Search Results A

エッセンシャルコンプレクシティは、開発者のユニークセリングポイントです

AIは、私たちが本質的な複雑さを理解するのを助けることができます私たちがそれをオートパイロットで最も偶発的な複雑さを処理させることができる間、真の共同パイロットとして機能します

「キャンドルとファルコン：Rustでの大規模言語モデルガイド」

「人工知能（AI）は、テクノロジーやデータとのインタラクションの仕方を形作り続けていますAIと機械学習の世界で最もエキサイティングな進展の1つは、導入された…」

「機械学習評価指標理論と概要」

「機械学習における評価指標の高度な探索とその重要性」

Machine learning

はじめに農業は常に人類文明の基盤であり、数十億人に生計と食料を提供してきました。技術の進歩により、農業の実践を向上させるための新たで革新的な方法が見つかっています。そのような進歩の一つが、Vision Transformers（ViTs）を使用して作物の葉の病気を分類することです。このブログでは、農業におけるビジョン・トランスフォーマーが、作物の病気の特定と軽減のための効率的かつ正確な解決策を提供することで、革命を起こしていることを探求します。キャッサバ、またはマニオクまたはユカは、食事の主食から産業用途までさまざまな用途がある多目的な作物です。その耐久性と強靭さは、栽培条件の厳しい地域で不可欠な作物です。しかし、キャッサバの植物はさまざまな病気に対して脆弱であり、CMDとCBSDが最も破壊的なものの一部です。 CMDは、ホワイトフライによって伝播される複数のウイルスによって引き起こされ、キャッサバの葉に重度のモザイク症状を引き起こします。一方、CBSDは、2つの関連するウイルスによって引き起こされ、主に貯蔵根に影響を与え、食用に適さなくします。これらの病気を早期に特定することは、広範な作物被害を防ぐために重要であり、食料の安全保障を確保するために不可欠です。Vision Transformersは、自然言語処理（NLP）のために最初に設計されたトランスフォーマー・アーキテクチャの進化形であり、視覚データの処理に非常に効果的であることが証明されています。これらのモデルは、パッチのシーケンスとして画像を処理し、データ内の複雑なパターンと関係を捉えるために自己注意機構を使用します。キャッサバの葉の病気分類の文脈では、ViTsは感染したキャッサバの葉の画像を分析してCMDとCBSDを特定するために訓練されます。学習成果ビジョン・トランスフォーマーとそれらが農業にどのように適用され、特に葉の病気の分類においてどのように使用されるかを理解する。トランスフォーマー・アーキテクチャの基本的な概念、自己注意機構などの理解し、これらが視覚データの処理にどのように適応されるかを学ぶ。キャッサバの葉の病気の早期検出のために農業におけるビジョン・トランスフォーマー（ViTs）の革新的な利用方法を理解する。スケーラビリティやグローバルなコンテキストなどのビジョン・トランスフォーマーの利点、および計算要件やデータ効率などの課題についての洞察を得る。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。ビジョン・トランスフォーマーの台頭コンピュータビジョンは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の開発により、近年大きな進歩を遂げています。CNNは、画像分類から物体検出まで、さまざまな画像関連のタスクのための定番アーキテクチャとなっています。しかし、ビジョン・トランスフォーマーは、視覚情報の処理に新しい手法を提供する強力な代替手段として台頭しています。Google Researchの研究者たちは、2020年に「画像は16×16の単語に値する：スケールでの画像認識のためのトランスフォーマー」という画期的な論文でビジョン・トランスフォーマーを紹介しました。彼らは、もともと自然言語処理（NLP）のために設計されたトランスフォーマー・アーキテクチャをコンピュータビジョンの領域に適応させました。この適応により、新たな可能性と課題が生まれました。 ViTsの使用は、従来の方法に比べていくつかの利点を提供しています。それには以下のものがあります：高い精度：ViTsは高い精度であり、葉の病気の信頼性のある検出と区別が可能です。効率性：訓練された後、ViTsは画像を素早く処理できるため、現場でのリアルタイム病気検出に適しています。スケーラビリティ：ViTsはさまざまなサイズのデータセットを処理できるため、さまざまな農業環境に適応できます。汎化性：ViTsはさまざまなキャッサバの品種や病気のタイプに汎化することができ、各シナリオごとに特定のモデルが必要な必要性を減らします。トランスフォーマー・アーキテクチャの概要ビジョン・トランスフォーマーに入る前に、トランスフォーマー・アーキテクチャの核心的な概念を理解することが重要です。トランスフォーマーは、もともとNLPのために設計され、言語処理のタスクを革新しました。トランスフォーマーの主な特徴は、自己注意機構と並列化であり、より包括的な文脈理解とより高速なトレーニングを可能にします。…

