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「Skill-it」とは、言語モデルの理解とトレーニングのためのデータ駆動型スキルフレームワークです

大規模言語モデル（LM）は、ソースコードの作成、オリジナルの芸術作品の作成、人との対話など、非常に能力が高いです。モデルの訓練に使用されるデータによって、これらのタスクを実行できるようになります。この訓練データを強化することで、特定のスキルを自然に引き出すことができます。訓練トークンの数が限られている場合、巨大なコーパスからこれらの能力に適したデータを選択する方法は明確ではありません。なぜなら、既存の最先端のLMデータ選択アルゴリズムのほとんどは、フィルタリングやさまざまなデータセットの組み合わせに関するヒューリスティックに依存しているからです。データがモデルの能力にどのように影響を与えるか、またこのデータを使用してLMのパフォーマンスを向上させる方法を記述するための形式的なフレームワークが必要です。彼らは、人々が学ぶ方法からこのフレームワークを作成するためのヒントを得ました。学習階層を構成する能力という概念は、教育文献でよく知られています。たとえば、研究によって、数学や科学の概念を特定の順序で提示することが、生徒がそれらをより迅速に理解するのに役立つことが明らかになりました。彼らは、LMの訓練にどれだけ類似したスキルベースの順序付けが存在するかを知りたいと考えています。もし類似した順序付けが存在する場合、データ効率の良いトレーニングとLMのより深い理解を提供するかもしれません。たとえば、スペイン語の文法や英語の質問作成など、似たようなが容易なタスクからトレーニングを開始することが、スペイン語の質問生成のためのLMのトレーニングに役立つのかを知りたいと考えています。図1:彼らは、LMがある特定の順序でスキルを最もよく学び、これがLMをより理解し教えるのに役立つ可能性があると仮説を立てました。この仮説は、人間が情報を獲得する方法からのインスピレーションを得ました。彼らは、これらの順序付けられたスキルセットが実際のデータに存在することを示し、必要なスキルがトレーニングされている場合、データを少なくとも使用することで能力を学ぶことができることを実証しました。そして、彼らはスキルオーダリングを活用したオンラインのデータ選択システムであるSKILL-ITを導入し、スキルを迅速に獲得するために使用しました。彼らは、スキルの順序付けの概念がデータとLMの訓練および振る舞いを結び付けるためのフレームワークの開発に役立つ可能性があるかどうかを調査しています。これを行うためには、データとスキルの相互作用に関連する2つの問題を解決する必要があります。まず、LMのスキルとスキルの順序の操作的な定義を定義し、データを使用してテストする必要があります。これにより、LMが特定の順序で最も効果的に学習する能力のセットが存在することが示されます。初期の研究では、メタデータのプロパティや埋め込みクラスタなどの意味的なグループ化がスキルを適切に表現し、モデルの学習プロセスを説明できるかどうかを調査しました。たとえば、Alpacaデータセットを指示の種類で分割してデータの多様性を捉えました。しかし、指示の種類に基づいてサンプリングする方法とランダムサンプリングは、類似したパフォーマンスのモデルを生成することがわかりました。つまり、単に既存のデータグループのアイデアではスキルを特徴付けることはできません。モデルのトレーニングを本当に向上させるには、これらのスキルの定義を使用してサンプルの分布を構築する必要があります。単純な選択技術が直面する困難に着目し、スキルを効果的に学ぶデータ選択アルゴリズムの基準を作成します。能力のバランスや順序が従来のランダム一様サンプリングの技術では考慮されていないため、スキルの学習は最適化されていません。たとえば、スペイン語と質問生成（QG）は、Natural Instructionsデータセットのそれぞれ5％と4％を占めていますが、スペイン語QGはわずか0.2％です。スキルはデータ内で均等に分布しておらず、より複雑なスキルは稀です。