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OpenAI API — イントロ＆ChatGPTの背後にあるモデルの11の実践的な実装例

ChatGPTは最近ではさらなる紹介を必要としませんこの記事では、ChatGPT（例：GPT-4）を駆動するモデルやエンジンとプログラミング的に対話する方法をより詳しく見ていきたいと思います

「GoでレストAPIを構築する：時系列データのデータ分析」

この記事は、Goで構築されたREST APIの例を示し、CRUD (Create, Read, Update, Delete) 操作および時系列データの統計処理を行う方法を説明していますGoは一般的に使用される選択肢であり、…

「リヴィールのロジクルが大規模な法的文書からAmazon Comprehendを使用してPIIを検知・削除した方法」

今日、個人を特定できる情報（PII）はどこにでもありますPIIはメールやスラックのメッセージ、ビデオ、PDFなどいろいろな場所に存在します特定の個人を識別するために使用できるデータや情報を指しますPIIは機密性が高く、名前、連絡先情報、身分証明番号、金融情報などさまざまな種類の個人データを含みます

「You.comがYouRetrieverをリリース：You.comの検索APIへの最もシンプルなインターフェース」

You.comは、You.com Search APIへの最もシンプルなインターフェースであるYouRetrieverをリリースしました。 You.com Search APIは、RAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーションを考慮してLLMs向けに開発されました。彼らは、APIをさまざまなデータセットでテストして、LLMのRAG-QA環境での効率を確立するための基準を確立しました。また、You.com Search APIとGoogle Search APIの違いと類似点を詳細に分析しました。彼らは、RAG-QA環境でLLMを評価するためのフレームワークを提供しました。彼らは、レトリーバーがHotpot QAでどれだけうまく機能するかを評価するために、RetrievalQA Chainを使用しました。Hotpotデータセットには、クエリ、回答、およびその文脈が含まれています。LLMが意図的に誤った言語に騙されないようにするための「distractor」モードを使用する場合、文脈は質問/回答に応じて変更されることがあります。テストの1つでは、データセットの元の文脈を検索APIが返すテキストの断片で置き換えるというものでした。情報を検索するため、APIはデータセットで提供されるスニペットのリストだけに頼るのではなく、インターネット全体を検索します。したがって、この場合、インターネットは分散させるテキストとしての役割を果たします。LLMと検索APIの効果をテストする際、彼らはシステムを「ウェブディストラクター」シナリオと呼んでいます。可能な限り、より充実した情報の断片を返します。また、近々、返されるテキストの量を単一のサンプルから完全なページまで選択できるようになります。デフォルトのパラメータを使用すると、” great Keith”の27の結果があり、一部の文書には一部の内容が含まれています。RAG-QA環境で作業するLLMにとって、当社の検索APIは特に便利です。彼らはHotPotQAデータセット上でテストを行いました。この情報をHuggingfaceデータセットから取得するために、彼らはdatasetsライブラリを使用しています。ここでは、分散者の代わりにフルウィキを使用していますが、先に述べたように、彼らは検索APIを利用して自分たちの文脈を生成します。設定するための詳細な手順については、https://documentation.you.com/openai-language-model-integrationをご覧ください。 You.comは近々、より広範な検索調査を公開する予定ですので、情報をお楽しみに。アーリーアクセスパートナーになりたい方は、[email protected]に自己紹介、ユースケース、および予想される毎日のコール数に関する情報を書いてください。

GoogleのAIにおける戦略的拡張：Anthropicへの20億ドルの賭け

テック大手のGoogleが人工知能（AI）への取り組みをさらに深化させる動きを示す中、最近Anthropicへの大規模な投資を発表しましたこの20億ドルの資金投入によって、Googleは急速に進化するAIのエリアでの地位を強化するだけでなく、業界のダイナミクスにも重大な変化をもたらすことを示していますAnthropicは、OpenAIに対する成長中のライバルであり、…

