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「AIにおける親密な役割：ガールフレンドとセラピスト」

この記事は、感情AIの分野についての簡単な概要と、その技術の親密な役割での潜在的な応用についてです

Artificial Intelligence

イントロダクションコンピュータビジョンの領域において、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像解析と理解の領域を再定義しました。これらの強力なネットワークは、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどのタスクにおいて革新的な進展を達成しました。これらは、医療、自動運転などのさまざまな分野での応用の基盤を築きました。しかし、よりコンテキストに対応した堅牢なモデルの需要が増えるにつれて、伝統的なCNN内の畳み込みレイヤーは、包括的なコンテキスト情報のキャプチャにおいて制限を受けています。これは、計算量の増加に伴わずにネットワークがより広いコンテキストを理解する能力を向上させるための革新的な手法の必要性をもたらしました。ここで紹介するのは、伝統的な畳み込みレイヤー内の常識を覆した、画期的なアプローチであるAtrous Convolutionです。Atrous Convolution（拡張畳み込み）は、計算量やパラメータを大幅に増やすことなく、ネットワークがより広いコンテキストをキャプチャする能力を実現することで、ディープラーニングの世界に新たな次元をもたらしました。学習目標畳み込みニューラルネットワークの基礎を学び、ビジュアルデータを処理して画像を理解する方法を理解する。 Atrous Convolutionが従来の畳み込み方法を改善する方法を理解し、画像内のより大きなコンテキストをキャプチャする能力を把握する。 DeepLabやWaveNetなど、Atrous Convolutionを使用するよく知られたCNNアーキテクチャを探索し、そのパフォーマンスを向上させる方法を確認する。 Atrous ConvolutionがCNN内での応用の手法やコードスニペットを通じて実践的な例を通して理解する。この記事はデータサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。 CNNの理解：動作原理畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、主に画像やビデオなどのビジュアルデータの分析に特化したディープニューラルネットワークの一種です。彼らは人間の視覚システムに触発され、ビジュアルデータ内のパターン認識において非常に効果的です。以下に詳細を示します：畳み込みレイヤー： CNNは複数のレイヤーで構成されており、畳み込みレイヤーがその核となっています。これらのレイヤーは、学習可能なフィルタを入力データに適用して、画像からさまざまな特徴を抽出します。プーリングレイヤー：畳み込み後、プーリングレイヤーを使用して空間的な次元を削減し、畳み込みレイヤーによって学習された情報を圧縮することがよくあります。一般的なプーリング操作には、最大プーリングや平均プーリングなどがあり、表現のサイズを縮小しながら必要な情報を保持します。活性化関数：畳み込みおよびプーリングレイヤーの後には、非線形の活性化関数（ReLUなどの整流線形ユニット）が使用されます。これにより、ネットワークはデータ内の複雑なパターンや関係性を学習することができます。全結合レイヤー：…

すべての開発者が知るべき6つの生成AIフレームワークとツール

この記事では、トップのジェネラティブAIフレームワークとツールについて探求しますあなたの想像力を解き放ち、ジェネラティブAIの可能性を探究するために必要なリソースを発見してください

