Search Results MPT

「メタのLlama 2の力を明らかにする：創発型AIの飛躍？」

この記事では、Metaが新しくリリースしたLlama 2の技術的な詳細と意義について探求しますLlama 2は、生成型AIの分野を革新すると約束されている大規模言語モデルですその機能、性能、潜在的な応用について詳しく取り上げながら、オープンソースの性質や企業の安全性と透明性への取り組みについても議論します

Artificial Intelligence

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 #56

今週、オープンソースとクローズドモデルの両方で、LLMの世界にいくつかの新しい競合他社が登場しました印象的な機能を持つにもかかわらず、LLaMAモデルの最初のバージョンにはライセンスの問題がありました...

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。…

「俳優たちが、スタジオがAIレプリカを使用したいと主張している」と言われています

SAG-AFTRAの俳優がライターのストライキに参加することを発表する記者会見中、俳優組合のメンバーはスタジオの提案「SAG-AFTRAメンバーの俳優のデジタルな肖像を保護する画期的なAI提案」を共有しましたこの提案はストライキに関する声明で明らかにされ、Alliance of...

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。…

Natural language processing

「ブログのための5つのAIツール（成功を加速させる）」

AIツールを使わずにブログを始めるのは愚か者だけだそれらは作業を10倍簡単で迅速にする

Learn more about Search Results MPT - Page 66

「メタのLlama 2の力を明らかにする：創発型AIの飛躍？」

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 #56

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

「俳優たちが、スタジオがAIレプリカを使用したいと主張している」と言われています

OpenAIを使用してカスタムチャットボットを開発する

「GPT-4の炭素フットプリント」

メタからのLlama 2基盤モデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能になりました

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

「LLMsの信頼性のあるフューショットプロンプトの選択を確保する」

「ブログのための5つのAIツール（成功を加速させる）」

Find the right Blockchain Investment for you