また、ランダムサンプリングは特定のトレーニングシーケンスやスキルの依存構造を考慮する方法を提供しません。サンプルレベルの順序付けは、カリキュラム学習などのより高度な戦略によって考慮されますが、スキルやその依存関係によっては考慮されません。能力の不均衡や順序の問題は、彼らの目標のフレームワークによって考慮される必要があります。スキルベースのシステムとして、モデルが関連するデータのスライスを使用して学習することができる行動の単位としてスキルを定義します。順序付けられたスキルセットは、フルでも空でもない有向スキルグラフを持つスキルのグループです。前提となるスキルからスキルへのエッジが存在する場合、前提スキルも学習されることでスキルの学習に必要なトレーニング時間を短縮できます（図1の左、中央）。この操作的な定義を使用して、人工および実データセットに順序付けられたスキルセットが存在することを実証します。興味深いことに、これらの順序付けられたスキルセットは、スキルだけでなく必要なスキルもトレーニングすることで、才能を迅速に学ぶ必要があることを明らかにします。彼らの観察によると、モデルが英語QGとスペイン語を追加して学習すると、総合的なトレーニングステップの予算を使って単にスペイン語QGでトレーニングするよりも、検証損失が4%低くなる場合があります。その後、彼らの理論に基づいて、LMがスキルをより速く学習するための2つのアプローチを提供しています：スキル層別サンプリングとオンライン汎化、SKILL-IT。スタンフォード大学、ウィスコンシン大学マディソン校、Together AI、シカゴ大学の研究者たちは、スキル層別選択を提案しています。これは、データセット内のスキルの不均等な分布の問題を解決するために、関連スキル（目標スキルや微調整のための必要スキルなど）を均等にサンプリングすることで学習スキルを明示的に最適化する直接的な方法です。スキル層別サンプリングは静的であり、トレーニングの進行に伴う順序を考慮しませんので、トレーニングプロセスの初期段階で獲得された能力を過剰にサンプリングします。彼らはSKILL-ITを提案し、トレーニングスキルの組み合わせを選択するためのオンラインデータ選択技術を提供して、まだ学習していないスキルや影響力のある前提スキルにより高い重みを与えることで、この問題に対処します（図1 右）。データの予算とスキルグラフを仮定した場合、SKILL-ITは評価スキルの損失を最小化するためのトレーニングスキル上のオンライン最適化問題から開発されます。評価スキルセットとトレーニングスキルセットの関連を基に、SKILL-ITは進行中の事前学習、微調整、またはドメイン外評価に適応することができます。これはオンラインミラーディセントに触発されたものです。人工データセットと実データセット上で、彼らは2つのモデルスケール（125Mと1.3Bパラメータ）でSKILL-ITを評価します。LEGOシミュレーションでは、ランダムにトレーニングデータとカリキュラム学習を選択する場合と比べて、連続的な事前トレーニングシナリオにおいて35.8ポイントの精度向上を実証します。同じ総合的なトレーニング予算の場合、スキルの組み合わせによる彼らのアルゴリズムは、微調整の設定で単独のスキルだけでトレーニングするよりも最大13.6%低い損失を達成することを示しています。彼らのアルゴリズムは、自然な指示テストタスクデータセットのタスクカテゴリに対応する12の評価スキルのうち11つでランダムサンプリングやスキル層別サンプリングに比べて最も低い損失を達成することができます。これはトレーニングスキルが評価スキルと完全に一致しないドメイン外の設定でのトレーニングデータに対して行われます。最後に、彼らは最新のRedPajama 1.2兆トークンデータセットを使用した事例研究を提供しています。彼らはSKILL-ITによって生成されたデータ混合物を利用して3Bパラメータモデルを連続的に事前トレーニングします。彼らは、1Bトークンにおける精度に関して、SKILL-ITが3Bトークンのデータソース上の均等なサンプリングを上回ることを発見しました。