大規模言語モデル（LLM）の調査

イントロダクション大規模言語モデル（LLM）の登場により、技術の進歩の風景は劇的に変容しました。これらのモデルは、洗練された機械学習アルゴリズムと膨大な計算能力によって駆動され、人間の言語を理解し、生成し、操作する能力を大幅に向上させるものです。LLMは微妙なニュアンスを解釈し、一貫した物語性を創造し、人間のコミュニケーションを模倣する会話を行う驚異的な能力を示しています。LLMの深い探求に乗り出すにつれて、さまざまな産業、コミュニケーションパラダイム、そして人間とコンピュータの相互作用の未来に対するその深遠な影響に直面することになります。しかし、驚異的な可能性の中には複雑な課題の蜘蛛の巣が広がっています。LLMはその能力にもかかわらず、バイアス、倫理的な懸念、および潜在的な誤用に免疫を持ちません。これらのモデルが広範なデータセットから学習する能力は、データの出所と可能な隠れたバイアスについての疑問を呼び起こします。さらに、LLMが私たちの日常生活にますます統合されるにつれて、プライバシー、セキュリティ、透明性への懸念が極めて重要になります。さらに、LLMのコンテンツ生成と意思決定プロセスへの関与に伴う倫理的な考慮事項が注意深く検討されるべきです。 LLMの領域を探求するこの旅では、彼らの機能の複雑さ、革新の可能性、提起する課題、および責任ある開発を指針とする倫理的なフレームワークについて深く掘り下げます。このような状況を思慮深いアプローチでナビゲートすることにより、LLMの潜在能力を活用しつつ、その限界に対処することができ、最終的には言語理解と生成において人間と機械が調和して協力する未来を形作ることができます。学習目標 LLMの基礎理解: LLMのアーキテクチャ、コンポーネント、および基礎技術を含む、LLMの基礎的な理解を得る。LLMが人間の言語を処理し生成する方法について探求する。 LLMの応用の探求: 言語理解やコンテンツ生成から言語翻訳や専門家支援まで、さまざまな産業でのLLMの応用を探求する。LLMがさまざまなセクターを変革している方法を理解する。倫理的な考慮事項の認識: バイアス、誤情報、プライバシーの懸念を含む、LLMに関連する倫理的な考慮事項に深く入り込む。LLMの責任ある倫理的な使用を確保するためにこれらの課題にどのように対処するかを学ぶ。 LLMの影響の分析: コミュニケーション、教育、産業の風景におけるLLMの社会的および経済的な影響を検証する。LLMを生活のさまざまな側面に統合することによってもたらされる潜在的な利益と課題を評価する。将来のトレンドとイノベーション: 対話能力、個別化体験、学際的な応用におけるLLMの進化する風景を探求する。これらの展開が技術と社会にもたらす意味を考える。実践的な応用: コンテンツ作成、言語翻訳、データ分析などのLLMの実践的なユースケースを探求することによって、自身の知識を応用する。さまざまなタスクにおいてLLMを活用することで、実践的な経験を積む。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。言語モデルの進化言語モデルの軌跡は、近年の驚異的な進歩を特徴とするダイナミックな進化を経験してきました。言語処理の領域におけるこの進化の旅は、大規模言語モデル（LLM）の登場により、自然言語処理（NLP）の能力におけるパラダイムシフトを示しています。旅は、後続のイノベーションの道を開いた初期の基本的な言語モデルから始まります。最初の段階では、言語モデルは範囲が限られており、人間の言語の複雑さを捉えるのに苦労しました。技術的な力が進化するにつれて、これらのモデルの洗練度も向上しました。初期のバージョンでは、基本的な言語ルールと統計的な手法を組み合わせてテキストを生成しましたが、文脈と一貫性に制限がありました。しかし、ニューラルネットワークの一種であるトランスフォーマーの登場は、画期的な飛躍をもたらしました。トランスフォーマーは、文全体や段落全体の文脈的な関係を理解することを可能にします。このブレークスルーが大規模言語モデルの基盤となりました。GPT-3などのこれらのモデルは、膨大な数のパラメータを持ち、前例のない品質のテキストを処理および生成する能力を持っています。…