「拡散を通じた適応学習：先進のパラダイム」

イントロダクション教育と機械学習のダイナミックな風景において、適応学習を通じた拡散はパラダイムシフトを示しています。この高度なアプローチは、拡散の原則を利用して学習体験をカスタマイズし、個々の学習者のニーズとペースにシームレスに適応させます。この記事では、適応学習を通じた拡散の微妙な点、教育領域を横断するその応用、学習者や教育者にとって持つ変革的な影響について深く掘り下げていきます。学習目標教育と機械学習の文脈における適応学習を通じた拡散の主要な原則を理解する。学習者モデル、チュータリングモデル、知識ドメインなど、適応学習アーキテクチャの主要なコンポーネントを探究する。エドテック、企業研修、医療教育など、様々な領域での適応学習を通じた拡散の現実世界での応用について洞察を得る。動的コンテンツの拡散、個別化された学習経路、リアルタイムフィードバックの拡散のための高度なコードスニペットの実装に関する知識を習得する。学習者と教育者に対する適応学習を通じた拡散の変革的な影響、学習者の力を高め、教育者の効率を向上させる役割を認識する。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。拡散を通じた適応学習の理解拡散を通じた適応学習の核心は、教育モデルへの拡散プロセスの考えられた適用です。物理学と数学の根本的な概念である拡散は、粒子や情報のヴォーエージアイ（VoAGI）を通じた広がりを表します。教育の領域では、これは知識の知識の賢明な伝達と吸収を意味し、個々の学習者の独自の学習軌跡に合わせて調整します。適応学習のアーキテクチャ学習者モデル適応学習アーキテクチャの核心は学習者モデルです。この動的なエンティティは、学習者の熟練度レベル、既存の知識、割り当てられた学習目標、好ましい学習スタイルなど、学習者の独自の属性を捉えます。学習者モデルは、各インタラクションごとに進化し適応して、最適な学習体験を提供するパーソナライズされた設計図として機能します。既存の知識、割り当てられた目標、学習スタイル既存の知識：この学習者モデルの側面は、学習者が既に知っていることを網羅します。前の知識を評価することで、システムは冗長性を回避し、既存のギャップを埋めるためにコンテンツを調整します。割り当てられた目標：学習者に割り当てられた学習目標はもう一つの重要な側面です。これらの目標は基準となり、適応システムをガイドし、学習者固有の教育目標に合わせたコンテンツを編集します。学習スタイル：学習者が情報を最も効果的に吸収する方法を理解することは重要です。学習スタイルは、視覚的、聴覚的、運動感覚など、個々の学習好みを含みます。適応学習アーキテクチャは、この情報を活用して、個別の学習スタイルに最適化された方法でコンテンツを提供します。チュータリングモデルチュータリングモデルは、教育コンテンツの適応を担うインテリジェントなコアです。チュータリングモデルは、学習者モデルから得られた洞察を活用し、教育コンテンツの難易度、ペース、形式を動的に調整します。このモデルは高度なアルゴリズムを使用して、学習者の現在の熟練度と学習スタイルに適合する学習教材を提供し、より効果的な学習体験を促進します。知識ドメイン知識ドメインは、学習可能な科目全体を包括します。これはチュータリングモデルがコンテンツを抽出するための広範なリポジトリとなります。適応学習アーキテクチャは、知識ドメインから選択されたコンテンツが学習者の目標に合致するよう最適化し、教育の旅を改善します。学習者への出力適応学習アーキテクチャの最終的な出力は、個別の学習者に合わせたカスタマイズされた学習体験です。この出力には、学習者の理解と記憶力を最大化するためのカスタマイズされたレッスン、評価、フィードバックが含まれます。適応システムはリアルタイムの対話と学習者の変化するニーズに基づいて、この出力を継続的に改善します。…

「AIアクトの解読」

AI法 [1]は、長く苦痛な過程を経て形成されましたこれは、ヨーロッパの立法プロセスにおける政治の影響と重要性を完璧に示すものですしかし、同時に欠陥があることも問題として浮かび上がります...