BTSの所属レーベルHYBEがAIを活用して複数言語でトラックをリリースすることを目指す

「韓国最大の音楽レーベルであるHYBEは、トップグループBTSによって内外で有名になり、言語の壁を埋めるためにAIを活用しようとしていますロイターの報道によると、このレーベルはAIを使用して、レーベルの歌手であるMIDNATTのトラックを6つの言語でリリースしましたこれには韓国語、英語...」

「LLMsとHugging Faceを使用して独自の翻訳ツールを作成しましょう」

イントロダクション言語の壁はグローバルなコミュニケーションを妨げることがありますが、AIと自然言語処理は解決策を提供します。広範なテキストデータでトレーニングされた言語モデル（LLM）は、深い言語理解を持ち、異なる言語を話す人々の間でシームレスな翻訳を可能にします。LLMは従来のルールベースの方法を超え、精度と品質を向上させます。この記事では、LLMと著名な自然言語処理プラットフォームであるHugging Faceを使用して翻訳システムを構築する方法を説明します。ライブラリのインストールから使いやすいウェブアプリまで、翻訳システムの作成方法を学びます。LLMを取り入れることで、相互につながった世界で効果的なクロスリンガルコミュニケーションの無限の可能性が開かれます。学習目標この記事の終わりまでに、以下のことができるようになります： Hugging Face transformersとOpenAI Modelsをインポートしてタスクを実行する方法を理解する。ユーザーのニーズに合わせて、任意の言語で翻訳システムを構築し、調整することができる。この記事は、データサイエンスブロガソンの一環として公開されました。翻訳ツールとその重要性の理解翻訳ツールは、意味と文脈を保持しながら、テキストを一つの言語から別の言語に変換するツールやシステムです。これらは、異なる言語を話す人々の間のギャップを埋め、グローバルなスケールで効果的なコミュニケーションを可能にします。翻訳ツールの重要性は、ビジネス、旅行、教育、外交などの様々な領域で明らかです。文書、ウェブサイト、会話の翻訳など、翻訳ツールは文化的な交流を促進し、相互理解を育んでいます。私は最近、自分の言語が理解できず、相手の言語も理解されないツアーに参加した際に同じ問題に直面しましたが、最終的にはGoogle翻訳でなんとかなりました（笑） OpenAIとHugging Faceの概要 OpenAIについては説明は不要ですが、人工知能に焦点を当てた研究グループとしてよく知られています。彼らはGPTシリーズや言語モデルAPIなどの言語モデルを作成しました。これらのモデルは、翻訳やその他のNLPの仕事のやり方を変えました。 Hugging Faceという別のプラットフォームもあり、さまざまなNLPモデルやツールを提供しています。翻訳などの作業には、事前学習済みモデル、ファインチューニングオプション、シンプルなパイプラインなどを提供しています。Hugging Faceは、NLPの開発者や研究者にとって頼りになる情報源として台頭しています。翻訳にLLMを使用する利点 OpenAIのGPTやHugging…

「ショートGPTと出会おう：コンテンツ作成の自動化とビデオ制作プロセスの効率化のためのパワフルなAIフレームワーク」

デジタルコンテンツ制作のスピードが速い世界では、効率性と創造性が重要です。ShortGPTは、コンテンツ制作を自動化し、ビデオ制作プロセスを効率化するために設計された堅牢なフレームワークです。Large Language Models（LLMs）と最先端の技術を活用し、ShortGPTはビデオ制作、映像ソーシング、音声合成、編集タスクを前例のない簡易化します。自動編集フレームワーク ShortGPTの中核には、革新的なLLM指向のビデオ編集言語があります。この言語は、編集プロセスを管理可能かつカスタマイズ可能なブロックに分解し、Large Language Modelsが理解できるようにします。これにより、ShortGPTはさまざまな自動編集プロセスのスクリプトとプロンプトを効率的に生成し、クリエイターに即座に使用できるリソースを提供します。マルチ言語の音声合成とコンテンツ制作 ShortGPTは、複数の言語をサポートするように設計されており、コンテンツクリエーターがグローバルにアクセスできるようにしています。ShortGPTの音声合成機能により、クリエーターは好みの言語でコンテンツを提供し、言語の壁を乗り越えて世界中の多様な観客に届けることができます。対応言語には、英語、スペイン語、アラビア語、フランス語、ポーランド語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語などがあります。自動字幕生成とアセットソーシング字幕はビデオコンテンツの重要な要素であり、アクセシビリティとエンゲージメントを高めます。ShortGPTの自動字幕生成機能により、クリエーターは簡単にビデオに字幕を追加でき、時間と労力を節約することができます。さらに、ShortGPTはインターネットから画像や映像素材を取得し、WebとPexels APIを通じて高品質な視覚素材の広範なライブラリにアクセスします。この機能により、関連するアセットを見つけるプロセスが簡素化され、コンテンツ制作のワークフローがさらに迅速化されます。メモリと永続性によるシームレスな編集 ShortGPTは、軽量なデータベースであるTinyDBを使用して、自動編集変数の長期的な永続性を確保します。この機能により、フレームワークはユーザーの好みや設定を記憶し、複数のセッションでシームレスかつ一貫した編集体験を提供します。 Google Colabでの簡単な実装 ShortGPTは、ローカルシステムに必要なプレリクイジットをインストールする必要がない、Google Colabノートブックのオプションを提供しています。このWebベースのインタフェースは無料で利用でき、インストール要件なしでShortGPTを実行できるようにします。インストール手順とAPIの統合 ShortGPTの詳細なインストールガイドでは、ImageMagick、FFmpegのセットアップ手順やリポジトリのクローンについてのステップバイステップの手順が提供されています。さらに、フレームワークはOpenAIとElevenLabsのAPIと統合されており、タスクのスムーズな自動化のためにユーザーがAPIキーを入力する必要があります。カスタマイズ可能かつ柔軟 ShortGPTの柔軟性は、ContentShortEngine、ContentVideoEngine、Automated EditingEngineなどのさまざまなエンジンを通じて発揮されます。クリエーターは、短いビデオや長いコンテンツを作成するか、カスタマイズ可能な編集オプションが必要かに応じて、最適なエンジンを選択することができます。オープンソースで進化中…

