Learn more about Search Results Tome - Page 6
- You may be interested
- 「HuggingFace Diffusersにおける拡散モデ...
- 「06/11から12/11までの週のトップ重要コ...
- 「パンドラの箱をのぞいてみよう:『ホワ...
- 「倫理的かつ説明可能なAIのための重要な...
- 「ディープラーニングモデルのレイヤーを...
- AVCLabsフォトエンハンサーAIのレビュー:...
- 「NotebookLMは12以上の新機能を追加します」
- 「USENET、OGソーシャルネットワークが、...
- 「GoogleのDeblur AI:画像を鮮明にする」
- 「ダレ恵3の翻訳に迷い込んで」
- 「アナリストとデータサイエンティストに...
- 「初心者におすすめの副業5選(無料のコー...
- データサイエンス面接のための21の必須チ...
- 「Spotifyのデータサイエンティストによる...
- 「3年間の経験から厳選された130の機械学...
アイドルアプリの自動シャットダウンを使用して、Amazon SageMaker Canvasのコストを最適化する
『Amazon SageMaker Canvas』は、豊富なノーコードの機械学習(ML)と生成型AIのワークスペースで、視覚的かつノーコードのインターフェースを通じて、世界中のお客様が既存および新たな課題を解決するためにML技術をより簡単に採用できるようにしましたこれは、MLワークフローを終端までカバーしており、強力なデータの検索が必要な場合でも、[…]
「Amazon SageMaker Studioを使用してBMWグループのAI/MLの開発を加速」
この記事は、BMWグループのマルク・ノイマン、アモール・シュタインベルク、マリヌス・クロメンフックと共同で執筆されましたBMWグループは、ドイツ・ミュンヘンに本社を置き、世界中で149,000人の従業員を擁し、15カ国にわたる30を超える生産・組み立て施設で製造を行っています今日、BMWグループは世界のプレミアム自動車メーカーのリーディングカンパニーです
私の記事を読むと、あなた方は私がどれだけ美容とファッションについての知識を持っているかがわかるでしょう私は美容とファッションの分野において豊富な知識を持ち、それについて生き生きとした記事を書くことができます
この記事では、MyScaleを使用して知識ベースをOpenAIのGPTと組み合わせる方法について説明します MyScaleを使用すると、GPTにコンテキストを注入する方法が大幅に簡素化されます
「起業家にとって最も優れたChatGPTプロンプト20選」
「起業家の世界では、迅速さと革新性が重要視される中、ChatGPTのようなツールは、起業家が課題や機会に取り組む方法を革新していますChatGPTは、効率性、創造性、戦略的な深みを高めたい起業家にとって、多目的なパートナーですアイデアの発案から顧客エンゲージメントまで、ChatGPTの高度な言語能力は、潜在的な優位性を提供します」
自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上
イントロダクション 顧客サポートの世界では、効率と迅速さが極めて重要です。OpenAIのGPT-3.5などの大規模言語モデル(LLMs)を活用することで、顧客サポートのプロジェクト最適化に独自の視点をもたらすことができます。本記事では、LLMsを使用してチケットの分類を自動化し、顧客サポートチームにシームレスで効率的なソリューションを提供する方法について探求します。さらに、このプロジェクトの実装例を示すために実践的なコード実装も紹介します。 学習目標 大規模言語モデルの基本的な概念と、プロジェクト管理のさまざまな側面での最適化方法を学びます。 感情に基づくチケットの分類や自動コードコメントなど、特定のプロジェクトシナリオを通じて、LLMsの多様な応用に対する洞察を得ます。 LLMsをプロジェクト管理プロセスに統合する際のベストプラクティス、潜在的な課題、考慮事項について、効果的かつ倫理的なLLMsの活用を確保する方法を探究します。 この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 プロジェクトのための大規模言語モデル最適化(LLMOPs) プロジェクトのための大規模言語モデル最適化(LLMOPs)は、プロジェクト管理におけるパラダイムシフトを表します。先進の言語モデルを活用して、プロジェクトライフサイクルのさまざまな側面を自動化し向上させるものです。 