Search Results RPA

「大規模な言語モデルを使ったフェイクニュースの検出」を活用する

フェイクニュースは、虚偽で作り話、あるいは意図的に誤った情報を伝えるニュースと定義され、印刷機の登場と同時に現れましたフェイクニュースやディスインフォメーションのオンラインでの急速な拡散は、一般の人々を欺くだけでなく、社会、政治、経済にも深い影響を与える可能性があります

「Amazon SageMaker JumpStartでMistral 7Bを調整して展開する」

今日は、Amazon SageMaker JumpStartを使用してMistral 7Bモデルを微調整する機能を発表できることをお知らせいたしますAmazon SageMaker StudioのUIを使用して、数回のクリックでSageMaker JumpStartでMistralテキスト生成モデルを微調整して展開することができますまたは、SageMaker Python SDKを使用することもできます基盤となるモデルは生成タスクのパフォーマンスが非常に良いです、[…]

「深層学習モデルの可視化方法」

ディープラーニングモデルは通常非常に複雑です多くの伝統的な機械学習モデルが数百のパラメータで済むことがありますが、ディープラーニングモデルは数百万または数十億のパラメータを持っていますオープンAIが2023年春にリリースした大規模言語モデルGPT-4は、約2兆のパラメータを持っていると噂されていますそれは･･･

ML Model Development

「ユーザーとの対話により、RAG使用例でのLLM応答を改善する」

最も一般的な生成AIと大規模言語モデル（LLM）の応用の1つは、特定の外部知識コーパスに基づく質問に答えることです情報検索増強生成（RAG）は、外部知識ベースを使用する質問応答システムを構築するための人気のある技術です詳細については、「Amazonと一緒に強力な質問応答ボットを作成する」を参照してください

データ管理における機械学習の活用

機械学習はデータ管理を変革し、拡張性、リアルタイム分析、個別化の解決策を提供しています' (Kikai gakushū wa dēta kanri o henkaku shi, kakuchō-sei, riarutaimu bunseki, kōbetsuka no kaiketsu-saku o teikyō shiteimasu.)

Amazon SageMakerの自動モデルチューニングを使用したハイパーパラメータ最適化の高度なテクニックを探求してください

「高性能な機械学習（ML）ソリューションを作るためには、トレーニングパラメータであるハイパーパラメータを探索し最適化することが重要ですハイパーパラメータは、学習率、バッチサイズ、正規化の強度など、特定のモデルやタスクに応じて調整するためのつまみやダイヤルですハイパーパラメータの探索は、系統的に変化させながら行われます...」

「Phindの新しいAIモデルは、コーディングにおいてGPT-4よりも優れており、GPT-3.5のような速度と16kのコンテキストを持っています」

“`html コーディングや技術的な問題解決では、複雑な質問に対する回答を求める際に速さと正確さのトレードオフがあります。開発者はしばしば迅速かつ信頼性のあるサポートが必要とされます。 GPT-4は応答時間が比較的遅いことが問題でした。回答を得るための遅延は生産性を阻害することがあります。 Phindのv7モデルは、GPT-4のコーディング能力を超える優れた速さでこれを行います。応答時間が5倍になり、Phindモデルは前任者に関連する50秒の待ち時間がかかることに比べて、たった10秒で技術的な質問に対する高品質な回答を提供します。 Phindモデルは7世代目になり、CodeLlama-34B fine-tunesの基盤を活用して構築されています。これは、HumanEvalスコアでGPT-4を上回る最初のモデルです。この新しいモデルは、高品質のコードと推論問題の70兆トークンを使って洗練されました。人間評価スコアが74.7%という素晴らしい成績を収めつつも、実世界での助けに関しては、このような指標を超越することも重要です。包括的なフィードバック収集とユーザーの経験を通じて、Phindモデルは実用的なコーディングシナリオでGPT-4の効用を一貫して満たすか上回る能力を示しています。 Phindモデルの一つの特徴はその速さです。NVIDIAのH100sとTensorRT-LLMライブラリのパワーを活用することで、1秒あたりに印象的な100トークンを単一ストリームで処理し、必要なユーザーに素早くサポートを提供することができます。さらに、Phindモデルは広範なコンテキストを提供し、回答に最大で16,000トークンをサポートします。現在、モデルはウェブサイト上で12,000トークンまでの入力を許可し、残りの4,000トークンはウェブベースの結果に予約されています。 Phindモデルは多くの利点を提供していますが、改善が必要な領域もあることを認識する価値があります。特に複雑な問題の処理において、一貫性が課題となる場合があります。これらのケースでは、GPT-4よりも正しい答えに到達するまでにより多くの世代が必要な場合があります。まとめると、Phindモデルは効率的で信頼性のあるコーディングサポートの持続的な問題への有望な解決策です。優れたコーディング能力と素晴らしい速さ、幅広いコンテキストサポートを組み合わせることで、ユーザーへの実世界の助けを提供する効果を持っています。このモデルが進化し続け、残された課題に取り組んでいく中で、技術的な質問の回答方法を革新し、開発者やテック愛好家により効率的かつ生産的なコーディング体験を提供する可能性を秘めています。 Phindの新しいAIモデルが、GPT-4を超えるコーディング能力とGPT-3.5のような高速性と16kコンテキストを持つは、最初にMarkTechPostで公開されました。 “`

「VoAGIニュース、11月8日：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch＆Google Cloudをマスターするための5つの簡単なステップ•データ可視化のためのSQL」

今週のVoAGIでは、Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloud Platformのマスターを助けるためのVoAGI Back to Basics Getting Started in 5 Stepsシリーズに参加してください•データ可視化でSQLのパワーを解放しましょう：インパクトのあるチャートやグラフのためのデータ準備の技術をマスターしましょう•そして…

NEWS

LLMのパフォーマンス比較ーRoberta、Llama 2、およびMistralを使用したLoraによる災害ツイート分析の詳細解説

<ul><li><a href=”https://www.voagi.com/efficient-adaptability-in-large-language-models-through-lowrank-matrix-factorization-lora-qlora-and.html”>LoRAを使用した災害ツイート分析のためのRoberta、Llama 2、Mistralの性能比較</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/intro-to-social-network-analysis-with-networkx.html”>イントロダクション</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/3-ios-0days-infect-iphone.html”>使用されたハードウェア</a></li><li><a href=”/?s=Goals”>ゴール</a></li><li><a href=”/?s=Dependencies”>依存関係</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/pretrained-foundation-models-the-future-of-molecular-machine-learning-with-graphium-ml-library-and.html”>事前学習済みモデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/create-a-rag-pipeline-using-the-llama-index.html”>Llama 2</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral 7B</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>LoRA</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/llm-evals-setup-and-important-metrics-guide.html”>セットアップ</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの準備</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/apache-kafka-the-mission-critical-data-fabric-for-genai.html”>データ処理</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/impact-of-language-models-on-medical-text-analysis.html”>モデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/tips-to-use-prompt-engineering-for-text-classification.html”>分類タスクのためのRoBERTAチェックポイントの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>RoBERTa分類器のためのLoRAセットアップ</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-opensources-mistral-7b-a-versatile-language-model.html”>分類モデルのためのチェックポイントの読み込み</a></li><li><a…

「Pythonで簡単に実装するマルチクラスSVM」

この物語では、一般的なソフトマージンとカーネル化された形式でサポートベクターマシンの学習アルゴリズムを実装しますSVMの概要とトレーニング方法について簡単に説明し始めます...

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