「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

「トップの音声からテキストへのAIツール（2023年）」

インテリジェントな音声認識ソフトウェアは、AIとMLによって可能にされた最も価値のある機能の一つであり、自動的にオーディオやビデオのソースをテキストに翻訳します。これにより、ポッドキャスト、映画、会議、オンラインコースなどの転写が可能になり、さまざまな可能性が広がります。コンピュータが人間の言語を処理、分析、解釈、推論するためには、自然言語処理（NLP）として知られるAIのサブフィールドが必要です。このサブフィールドは、AIの転写ソフトウェアとサービスの基礎となっています。自然言語処理（NLP）は、言語学やコンピュータ科学など、さまざまな学問からの手法を組み合わせた学際的な分野です。 AIの転写ソフトウェアとサービスは、製品のプロモーションなど、ビジネスの運営に大きく役立ちます。これにより、新規のクライアントを獲得することも支援されます。優れた人工知能の転写ツールとサービスは、現在では簡単に利用できます。 Speak AI Speakは、重要な音声やビデオデータの記録と保存に複数のオプションを提供するため、AI転写サービスとして優れた選択肢です。Speakでは、埋め込み可能なレコーダーを作成したり、アプリ内で音声やビデオを録音したり、デバイスのストレージからコンテンツを簡単かつ迅速にアップロードしたりすることができます。バルクの音声/ビデオ/テキストデータのキャプチャに加えて、Speakはダッシュボードレポートの生成機能も提供します。この技術により、インタビューや通話、ビデオで議論された重要な詳細が失われないことを信頼できます。AIシステムは即座に超越し、関連する用語、テーマ、感情的ニュアンスを抽出します。Speakは、発見の共有とデータの隔離の解消も容易にします。トランスクリプト、AI分析、視覚化データはすべて1つの便利な場所にあり、包括的なデータリポジトリを構築し、ユニークで共有可能な素材を作成できます。 Trint TrintのAI転写により、オーディオやビデオファイルをテキストに迅速に変換し、他のドキュメントと同様に編集、検索、共有することができます。非構造化データを有用な情報に迅速に変換します。このサービスの最も強力な機能の一つは、メディアファイルを迅速に転写したり、リアルタイムでコンテンツを録音したりすることができる速さです。トランスクリプトから関連する部分を選択し、再生を選択して引用を読み上げたり、ストーリーを活気づけたりすることができます。タグ、ハイライト、コメントの使用も簡単で、共同作業を容易にします。一緒に魅力的なナレーションを作成し、承認のために同僚と簡単に共有することができます。Trintを使用すると、30以上の言語で情報を素早く簡単に転写し、他の50以上の言語に翻訳して国際的な観客に届けることができます。 Otter.ai Otterは、トップクラスの人工知能転写サービスです。このソフトウェアは、デスクトップ、Android、iOSデバイスで利用できるようになっています。同社はさまざまなパッケージを提供しており、それぞれ特別な利点があります。その中の一つでは、顧客が電話やコンピュータの会話を録音し、即座に転写することができます。二番目の機能では、話者を識別し区別することができます。Otterは、オーディオファイルの可変再生速度やトランスクリプトのアプリ内編集と管理を可能にします。音声やビデオファイルをインポートして転写することもでき、画像やその他のコンテンツを直接トランスクリプトに挿入することもできます。レイアウトはよく考えられており、使いやすく、録音ボタン、インポートボタン、最近のアクティビティの履歴などの便利な機能も備えています。初心者向けの有用なレッスンも含まれています。 Beey Beeyの助けを借りて、ビデオ、ポッドキャスト、会議議事録、ウェビナー、インタビュー、録音講義などをテキストに変換することができます。先進的な字幕システムにより、優れた字幕とキャプションを簡単に作成することができます。