基づいて最適なフレームを見つけるリトリーバー、フレームに適合するように入力画像とテキストをカスタマイズするアダプター、背景レイヤーとユーザーの入力を統合してHTML/CSSでデザインを生成するレンダラーです。まとめると、BannerGenは生成型AIを活用してユーザーがシームレスにカスタマイズされたバナーを作成できる強力で多機能なフレームワークです。BannerGenのアーキテクチャは実際のレイアウトから学ぶように設計されており、背景と前景要素を理解することができます。最終的なデザインはHTMLファイルとPNGファイルとして生成され、手動で簡単に調整することができ、すぐに使用できるように任意のメディアに埋め込むことができます。BannerGenはグラフィックデザインのプロセスを時間のかかるものから解放し、ユーザーが高品質でプロフェッショナルなデザインを生成するのを支援します。この記事はSalesForce AI Research BannerGen: An Open-Source Library for Multi-Modality Banner GenerationがMarkTechPostに最初に掲載されました。

新たな研究が、AIの隠れた脆弱性を明らかにする

人工知能（AI）の急速に進化する風景では、変革的な変化の約束は、革新的な自動車が交通を再構築するという前途洋々の可能性から、複雑な医療画像の解釈でAIを洗練された利用にまで及ぶ様々な分野に広がります AI技術の進歩は、デジタルルネサンスに匹敵するものであり、溢れる未来を予感させています...

Artificial Intelligence

「2023年のAI タイムライン」

はじめに人工知能（AI）は、技術的な進歩が人間のつながりの本質と共鳴する形で私たちの日常生活と交差する魅力的な領域です。今年は、単なるアルゴリズムを超えてAIを身近に感じる革新の物語が展開されました。2023年のAIの素晴らしいハイライトを探索しながら、この旅に参加しましょう。 AI 2023年のハイライト 2023年のAIの世界で行われた最大の発見、進歩、および世界的な変革の一部を紹介します。これらの進歩がどのように、技術が私たちの人間の体験にシームレスに統合される未来を形作っているのか、探求してみましょう。 2023年1月のAIハイライトこの年は、AIが医療と健康の分野で重要な進展を示しました。MITの研究者はマサチューセッツ総合病院と連携し、CTスキャンに基づいて患者の肺がんのリスクを評価できるディープラーニングモデルを開発しました。また、革命的な進歩として、研究者たちはAIを使ってゼロから人工的な酵素やタンパク質を作り出すことが可能なAIを開発しました。他にも多くのイノベーションの中で、人工知能は視覚障害のある人々が食料品を見つけるのを手助けするために手杖に統合されました。一方、ビジネスのフロントでは、OpenAIがMicrosoftとの数年間にわたる数十億ドルの取引を通じてAIの開発に大きく投資しました。 2023年2月のAIハイライト 2023年2月には、OpenAIのChatGPTに関する話題が最も盛り上がりました。このAI搭載のチャットボットは、アメリカ合衆国医師資格試験（USMLE）に合格し、その人気は1億人以上のユーザーにまで急上昇しました。 ChatGPTの現象に応えて、GoogleはAI会話の領域に新しい要素となるBard A.I.を導入しました。また、MicrosoftもChatGPTと統合された新しいBing検索エンジンの導入に重要な一歩を踏み出しました。 Metaは、Metaエコシステム内でAIの能力を向上させるというLLaMAを発表しました。一方、Amazon Web Services（AWS）は、一流のAIプラットフォームであるHugging Faceと提携し、AI開発者を支援しました。画期的な成果として、オックスフォードの研究者たちはRealFusionを示し、単一の画像から完全な360°写真モデルを再構築することができる最新のモデルを実証しました。 2023年2月には、AIの世界は音楽生成の領域にも足を踏み入れました。Google ResearchはMusicLMを紹介し、さまざまなジャンル、楽器、概念で曲を作成できるトランスフォーマーベースのテキストからオーディオへのモデルを提供しました。一方、Baiduの研究者はERNIE-Musicを発表し、拡散モデルを使用して、波形領域での最初のテキストから音楽を生成するモデルを開発しました。これらのモデルは、AIと創造的表現の融合における重要な進歩を示しています。 2023年3月のAIハイライト 2023年3月には、創造的なAIはいくつかの興味深い進展を見せました。AdobeはFireflyというAIをバックアップする画像生成および編集ツールの範囲でGenAIの領域に参入しました。一方、Canvaはユーザー向けにAIパワードの仮想デザインアシスタントとブランドマネージャーを導入しました。テックジャイアンツのAIプロジェクトは、第1四半期終盤に向けて全力で進展していました。OpenAIはChatGPTとWhisperというテキストから音声へのモデルのためのAPIを発売しました。OpenAIはまた、ChatGPTのためのいくつかのプラグインをリリースし、最も高度なAIモデルであるGPT-4を正式に発表しました。 HubSpotはユーザー向けにChatSpot.aiとContent Assistantという2つの新しいAIパワードツールを導入しました。ZoomはスマートコンパニオンのZoom…

「QLoRAを使ってLlama 2を微調整し、AWS Inferentia2を使用してAmazon SageMakerに展開する」

この記事では、パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）手法を使用してLlama 2モデルを微調整し、AWS Inferentia2上でファインチューニングされたモデルを展開する方法を紹介します AWS Neuronソフトウェア開発キット（SDK）を使用してAWS Inferentia2デバイスにアクセスし、その高性能を活用しますその後、[…]の動力を得るために、大きなモデル推論コンテナを使用します

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