「2023年のAI タイムライン」

はじめに人工知能（AI）は、技術的な進歩が人間のつながりの本質と共鳴する形で私たちの日常生活と交差する魅力的な領域です。今年は、単なるアルゴリズムを超えてAIを身近に感じる革新の物語が展開されました。2023年のAIの素晴らしいハイライトを探索しながら、この旅に参加しましょう。 AI 2023年のハイライト 2023年のAIの世界で行われた最大の発見、進歩、および世界的な変革の一部を紹介します。これらの進歩がどのように、技術が私たちの人間の体験にシームレスに統合される未来を形作っているのか、探求してみましょう。 2023年1月のAIハイライトこの年は、AIが医療と健康の分野で重要な進展を示しました。MITの研究者はマサチューセッツ総合病院と連携し、CTスキャンに基づいて患者の肺がんのリスクを評価できるディープラーニングモデルを開発しました。また、革命的な進歩として、研究者たちはAIを使ってゼロから人工的な酵素やタンパク質を作り出すことが可能なAIを開発しました。他にも多くのイノベーションの中で、人工知能は視覚障害のある人々が食料品を見つけるのを手助けするために手杖に統合されました。一方、ビジネスのフロントでは、OpenAIがMicrosoftとの数年間にわたる数十億ドルの取引を通じてAIの開発に大きく投資しました。 2023年2月のAIハイライト 2023年2月には、OpenAIのChatGPTに関する話題が最も盛り上がりました。このAI搭載のチャットボットは、アメリカ合衆国医師資格試験（USMLE）に合格し、その人気は1億人以上のユーザーにまで急上昇しました。 ChatGPTの現象に応えて、GoogleはAI会話の領域に新しい要素となるBard A.I.を導入しました。また、MicrosoftもChatGPTと統合された新しいBing検索エンジンの導入に重要な一歩を踏み出しました。 Metaは、Metaエコシステム内でAIの能力を向上させるというLLaMAを発表しました。一方、Amazon Web Services（AWS）は、一流のAIプラットフォームであるHugging Faceと提携し、AI開発者を支援しました。画期的な成果として、オックスフォードの研究者たちはRealFusionを示し、単一の画像から完全な360°写真モデルを再構築することができる最新のモデルを実証しました。 2023年2月には、AIの世界は音楽生成の領域にも足を踏み入れました。Google ResearchはMusicLMを紹介し、さまざまなジャンル、楽器、概念で曲を作成できるトランスフォーマーベースのテキストからオーディオへのモデルを提供しました。一方、Baiduの研究者はERNIE-Musicを発表し、拡散モデルを使用して、波形領域での最初のテキストから音楽を生成するモデルを開発しました。これらのモデルは、AIと創造的表現の融合における重要な進歩を示しています。 2023年3月のAIハイライト 2023年3月には、創造的なAIはいくつかの興味深い進展を見せました。AdobeはFireflyというAIをバックアップする画像生成および編集ツールの範囲でGenAIの領域に参入しました。一方、Canvaはユーザー向けにAIパワードの仮想デザインアシスタントとブランドマネージャーを導入しました。テックジャイアンツのAIプロジェクトは、第1四半期終盤に向けて全力で進展していました。OpenAIはChatGPTとWhisperというテキストから音声へのモデルのためのAPIを発売しました。OpenAIはまた、ChatGPTのためのいくつかのプラグインをリリースし、最も高度なAIモデルであるGPT-4を正式に発表しました。 HubSpotはユーザー向けにChatSpot.aiとContent Assistantという2つの新しいAIパワードツールを導入しました。ZoomはスマートコンパニオンのZoom…

データプロジェクトが現実的な影響をもたらせない理由：アナリティクスマネージャーとして気をつけるべき5つの重要な要素

「データのプロジェクトに没頭していると、進まないことに気づいたことはありませんか？これは思っている以上に一般的な感じ方です2週間前にどのようにクオリティの高いデータ解析をするかについて話しましたが…」

ドメイン固有アプリケーションのためのLLM細かい調整戦略

「LLMファインチューニングとは何か、LLMをドメイン特化アプリケーションに適応する方法、ファインチューニングの種類などを理解する」

「QLoRAを使ってLlama 2を微調整し、AWS Inferentia2を使用してAmazon SageMakerに展開する」

この記事では、パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）手法を使用してLlama 2モデルを微調整し、AWS Inferentia2上でファインチューニングされたモデルを展開する方法を紹介します AWS Neuronソフトウェア開発キット（SDK）を使用してAWS Inferentia2デバイスにアクセスし、その高性能を活用しますその後、[…]の動力を得るために、大きなモデル推論コンテナを使用します