ビデオを組み込んだ機械翻訳ツールを使用して、ビデオを複数の言語に瞬時に翻訳して、より広い観客に簡単に届けることができます。自動音声認識ソフトウェアは、コンピュータ音声処理研究所が開発しました。このプラットフォームは、20以上の異なる言語に対応しており、真にグローバルな範囲を持っています。 NOVA AI NOVAは、映像のトリミング、編集、重ね合わせができる多目的なプログラムです。翻訳や字幕の追加も可能です。完全にWebベースであり、ダウンロードは必要ありません。動画のキャプションを作成する方法を学ぶ場所をお探しの場合、それを見つけました。Nova A.I.を使用すると、数回のクリックで動画の自動キャプションを生成し、視聴者の注意をより簡単に引きつけることができます。Nova A.I.は、オープンキャプションと閉じたキャプションを自動的に生成するために作られています。キャプションをビデオのソースコードに含めることで、視聴者がそれらを無効にすることができなくなります。また、字幕をSRT、VTT、TXTなどのさまざまな形式でコンピュータに保存することもできます。 Fireflies.ai Firefliesは、会議中の謄写、メモ作成、アクションを容易にするAI音声アシスタントであり、AI謄写ソフトウェアの優れた選択肢の1つです。このアプリケーションでは、他の人をセッションに招待してトークを録音して共有することができ、どのWeb会議サービスでも使用できます。ライブ会議やオーディオファイルは、簡単なアップロードで謄写することができます。トランスクリプトを素早くスキャンしながらオーディオを聴くことができます。Firefliesの強力な機能の1つは、コメントで通話を注釈付けたり、特定のセクションにフラグを立てたりすることができることです。トランスクリプトを使用すると、1時間の通話を5分で読むことができます。ツールを使用してボード全体で特定のアイテムやキーワードを検索することもできます。Firefliesには使いやすいダッシュボード、Chromeプラグイン、API/統合も備わっています。 Sonix Sonixは、多言語に対応した自動謄写サービスの中でもトップクラスです。Sonixを使用すると、ビジネスはオーディオやビデオコンテンツの謄写、カタログ化、検索を容易に行うことができます。この先進的なソフトウェアは、30分のビデオやオーディオをわずか3〜4分で謄写することができるため、迅速かつ正確な謄写が必要な企業に非常に役立ちます。コンピュータ生成のトランスクリプトでは単語が飛ばされることがあるため、Sonixではトランスクリプトを確認して編集することができます。ソフトウェアに含まれるオンラインエディタを使用すると、リアルタイムでトランスクリプトを変更することができます。最も自信のない用語がハイライトされ、さらなる研究のために示される単語信頼度も提供されます。これらの便利なツールに加えて、トランスクリプトでは後で詳しく調べるために重要なパッセージをハイライトや取り消し線で表示することもできます。話者のラベリングも簡単に行えるため、誰が何を言ったかを簡単に特定することができます。また、自動ダイアリゼーションも可能であり、Sonixは話者を自動的にタグ付けし、会話を段落ごとに分割します。 Rev.com 人工知能の謄写サービスに関して、Revは最高の1つです。大きな会社でも小さな会社でも、Revを使用してコンテンツのROIを向上させることができます。Revを使用することで、顧客層を拡大し、会社の露出を増やすことができます。Spotifyなどの多くの業界リーダーがRevを採用しています。Revは、5.6万時間以上の謄写データでスピーチモデルをトレーニングしたため、最も正確な音声認識エンジンを持っています。このソフトウェアは31の言語に対応しており、世界中の顧客にアプローチすることができます。Revは、人間と機械の両方の謄写、ビデオのクローズドキャプションや字幕など、さまざまなサービスを提供しています。ユーザーは、使いやすいドキュメンテーションと包括的なAPIを称賛しています。手続きの簡単さも称賛されており、誰でも使用できるとユーザーが指摘しています。…

