Search Results OPT

AWS Inferentiaでのディープラーニングトレーニング

この投稿のトピックは、AWSの自社開発AIチップ、AWS Inferentia、より具体的には第2世代のAWS Inferentia2ですこれは、昨年のAWS Trainiumに関する私たちの投稿の続編であり、...

「Azure OpenAIを使用した企業文書とのチャット」

大規模言語モデル（LLM）のようなChatGPTは、インターネット上の大量のテキストから訓練される際に、数十億のパラメータ内に膨大な知識のリポジトリを保持していますしかし、それらの…

「2024年のデータ管理の未来予想：トップ4の新興トレンド」

「これらは、私の個人的な経験、最近の研究、および主要なプラットフォームからのレポートに基づいた予測です」

Data Engineering

「現代の好み引き出しにおける回帰とベイズ手法」

「線形回帰は予測モデリングの主力と考えられることが多いですが、その応用は単純な予測タスクを超えていますこの記事では、対話を豊かにすることを目指しています...」

クラスの不均衡：SMOTEからSMOTE-NCおよびSMOTE-Nへ

前の話では、私たちはどのように単純なランダムオーバーサンプリングとランダムオーバーサンプリングの例（ROSE）アルゴリズムが動作するかを説明しましたさらに重要なことに、クラスの不均衡問題を定義し、導出しました...

「ジオスペーシャルデータエンジニアリング：空間インデックス」

ジオスペーシャルデータサイエンスの作業を行う際には、書いているコードの最適化について考えることが非常に重要です数億行のデータセットをより速く集計または結合する方法はありますか…

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＃62

今週は、METAのコーディングモデルの開発とOpenAIの新しいファインチューニング機能の進展を見てきましたMetaは、Code LLaMAという大規模な言語モデルを導入しましたこのモデルは…

はじめに人工知能の進化と自然言語処理（NLP）の驚異的な進歩をたどる旅に出ましょう。AIは一瞬で急速に進化し、私たちの世界を形作っています。大規模言語モデルの微調整の地殻変動的な影響は、NLPを完全に変革し、私たちの技術的な相互作用を革命化しました。2017年にさかのぼり、「Attention is all you need」という画期的な「Transformer」アーキテクチャが生まれたという節目の瞬間を思い起こしてみてください。このアーキテクチャは現在、NLPの基盤となるものであり、有名なChatGPTを含むすべての大規模言語モデルのレシピに欠かせない要素です。 GPT-3のようなモデルを使って、連続性のある文脈豊かなテキストを簡単に生成することを想像してみてください。チャットボット、翻訳、コンテンツ生成のためのパワーハウスとして、その輝きはアーキテクチャと事前学習と微調整の緻密なダンスによって生まれます。私たちの今回の記事では、これらの変革的な手法の魅力に迫り、大規模言語モデルをタスクに活用するための事前学習と微調整のダイナミックなデュエットを巧みに扱う芸術を明らかにします。一緒にこれらの変革的な手法を解き明かす旅に出ましょう！学習目標 LLMアプリケーションを構築するさまざまな方法を理解する。特徴抽出、レイヤーの微調整、アダプターメソッドなどの技術を学ぶ。 Huggingface transformersライブラリを使用して、下流タスクでLLMを微調整する。 LLMの始め方 LLMは大規模言語モデルの略です。LLMは、人間のようなテキストの意味を理解し、感情分析、言語モデリング（次の単語の予測）、テキスト生成、テキスト要約など、さまざまなタスクを実行するために設計されたディープラーニングモデルです。これらのモデルは膨大なテキストデータで訓練されます。私たちは、これらのLLMをベースにしたアプリケーションを日常的に使っていますが、それに気づいていないことがあります。GoogleはBERT（Bidirectional Encoder Representations for Transformers）を使用して、クエリの補完、クエリの文脈の理解、より関連性の高く正確な検索結果の出力、言語翻訳など、さまざまなアプリケーションで使用しています。これらのモデルは、深層学習の手法、複雑なニューラルネットワーク、セルフアテンションなどの高度な技術を基に構築されています。これらのモデルは、言語のパターン、構造、意味を学ぶために膨大なテキストデータで訓練されます。これらのモデルは広範なデータセットで訓練されているため、それらを訓練するには多くの時間とリソースがかかり、ゼロから訓練することは合理的ではありません。特定のタスクにこれらのモデルを直接使用する方法があります。それでは、詳細について説明しましょう。 LLMアプリケーションを構築するさまざまな方法の概要私たちは日常生活で興味深いLLMアプリケーションをよく見ます。LLMアプリケーションを構築する方法について知りたいですか？以下はLLMアプリケーションを構築するための3つの方法です: ゼロからLLMを訓練する…

Panderaを使用したPySparkアプリケーションのデータ検証

新しい機能や概念

Data science

「AIの利点：NVIDIA Canvas、Blender、TikTok、およびCapCutにおける高度なクリエイティブワークフロー」

編集者の注：この投稿は、NVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目されるアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを改善する方法を示しています。さらに、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく説明し、コンテンツ作成を劇的に高速化する方法について詳しく説明しています。アートの形態は美しく非凡であるだけでなく、創作の分野においてアーティストにとって提供されるシンプルな喜びと安らぎを忘れることは容易です。今週のIn the NVIDIA StudioシリーズのテーマであるJanice K. Lee、通称Janice.Journalは、AIを使用して創作プロセスを加速し、インスピレーションを見つけ、繰り返しの作業を自動化するTikTokのセンセーションです。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/08/week72-nvidia-bts-video-1280w-2.mp4 今週も、NVIDIA Studioテクノロジーは最も人気のあるモバイルアプリやデスクトップアプリをパワーアップしており、アスピリングアーティストやクリエイティブプロフェッショナルの創作ワークフローを推進しています。 TikTokとCapCut、NVIDIAとクラウドのパワー週ごとに、AIはコンテンツ作成においてますます普及しています。人気のあるソーシャルメディアアプリTikTokを例にとってみましょう。AI Green Screenを含むすべてのモバイルアプリの機能は、クラウド上のGeForce RTX GPUによって高速化されています。TikTokのクリエイターワークフローの他の部分も高速化されており、人気のある生成型AIパワードのビデオ編集アプリであるDescript AIは、最新のNVIDIA…

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