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「データサイエンスの面接を改善する簡単な方法」

この投稿では、未経験のデータサイエンスの採用マネージャーとしての過ちについての物語と、それが私の技術面接の方法に与えた変化について共有しますまた、実際のデータの例を通じて説明します...

「DeepOntoに会ってください深層学習を用いたオントロジーエンジニアリングのためのPythonパッケージ」

ディープラーニングの方法論の進歩は、人工知能コミュニティに大きな影響を与えています。優れたイノベーションと開発により、多くのタスクが容易になっています。ディープラーニングの技術は、医療、ソーシャルメディア、エンジニアリング、金融、教育など、ほとんどの業界で広く使用されています。最も優れたディープラーニングの発明の一つは、最近人気が出ている大規模言語モデル（LLM）であり、その信じられないほどのユースケースが主な話題となっています。これらのモデルは人間を模倣し、自然言語処理やコンピュータビジョンの力を利用して、驚くべき解決策を示します。大規模言語モデルのオントロジーエンジニアリングへの応用は、以来話題となっています。オントロジーエンジニアリングは、オントロジーの作成、構築、キュレーション、評価、保守に関わる知識工学の分野です。オントロジーとは、特定の領域内の知識の形式的で正確な仕様であり、概念と属性の体系的な語彙とそれらの間の関係を提供し、人間と機械の間で意味論的な共有理解を可能にします。 OWL APIやJenaなどのよく知られたオントロジーAPIは主にJavaベースですが、PyTorchやTensorflowなどのディープラーニングフレームワークは一般的にPythonプログラミング向けに開発されています。これに対処するため、研究者のチームはDeepOntoというPythonパッケージを開発しました。このパッケージは、フレームワークとAPIのシームレスな統合を可能にする、オントロジーエンジニアリングに特化したものです。 DeepOntoパッケージは、ディープラーニングをベースとしたオントロジーエンジニアリングに包括的で一般的なPythonフレンドリーなサポートを提供し、基本的な操作（読み込み、保存、エンティティのクエリ、エンティティと公理の変更など）をサポートするオントロジー処理モジュールを基盤としています。また、オントロジーの推論や言語モデルの検証などの高度な機能も備えています。また、オントロジーアライメント、補完、オントロジーベースの言語モデルプロービングのためのツールやリソースも含まれています。チームはDeepOntoのバックエンド依存関係としてOWL APIを選択しました。これは、ROBOTやHermiTなどの傑出したプロジェクトやツールでの安定性、信頼性、広範な採用など、APIの特性によるものです。ディープラーニングの依存関係には、PyTorchが基盤として使用されています。これは、モデルのアーキテクチャをランタイムで調整できる動的な計算グラフを持つため、柔軟性と使いやすさを提供します。言語モデルのアプリケーションには、HuggingfaceのTransformersライブラリが使用され、ChatGPTなどの大規模言語モデルにおける重要な基盤であるプロンプト学習パラダイムをサポートするためにOpenPromptライブラリが使用されています。 DeepOntoの基本的なオントロジー処理モジュールは、特定のタスクを実行するためのいくつかの部分で構成されています。最初はOntologyで、DeepOntoのベースクラスであり、オントロジーの表示と変更のための基本的なメソッドを提供します。次に、オントロジーの推論があります。これは推論活動を実施するために使用されます。それに続いて、オントロジーのプルーニングがあります。これは、オントロジーを取り、意味的な種類などの特定の基準に応じてスケーラブルなサブセットを抽出します。最後に、オントロジーの言語化があります。これにより、オントロジーのアクセシビリティが向上し、オントロジーエンジニアリングのさまざまな活動をサポートするために、オントロジー要素を自然言語テキストに変換します。チームは、DeepOntoの実用的な有用性を2つのユースケースを通じて示しました。最初のユースケースでは、DeepOntoがSamsung Research UKのデジタルヘルスコーチングのフレームワーク内でのオントロジーエンジニアリングタスクをサポートするために使用されています。2番目のユースケースでは、DeepOntoがディープラーニングの技術を使用してバイオメディカルオントロジーを整列させ、完成させるために使用されています。まとめると、DeepOntoはオントロジーエンジニアリングのための強力なパッケージであり、人工知能の分野の発展において重要な存在です。DeepOntoは、論理埋め込みや新しい概念の発見と導入などの将来の実装やプロジェクトに対して、柔軟かつ拡張可能なインタフェースを提供します。

Google AIは、LLMsへの負担を軽減する新しい手法「ペアワイズランキングプロンプティング」を提案しています

GoogleのAI研究者たちは、新しいアプローチである「ペアワイズランキングプロンプティング（PRP）」を提案する新しい論文を発表しましたこれは、大規模言語モデルがテキストランキングの問題を解決する際に直面する課題を軽減することを目指していますGPT-3やPaLMなどの大規模言語モデルは、自然言語において驚異的なパフォーマンスを示しています...