「最高のAIプレゼンテーション生成ツール10選」

デジタル時代において、AIによるプレゼンテーション生成ツールは、プレゼンテーションの作成や配信方法に革命をもたらしていますこれらのツールは人工知能を活用して、作成プロセスを効率化し、視覚的な魅力を高め、観客の関与を促進します以下では、次のプレゼンテーションを向上させるのに役立つトップ10のAIプレゼンテーション生成ツールについて詳しく説明します1. Beautiful.ai Beautiful.aiは[…]

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「PolyLM（Polyglot Large Language Model）に会ってください：640BトークンでトレーニングされたオープンソースのマルチリンガルLLMで、2つのモデルサイズ1.7Bと13Bが利用可能です」

最近、大規模言語モデル（LLM）の導入により、その多様性と能力が人工知能の分野で注目されています。これらのモデルは、膨大な量のデータで訓練され、自然言語の指示に基づいてテキストを理解し、推論し、生成するという、人間に近い能力を持っています。これらのモデルは、ゼロショットおよびフューショットのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、さまざまなタスクセットで微調整することで、自然言語で与えられた指示に基づいて予期しない課題に対応することができます。現在のLLMとその開発は、英語やリソース豊富な言語に焦点を当てています。既存のLLMのほとんどは、英語のために特別に設計され、訓練されており、これらのモデルの研究と開発において英語に対する優位性が顕著です。この制限に対処するために、DAMO AcademyとAlibaba Groupの研究者チームは、POLYLM（Polyglot Large Language Model）と呼ばれるマルチリンガルLLMを提案しました。既存のマルチリンガルLLMには13Bモデルが欠けているという特徴があり、チームはPOLYLM-13BとPOLYLM-1.7Bをリリースして使用を容易にしました。 POLYLMは、Wikipedia、mC4、CC-100などの一般にアクセス可能なソースからの640Bトークンの巨大なデータセットを使用して構築されました。チームはまた、低資源言語の不十分なデータの問題に対処するために、カリキュラム学習技術を提案しています。この方法は、トレーニング中に高品質な低資源言語の割合を徐々に増やすことを含みますが、最初は英語に重点を置いています。英語から他の言語への一般的な知識の転送に焦点が当てられています。チームはまた、教師付き微調整（SFT）フェーズのためのマルチリンガルな指示データセットであるMULTIALPACAを開発しました。既存のマルチリンガルSFTデータセットは、手動注釈によって取得されるか、機械翻訳によって取得されるが、手間と費用がかかるか、翻訳エラーが発生し、文化的なニュアンスが欠ける可能性があります。このマルチリンガル自己指示アプローチは、これらの制約を克服するために高品質なマルチリンガルな指示データを自動的に提供し、英語のシード、多言語への翻訳、指示の生成、およびフィルタリングシステムを活用します。評価とLLMの多言語能力の評価のために、チームは既存のマルチリンガルタスクから派生したベンチマークを開発しました。これには、質問応答、言語理解、テキスト生成、クロスリンガル機械翻訳などのタスクを含みます。チームは広範な実験により、彼らの事前学習済みモデルが、非英語圏の言語において、同等のサイズのオープンソースモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することを示しました。提案されたカリキュラムトレーニング戦略は、英語の習熟度を維持しながら、多言語のパフォーマンスを向上させます。マルチリンガルな指示データの使用は、さらにPOLYLMの多言語ゼロショットタスクの処理能力を大幅に向上させます。チームは以下の貢献をまとめています。スペイン語、ロシア語、アラビア語、日本語、韓国語、タイ語、インドネシア語、中国語など、主要な非英語圏の言語で優れたパフォーマンスを発揮する13Bスケールのモデルが実現されました。このモデルは、これらの言語の習熟度が不足しているか、同等の能力を持つより小さなバージョンがない既存のオープンソースモデルを補完します。英語で主に獲得された一般的な知識を多様な非英語圏の言語や機械翻訳などの特定の自然言語処理タスクに効果的に転送するための高度なカリキュラム学習アプローチが提案されました。既存の指示データセットを補完するMULTIALPACAというデータセットが提案されました。これにより、LLMは非英語圏の英語を母国語としない話者からのマルチリンガルな指示をより良く理解することができます。

