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取りましょう NVIDIA NeMo SteerLMは、推論中にモデルの応答をカスタマイズすることができるようにします

開発者は、強力な大規模な言語モデル（LLMs）を自分たちの目的地に到達する際に、AIパワードステアリングホイールを利用して道路にしっかりと踏み入れることができます。 NVIDIA NeMo SteerLMは、会社がモデルの応答をプロダクション中にダイアルインするためにノブを定義することができるようにし、それを推論と呼ばれるプロセスとして実行できるようにします。LLMをカスタマイズするための現在の手法とは異なり、単一のトレーニングランは、何十も、または何百ものユースケースに対応できるモデルを作成し、時間とお金を節約することができます。 NVIDIAの研究者は、SteerLMを作成し、AIモデルにユーザーが関心を持つ内容、たとえば特定のユースケースや市場での従うべき道路標識やユーザー定義の属性を教えるために使用しました。これらの属性はほぼ何でも評価できます-例えば、モデルの応答の有用さやユーモアの程度などです。 1つのモデル、多岐にわたる用途その結果、新たな柔軟性が生まれました。 SteerLMを使用すると、ユーザーは望む属性をすべて定義し、それらを1つのモデルに組み込むことができます。そして、モデルが実行されている間に、特定のユースケースに必要な組み合わせを選択することができます。例えば、特定の会計、販売、またはエンジニアリング部門、または特定の市場の固有のニーズに合わせてカスタムモデルを調整することができます。この方法は、継続的な改善サイクルも可能にします。カスタムモデルの応答は、将来のトレーニングランのデータとして使用でき、モデルをより有用なレベルに調整する際に役立ちます。時間とお金の節約これまで、特定のアプリケーションのニーズに合わせた生成型AIモデルの適合は、エンジンのトランスミッションを再構築するのと同等でした。開発者は、データセットに労力をかけてラベルを付け、たくさんの新しいコードを書き、ニューラルネットワークのパラメータを調整し、モデルを何度も再トレーニングする必要がありました。 SteerLMは、このような複雑で時間のかかるプロセスを次の3つの簡単なステップに置き換えます：基本的なプロンプト、応答、および目的の属性を使用して、これらの属性のパフォーマンスを予測するAIモデルをカスタマイズする。このモデルを使用してデータセットを自動生成する。標準の監督付き微調整技術を使用してデータセットでモデルをトレーニングする。多岐にわたる企業のユースケース開発者は、SteerLMをテキスト生成を必要とするほとんどの企業のユースケースに適応させることができます。 SteerLMを使用することで、会社はリアルタイムに顧客の態度、人口統計情報、または状況に合わせて調整できる単一のチャットボットを作成することができます。さまざまな市場や地域で提供される顧客に合わせた独自の新しい体験を提供するためのツールとして、SteerLMはすぐれています。 SteerLMはまた、1つのLLMが企業全体の柔軟な執筆補助として機能することも可能にします。例えば、法律関係者は、法的なコミュニケーションに対して公式なスタイルを採用するために、推論の間にモデルを変更することができます。また、マーケティングスタッフは、対象とする観客に対してより会話的なスタイルを選択することができます。 SteerLMでゲームをエンジョイ SteerLMの潜在能力を示すために、NVIDIAはそのクラシックアプリケーションの1つ、ゲームにおいてデモンストレーションを行いました(下記の映像をご覧ください)。現在、いくつかのゲームには、プレーヤーが制御できないキャラクター、つまりユーザーや状況に関係なく機械的に事前録音されたテキストを繰り返す非プレイアブルキャラクターが数多く存在します。…

「エンベッドチェーンの実践」

「おそらく、無数の記事で知識豊富なチャットボットの作成について議論されていることでしょうこれらの中には、人気のあるベクトルデータベースを利用してデータ、文書、リンクを振り分ける賢いチャットボットの作成について言及しているものもありますその中でも、Langchainは…」

「AWS上でクラウドネイティブなフェデレーテッドラーニングアーキテクチャを再発明する」

このブログでは、AWS上でクラウドネイティブなFLアーキテクチャを構築する方法を学びますAWSのインフラストラクチャとコード（IaC）ツールを使用することで、簡単にFLアーキテクチャを展開することができますまた、クラウドネイティブアーキテクチャは、確かなセキュリティと運用の優れたAWSサービスのさまざまな利点を最大限に活用し、FLの開発を簡素化します

