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このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃74

今週は、残念ながらOpenAIの連続する出来事に注目が集まり、いくつかの興味深い新しいモデルの発表が overshadow されてしまいましたおそらく、あなたはその曲折を追いかけていることでしょう...

「LanguageChainを使用して大規模言語モデルをあなたのソフトウェアとうまく連携させる方法」

「AIモデルとの単なるチャットを超えて、LangChainが人間とのLLMの相互作用を高める方法について」

language models

オライリー「2023年エンタープライズにおける創発的AI」レポート

急速な技術革新が特徴となる時代において、人工知能の景色は画期的な変革を経験していますこの変革は、生成型AIの出現と統合によって牽引されていますテクノロジーやビジネス学習のリーディング企業であるオライリーは、2023年版『企業における生成型AI報告書』を発表しましたこの報告書は包括的な世界的な調査結果を提供し、現在の状況を明らかにします...

「PostgreSQLとOpenAI埋め込みを使用した意味検索」

企業のデータベース内にセマンティック検索を実装することは困難であり、大きな努力が必要ですしかし、本当にそうでなければならないのでしょうか？この記事では、どのようにして活用できるかを示します…

「OpenAI Dev Day 2023 創設者サム・オルトマンの基調講演からの4つの重要発表、見逃せません！」

「OpenAIによって初めて開催されたデベロッパーカンファレンスは、素晴らしい製品発表で満員御礼でしたさらに興味深いことに、これらの発表によって多くのAIスタートアップは完全に時代遅れになってしまいます…」

「RAGとLLM：動的言語モデリングの新たなフロンティア」

「LLM（Legal and Letters of Masters）はどんな課題をもたらすのか？ GPT-4やLlama2などの従来の言語モデルには固有の制限がありますそれらの静的な性質は、最後のトレーニング日以降の進歩についての知識を持たせることができず、彼らが認識しないまま固定された知識の切り捨てに縛られています彼らは膨大な量のデータを包含していますが、彼らの知識には制限があります...」

Qwak

わかりやすいYOLOv8 Eigen-CAMを使ったYOLOv8の結果の説明

私はYOLO（You Only Look Once）モデルの大ファンです、特にバージョン8が好きですそれは簡単に訓練して展開でき、医療画像領域でも使用できます最近、分類問題の解決に成功しました...

「AutoGenを使った戦略的AIチームビルディングが簡単になりました」

イントロダクションデジタルフロンティアが無限の領域に達し、AutoGenは変革的なパラダイムの設計者として現れます。異なる領域でスキルを持つ個々のパーソナルAIチームがシームレスに協力し、円滑にコミュニケーションし、複雑なタスクに取り組み続けることを想像してみてください。それがAutoGenの本質であり、パーソナルAIチームの構築を可能にする先駆的なマルチエージェント対話フレームワークです。本記事では、AutoGenの魔法を解き明かし、独自のデジタルドリームチームを組み立て、非凡な成果を達成する方法を探ります。人間と機械の境界が薄れ、協力が無限になる未来へようこそ。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう。マルチエージェント対話フレームワークとしてのAutoGenについて包括的な理解を得る。エージェントがマルチエージェント対話フレームワークで自律的にコミュニケーションし、協力する方法を学ぶ。 AutoGenの動作におけるconfig_listの重要な役割について学ぶ。APIキーの保護とエージェントの効率的なパフォーマンスのための設定の管理に関するベストプラクティスを理解する。 AutoGenがサポートする完全自律から人間が関与する対話までのさまざまな対話スタイルを探索する。AutoGenがサポートする静的および動的な対話パターンについて学ぶ。検証データ、評価関数、最適化メトリクスに基づいてLLMを調整するためにAutoGenを利用する方法を発見する。コラボレーションコンテンツ作成チームや文化的な文脈での言語翻訳などの例を探索し、AutoGenがさまざまなシナリオでどのように適用されるかを理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 AutoGenとは何ですか？ AutoGenは、基盤モデルの使用のための高度な抽象化として機能する統合マルチエージェント対話フレームワークです。それは、能力のあるカスタマイズ可能なエージェントをLLM、ツール、および人間の参加者が自動化チャット経由で統合することにより、エージェントが自律的にコミュニケーションし、協力して作業することを可能にします。基本的には、複雑なタスクを効率的に進め、ワークフローを自動化することができます。なぜAutoGenが重要ですか？ AutoGenは、効率的かつ柔軟なマルチエージェント通信の需要に応えます。その重要性は次の点にあります：複雑なLLMワークフローのオーケストレーション、自動化、最適化を簡素化する。 LLMモデルのパフォーマンスを最大化すると同時に、制限を克服する。次世代のLLMアプリケーションを少ない努力でマルチエージェント対話に基づいて開発することを可能にする。開発環境のセットアップ仮想環境の作成仮想環境はプロジェクト固有の依存関係を分離し、システム全体のパッケージとの競合を避けるための良い習慣です。Python環境を設定する方法は次のとおりです：オプション1：Venv…

