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エネルギーフォレンジックスにおける高度なAIアルゴリズムの開発：消費パターンを通じたスマートグリッド盗難検出のためのTransformerモデルのPythonガイド

ドイツのエネルギーデータからの洞察：小規模設定における消費パターンとオンラインデータサポートアナリティクスに関するステファニー・ネスによるガイド広大なデータの海の中で、各キロワット時はその物語をささやきます複雑な消費パターンの奥深くには異常、エネルギー盗難の秘話が潜んでいるかもしれませんこれらの物語は、頻繁にありふれていることが多いですが、時には高らかに響くこともあります...消費パターンを通じたスマートグリッドの盗難検出のためのトランスフォーマーモデルに関するエネルギーフォレンジクスの高度なAIアルゴリズム開発：Pythonガイドを読む»

「LLMの内部構造：言語モデルアーキテクチャの詳細な解説」

イントロダクション大規模な事前学習に基づく言語モデル（LLMs）は、自然言語処理の分野を革新しました。これにより、機械は人間らしいテキストを驚くほど高い精度で理解し生成することが可能になりました。LLMsの能力を真に理解するには、その内部構造に深く入り込み、アーキテクチャの複雑さを理解することが不可欠です。LLMsの言語モデルアーキテクチャの謎を解き明かすことで、これらのモデルが言語を処理し生成する方法について貴重な洞察を得ることができ、言語理解、テキスト生成、情報抽出の進歩の道を開くことができます。このブログでは、LLMsの内部構造に深く入り込み、人間との相互作用の可能性を永遠に変えた言語の理解と生成を可能にする魔法を明らかにします。学習目標トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズムを含むLLMsの基本要素を理解する。エンコーダとデコーダからなるLLMsのレイヤーアーキテクチャを探求する。 LLMsの事前学習と微調整の段階に関する洞察を得る。 GPT-3、T5、BERTなどのLLMアーキテクチャの最新の進展を発見する。 LLMsにおける注意機構とその重要性について包括的な理解を得る。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。もっと学ぶ：大規模言語モデル（LLMs）とは何ですか？ LLMsの基礎：トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズム LLMsの基礎に踏み入ると、トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズムがこのモデルが言語を理解し生成するための基本的な要素となります。トランスフォーマートランスフォーマーは、Vaswaniらによる2017年の「Attention is All You Need」の論文で初めて紹介され、自然言語処理の分野を革新しました。これらの堅牢なアーキテクチャは、再帰ニューラルネットワーク（RNN）の必要性を排除し、セルフアテンションメカニズムを利用して入力シーケンス内の単語間の関係を捉えます。トランスフォーマーは、LLMsがテキストを並列処理することを可能にし、効率的かつ効果的な言語理解を実現します。トランスフォーマーは、入力シーケンスのすべての単語に同時にアテンションを向けることで、長距離の依存関係や文脈の関係を伝えることができます。この並列処理により、LLMsはテキストから複雑なパターンや依存関係を抽出し、言語の意味の豊かな理解を実現します。セルフアテンションさらに深く掘り下げると、トランスフォーマーベースのアーキテクチャの中心にあるのはセルフアテンションの概念です。セルフアテンションにより、LLMsは各単語を処理する際に入力シーケンスの異なる部分に焦点を当てることができます。セルフアテンションでは、LLMsは現在処理している単語に関連する重要な情報に基づいて、異なる単語にアテンションの重みを割り当てます。この動的なアテンションメカニズムにより、LLMsは重要な文脈情報にアテンションを向け、関連性のないノイズのある入力部分を無視することができます。関連する単語に選択的にアテンションを向けることで、LLMsは効果的に依存関係を捉え、意味のある情報を抽出することができ、言語理解能力を向上させます。…

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃57

「AIの世界では、LLMモデルのパフォーマンス評価が注目の話題となりました特に、スタンフォードとバークレーの学生による最近の研究についての活発な議論がありました...」

「Jasper 対 Scalenut 最高のライティングツールはどれですか？（2023年7月）」

最高のAIライティングツールをお探しですか？Jasper AIとScalenutの違いを見つけて、あなたのニーズに合ったものを選んでください

「Llama 2の機能を実世界のアプリケーションに活用する：FastAPI、Celery、Redis、およびDockerを使用したスケーラブルなチャットボットの構築」

「Llama 2を探索し、オープンソースの影響、プロンプトエンジニアリング、そしてスケーラブルなLLMアーキテクチャを探求してください」

Agents.jsをご紹介します：JavaScriptを使用して、あなたのLLMにツールを提供します

最近、私たちはhuggingface.jsでAgents.jsに取り組んでいます。これはJavaScriptからLLMsに対するツールアクセスを提供するための新しいライブラリで、ブラウザまたはサーバーのどちらでも使用できます。デフォルトでいくつかのマルチモーダルツールが付属しており、独自のツールや言語モデルで簡単に拡張することができます。インストール始めるのは非常に簡単です。次のコマンドでnpmからライブラリを取得できます： npm install @huggingface/agents 使用方法このライブラリはHfAgentオブジェクトを公開しており、これがライブラリへのエントリーポイントです。次のようにインスタンス化することができます： import { HfAgent } from "@huggingface/agents"; const HF_ACCESS_TOKEN = "hf_..."; // https://huggingface.co/settings/tokensでトークンを取得してください const agent = new…

相互に接続された複数ページのStreamlitアプリを作成する方法

注意：この記事はもともとStreamlitブログで紹介されていましたVoAGIコミュニティの皆様にご覧いただくために、こちらでも共有したいと思いますわぁ！私が初めてブログ記事を公開してから、なんとも信じられない3ヶ月です...

PaLM AI | Googleの自家製生成AI

イントロダクション OpenAIによるGPT（Generative Pre-trained Transformers）モデル、特にChatGPTなどのような生成型AIモデルの登場以来、Googleは常にそれと同様のAIモデルを作成し、ローンチすることに取り組んできました。GoogleはBERTモデルを通じてTransformerについて最初に世界に紹介しましたが、Attention is All You Need論文を通じて、OpenAIが開発したものと同じくらい強力で効率的な大規模言語モデルを作成することはできませんでした。Googleが最初に紹介したBard AIはあまり注目されませんでした。最近、GoogleはBard AIの背後にあるPaLM（Pathways Language Model）へのAPIアクセスをリリースしました。このガイドでは、PaLM APIの使い方について説明します。学習目標 Pathways Language Modelの使い方を学ぶ PaLMが提供する主な機能を理解する PaLM 2を使用してアプリケーションを作成する大規模言語モデルのクイックプロトタイピングのためのMakerSuiteを活用する PaLM APIの使い方を理解するこの記事はData…

「ODSC APAC 2023での最初のトレーニングセッションの開催をお知らせします」

データサイエンスとAIの進展は、稲妻のような速さで進んでいます最新情報に遅れることなく、ODSC APAC（8月22日〜23日）では、データサイエンスの基礎から最新のツールやフレームワークまで、専門家によるトレーニングセッションが開催されます以下にいくつかのセッションをご紹介しますフルスタック機械学習...

APAC 2023

「OpenAI（Python）APIを解説する」

「これは、実践において大規模な言語モデル（LLM）を使用するシリーズの2番目の記事ですここでは、OpenAI APIの初心者向けの紹介を行いますこれにより、制約のあるチャットを超えることができます...」

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