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GPT-4の主な6つの利用事例
GPT-4の画期的な応用を、コンテンツ制作から医療に至るまで、さまざまな業界で探求してください6つのユースケースでAIの変革的な影響を発見してください
「ODSC West 2023 の最初の50セッションが発表されました」
ODSC Westは数ヶ月後に迫っており、最初の50セッションを発表できることを大変嬉しく思っています!このブログでは全てについて話すスペースがありませんが、以下にいくつかを紹介します最初の50セッションの完全なリストはこちらでご覧いただけます...
セーフコーダーを紹介します
今日は、エンタープライズ向けのコードアシスタントソリューションであるSafeCoderの発表をお知らせいたします。 SafeCoderの目標は、エンタープライズ向けに完全に準拠し、自己ホスト型のペアプログラマーを提供することで、ソフトウェア開発の生産性を向上させることです。マーケティングの言葉で言えば、「独自のオンプレミスGitHub Copilot」です。 さらに詳しく見ていく前に、以下のことを知っておく必要があります: SafeCoderはモデルではなく、完全なエンドツーエンドの商用ソリューションです SafeCoderはセキュリティとプライバシーを中心に設計されており、トレーニングや推論中にコードがVPCから出ることはありません SafeCoderは、顧客が独自のインフラストラクチャ上で自己ホストすることを前提としています SafeCoderは、顧客が独自のCode Large Language Modelを所有することを目指して設計されています SafeCoderの利点は何ですか? GitHub CopilotなどのLLMを活用したコードアシスタントソリューションは、生産性の向上に大きく貢献しています。エンタープライズでは、企業のコードベースに合わせてCode LLMを調整し、独自のCode LLMを作成することで、補完の信頼性と関連性を向上させ、さらなる生産性の向上を実現できます。例えば、Googleの内部LLMコードアシスタントは、内部のコードベースをトレーニングデータとして学習することで、25-34%の補完受け入れ率を報告しています。 しかし、クローズドソースのCode LLMを利用して内部のコードアシスタントを作成することは、コンプライアンスとセキュリティの問題につながります。トレーニング中には、クローズドソースのCode LLMを内部のコードベースに微調整するために、このコードベースを第三者に公開する必要があります。そして、推論中には、微調整されたCode LLMがトレーニングデータセットからコードを「漏洩」させる可能性があります。コンプライアンス要件を満たすためには、企業は自社のインフラストラクチャ内で微調整されたCode LLMを展開する必要がありますが、クローズドソースのLLMではそれは不可能です。 Hugging Faceでは、SafeCoderによって顧客が独自のCode LLMを構築できるようになります。最新のオープンソースモデルとライブラリを使用して、独自のコードベースに微調整されたCode…
エッジにおける生涯学習
「忘れない方法を学ぶことは重要なスキルです」
「科学者たちが、リスナーの脳信号を読み取ることで、ピンク・フロイドの曲を再現する」
『音声は水中で再生されているようですそれでも、話すことができない人々を支援するためにより表現力豊かなデバイスを作成するための第一歩です』
「UCサンディエゴのコンピュータサイエンティストが、毎年15億台の廃棄されたスマートフォンの問題に取り組む」
カリフォルニア大学サンディエゴ校のコンピュータ科学者は、無効化されたスマートフォンを再利用する方法を提案しました
「研究者がロボットに自己学習で食器洗い機やドアを開ける手助けをしています」
スイスのETHチューリッヒの科学者たちは、ロボットにドアや食器洗い機を開ける方法を学習させるための「最小限の手動ガイダンス」モデルを提案しました
「タコ」の複雑な細胞は彼らの高い知能の鍵です
研究者たちは、自動組織準備と新しい機械学習再構築アルゴリズムを用いて、タコの学習プロセスを定義する神経の構造を探索しました
「2023年にPrompt Engineeringを使用するであろう5つの仕事」
「OpenAIのChatGPTが登場し、大規模な言語モデルを一般のイメージに広めた以来、これらのAIモデルを十分に活用する能力は、すぐに非常に求められるスキルとなりましたそのような中、企業はAIの全ての潜在能力を引き出すために、迅速なエンジニアリングが必要であることに気付き始めています...」
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