「ESAのセンチネルAPIに深く潜入」

ヨーロッパ宇宙機関は、さまざまな種類のリモートセンシングを活用して、地球観測を支援するコペルニクスプログラムの一環として、センチネルミッションを実施しています

「14％のコンバージョン率成長ストーリー：Pixis AIとのダイナミックなパートナーシップを解き明かすJOE＆THE JUICE」

この html を日本語に翻訳する（結果には html コードを保持する）： 2002年、JOE & THE JUICE はデンマークの都市オアシスとして登場し、オーガニックで地元産のジュースやコーヒーで健康意識の高い消費者を魅了しました。急速にヨーロッパの250か所に拡大した JOE & THE JUICE は、現在、General Atlantic や Valedo Partners のような大物投資家の支援を受けて、アメリカと中東にも進出しています。 JOE & THE JUICE…

Segmind APIsを使用した安定した拡散モデルのサーバーレスAPIの活用

紹介現代のソフトウェア開発において、サーバーレスコンピューティングの登場により、アプリケーションの構築と展開の方法が革命されました。利用可能なツールとテクノロジーの中で、サーバーレスAPIは堅牢でスケーラブル、効率的なアプリケーションを作成するためのエンエーブラーとなっています。また、現代のソフトウェアシステムに< a href=”https://www.voagi.com/midjourney-vs-stable-diffusion-ai-image-generators-battle.html”>Stable Diffusionモデルなどの人工知能技術を統合する必要性があるため、これらのサーバーレスAPIを使用する能力は有用です。本記事では、サーバーレスAPIの概念を探求し、AIおよび機械学習システムのリーディングカンパニーであるSegmindが提供する幅広いサーバーレスAPIをプロジェクトに統合する方法について説明します。学習目標現代のアプリケーション開発におけるサーバーレスAPIの理解 SegmindのサーバーレスAPIとその応用の習得 SegmindのAPIをNode.jsとPythonで使用する方法の学習 APIに関連するセキュリティ上の問題に対処するこの記事は、データサイエンスブロガソンの一部として掲載されました。サーバーレスAPIの理解 SegmindのサーバーレスAPIに入る前に、サーバーレスAPIとは何か、なぜ現代のソフトウェア開発において画期的な存在なのかについて理解しましょう。サーバーレスAPI：簡潔な歴史サーバーレスAPIは、オンライン取引を容易にするために設計されたアプリケーションプログラミングインタフェースの一形態であり、開発者が外部サービスとのやり取りを行う方法を変革しました。従来、開発者は特定のタスク（例：支払い処理、マッピングサービスなど）のためにゼロから関数を構築する必要がありました。このアプローチはしばしば時間がかかり、リソースが多く必要でした。サーバーレスAPIは異なります。支払い認証、マッピング、天気データなど、目的を果たすための小型アプリケーションのようなものです。革新的な点は、これらのAPIがサーバーレスバックエンドによって動作することで、開発者は物理サーバーの管理やサーバーメンテナンスの複雑さを心配する必要がなくなったということです。サーバーレスAPIの利点は何ですか？サーバーレスAPIの利点は多岐に渡ります：サーバー管理が不要：サーバーレスAPIなら物理サーバーの管理の手間をかけることなく、新しいAPIやアプリケーションの開発に集中することができます。これにより、開発リソースの効率的な活用が可能になります。スケーラビリティ：サーバーレスAPIはスケーラブルであり、ユーザーの需要の急増にも問題なく対応することができます。オンデマンドのスケーラビリティにより、トラフィックの増加時でも一貫したユーザーエクスペリエンスを提供します。レイテンシーの低減：サーバーレスAPIはオリジンサーバーにホストされ、そこからアクセスされます。これにより、レイテンシーが低減し、アプリケーションの全体的なパフォーマンスと応答性が向上します。これは、Stable DiffusionやLarge Language Models（LLM）などの大規模モデルにも有用です。これはSegmindのサーバーレスAPIからも利益を得られます。…

In English Building a Batch Data Pipeline with Athena and MySQL

この物語では、データ変換タスクを実行する最も人気のある方法の1つであるバッチデータ処理について話しますこのデータパイプラインのデザインパターンは、私たちが...

「Amazon SageMaker Data Wranglerを使用して機械学習のためにPII情報を自動的に修正します」

「顧客は、データと洞察を自動的に抽出するために、大規模な言語モデル（LLM）などのディープラーニングアプローチを利用したいという要望がますます高まっています多くの業界にとって、機械学習（ML）に役立つデータには個人情報（PII）が含まれる場合がありますディープラーニングモデルのトレーニング、微調整、利用を行う際に、顧客のプライバシーを保護し、規制要件を遵守するために、...」

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