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「オムニスピーチは、次世代のAI音声アルゴリズムにより、自動車、モバイル、消費者、およびIoTの顧客により良いサービスを提供するために、ケイデンス・テンシリカ・オーディオ・ソフトウェア・パートナーとなりました」

「テクノロジーには、最高クラスのAIノイズ抑制とその他のAI音声技術が含まれていますカレッジパーク、MD - OmniSpeechは、任意のアプリ、デバイス、または環境でノイズを除去し、音声品質を向上させるというミッションを持つAI音声技術企業であり、本日、Cadenceの公式Tensilicaオーディオソフトウェアパートナーになったことを発表しました世界的に有名な電気技術者によって設立された... OmniSpeechは、次世代のAI音声アルゴリズムのためのCadence Tensilicaオーディオソフトウェアパートナーとなり、自動車、モバイル、消費者、およびIoTの顧客により良いサービスを提供することを目指しています詳細はこちらをご覧ください」

NEWS

シンボルの調整は言語モデルの文脈における学習を向上させます

Google Researchの学生研究者であるJerry Weiと主任科学者のDenny Zhouによって投稿されました。人間の知性の重要な特徴の一つは、わずかな例だけを用いて推論することで新しいタスクを学ぶことができることです。言語モデルのスケーリングによって、マシンラーニングにおいて新たな応用やパラダイムを実現することができました。しかし、言語モデルはプロンプトの与え方に敏感であり、頑健な推論を行っているわけではないことを示しています。例えば、言語モデルはしばしばプロンプトエンジニアリングやタスクの指示としてのフレーズのような作業が必要であり、不正確なラベルが表示されてもタスクのパフォーマンスに影響を与えないという予期しない振る舞いを示すことがあります。「Symbol tuning improves in-context learning in language models」では、シンボルチューニングと呼ばれるシンプルなファインチューニング手法を提案しています。この手法は入力とラベルのマッピングを強調することで、インコンテキスト学習を改善することができます。私たちはFlan-PaLMモデルにおけるシンボルチューニングの実験を行い、さまざまな設定での利点を観察しました。シンボルチューニングは、未知のインコンテキスト学習タスクにおいてパフォーマンスを向上させ、指示や自然言語のラベルがないような曖昧なプロンプトに対しても非常に頑健です。シンボルチューニングされたモデルは、アルゴリズムの推論タスクにおいて非常に強力です。最後に、シンボルチューニングされたモデルは、インコンテキストで提示された反転したラベルを追従する能力が大幅に向上しており、インコンテキスト情報を使用して以前の知識を上書きすることができます。シンボルチューニングの概要。モデルは自然言語のラベルが任意のシンボルに置き換えられたタスクでファインチューニングされます。シンボルチューニングは、指示や関連するラベルが利用できない場合、モデルがインコンテキストの例を使用してタスクを学ぶ必要があるという直感に基づいています。動機指示チューニングは一般的なファインチューニング手法であり、パフォーマンスを向上させ、モデルがインコンテキストの例に従う能力を改善することが示されています。ただし、評価例に指示と自然言語のラベルを通じてタスクが冗長に定義されるため、モデルは例を使用する必要がありません。例えば、上の図の左側では、例がモデルがタスク（感情分析）を理解するのに役立つことができますが、モデルは例を無視してタスクを示す指示を読むことができます。シンボルチューニングでは、モデルは指示が削除され、自然言語のラベルが意味的に関連のないラベル（例：「Foo」、「Bar」など）に置き換えられた例でファインチューニングされます。この設定では、インコンテキストの例を見ないとタスクが明確になりません。例えば、上の図の右側では、タスクを理解するために複数のインコンテキストの例が必要です。シンボルチューニングはモデルにインコンテキストの例を推論することを教えるため、シンボルチューニングされたモデルは、インコンテキストの例とそのラベルの間の推論を必要とするタスクにおいてより優れたパフォーマンスを発揮するはずです。シンボルチューニングに使用されるデータセットとタスクの種類。シンボル調整手順私たちは、シンボル調整手順に使用するために、22の公開されている自然言語処理（NLP）データセットを選択しました。これらのタスクは過去に広く使用されており、私たちは離散的なラベルを必要とするため、分類タイプのタスクのみを選択しました。その後、ラベルを整数、文字の組み合わせ、および単語の3つのカテゴリから選択された約30,000の任意のラベルの1つにランダムにマッピングします。実験では、PaLMの指示に調整されたバリアントであるFlan-PaLMをシンボル調整します。Flan-PaLMモデルの3つの異なるサイズを使用します：Flan-PaLM-8B、Flan-PaLM-62B、およびFlan-PaLM-540B。また、Flan-cont-PaLM-62B（780Bトークンではなく1.3TトークンでのFlan-PaLM-62B）もテストし、62B-cと略称します。…

