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West 2023

「0人の従業員で250万ドルを稼ぐ（ジャスティン・ウェルシュのソロビジネスシステム）」

ジャスティン・ウェルシュは、自身の人生を丹念に作り上げ、スケジュールを緻密に調整し、システムを最適化して、年間250万ドルを自ら稼ぐようにしています

FineShare Review 2023年の最高の人工知能仮想カメラは？

「FineShareのレビューを通じて、最高のAI仮想カメラをご紹介しますその特徴、メリット、デメリットを詳しく分析します」

fineshare

LoRa、QLoRA、およびQA-LoRa：低ランク行列分解を通じた大規模言語モデルの効率的な適応性

大型言語モデル（LLM）は、人間のようなテキストを理解し生成するという非常に優れた能力を持つ特異な領域を切り開いてきましたLLMのすごさは、膨大な数のパラメータを持っていることに起因していますこの巨大なスケールがパフォーマンスを引き上げる一方で、特定のモデルへの適応においては課題も生じます

イノベーションと持続可能性のバランス：ジェネラティブAIの環境への影響を解明する

フランスのデータウィズグッド協会が、生成AIに関連する社会的および環境的な問題を探求したホワイトペーパーを発表しました私は特に環境への影響に興味を持ちました

QLoRA：16GBのGPUで大規模な言語モデルの訓練を行う

「我々は、モデルのための量子化などの体重減少技術と、パラメータ効率の良いファインチューニング技術であるLoRAを組み合わせる予定ですこの組み合わせの結果として生まれるのが、QLoRAです」

「ユーレカ！NVIDIAの研究によるロボット学習の新たな進展」

ロボットに複雑なスキルを教えることができるNVIDIA Researchによって開発された新しいAIエージェントは、ロボットの手にペン回しのテクニックを迅速に演じることを学習しました。これは人間と同じくらいのスキルです。上記のビデオで見られる驚くべき手品は、ユーレカによってほぼ30のタスクを学習させることによって達成されました。ユーレカは報酬アルゴリズムを自律的に書き、ボットをトレーニングします。ユーレカは、引き出しやキャビネットを開ける、ボールを投げてキャッチする、はさみを使うなどのタスクもロボットに教えました。今日発表されたユーレカの研究には、論文とこのプロジェクトのAIアルゴリズムが含まれており、開発者はNVIDIA Isaac Gymを使用して実験することができます。これは強化学習研究のための物理シミュレーションリファレンスアプリケーションです。アイザックジムは、オープンUSDフレームワークに基づいた3Dツールやアプリケーションを構築するための開発プラットフォームであるNVIDIA Omniverse上に構築されています。ユーレカ自体は、GPT-4大規模言語モデルによって動作します。「ここ10年で強化学習は素晴らしい成果を上げてきましたが、報酬設計などの課題はまだ存在します。それは試行錯誤のプロセスです。」と、NVIDIAのAI研究の上級ディレクターであるアニマ・アナンドクマールは語りました。彼女はまた、ユーレカの論文の共著者でもあります。「ユーレカは、困難なタスクを解決するために生成的学習と強化学習の手法を統合する新しいアルゴリズムを開発するための第一歩です。」 AIがロボットをトレーニング論文によると、ユーレカが生成する報酬プログラムは、ロボットの試行錯誤学習において、専門家によって作成されたものよりも80%以上のタスクで優れたパフォーマンスを発揮しています。これにより、ボットの平均パフォーマンスが50%以上向上しています。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/10/franka_cabinet.mp4 ユーレカによって引き出しを開けるように学習されたロボットアーム。このAIエージェントは、ロボットに強化学習のためのソフトウェアコードを生成するためにGPT-4 LLMと生成的AIを活用しています。具体的なタスクの促しや事前定義された報酬テンプレートは必要ありません。また、開発者のビジョンにより正確に合わせて報酬を修正するための人間のフィードバックをすぐに組み込むことができます。 Isaac GymのGPUアクセラレーションされたシミュレーションを使用することにより、ユーレカは効率的なトレーニングのために大規模な報酬候補の品質を迅速に評価することができます。ユーレカは、トレーニング結果からキーとなる統計情報の要約を作成し、LLMに報酬関数生成の改善を指示します。このように、AI自体が自己改善しています。ユーレカは、四足歩行、二足歩行、クアッドローター、器用な手、共同作業者のアームなど、あらゆる種類のロボットにあらゆる種類のタスクを実行することを教えてきました。この研究論文では、20のユーレカによるトレーニングされたタスクについて、ロボットの手が幅広い複雑な操作スキルを示す必要があるオープンソースの手先器用さベンチマークに基づく詳細な評価が提供されています。 NVIDIA Omniverseを使用して生成された視覚化で、9つのIsaac Gym環境の結果が紹介されています。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/10/humanoid.mp4 ユーレカを通じて走りの足技を学ぶヒューマノイドロボット。…

