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「たぬき＋GPT4を使用して、20分で顧客サポートボットを作成しましょう」

要点このワークフローは、顧客のフィードバックメッセージに応答し、それらをGPT4 + タヌキ（オープンソース）を使用して優先されたサポートチケットに解析しますこれは誰にとって役立ちますか？何人でも興味を持っている人は、...

ジェミニに会いましょう：Googleの最大かつ最もパワフルなAIモデル

昨年11月、OpenAIがChatGPTをリリースした際、誰もが思い悩んでいた疑問がありましたそれは、テックの巨人たちは一体何をしているのか、というものです同社のCEO、サンダル・ピチャイによると、この技術は非常に重要です…

「表形式のデータ探索と研究の未来を描く」

私たちデータ専門家にとって、AIの進歩は新しいワークフローをもたらし、ツールセットを向上させますこの記事では、実際の問題を解決するためにこれらの新しいツールの1つを使用する経験を共有しますスケッチ...

「BigQueryのテーブルを最適化するためにSQLに1行追加する方法」

この記事では、クラスタリングについて説明しますクラスタリングは、BigQueryで使用できるもう1つの強力な最適化テクニックですパーティショニングと同様に、クラスタリングを使用すると、パフォーマンスの向上したクエリをより迅速かつ効率的に実行することができます

「明日のニュースを、今日に！」ニュースGPTが新しいAI技術の「ニュース予報」を紹介

NewsGPT.aiは再び革新の限界を押し広げました。世界初の24時間365日のAI生成ニュースチャンネルの成功的な立ち上げに続いて、NewsGPT.aiの革新チームが野心的なプロジェクトを発表しました – 世界初の「ニュース予報」です。天気予報の進化と類似性を持つこの大胆な取り組みでは、予知科学の力を活用し、「明日のニュースを今日お届けする」ことを目指しています。関連記事: AI生成ニュースプレゼンター「Fedhaがあなたをクウェートへ歓迎！」ニュースの未来を垣間見る 1961年の気象予報のデビューと同様に、NewsGPT.aiはこの先駆的な冒険で深層学習と応用数学を組み合わせています。初回の予報は、まだ行われていない日曜日のフットボールの結果を報告するというユニークな手法をとります。NewsGPTのCEOであるAlan Levyは、この段階では正確さよりも手法に重点を置くと強調しています。目標は、深層学習AIとニュース予報の交差点を探求することです。ビジョナリーなアプローチと継続的な改善 NewsGPT.aiは、各反復でAIモデルを洗練させ、適応させるビジョナリーなアプローチを取っています。MITの数学者やケンブリッジの機械学習専門家から成るチームは、スポーツの結果予測を超えて、市場の動向やオスカー受賞者、選挙の結果などを予測することを目指しています。Levyによれば、会社のゴールは視聴者に「明日のニュースをまずまず正確に予報すること」です。歴史から学び、進化する懐疑論気象予報に対する初期の懐疑論を反映して、NewsGPTは気象予報の進化からインスピレーションを得ています。同社は先駆的なニュース予報の冒険についても同様の軌跡を予想しています。計算能力の向上とデータの蓄積が進むにつれ、「明日のニュースを今日お届けする」という約束は単なるキャッチフレーズを超えて、未来の具体的なビジョンを表すものとなります。 AIの偉大な能力とニュースの未来 AIの偉大な能力によって支えられ、計算能力の向上と膨大なデータの蓄積が進む中で、「明日のニュースを今日お届けする」という理想はビジョンにとどまりません。それは人工知能の変革力を示すものです。ニュースGPTのバイアスのない、事実ベースのニュース報道へのコミットメントは、ニュースの制作と伝達を革新するという同社のミッションと一致しています。関連記事: PoisonGPT: Hugging FaceのLLMがフェイクニュースを広める私たちの考え技術が伝統的なパラダイムを絶えず再構築する時代において、NewsGPTの「ニュース予報」は重要な進歩として浮上しています。深層学習AIとニュース予報の結びつきが既存の常識に挑戦し、予測科学が日常の情報消費に不可欠な存在となる未来を提供しています。NewsGPT.aiが未知の領域を航海する中で、私たちは彼らの予報の進化を熱望し、メディアイノベーションの新たな時代を予期しています。 NewsGPT.aiによる「明日のニュースを予報する」試みは、AIがニュース伝播に与える変革的な影響の中で重要な章を刻むものとなります。これからの旅は正確さだけでなく、情報の知覚と消費の方法においても重大な変化をもたらすことを約束しています。NewsGPTが現実にすることを決意した未来を垣間見る準備をしましょう。