Google AIは、「ペアワイズランキングプロンプティング」という新しい方法を提案し、LLMsの負担を軽減することを目指しています

GoogleのAI研究者は、Pairwise Ranking Prompting（略称：PRP）と呼ばれる新しいアプローチを提案する新しい論文を発表しましたその目標は、大規模言語モデルがテキストランキングの問題を解決する際に直面する課題を軽減することですGPT-3やPaLMなどのLLMは、自然言語の処理において驚くべきパフォーマンスを示しています...

このツールを使用することで、プロンプトエンジニアリングのテストを簡素化します

「プロンプトエンジニアリングは、AIモデルに入力するための手法と最適化のプロセスです大規模言語モデルでは、プロンプトエンジニアリングは、生成するために入力する文やフレーズを最適化することを指します...」

事前学習された拡散モデルを用いた画像合成

「テキストから画像に変換する拡散モデルは、自然言語の説明に基づいて写実的な画像を生成することで驚異的なパフォーマンスを達成していますオープンソースの事前学習済みモデルのリリースによって…」

事前学習済みの拡散モデルによる画像合成

「テキストから画像への拡散モデルは、自然言語の説明に基づいて写実的な画像を生成することで驚異的なパフォーマンスを達成していますオープンソースの事前学習済みモデルのリリースにより…」

「プライベートGPT：エンタープライズデータでLLMを微調整する」

「ビッグデータと先進的な人工知能の時代において、言語モデルは人間のようなテキストの処理や生成が可能な強力なツールとして登場しましたChatGPTのような大規模な言語モデルは...」

Google at ACL 2023′ ACL 2023におけるGoogle

Posted by Malaya Jules, Program Manager, Google 今週、自然言語処理と理解のリーダーであり、ACL 2023のダイヤモンドレベルスポンサーであるGoogleでは、50以上の研究発表と、さまざまなワークショップやチュートリアルへの積極的な参加を通じて、この広範な研究領域を紹介いたします。 ACL（Association for Computational Linguistics）は、自然言語に対する計算的手法に関連する幅広い研究分野をカバーする一流の会議であり、オンラインで開催されています。 ACL 2023に登録されている場合、Googleブースにお立ち寄りいただき、数十億人のために興味深い問題を解決するためにGoogleで行われているプロジェクトについて詳しくお知りください。以下でGoogleの参加についてもっと詳しく知ることもできます（Googleの関連情報は太字で表示されます）。理事会および組織委員会エリアチェアは、Dan Garrette、ワークショップチェアは、Annie Louis、パブリケーションチェアは、Lei Shu、プログラム委員会には、Vinodkumar Prabhakaran、Najoung Kim、Markus Freitagが含まれます。注目論文…

「ACL 2023でのGoogle」

投稿者: Malaya Jules、プログラムマネージャー、Google 今週、自然言語処理に関する計算言語学の第61回年次総会（ACL）がオンラインで開催されます。ACLは、自然言語に対する計算的アプローチに関心のある広範な研究分野をカバーする主要な学会です。自然言語処理と理解のリーダーであり、ACL 2023のダイヤモンドレベルのスポンサーであるGoogleは、50以上の研究発表とさまざまなワークショップやチュートリアルへの積極的な参加とともに、この分野の最新の研究を紹介します。 ACL 2023に登録されている場合、Googleブースにぜひお立ち寄りいただき、何十億もの人々のために興味深い問題を解決するためのGoogleのプロジェクトについて詳しく学んでいただければと思います。以下でGoogleの参加についてもっと詳しく知ることもできます（Googleの関連情報は太字で表示されます）。ボードと組織委員会エリアチェアには、Dan Garrette、ワークショップチェアには、Annie Louis、発表チェアには、Lei Shu、プログラム委員には、Vinodkumar Prabhakaran、Najoung Kim、Markus Freitagが含まれています。注目論文 NusaCrowd: インドネシアNLPリソースのオープンソースイニシアチブ Samuel Cahyawijaya, Holy Lovenia, Alham…

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