「Rustベースのベクトルデータベース、Qdrantに深く潜る」

イントロダクションベクトルデータベースは、非構造化および構造化データの表現を格納および索引化するための主要な場所となっています。これらの表現は、埋め込みモデルによって生成されるベクトル埋め込みです。ベクトルストアは、ディープラーニングモデル、特に大規模な言語モデルを使用したアプリの開発で重要な役割を果たしています。ベクトルストアの領域は常に進化しており、最近導入されたQdrantはその1つで、機能が充実しています。さあ、それについてもっと詳しく見ていきましょう。学習目標 Qdrantの専門用語に慣れることで、より理解を深める Qdrant Cloudにダイブし、クラスタを作成するドキュメントの埋め込みを作成し、Qdrantコレクションに保存する方法を学ぶ Qdrantでクエリがどのように機能するかを探る Qdrantのフィルタリングを弄って、その動作を確認するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。埋め込みとは何ですか？ベクトル埋め込みは、データを数値形式で表現する手段です。つまり、テキスト、写真、音声、ビデオなどのデータの種類に関係なく、n次元空間または数値ベクトルとして表します。埋め込みを使用すると、関連するデータをグループ化することができます。特定の入力は、特定のモデルを使用してベクトルに変換することができます。Googleによって作成された有名な埋め込みモデルであるWord2Vecは、単語をベクトル（ベクトルはn次元の点です）に変換します。各大規模言語モデルには、LLMの埋め込みを生成する埋め込みモデルがあります。埋め込みは何に使用されますか？単語をベクトルに変換する利点の1つは、比較が可能であるということです。数値入力またはベクトル埋め込みとして2つの単語が与えられた場合、コンピュータはそれらを直接比較することはできませんが、それらを比較することができます。類似した埋め込みを持つ単語をグループ化することが可能です。王、女王、王子、王女といった用語は、関連するクラスタに表示されます。この意味で、埋め込みは、与えられた用語に関連する単語を特定するのに役立ちます。これは、文に使用され、入力された文に関連する文を返すデータが提供される場合に使用されます。これは、チャットボット、文の類似度、異常検知、セマンティックサーチなどの多くのユースケースの基礎となります。私たちが提供するPDFまたはドキュメントに基づいて質問に答えるために開発するチャットボットは、この埋め込みの概念を利用しています。これは、すべての生成的大規模言語モデルが、それらに供給されるクエリに同様に関連付けられたコンテンツを取得するために使用する方法です。ベクトルデータベースとは何ですか？先述のように、埋め込みは、通常非構造化データの場合に数字形式で表される、あらゆる種類のデータの表現です。それでは、それらをどこに保存するのでしょうか？伝統的なRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）では、これらのベクトル埋め込みを保存することはできません。これがベクトルストア/ベクトルデータベースの登場する場所です。ベクトルデータベースは、効率的な方法でベクトル埋め込みを保存および取得するために設計されています。埋め込みモデルのサポートや似たようなベクトルを取得するために使用する検索アルゴリズムの種類によって異なる多くのベクトルストアが存在します。 Qdrantとは何ですか？ Qdrantは、新しいベクトル類似度検索エンジンおよびベクトルデータベースであり、安全性で知られるRust言語で構築された本番向けのサービスを提供しています。 Qdrantは、メタデータであるペイロードが付加された高次元ポイント（ポイントはベクトル埋め込みのこと）を保存、検索、管理するために設計されたユーザーフレンドリーなAPIを備えています。これらのペイロードは有用な情報となり、検索の精度向上およびユーザーへの洞察を提供します。Chromaなど他のベクトルデータベースに精通している方であれば、ペイロードはメタデータに似ており、ベクトルに関する情報を含んでいます。 Rustで書かれていることにより、Qdrantは高負荷下でも高速で信頼性のあるベクトルストアとなっています。他のデータベースとの違いは、Qdrantが提供するクライアントAPIの数です。現在、QdrantはPython、TypeScript/JavaScript、Rust、およびGoをサポートしています。QdrantはベクトルインデックスにHSNW（階層ナビゲーション小世界グラフ）を使用しており、コサイン、ドット、ユークリッドなどの多くの距離尺度を備えています。また、ボックスから推奨APIも利用できます。 Qdrantの用語を知る…

