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「アリコロニーオプティマイゼーションの実践」

お帰りなさい！前回の投稿では、アリコロニーオプティマイゼーション（ACO）の基本を紹介しました今回は、ACOアルゴリズムをゼロから実装して、2つの課題に取り組みます...

「ベイチュアン2に会おう：7Bおよび13Bのパラメータを持つ大規模な多言語言語モデルのシリーズ、2.6Tトークンでゼロからトレーニングされました」

大規模言語モデルは近年、大きな進展を遂げています。GPT3、PaLM、Switch Transformersなどの言語モデルは、以前のELMoやGPT-1のようなモデルの数百万から、数十億、あるいは数兆のパラメータを持つようになりました。人間に似た流暢さを持ち、様々な自然言語の活動を行う能力は、モデルのサイズの成長により大幅に向上しました。OpenAIのChatGPTのリリースにより、これらのモデルが人間の話し言葉に似たテキストを生成する能力が大いに注目されました。ChatGPTは、カジュアルな会話から難しいアイデアの明確化まで、さまざまな文脈で優れた言語スキルを持っています。この革新は、自然言語の生成と理解を必要とするプロセスを自動化するために、巨大な言語モデルがどのように使用されるかを示しています。LLMの革新的な開発と使用が進んでいるにもかかわらず、GPT-4、PaLM-2、ClaudeなどのトップのLLMのほとんどはまだクローズドソースです。モデルのパラメータについて開発者や研究者が部分的なアクセスしか持てないため、このコミュニティがこれらのシステムを徹底的に分析や最適化することは困難です。LLMの透明性とオープンさがさらに向上することで、この急速に発展している分野での研究と責任ある進歩が加速される可能性があります。Metaが作成した巨大な言語モデルのコレクションであるLLaMAは、完全にオープンソースであることにより、LLMの研究コミュニティに大いに役立っています。 OPT、Bloom、MPT、Falconなどの他のオープンソースLLMとともに、LLaMAのオープンな設計により、研究者はモデルに自由にアクセスし、分析、テスト、将来の開発を行うことができます。このアクセシビリティとオープンさにより、LLaMAは他のプライベートLLMとは一線を画しています。Alpaca、Vicunaなどの新しいモデルは、オープンソースLLMの研究と開発のスピードアップによって可能になりました。しかし、英語はほとんどのオープンソースの大規模言語モデルの主な焦点となっています。たとえば、LLaMAの主なデータソースであるCommon Crawl1は、67%の事前学習データを含んでいますが、英語の資料しか含むことが許可されていません。MPTやFalconなど、異なる言語の能力に制約のあるフリーソースLLMも主に英語に焦点を当てています。そのため、中国語などの特定の言語でのLLMの開発と使用は困難です。Baichuan Inc.の研究者は、この技術的な研究で、広範な多言語言語モデルのグループであるBaichuan 2を紹介しています。Baichuan 2には、13兆パラメータを持つBaichuan 2-13Bと7兆パラメータを持つBaichuan 2-7Bの2つの異なるモデルがあります。両モデルは、Baichuan 1よりも2.6兆トークン以上のデータを使用してテストされました。Baichuan 2は、大量のトレーニングデータにより、Baichuan 1を大幅に上回るパフォーマンスを発揮します。Baichuan 2-7Bは、MMLU、CMMLU、C-Evalなどの一般的なベンチマークで、Baichuan 1-7Bよりも約30%優れたパフォーマンスを示します。Baichuan 2は特に数学とコーディングの問題のパフォーマンスを向上させるように最適化されています。 Baichuan 2は、GSM8KとHumanEvalのテストでBaichuan 1の結果をほぼ2倍に向上させます。また、Baichuan 2は医療および法律の領域の仕事でも優れた成績を収めています。MedQAやJEC-QAなどのベンチマークで他のオープンソースモデルを上回り、ドメイン特化の最適化のための良い基礎モデルとなっています。彼らはまた、人間の指示に従う2つのチャットモデル、Baichuan 2-7B-ChatとBaichuan 2-13B-Chatを作成しました。これらのモデルは、対話や文脈を理解するのに優れています。彼らはBaichuan 2の安全性を向上させるための戦略についてさらに詳しく説明します。これらのモデルをオープンソース化することで、大規模言語モデルのセキュリティをさらに向上させながら、LLMの責任ある作成に関する研究を促進することができます。…