マイクロソフトAIがLLMLinguaを発表：大型言語モデル（LLM）の高速推論のためのユニークなクイック圧縮テクニックでプロンプトを圧縮

大規模言語モデル（LLM）は、その高い一般化能力と推論能力により、人工知能（AI）コミュニティを大きく押し上げています。これらのモデルは非常に優れた能力を持ち、自然言語処理（NLP）、自然言語生成（NLG）、コンピュータビジョンなどの能力を示しています。ただし、インコンテキスト学習（ICL）やチェーン・オブ・ソート（CoT）プロンプトなどの新しい展開は、数万トークン以上にも及ぶ長いプロンプトの展開を引き起こしています。これは、費用対効果と計算効率の観点からモデル推論に問題を提起しています。これらの課題に対処するため、Microsoft Corporationの研究チームは、LLMLinguaというユニークな粗いから細かい圧縮技術を開発しました。LLMLinguaは、長いプロンプトの処理に関連する費用を最小限に抑え、モデルの推論を迅速化することを主な目的として開発されました。これを達成するために、LLMLinguaは以下のいくつかの重要な戦略を使用しています。予算コントローラー：動的予算コントローラーを作成しました。これにより、圧縮比が元のプロンプトのさまざまな部分に均等に分配されるようになります。これにより、大きな圧縮比でもプロンプトの意味的な整合性が維持されます。トークンレベルの反復圧縮アルゴリズム：トークンレベルの反復圧縮アルゴリズムがLLMLinguaに統合されています。この技術により、圧縮要素間の相互依存関係を捉えながら、プロンプトの重要な情報を維持したより高度な圧縮が可能となります。指示チューニングベースのアプローチ：チームは、言語モデル間の分布の不整合問題に対処するために、指示チューニングベースのアプローチを提案しました。言語モデルの分布を整合させることで、迅速な圧縮に使用される小さな言語モデルと意図されたLLMの互換性が向上します。チームは、LLMLinguaの有用性を検証するために、理論的なデータセットとしてGSM8KとBBHを、会話用データセットとしてShareGPTを、要約用データセットとしてArxiv-March23を使用して分析と実験を行いました。結果は、提案アプローチが各状況で最新技術のパフォーマンスを達成していることを示しました。結果は、圧縮比20倍までの大幅な圧縮を可能にする一方でパフォーマンスの面でわずかな犠牲を払いました。実験で使用された小規模言語モデルはLLaMA-7Bであり、閉じたLLMはGPT-3.5-Turbo-0301でした。LLMLinguaは、推論、要約、議論のスキルを維持しながら最大圧縮比20倍でも従来の圧縮技術を上回り、弾力性、経済性、効率性、回復性を備えています。 LLMLinguaの効果は、さまざまな閉じたLLMと小規模言語モデルで観察されました。LLMLinguaは、GPT-2-smallを使用した場合には大きなモデルとほぼ同等のパフォーマンス結果を示しました。また、予想される迅速な結果を上回る強力なLLMでも成功を収めました。 LLMLinguaの回復性は、圧縮されたプロンプトを元に戻す際に重要な推論情報を効果的に取り出すことによって示されます。完全な9ステップのCoTプロンプトを復元するために使用されたGPT-4は、圧縮されたプロンプトの意味と類似を保ちながら重要な情報を取り戻しました。この機能により、LLMLinguaは回復性を保証し、翻訳後も重要な情報を保持し、LLMLingua全体の印象を高めています。結論として、LLMLinguaはLLMアプリケーションにおける長いプロンプトによって引き起こされる困難に包括的な解決策を提供しました。この方法は優れたパフォーマンスを示し、LLMベースのアプリケーションの効果とコスト効率を向上させる有用な方法を提供しています。

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