探索的なノートブックの使い方[ベストプラクティス]

「Jupyterノートブックは、データサイエンスコミュニティにおいて最も議論のあるツールの一つとなっています意見の異なる批評家もいますが、熱狂的なファンも存在しますそれにもかかわらず、多くのデータサイエンティストは、うまく使われれば本当に価値があると同意するでしょうそして、この記事では、それに焦点を当てていきます」

「生成AIの未来はエッジです」

「ChatGPTとジェネレーティブAIの登場は、技術史における画期的な瞬間であり、インターネットやスマートフォンの誕生と同様に評価されていますジェネレーティブAIは知的な対話を展開でき、試験に合格でき、複雑なプログラムやコードを生成でき、目を引く画像やビデオを作成する能力により、無限の可能性を示しています」

『ランチェーンでチェーンを使用するための包括的ガイド』

イントロダクション言語処理の最前線に足を踏み入れてください！言語が人間とテクノロジーの間の重要なつながりである領域で、自然言語処理の進歩はいくつかの驚異的な高みを開拓しました。この進歩の中には、画期的な大規模言語モデルがあります。これはテキストベースの情報との相互作用を再構築する革命的な力です。本総合学習プログラムでは、テキストベースの情報との相互作用を再構築する革新的なツールであるLangChainの複雑さに深く入り込んでいきます。あなたは「Langchain」はどんなチェーンか、考えたことはありますか？ LangChainは、大規模言語モデルの最もダイナミックなフィールドへのゲートウェイとして独立して立っており、これらのモデルが生の入力を洗練された人間らしい反応に変換する方法について深い理解を提供しています。この探求を通じて、LangChainの基本的な構成要素を解き明かし、LLMチェーンやシーケンシャルチェーンからルーターチェーンの複雑な構造までを理解していきます。学習目標 LLMチェーンやシーケンシャルチェーンを含むLangChainのコアコンポーネントを理解し、入力がシステムを流れる様子を観察します。プロンプトテンプレートと言語モデルの接続を探求し、異なる要素を一貫して統合する方法を学びます。現実のタスクに対して機能的なチェーンを作成する実践的な経験を積みます。構造、テンプレート、パーシング技術を微調整することにより、チェーンの効率を向上させるスキルを開発します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLMとは何ですか？大規模言語モデル（LLM）とは、人間らしいテキストを理解し生成するために設計された人工知能の一種を指します。OpenAIのGPT-3.5などのこれらのモデルは、人間の言語のパターンや構造を理解するために豊富なテキストデータでトレーニングされます。彼らは翻訳、コンテンツの作成、質問への回答など、さまざまな言語関連のタスクを実行することができます。 LLMは自然言語処理の貴重なツールであり、チャットボット、コンテンツ生成、言語翻訳サービスなどの分野で応用されています。 LangChainとは何ですか？ LangChain Chainsの複雑さを解き明かす前に、LangChain自体の本質を把握しましょう。LangChainは、OpenAI、Cohere、Bloom、Huggingfaceなどのさまざまな大規模言語モデル（LLM）プロバイダーとの対話を簡素化するために設計された堅牢なライブラリです。LangChainの特徴的な点は、1つまたは複数のLLMを結ぶチェーンと論理的な接続を作成できる能力です。 LangChainを使う理由 LangChainは、想像力によって限られた機会を提供します。情報を提供するだけでなく、ウィットと魅力でユーザーと関わるチャットボットを想像してください。購入を迫られるほど正確に製品を提案する電子商取引プラットフォームを思い浮かべてください。個別の医療情報を提供し、個人が健康に関する情報に基づいた意思決定を行えるようにする医療アプリを想像してください。 LangChainを使えば、非凡な体験を生み出す力があります。これらのアイデアを現実に変える可能性は、あなたの指先にあります。 LangChainにおけるチェーンの理解…

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