UC Berkeleyの研究者がゴーストバスターを導入：LLM生成テキストの検出のための最先端AIメソッド

ChatGPTは、さまざまなトピックにわたって、流暢なテキストを簡単に生成する能力を革新しました。しかし、実際にはどれほど優れているのでしょうか？言語モデルは事実に誤りを含んだり、幻覚に陥ったりする傾向があります。読者は、そうしたツールがニュース記事や他の情報的なテキストのゴーストライティングに使用されているかどうかを判断する際、情報源を信頼するかどうかを知らせるために、これらのツールが使用されているかどうかによって判断することができます。これらのモデルの進歩は、テキストの信憑性と独自性に関する懸念も引き上げました。多くの教育機関は、コンテンツの作成が容易であることからChatGPTの使用を制限しています。 ChatGPTのような言語モデルは、訓練に使用された膨大なテキストのパターンや情報に基づいて応答を生成します。それは応答を逐語的に再現するのではなく、与えられた入力に対して最適な継続を予測して理解することによって新しいコンテンツを生成します。しかし、反応は訓練データから情報を引用し合成することがあり、既存のコンテンツとの類似性が生じることがあります。言語モデルは独自性と正確性を目指していますが、完璧ではありません。ユーザーは慎重に判断し、重要な意思決定や専門家の助言を必要とする状況において、AIに生成されたコンテンツだけに依存しないようにする必要があります。 DetectGPTやGPTZeroのような多くの検出フレームワークが存在します。これらのフレームワークは、LLMがコンテンツを生成したかどうかを検出します。ただし、これらのフレームワークの性能は、元々評価されていなかったデータセットでは落ち込むことがあります。カリフォルニア大学の研究者たちは、構造化検索と線形分類に基づいた検出法である「Ghostbusters」を提案しています。 Ghostbusterは、確率計算、特徴選択、および分類器のトレーニングという3つのステージのトレーニングプロセスを使用します。最初に、各ドキュメントを一連のベクトルに変換し、言語モデルの一連のトークン確率を計算することによって、それぞれのドキュメントを表現します。次に、これらの確率を組み合わせるためのベクトルとスカラー関数の空間で構造化検索手順を実行することによって、特徴を選択します。そして最後に、確率に基づく最良の特徴および追加の手動選択特徴を使用して、単純な分類器をトレーニングします。 Ghostbusterの分類器は、構造化検索によって選択された確率に基づく特徴と、単語の長さと最大トークン確率に基づく7つの追加の特徴の組み合わせでトレーニングされます。これらの他の特徴は、AIによって生成されたテキストに関する定性的なヒューリスティックな観察を取り入れることを意図しています。 Ghostbusterのパフォーマンスの向上は、訓練とテストのデータセットの類似性に対して堅牢です。Ghostbusterは、すべての条件において97.0のF1スコアを達成し、DetectGPTを39.6のF1スコア、GPTZeroを7.5のF1スコアで上回りました。Ghostbusterは、クリエイティブライティングの領域を除いて、すべての領域でRoBERTaのベースラインを上回りましたが、RoBERTaの領域外性能ははるかに悪かったです。F1スコアは、分類モデルのパフォーマンスを評価するために一般的に使用される指標です。これは、適合率と再現率の両方を組み合わせて単一の値に結び付ける指標であり、データセットの不均衡な取り扱いに特に有用です。

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