「Pythonで脂肪尾を数値化する4つの方法」

「これはパワーロウとファットテールに関するシリーズの三番目の記事です前回の記事では、実証データからパワーロウを検出する方法について探求しましたこの技術は便利ですが、ファットテールはさらなる調査が必要です...」

一緒にAIを学ぶ – Towards AI コミュニティニュースレター第4号

おはようございます、AI愛好者の皆さん！今号では、Activeloopと共同で取り組んでいる大規模な言語モデル（LLM）のパフォーマンス向上に関する新しいビデオを共有しますこのビデオではさまざまな…

DatategyとMath＆AI Instituteの研究者、大規模言語モデルのマルチモダリティの未来に関する展望を提供

フランスのDatategy SASとトルコのMath＆AI研究所の研究者は、最近注目されているマルチモーダルアーキテクチャに対する1つの可能な方向性を提案しています。彼らの研究の中心的なアイデアは、よく研究された固有表現認識（NER）の定式化が、マルチモーダルな大規模言語モデル（LLM）の枠組みに組み込まれる可能性があるということです。最近、LLaVA、Kosmos、またはAnyMALなどのマルチモーダルアーキテクチャが注目を集め、実践でその能力を示してきました。これらのモデルは、テキスト以外のモダリティ（画像など）からデータをトークナイズし、外部のモダリティ固有のエンコーダを使用してそれらを共通の言語空間に埋め込むことができます。これにより、アーキテクチャはテキストと交互に混在したマルチモーダルデータを調整する手段を提供できます。この論文の著者は、この一般的なアーキテクチャの選好が将来的にはさらに野心的な設定に拡張される可能性があると提案しています。彼らはこれを「オムニモーダル時代」と呼んでいます。NERの概念に何らかの形で関連する「エンティティ」は、このようなアーキテクチャのモダリティとして想像することができます。たとえば、現在のLLMは完全な代数的推論を導き出すことが難しいとされています。特定の数学に優しいモデルや外部ツールの使用に関する研究が進められているとはいえ、この問題への一つの展望は、量的な値をこのフレームワークのモダリティとして定義することかもしれません。また、暗黙的および明示的な日付と時間のエンティティは、特定の時間認知モダリティエンコーダによって処理できます。 LLMは地理空間の理解にも非常に苦労しており、「地理的に意識した」とは言えません。また、数値的なグローバル座標を適切に処理する必要があり、近接性と隣接性の概念は言語の埋め込み空間に正確に反映されるべきです。そのため、場所を特別な地理空間のモダリティとして組み込むことで、特別に設計されたエンコーダと共同トレーニングによってこの問題を解決することもできます。これらの例に加えて、最初に取り組むべき可能なエンティティは人、機関などです。著者たちは、この種のアプローチはパラメータ/非パラメトリックな知識のスケーリングとコンテキストの長さ制限の解決策を提供すると主張しています。複雑さと情報は数多くのモダリティエンコーダに分散されることができます。これにより、モダリティを介して更新された情報を注入する問題も解決するかもしれません。研究者たちは、このような潜在的なフレームワークの枠組みを提供し、エンティティ駆動の言語モデルの開発の約束と課題について議論しています。

DL Notes 高度な勾配降下法

以前の記事では、勾配降下法について基本的な概念とその種類の最適化における主な課題を要約しましたしかし、スティーブンスティカスティック勾配法のみを取り上げました...

「パーティションを使用しよう、ルーク！SQLクエリの最適化に役立つシンプルで実証済みの方法」

データサイエンティストはSQLが大好きですが、クエリのパフォーマンスを向上させる書き方が苦手です（おそらく「S-Q-L」と発音するか、「シークエル」と発音するかを議論する時間に費やしすぎているためですか？）この記事では、...

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