出典:Square Space 自動プロジェクト計画とドキュメンテーション 参照:「Generative Pretrainingによる言語理解の改善」(Radford et al., 2018) OpenAIのGPT-3などのLLMsは、自然言語の理解においてその威力を示し、自動的なプロジェクト計画を可能にします。テキスト入力を分析して包括的なプロジェクト計画を生成し、計画フェーズでの手作業の努力を削減します。さらに、LLMsは動的なドキュメンテーションの生成に寄与し、人間の介入を最小限に抑えてプロジェクトドキュメンテーションを最新の状態に保つことができます。 コードの生成と最適化 参照:「深層双方向トランスフォーマーの言語理解のためのBERTの事前トレーニング」(Devlin et al., 2018) 大規模言語モデルは、高水準なプロジェクト要件の理解とコードスニペットの生成において優れた能力を示しています。LLMsを使用したコードの最適化に関する研究では、これらのモデルが仕様に基づいてコードを提供し、既存のコードベースを分析して非効率を特定し、最適化された解決策を提案することが探究されています。…
ポッドキャストのアクセシビリティを向上させる:LLMテキストのハイライト化ガイド
イントロダクション ポッドキャストを愛して、最高の部分を覚えておきたいと思ったけれど、音声だけでテキストがない場合、どうすればいいでしょうか? そこで、LLMや音声からテキストへの翻訳などの便利なツールが登場します。 これらのツールは、話された言葉を書かれたノートに魔法のように変換し、簡単に重要なポイントをピックアップして便利な箇条書きを作成します。 そのため、お気に入りのポッドキャストの瞬間は、転写まであと一歩! 2022年11月の最初のデビュー以来、LLMは大流行しています。LLMはさまざまなタスクに使用でき、テキストの要約化は重要なアプリケーションです。 テキスト以外、オーディオやビデオなどの他のモードにも要約化できます。 LLMを使用してポッドキャストのアクセシビリティを向上させ、簡単に利用できる箇条書きのハイライトを生成したり、将来の参照のためにノートを取ることができます。 PaLM(Pathways Language LLM)は、2022年4月にGoogle AIによって確立された重要なLLMです。 今年の2023年3月、PaLM 2の第2バージョンがリリースされ、改良された最新バージョンとなりました。 優れたバイリンガル、コーディング、思考能力を持つことを目指しています。 PaLM 2 LLM APIの利点は、そのAPIが無料で利用できることです。 OpenAIのChatGPTとは異なり、他のLLMよりもパフォーマンスが向上し、推論能力も向上しています。 この記事では、PaLM 2 APIとMaker Suiteという2つのツールを使用して、シンプルなポッドキャストテキストハイライトを作成し、LLMモデルの設定を最適化する方法を学びます。…
「現実世界の問題と、データが私たちにどのように解決を助けるのか」
新しいツールや最新モデルについて常にバズが巻き起こっているため、データを活用する真の価値を見失いがちですしかし、データの真の価値は具体的なポジティブな変化をもたらす能力にあります...
意思決定木の結果をより良くするための一つのステップ
DTは訓練されていますナチュラルな過学習が発生していますハイパーパラメーターが調整されます(不十分ですが)最終的には、木はランダムフォレストに置き換えられますパフォーマンスのためのクイックウィンであるかもしれませんが、その...
「Rcloneを使用したクラウドベースのデータストレージの管理」
企業がクラウドベースのストレージソリューションにますます依存するにつれて、ビッグデータを効果的に管理するために適切なツールと技術を持つことが不可欠です
「コスト効率の高い高性能 AI 推論用の Amazon EC2 DL2q インスタンスが一般提供開始されました」
Qualcomm AIのA.K Royさんによるゲスト記事ですAmazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)DL2qインスタンスは、Qualcomm AI 100 Standardアクセラレータによってパワーアップされ、クラウド上で効率的に深層学習(DL)タスクを展開するために使用することができますDLタスクのパフォーマンスや精度を開発し、検証するためにも利用できます
Find the right Blockchain Investment for you
Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.