コーディングなしで独自のLLMをトレーニングする

イントロダクション生成AIは、私たちがテクノロジーとコンテンツの生成方法を革新するという魅力的な分野で、世界中で大きな注目を浴びています。この記事では、大規模言語モデル（LLM）の魅力的な領域、その構成要素、クローズドソースLLMがもたらす課題、そしてオープンソースモデルの出現について探求します。さらに、h2oGPTやLLM DataStudioなどのツールやフレームワークを含むH2OのLLMエコシステムについても詳しく説明します。これらのツールとフレームワークにより、コーディングスキルをほとんど必要とせずにLLMをトレーニングすることができます。学習目標：大規模言語モデル（LLM）を使用した生成AIの概念と応用を理解する。クローズドソースLLMの課題とオープンソースモデルの利点を認識する。コーディングスキルをほとんど必要とせずにAIのトレーニングを行うためのH2OのLLMエコシステムを探索する。 LLMの構成要素：基礎モデルと微調整 LLMの詳細を掘り下げる前に、生成AIの概念を把握しましょう。予測AIが主流であり、過去のデータパターンに基づいて予測に焦点を当てる一方で、生成AIはその逆です。既存のデータセットから新しい情報を生成する能力を機械に与えます。単一のモデルからテキストを予測・生成し、コンテンツを要約し、情報を分類するなど、さまざまなことができる機械学習モデルを想像してみてください。それが大規模言語モデル（LLM）の役割です。 LLMは、まず基礎モデルから始まる多段階のプロセスに従います。このモデルは、しばしばテラバイトまたはペタバイト単位のデータセット上でトレーニングするため、膨大なデータが必要です。この基礎モデルは、次の単語をシーケンスで予測することにより学習し、データ内のパターンを理解することを目指します。基礎モデルが確立されたら、次のステップは微調整です。このフェーズでは、キュレートされたデータセットでの教師付き微調整を行い、モデルを所望の動作に適合させます。これには、モデルを特定のタスク（例：多肢選択、分類など）を実行できるようにトレーニングすることが含まれます。第三のステップである人間のフィードバックに基づく強化学習により、モデルのパフォーマンスをさらに向上させます。人間のフィードバックに基づいた報酬モデルを使用することで、モデルは予測をより人間の好みに合わせて微調整します。これによりノイズが減少し、応答の品質が向上します。このプロセスの各ステップがモデルのパフォーマンスを向上させ、不確実性を減らすのに寄与しています。なお、基礎モデル、データセット、および微調整戦略の選択は、具体的なユースケースに依存することに注意してください。クローズドソースLLMの課題とオープンソースモデルの台頭 ChatGPT、Google BardなどのクローズドソースLLMは、効果を示していますが、いくつかの課題も抱えています。これには、データプライバシーへの懸念、カスタマイズと制御の制約、高い運用コスト、時々の利用不可などが含まれます。組織や研究者は、よりアクセス可能でカスタマイズ可能なLLMの必要性を認識しています。そのため、彼らはオープンソースモデルの開発を始めています。これらのモデルは、コスト効果があり、特定の要件に合わせてカスタマイズすることができます。また、機密データを外部サーバーに送信することへの懸念も解消されます。オープンソースLLMは、ユーザーにモデルのトレーニングとアルゴリズムの内部動作へのアクセス権を与えます。このオープンなエコシステムは、さまざまなアプリケーションにとって有望なソリューションとなるため、より多くの制御と透明性を提供します。 H2OのLLMエコシステム：コーディング不要のLLMトレーニング用ツールとフレームワーク機械学習の世界で著名なH2Oは、LLM用の堅牢なエコシステムを開発しました。彼らのツールとフレームワークは、広範なコーディングの専門知識を必要とせずにLLMのトレーニングを容易にします。以下に、これらのコンポーネントのいくつかを紹介します。 h2oGPT h2oGPTは、独自のデータでトレーニングできる微調整済みのLLMです。最高の部分は何でしょうか？完全に無料で使用できます。h2oGPTを使用すると、LLMの実験を行い、商業的にも適用することができます。このオープンソースモデルを使用することで、財務上の障壁なしにLLMの機能を探索できます。展開ツール…

Learn more about Search Results A - Page 641

エッセンシャルコンプレクシティは、開発者のユニークセリングポイントです

「キャンドルとファルコン：Rustでの大規模言語モデルガイド」

「機械学習評価指標理論と概要」

農業におけるビジョン・トランスフォーマー | 革新的な収穫

大規模言語モデル（LLM）の調査

コーディングなしで独自のLLMをトレーニングする

Google Pub/SubからBigQueryへの簡単な方法

工学部は、Songyee Yoon博士（PhD ’00）を訪問イノベーション学者として歓迎します

「Rで複数のファイルを自動的にインポートして結合する方法」

「多変量カテゴリデータを処理するためのPythonによる7つの可視化」

Find the right Blockchain Investment for you