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Google Gemini APIを使用してLLMモデルを構築する

導入 ChatGPTとOpenAIのGPTモデルのリリース、およびMicrosoftとのパートナーシップにより、AIの領域にTransformerモデルをもたらしたGoogleはみんなが諦めた存在となりました。 GPTモデルがリリースされてから1年以上が経過しましたが、GoogleからはPaLM API以外に大きな動きはありませんでした。PaLM APIもあまり注目されず失敗に終わりました。そしてGoogleが突如として紹介した基盤となるモデルのグループ、Geminiが登場しました。Geminiの発売からわずか数日後、GoogleはGemini APIをリリースしました。このガイドでは、Gemini APIをテストし、最終的にはそれを使用してシンプルなチャットボットを作成します。学習目標 GoogleのGeminiシリーズの基礎知識を学ぶ。これには異なるモデル（Ultra、Pro、Nano）と、テキストと画像のサポートを中心とする多様性が含まれます。 Gemini Proのチャット・モデルを使用してチャットベースのアプリケーションを作成するスキルを開発し、チャットの履歴を維持し、ユーザーの文脈に基づいて応答を生成する方法を理解する。 Geminiが安全であるために、不安全なクエリを処理し、さまざまなカテゴリの安全性評価を提供することにより、責任あるAIの使用を保証する方法を探索する。 Gemini ProとGemini Pro Visionモデルを使用した実践的な経験を積み、画像の解釈と説明を含む、テキスト生成とビジョンに基づく機能を探索する。 Gemini APIとLangchainを統合して、相互作用のプロセスを簡素化する方法を学び、複数のクエリを効率的に処理するための入力と応答のバッチ処理について学ぶ。この記事はデータサイエンスブログサラソンの一部として公開されました。 Geminiとは何ですか？ Geminiは、Googleが構築し導入した新しい基盤モデルのシリーズです。これはこれまでのPaLMと比べて最も大きなモデルセットであり、最初から多様性に焦点を当てて構築されています。これにより、Geminiモデルはテキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの異なる情報タイプの組み合わせに強力です。現在、APIは画像とテキストのサポートを提供しています。Geminiは、ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、多くのテストでChatGPTとGPT4-Visionモデルを上回っています。 Geminiには、サイズに基づいて3つの異なるモデルがあります。サイズの順に、Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini…

データの汚染を防ぐためのサイバーセキュリティ対策

新しく発展している人工知能（AI）や機械学習（ML）のような技術は、世界中の産業や日常生活の改善に不可欠ですしかし、悪意のある者たちは常にこれらの新興技術をより邪悪なものに変える方法を探し求めており、データの悪用は深刻な問題となっていますそれに備える必要があります何が...

ルーシッドドリーマー：インターバルスコアマッチングを介した高品位のテキストから3D生成

最近のテキストから3DジェネレーティブAIフレームワークの進歩は、生成モデルにおける重要な節目を示していますこれらは、数多くの現実世界のシナリオで3Dアセットを作成する新たな可能性を開拓していますデジタル3Dアセットは現在、私たちのデジタル存在において不可欠な場所を占めており、複雑な環境やオブジェクトとの包括的な視覚化や対話を可能にしています

LucidDreamer

『ELS+ Stream Tool』

ELS+は、企業がデータから有益な洞察を抽出し、意思決定を改善し、パフォーマンスを向上させるためのAIパワードアナリティクスツールです

推測的なサンプリング—直感的かつ徹底的に説明されています

この記事では、「推測的サンプリング」という戦略について説明しますこれによって、テキスト生成の速度を速くし、コストを抑えつつも性能には妥協しないことができますまずはじめに、私たちは…

『ODSCのAIウィークリーレビュー：12月15日の週』

「人工知能は、出てきたニュースの数々とともに光の速さで進化していますだから、ODSCで取り上げた話題や見落としてしまった他のストーリーを振り返ってみましょうそうすれば、すべてのAIに関する情報を把握できますよ...」

「オープンソースツールを使用して、プロのように音声をクローンし、リップシンク動画を作る方法」

紹介 AI音声クローンはソーシャルメディアで大流行しています。これにより、創造的な可能性が広がりました。ソーシャルメディアで有名人のミームやAI声の上書きを見たことがあるかもしれません。それがどのように行われているのか疑問に思ったことはありませんか？Eleven Labsなど、多くのプラットフォームがAPIを提供していますが、オープンソースソフトウェアを使用して無料で行うことはできるのでしょうか？短い答えは「YES」です。オープンソースには音声合成を実現するためのTTSモデルとリップシンクツールがあります。したがって、この記事では、音声クローンとリップシンクのためのオープンソースのツールとモデルを探求してみましょう。学習目標 AI音声クローンとリップシンクのためのオープンソースツールを探求する。 FFmpegとWhisperを使用してビデオを転写する。 Coqui-AIのxTTSモデルを使用して声をクローンする。 Wav2Lipを使用してビデオのリップシンクを行う。この技術の実世界での使用例を探求する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。オープンソーススタック既にご存じのように、私たちはOpenAIのWhisper、FFmpeg、Coqui-aiのxTTSモデル、およびWav2lipを私たちの技術スタックとして使用します。しかし、コードに入る前に、これらのツールについて簡単に説明しましょう。そして、これらのプロジェクトの作者に感謝します。 Whisper： WhisperはOpenAIのASR（自動音声認識）モデルです。これは、多様なオーディオデータと対応するトランスクリプトを用いて、650,000時間以上のトレーニングを受けたエンコーダ-デコーダトランスフォーマーモデルです。そのため、オーディオからの多言語の転写に非常に適しています。エンコーダは、30秒のオーディオチャンクのログメルスペクトログラムを受け取ります。各エンコーダブロックは、オーディオ信号の異なる部分を理解するためにセルフアテンションを使用します。デコーダは、エンコーダからの隠れ状態情報と学習済みの位置エンコーディングを受け取ります。デコーダはセルフアテンションとクロスアテンションを使用して次のトークンを予測します。プロセスの最後に、認識されたテキストを表すトークンのシーケンスを出力します。Whisperの詳細については、公式リポジトリを参照してください。 Coqui TTS： TTSはCoqui-aiのオープンソースライブラリです。これは複数のテキスト読み上げモデルをホストしています。Bark、Tortoise、xTTSなどのエンドツーエンドモデル、FastSpeechなどのスペクトログラムモデル、Hifi-GAN、MelGANなどのボコーダなどがあります。さらに、テキスト読み上げモデルの推論、調整、トレーニングのための統一されたAPIを提供しています。このプロジェクトでは、xTTSというエンドツーエンドの多言語音声クローニングモデルを使用します。これは英語、日本語、ヒンディー語、中国語などを含む16の言語をサポートしています。TTSについての詳細情報は、公式のTTSリポジトリを参照してください。 Wav2Lip： Wav2Lipは、「A Lip Sync…

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データの汚染を防ぐためのサイバーセキュリティ対策

ルーシッドドリーマー：インターバルスコアマッチングを介した高品位のテキストから3D生成

『ELS+ Stream Tool』

推測的なサンプリング—直感的かつ徹底的に説明されています

『ODSCのAIウィークリーレビュー：12月15日の週』

「オープンソースツールを使用して、プロのように音声をクローンし、リップシンク動画を作る方法」

「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

「高次元におけるデータの驚くべき挙動」

Amazon SageMaker Studioで生産性を向上させる：JupyterLab Spacesと生成AIツールを紹介

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