フリーランサーが真の自由を達成するためのAIの3つの方法

ほとんどの人々がフリーランスを選ぶのは、自由を追い求めているからです考えてみてください自営業や「自分で働く」ということは、クライアントを選び、スケジュールを管理するという魅力がありますフリーランサーの数が増えていることは驚くことではありませんこれは、経済政策研究センターが報告したものです

「あなたのコードの進化パート2 遺伝的アルゴリズムを使ってスタッフ割り当て問題を解決する方法」

「もし前回の記事、Evolution in Your Code Understanding and Coding Genetic Algorithm From Scratch — Part 1からお越しの方は、お帰りなさい初めての方は、最初の記事を読むことをおすすめします…」

JuliaはPythonとNumbaよりも速いですか？

Numbaは、実行時間がCと同程度の最適化ライブラリですが、機能と速度の面でJuliaと競合できるでしょうか？

AWSにおける生成AIとマルチモーダルエージェント：金融市場における新たな価値を開拓するための鍵

マルチモーダルデータは、市場、経済、顧客、ニュースおよびソーシャルメディア、リスクデータを含む、金融業界の貴重な要素です金融機関はこのデータを生成し、収集し、利用して、金融業務の洞察を得たり、より良い意思決定を行ったり、パフォーマンスを向上させたりしますしかし、マルチモーダルデータには複雑さと不足に起因する課題があります

「ナノフォトニクスがカメラレンズを平らにする」

「ナノスケールメタ光学は、スマートフォンから隆起を取り除きながら、より良いイメージングの可能性を秘めています」

「マーケティングにChatGPTを利用する15の方法」

マーケティングは非常にダイナミックなセクターであり、常に先を行くために苦労するものです。成功を達成するためには、競争したり、ビジネスのライバルを上回る必要があります。成功を維持することは、それを達成することと同じくらい重要です。ChatGPTは成功への切符であり、今日の高速で常に進化するデジタルの風景における技術の贈り物です。それは効果的にあなたをガイドし、顧客を自動化し、関与させるための魅力的なコンテンツを作り上げる手助けをすることができます。それによって、コンバージョンとブランドの成功をもたらすことができます。ChatGPTのようなAIパワードツールは、ビジネスを育成するために無限の機会を提供してくれます。ここでは、マーケティングにChatGPTを活用する15の興味深い方法を紹介します。マーケティングにChatGPTを活用する15の方法前述の通り、マーケティングにChatGPTを活用する方法を紹介します。GPTマーケティングがあなたにとってゲームチェンジャーとなる方法を発見してください：コンテンツ生成顧客サポートメールマーケティング SEO最適化顧客データの洞察ソーシャルメディアマーケティングコンテンツのアイデア出し A/Bテストのアイデアコンテンツのローカライズマーケティングの自動化コンテンツカレンダーの管理リードジェネレーションチャットボット製品説明データ分析また、読む：AIマーケティング戦略の作り方コンテンツ生成コンテンツ生成について話すと、ChatGPTはマーケターの最良のパートナーになるかもしれません。彼は非常に効率的に記事やブログ投稿、ソーシャルメディアのコピーを作成することができます！そのため、コンテンツの生成を効率化することができます。これにより、マーケターは戦略と創造性にさらに時間とお金を注ぐことができますが、興味深いコンテンツの一定の流れを維持します。これは、忙しいマーケティングチームにとっては恵みとなります。最新のコンテンツは視聴者を引き付け、SEOランキングを向上させ、ブランドへの信頼を築きます。アイデアの要約マーケティング記事、ブログ投稿、ソーシャルメディアの更新を作成するランディングページのコンテンツや製品の説明を作成する…

ChatGPT for Marketing

データサイエンスによる在庫最適化：Pythonによるハンズオンチュートリアル

在庫最適化は、トリッキーなパズルを解くようなものです広範な問題として、さまざまなドメインで発生しますそれは、店舗のためにどのくらいの商品を注文するかを理解することです自転車を考えてみてください...

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＃65

今週のAIでは、AI規制に関する進展がありましたエロン・マスクやマーク・ザッカーバーグなどのテックリーダーが60人以上の上院議員とAIについて話し合いましたが、彼らは皆同意しました-

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