ソフトウェア開発のパラダイムシフト：GPTConsoleの人工知能AIエージェントが新たな地平を開く

変化が唯一の定数である業界で、GPTConsoleは革新的な能力を持つ3つのAIエージェントを導入しました。先頭に立つのはPixieで、スクラッチから完全なアプリケーションを構築することができるAIエージェントです。Pixieと並んで、2つの他のエージェントがいます。開発者がコードに関連するクエリを持つ際、まるでStack Overflowのスレッドで知識のある同僚に相談しているかのように開発者を支援するために設計されたChipと、精明なソーシャルメディアマネージャーであるBirdです。これらのエージェントは、フルスタック開発者の役割を補完するだけでなく、その機能の一部が完全に自動化される未来を予示しています。 Pixieはただのコードジェネレーターではありません。それはニーズを理解し、プロジェクトを構造化し、効率的にReactJSのコードを生成するAI駆動のフルスタック開発者です。高度なアルゴリズムと抽象構文木（AST）を活用して、新しいコードを既存のアーキテクチャにシームレスに統合します。それにより、時間とコストを大幅に削減します。これは中小企業、個人事業主、開発のオーバーヘッドに悩む人々にとって画期的な変革です。 Pixieを使用してReactJSアプリを生成またはアップデートするための5つの簡単な手順 Pixieの広範な機能についてより深く掘り下げる前に、始めるためのクイックガイドをご覧ください：ステップ1：自分のGPTConsoleアカウントを作成するこちらのGPTConsoleのウェブサイトでアカウントを登録してください。Pixieにアクセスできるようになります。ステップ2：GPTConsoleをインストールするターミナルで`yarn global add gpt-console`または`npm i gpt-console -g`を実行してください。また、nodeのバージョンが19.2.0より上であることを確認してください。ステップ3：ログインして初期化するターミナルを開き、`gpt-console`を実行してログインしてください。利用可能なエージェントの中にPixieが表示されます。ステップ4：Reactアプリを生成する `pixie start “I need a landing…

Android 14：より多様なカスタマイズ、制御、アクセシビリティ機能

「Android 14は個人的で保護的な機能を備え、ユーザーを最優先し、彼らの個性を祝福するためのものです」

機械学習エンジニアのためのLLMOps入門ガイド

イントロダクション OpenAIのChatGPTのリリースは、大規模言語モデル（LLM）への関心を高め、人工知能について誰もが話題にしています。しかし、それは単なる友好的な会話だけではありません。機械学習（ML）コミュニティは、LLMオプスという新しい用語を導入しました。私たちは皆、MLOpsについて聞いたことがありますが、LLMOpsとは何でしょうか。それは、これらの強力な言語モデルをライフサイクル全体で扱い管理する方法に関するものです。 LLMは、AI駆動の製品の作成と維持方法を変えつつあり、この変化が新しいツールやベストプラクティスの必要性を引き起こしています。この記事では、LLMOpsとその背景について詳しく解説します。また、LLMを使用してAI製品を構築する方法が従来のMLモデルと異なる点も調査します。さらに、これらの相違によりMLOps（機械学習オペレーション）がLLMOpsと異なる点も見ていきます。最後に、LLMOpsの世界で今後期待されるエキサイティングな展開について討論します。学習目標： LLMOpsとその開発についての理解を深める。例を通じてLLMOpsを使用してモデルを構築する方法を学ぶ。 LLMOpsとMLOpsの違いを知る。 LLMOpsの将来の展望を一部垣間見る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。 LLMOpsとは何ですか？ LLMOpsは、Large Language Model Operationsの略であり、MLOpsと似ていますが、特に大規模言語モデル（LLM）向けに設計されたものです。開発から展開、継続的なメンテナンスまで、LLMを活用したアプリケーションに関連するすべての要素を処理するために、新しいツールとベストプラクティスを使用する必要があります。これをよりよく理解するために、LLMとMLOpsの意味を解説します： LLMは、人間の言語を生成できる大規模言語モデルです。それらは数十億のパラメータを持ち、数十億のテキストデータで訓練されます。 MLOps（機械学習オペレーション）は、機械学習によって動力を得るアプリケーションのライフサイクルを管理するために使用されるツールやプラクティスのセットです。これで基本的な説明ができたので、このトピックをもっと詳しく掘り下げましょう。 LLMOpsについての話題とは何ですか？まず、BERTやGPT-2などのLLMは2018年から存在しています。しかし、ChatGPTが2022年12月にリリースされたことで、LLMOpsのアイデアにおいて著しい盛り上がりを目の当たりにするのは、ほぼ5年後のことです。それ以来、私たちはLLMのパワーを活用したさまざまなタイプのアプリケーションを見てきました。これには、ChatGPTなどのお馴染みのチャットボットから（ChatGPTなど）、編集や要約のための個人用のライティングアシスタント（Notion AIなど）やコピーライティングのためのスキルを持ったもの（Jasperやcopy.aiなど）まで含まれます。また、コードの書き込みやデバッグのためのプログラミングアシスタント（GitHub Copilotなど）、コードのテスト（Codium AIなど）、セキュリティのトラブルの特定（Socket…