「プライバシーの懸念と激化する競争の中、バードがヨーロッパとブラジルに初上陸」

アルファベット社（Googleの親会社）は、AIチャットボットのBardをヨーロッパとブラジルに展開することで、AIの世界における活動を広げていますこの拡大は、Bardが3月に英国と米国で導入されて以来、最も大きな成長を示しており、マイクロソフトのAIチャットボットChatGPTとの競争が激化しています生成AIモデル[…]

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「トップAIコンテンツ生成ツール（2023年）」

人工知能（AI）のおかげで、文章の作成方法は大きく変わりました。多くの人々がAIコンテンツジェネレーターを使用しています。なぜなら、高品質のコンテンツを迅速かつ効果的に生成することができるからです。以下は、現在利用可能な最高の人工知能コンテンツジェネレーターのいくつかです。 Jasper Jasperは、ブランド固有のコンテンツを生成するための生成AIプラットフォームです。ソーシャルネットワークのアカウントから製品の説明まで、さまざまなコンテンツカテゴリーのテンプレートが50以上含まれています。ユーザーは、テンプレートを選択し、タイトル、トーン、説明などの必要なデータを入力し、出力パラメーターを変更し、生成ボタンをクリックするだけでコンテンツを作成することができます。 Rytr Rytrは人気のあるAIライティングアシスタントです。ユースケースを選択し、コンテキスト情報を提供するだけで、Rytrが自動的に文章を作成します。数秒で、ブログからメールまで、人気のあるトーンと言語で魅力的でユニークな効果の高い文章を自動的に作成することができます。 Copysmith Copysmithは、タグライン、製品の説明、広告用の短い文章を生成するためのAIコンテンツジェネレーターです。Copysmithはユースケースに基づいてコンテンツを生成します。ユーザーはフレーズを自動的に編集、改善、または延長することができます。大量のコンテンツを生成することもできます。 Frase Frase AIの助けを借りて、ユーザーは迅速にキーワードのリサーチを行い、高品質のSEOコンテンツを作成し、最適化することができます。組み込まれた最適化機能により、SEOに基づいたキーワードの提案が行われ、記事のランキング向上がサポートされます。AIライティングツールを使用すると、ユーザーはいくつかのフレーズを作成し、それらを段落に展開するか、テンプレートに基づいて自動的に本文を生成することができます。 Copy.ai Copy.aiは、多言語でメール、広告、ソーシャルメディア投稿などのコンテンツを生成できるAIベースのコンテンツジェネレーターです。インスタグラムのキャプション、リスト記事、または冷たいメールなどの要件に合わせたテンプレートを選択して使用すると、コンテンツが生成されます。プロプランでは、すべての機能と無制限の単語を含むため、月額36ドルがかかりますが、一部の制限付きの機能を備えた無料で使用することもできます。 Articoolo Articooloは人工知能を活用したコンテンツジェネレーターで、数分で任意のトピックの記事を生成することができます。2〜5語で問題を適切に述べることができれば、システムはユーザーが選択したほとんどのトピックについての記事（最大500語）を生成することができます。 Article Forge Article Forgeは人気のあるAIコンテンツジェネレータープラットフォームです。Article Forgeは、最新の人工知能と深層学習を使用して、ボタンを押すだけで100％オリジナルでSEO最適化された長文記事を作成します。キーワード、記事の長さ、追加の指示やカスタマイズをArticle Forgeシステムに入力すると、60秒で記事が生成されます。 Kafkai Kafkaiは、オリジナルでSEOに対応したコンテンツの生成を支援するAIライターアシスタントです。ソーシャルメディア投稿、ウェブサイトのテキスト、ブログ記事に最適です。Kafkaiは英語で書かれますが、記事をオランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、スペイン語、スウェーデン語に翻訳することもできます。Kafkaiは3つのモードで動作します。最初の2つは、ニッチな記事を生成するために独自に訓練されたモデルを使用し、3つ目は特定のニッチに特化していない一般的なライターです。 Scalenut Scalenutは、長いブログ記事を作成するための優れたAIライティングツールです。トピックの選択やキーワード戦略から執筆まで、コンテンツ作成のすべての段階で役立ちます。Scalenutを使用して記事を生成するには、コンテンツに関連するキーワードを挿入するためにSubject…

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