OpenAIを使用してカスタムチャットボットを開発する

はじめにチャットボットは自動化されたサポートと個別の体験を提供し、ビジネスが顧客とつながる方法を革新しました。人工知能（AI）の最新の進展により、チャットボットの機能性の基準が引き上げられました。この詳細な書籍では、強力な言語モデルで知られるAIプラットフォームのリーディングカンパニーであるOpenAIを使用してカスタムチャットボットを作成するための詳細な手順が提供されています。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。チャットボットとは何ですか？チャットボットは人間の会話を模倣するコンピュータプログラムです。自然言語処理（NLP）の技術を使用して、ユーザーの言っていることを理解し、関連性のある助言を提供します。大量のデータセットと優れた機械学習アルゴリズムの利用可能性により、チャットボットは近年ますます賢くなっています。これらの機能により、チャットボットはユーザーの意図をより良く把握し、より本物らしい返答を提供することができます。チャットボットの具体的な利用例: 顧客サービスのチャットボットは、よく寄せられる質問に答えて、消費者に24時間体制でサポートを提供します。マーケティングのチャットボットは、リードの質を確認し、リードを生成し、製品やサービスに関する質問に答えるのを支援することができます。教育のチャットボットは、個別指導を提供し、学生が自分のペースで学ぶことができるようにします。医療のチャットボットは、健康に関する情報を提供し、薬に関する質問に答え、患者を医師や他の医療専門家とつなげることができます。 OpenAIの紹介 OpenAIは人工知能の研究開発の最前線にあります。自然言語の解釈と生成に優れた言語モデルの開発に先駆けて取り組んでいます。 OpenAIは、GPT-4、GPT-3、Text-davinciなどの高度な言語モデルを提供しており、チャットボットの構築などのNLP活動に広く使用されています。チャットボットの利点コーディングと実装に入る前に、チャットボットの利点を理解しましょう。 24時間365日の利用可能性: チャットボットはユーザーに24時間体制でサポートを提供し、人間の顧客サービス担当者の制約をなくし、ビジネスが顧客の要求に対応できるようにします。改善された顧客サービス: チャットボットは頻繁に問い合わせられる質問に迅速かつ正確に応答することができます。これにより、顧客サービス全体の品質が向上します。コスト削減: ビジネスは顧客サポートの業務を自動化し、大規模なサポートスタッフの必要性を減らすことで、長期的に多額の費用を節約することができます。…

GenAIOps：MLOpsフレームワークの進化

「2019年には、私はLinkedInのブログを公開しましたタイトルは『成功するためになぜML Opsが必要か』でした今日になって、分析、機械学習（ML）、人工知能（AI）を運用化することが求められています...」

「ファインチューニング中に埋め込みのアニメーションを作成する方法」

「機械学習の分野では、ビジョントランスフォーマー（ViT）は画像分類に使用されるモデルの一種です従来の畳み込みニューラルネットワークとは異なり、ViTはトランスフォーマーアーキテクチャを使用します…」

Weaviate入門：ベクトルデータベースを使った検索の初心者ガイド

Weaviateベクトルデータベースを使用することでできることの3つの例には、セマンティック検索、質問応答、OpenAI LLMsを用いた生成検索があります

『ODSC West 2023の最初のセッションとスピーカーが発表されました』

ODSC Westはまだ数ヶ月先ですが、AIとデータサイエンスの分野の一流の専門家によるエキサイティングな講演、ワークショップ、トレーニングセッションを既に用意しています以下をご覧くださいCRMプラットフォームにおいてAIを活用して売り手の成功を促進する方法サラ・ケファヤティ｜主任データサイエンティスト｜IBM これは...