仕事を楽にすることができるトップ140以上の生成AIツール

はじめに人工知能（AI）は、さまざまな分野で深刻な変革を引き起こし、私たちの働き方、創造力、学び方、相互作用方法を再構築しています。このAIによる冒険に参加しましょう。イノベーションは限りなく広がり、未来はコードとアルゴリズムによって形作られ、私たちの生活を変える潜在能力を持っています。可能性は人間の想像力の範囲とAIが現実に変える能力によってしか制約されません。未来へようこそ、そこでは可能性は無限大です。 AIビデオ生成および編集ツール Synthesia: Synthesiaは、ビデオ制作を革新するAIビデオ生成ツールです。AIアバターやナレーションを使用して、120以上の言語でプロフェッショナルなビデオを作成することができます。俳優、カメラ、マイクの必要性をなくし、ビデオ制作を迅速かつ効果的に行うことができます。 Runway: Runwayは、開発者やコンテンツクリエーターにAIパワーを与えるビデオ編集ツールです。ビデオコンテンツに対して細かい制御を提供する包括的な編集ツールを提供し、ビデオの品質を向上させます。 Unscreen: Unscreenは、ビデオや画像から背景をAIで除去することに特化しており、グリーンスクリーン効果の作成を簡素化します。視覚効果を向上させたいビデオクリエーターにとって必須のツールです。 VREW: VREWは、ビデオ編集を簡素化する高度なAIビデオエディターです。正確で簡単な編集が可能であり、ビデオ制作プロセスを効率化します。 Descript: Descriptは、ビデオ編集、転写、音声編集の機能を備えた多目的なAIエディターです。コンテンツクリエーターやポッドキャスター向けに特化した包括的なツールです。 Nova A.I.: Nova A.I.は、AIを使用したビデオ編集機能を提供し、ビデオの品質を向上させることができます。特殊効果を簡単に追加し、ビデオの視覚的魅力を高めることができます。 Reface（顔の入れ替えビデオ）: この生成型AIツールは、ビデオ内で顔をシームレスに入れ替えて、エンターテイニングでバイラルなコンテンツを作成します。クリエイティブなビデオプロジェクトには楽しいツールです。 Topaz Video AI: Topaz Video…

「バイオメディカルデジタルツイン」

「生物現象とシステムのシミュレーションモデルの変革的な可能性を、複数のスケールで考慮する」

あなたの生産性を向上させるためのトップ10のAI自動化

私たちの高速なデジタルワールドでは、競争力を維持し、さまざまな分野で成功を収めるためには、生産性と仕事と生活の調和の取れたバランスが必要です。最新のAI自動化ツールやテクノロジーを取り入れることで、生産性を大幅に向上させ、仕事とプライベートの両方で優れた成果を上げることができます。このバランスを実現し、さまざまな生活の側面で生産性を向上させるためのトップ10のAI自動化ツールを探ってみましょう。生産性を向上させるためのトップ10のAI自動化ツール以下は、この現代において生産性とキャリアの成長を向上させるために役立つトップ10のAI自動化ツールです： Notion NotionはAIパワーのあるツールで、プロジェクトの共同作業に適したエクステンションです。共有ドキュメントを作成したり、タスクを監視したりするのが簡単で便利な最も人気のあるプラットフォームの一つです。さらに、このAIパワーのツールは既存のノートやドキュメント内でアイデア、コンテンツ、または反復を形成する際に労働者をサポートするのに役立ちます。主な特徴既存のドキュメントに対する編集や翻訳オプションを提供大量のドキュメントの簡単な概要を作成できる大きなテキストセグメントを要約し、キーワードを指摘する前回の予定されたミーティングから自動的にタスクリストを思い出すテキスト生成ツールを使用して思考やアイデアのブレストを支援魅力的なキーポイントを持つクオリティの高いオーセンティックなコピーライティングを支援価格無料版あり有料: メンバー1人あたり月額10ドルさらに読む：AIの助けを借りて仕事の生産性を向上させたいですか？最新のAIツールについて学べるジェネレーティブAIコースをご覧ください。 Trello Trelloは人気のあるタスク管理ツールの一つです。このAIパワーのツールは、チームの各メンバーに割り当てられたタスクを定義、整理、追跡する能力を持っており、ワークフローがスムーズになります。このツールを使用することで、チームリーダーは進捗状況を個々のメンバーに個別に問い合わせる必要がありません。Trelloはタスクの整理、共同作業、進捗の効率的なモニタリングを行い、チームに現在のタスクを常に把握させます。さらに、ソフトウェアアプリケーションを使用している場合でも、システムが遅くなることはありませんので、貴重なプロジェクトを効果的に管理し、チームの生産性を向上させることができます。主な特徴ウェブとソフトウェアアプリケーションで利用可能 AndroidとiPhoneの両方のユーザーに対応使いやすいインターフェース…

「Retrieval Augmented GenerationとLangChain Agentsを使用して、内部情報へのアクセスを簡素化する」

この投稿では、顧客が内部文書を検索する際に直面する最も一般的な課題について説明し、AWSサービスを使用して内部情報をより有用にするための生成型AI対話ボットを作成するための具体的なガイダンスを提供します組織内に存在するデータのうち、非構造化データが全体の80％を占めています[...]

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