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信頼性のある世代をチェーンオブバーニケーションを通じて解放する迅速なエンジニアリングの飛躍

大規模言語モデルにおける幻覚を減らすための重要な手段である「Chain-of-Verification Prompt Engineering(検証チェーン・プロンプトエンジニアリング)メソッド」を探求し、信頼性と事実に基づいたAI応答を確保します

Artificial Intelligence

複数モードモデルとは何ですか？

基礎となる大規模言語モデル（LLM）は、巨大なデータセットで事前トレーニングされており、ゼロショット、フューショット、または転移学習を通じて、一般的なマルチタスク処理をかなり効率的に行うことができます実際には...

ウェアラブルテックを革命：エッジインパルスの超効率的な心拍数アルゴリズムと拡大するヘルスケアスイート

機械学習は私たちの生活のほぼすべての側面やさまざまな分野で使用されています。その技術はますます一般的になり、さまざまな分野で応用が見つかっています。その関連性は特に医学において重要であり、医療手順の改善に不可欠です。機械学習は、疾病の特定から患者の結果予測まで、医療問題の解決方法を革新し、最終的にはより良い患者ケアと医学研究につながっています。そのため、Edge Impulseというオンデバイス機械学習と人工知能を専門とする企業が、最も小さくて最も正確な心拍数測定アルゴリズムを発売したことを発表しました。彼らはまた、競合他社のメモリーの1/16しか必要としないことを強調しました。研究者たちは、この革新的なアルゴリズムが私たちの体の自律神経の健康探偵として機能することを強調しています。自律神経系がバランスされた状態を維持するために、心拍数と心拍間隔の変化を調べます。私たちの総合的な健康状態、心臓の健康、ストレスレベル、活動からの回復速度は、このバランスに依存しています。私たちの皮膚を通って光を測定する単純なセンサー（脈波測定）の助けを借りて、アルゴリズムの賢さにより正確な心拍数と心拍変動性の値を提供することができます。指に装着するようなウェアラブルデバイスには、このセンサーがよく含まれています。心拍間隔（IBI）の測定と分析は、心血管生理学と健康の研究において基本的なものです。心拍変動性（HRV）は、連続する心拍の間の時間の変動を測定します。単なる心拍数の測定を超えています。このアルゴリズムは主にフィットネスバンドやスマートウォッチなどに使用される光ベースのセンサーを使用していますが、心電図（ECG）センサーも利用することができます。このアルゴリズムは非常に賢く、最も近い競合他社のメモリーの1/16しか使用せず、心房細動の診断、転倒の検出、睡眠のモニタリング、ストレスの測定、活動レベルの変化の認識などが可能です。彼らは、体温の測定、運動の監視、姿勢の追跡、脳活動データの追跡（脳波）のアルゴリズムも持っています。Edge Impulseはリアルタイムモニタリングのためのデータダッシュボードや、より優れたアルゴリズムを改善するための臨床データのための研究データレイクを開発しました。研究者たちは、これにより独自のアルゴリズムを製造するための研究開発（R&D）に必要な費用が大幅に削減されることを強調しました。また、Edge ImpulseのHR/HRVソリューションには現代のアルゴリズムが使用されており、時間のかかる困難なアルゴリズムの改善が不要であるとも強調しました。 Edge Impulseは、中央集権型および分散型の臨床調査の成長を可能にする堅牢なインフラも提供しており、小規模な被験者グループから大規模な被験者グループまで対応しています。このスケーラビリティは大規模なテストと妥当性確認には不可欠であり、使用されるデータセットが多様でモデルの偏りを減らすことが保証されます。