West 2023

「LLaMAを超えて：オープンLLMの力」

最近の大規模言語モデル（LLM）の進歩にもかかわらず、最も強力なモデルの多くは有料のAPIを介してのみ利用可能であり、大量の専有データを使用してトレーニングされているため、それによって制約が生じています

「ExcelのTEXT関数の使い方は？ [例を使って解説]」

Excelはデータの操作と書式設定を簡素化する強力なアプリケーションです。TEXT関数は、テキスト、日付、および数値を個々の好みに合わせてカスタマイズするための貴重なリソースです。多くの書式設定の可能性を持つTEXT関数により、データの外観を容易に変更することができます。この包括的な記事では、ExcelのTEXT関数の全範囲を探求し、その機能をマスターするためのさまざまなExcelのテキスト式の例を提供します。基本的な書式設定から高度なテキスト操作まで、このガイドはTEXT関数を効果的に使用し、Excelのスキルを向上させる知識を備えるでしょう。 Excelのテキスト式 ExcelのTEXT関数は、テキスト、日付、および数値を同様に書式設定することができます。受け入れる2つの入力は、書式設定したい値と書式設定を定義するコードです。書式コードは、さまざまな書式設定オプションを表す特殊文字で構成されています。 ExcelのTEXT関数の基本的な使用法 ExcelのTEXT関数の基本的な使用法は、値と書式コードを指定して所望の書式を表示することです。たとえば、以下の式を使用して、セルA1の日付を「dd-mmm-yyyy」として表示することができます。 =TEXT(A1, "dd-mmm-yyyy") このExcelのテキスト式は、日付の値を所望の書式に変換します。TEXT関数は、CONCATENATEなどの他の関数と組み合わせて、より複雑な書式設定シナリオを作成することもできます。 TEXT関数で使用される書式コード TEXT関数で使用される書式コードは、値の表示方法を決定します。一部の一般的な書式コードには以下があります: 「dd」は月の日を表し、たとえば1、2、または3です。「mmm」は月の名前を示します（例：Jan、Feb、Mar）。「yyyy」は4桁の年を示します（2023など）「hh」は時間を示します（例：01、02、03）。「mm」は分を示します（00、01、02など）。「ss」は秒を示します（00、01、02など）。ここで示されているのは書式コードの一部のサンプルです。Excelはさまざまな書式コードを提供して、さまざまな書式設定ニーズに対応しています。 ExcelでTEXT関数を使用する方法 ExcelのTEXT関数は、データをカスタムの方法で操作および書式設定することができる強力なツールです。TEXT関数の一般的な使用例は次の3つです: テキストと数値または日付をカスタム書式で連結する ExcelのTEXT関数を使用すると、テキストと数値または日付を組み合わせた独自の書式を作成することができます。特定の方法で情報を表示したい場合に便利です。次の形式を使用して、テキストと数値または日付を連結します: =TEXT(value, "format")…

TEXT Function

「Amazon SageMaker Studioを使用してAmazon RedshiftクラスターのクロスアカウントアクセスをVPCピアリングで構成する」

クラウドコンピューティングにより、計算能力とデータがより利用可能になったことで、機械学習（ML）は今やあらゆる産業に影響を与え、すべてのビジネスや産業の核となっていますAmazon SageMaker Studioは、ウェブベースの視覚的なインターフェースを持つ、初めての完全統合型ML開発環境（IDE）ですすべてのML開発を行うことができます[…]

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