Search Results 大規模な言語モデル

チャットGPTの潜在能力を引き出すためのプロンプトエンジニアリングのマスタリング

プロンプトエンジニアリングは、ChatGPTやその他の大規模言語モデルのおかげで、風のように私たちの生活の一部にすぐになりました完全に新しい分野ではありませんが、現在...

FastAPI、AWS Lambda、およびAWS CDKを使用して、大規模言語モデルのサーバーレスML推論エンドポイントを展開します

データサイエンティストにとって、機械学習（ML）モデルを概念実証から本番環境へ移行することは、しばしば大きな課題を提供します主な課題の一つは、良好なパフォーマンスを発揮するローカルトレーニング済みモデルをクラウドに展開して、他のアプリケーションで使用することですこのプロセスを管理することは手間がかかる場合がありますが、適切なツールを使用することで、...

LLMsによる非構造化データから構造化データへの変換

大規模な言語モデルを使用して、文書から洞察を抽出して分析と大規模な機械学習に活用する方法を学びましょうこのウェビナーとライブチュートリアルに参加して、始め方を学びましょう

Partners

新しいトピックを本当に学ぶには、時間をかけることが重要です

ほとんどすべてのものにおいて速度を高く評価する文化の中で、「速く進んで、物を壊せ」という考え方があるが、ときにはゆっくりすることが最も効果的な近道であることを自分自身に思い出すことが良い考えですこれは...

新たな能力が明らかに：GPT-4のような成熟したAIのみが自己改善できるのか？言語モデルの自律的成長の影響を探る

研究者たちは、AlphaGo Zeroと同様に、明確に定義されたルールで競争的なゲームに反復的に参加することによってAIエージェントが自己発展する場合、多くの大規模言語モデル（LLM）が人間の関与がほとんどない交渉ゲームでお互いを高め合う可能性があるかどうかを調査しています。この研究の結果は、遠い影響を与えるでしょう。エージェントが独立に進歩できる場合、少数の人間の注釈で強力なエージェントを構築することができるため、今日のデータに飢えたLLMトレーニングに対して対照的です。それはまた、人間の監視がほとんどない強力なエージェントを示唆しており、問題があります。この研究では、エジンバラ大学とAIアレン研究所の研究者が、顧客と売り手の2つの言語モデルを招待して購入の交渉を行うようにしています。図1：交渉ゲームの設定。彼らは2つのLLMエージェントを招待して、値切りのゲームで売り手と買い手をプレイさせます。彼らの目標は、より高い値段で製品を販売または購入することです。彼らは第三のLLMであるAI批評家に、ラウンド後に向上させたいプレイヤーを指定してもらいます。その後、批判に基づいて交渉戦術を調整するようにプレイヤーに促します。これを数ラウンド繰り返すことで、モデルがどんどん上達するかどうかを確認します。顧客は製品の価格を下げたいと思っていますが、売り手はより高い価格で販売するように求められています（図1）。彼らは第三の言語モデルに批評家の役割を担ってもらい、取引が成立した後にプレイヤーにコメントを提供させます。次に、批評家LLMからのAI入力を利用して、再度ゲームをプレイし、プレイヤーにアプローチを改善するように促します。彼らは交渉ゲームを選んだ理由は、明確に定義されたルールと、戦術的な交渉のための特定の数量化目標（より低い/高い契約価格）があるためです。ゲームは最初は単純に見えますが、モデルは次の能力を持っている必要があります。交渉ゲームのテキストルールを明確に理解し、厳密に遵守すること。批評家LLMによって提供されるテキストフィードバックに対応し、反復的に改善すること。長期的にストラテジーとフィードバックを反映し、複数のラウンドで改善すること。彼らの実験では、モデルget-3.5-turbo、get-4、およびClaude-v1.3のみが交渉ルールと戦略を理解し、AIの指示に適切に合致している必要があるという要件を満たしています。その結果、彼らが考慮したモデルすべてがこれらの能力を示さなかったことが示されています（図2）。初めに、彼らはボードゲームやテキストベースのロールプレイングゲームなど、より複雑なテキストゲームもテストしましたが、エージェントがルールを理解して遵守することがより困難であることが判明しました。彼らの方法はICL-AIF（AIフィードバックからのコンテキスト学習）として知られています。図2：私たちのゲームで必要な能力に基づいて、モデルは複数の階層に分けられます（C2-交渉、C3-AIフィードバック、C4-継続的な改善）。私たちの研究は、gpt-4やclaude-v1.3などの堅牢で適切に合致したモデルだけが反復的なAI入力から利益を得て、常に発展することができることを明らかにしています。彼らは、AI批評家のコメントと前回の対話履歴ラウンドをコンテキストに応じたデモンストレーションとして利用しています。これにより、プレイヤーの前回の実際の開発と批評家の変更アイデアが、次のラウンドの交渉のためのフューショットキューに変換されます。2つの理由から、彼らはコンテキストでの学習を使用しています：(1)強化学習を用いた大規模な言語モデルの微調整は、高額であるため、(2)コンテキストでの学習は、勾配降下に密接に関連していることが最近示されたため、モデルの微調整を行う場合には、彼らが引き出す結論がかなり一般的になることが期待されます(資源が許される場合)。人間からのフィードバックによる強化学習(RLHF)の報酬は通常スカラーですが、ICL-AIFでは、フィードバックが自然言語で提供されます。これは、2つのアプローチの注目すべき違いです。各ラウンド後に人間の相互作用に依存する代わりに、よりスケーラブルでモデルの進歩に役立つAIのフィードバックを検討しています。異なる責任を負うときにフィードバックを与えられた場合、モデルは異なる反応を示します。バイヤー役のモデルを改善することは、ベンダー役のモデルよりも難しい場合があります。過去の知識とオンライン反復的なAIフィードバックを利用して、get-4のような強力なエージェントが常に意味のある開発を続けることができるとしても、何かをより高く売る(またはより少ないお金で何かを購入する)ことは、全く取引が成立しないリスクがあります。彼らはまた、モデルがより簡潔であるがより綿密(そして最終的にはより成功する)交渉に従事できることを証明しています。全体的に、彼らは自分たちの仕事がAIフィードバックのゲーム環境での言語モデルの交渉を向上させる重要な一歩になると期待しています。コードはGitHubで利用可能です。

最初のLLMアプリを構築するために知っておく必要があるすべて

言語の進化は、私たち人類を今日まで非常に遠くまで導いてきましたそれによって、私たちは知識を効率的に共有し、現在私たちが知っている形で協力することができるようになりましたその結果、私たちのほとんどは...

GPT-4 新しいOpenAIモデル

近年、人工知能に基づく自然言語システムの開発は前例のない進歩を遂げています

20以上のスタートアップに最適なAIツール（2023年）

AIによって、職場の創造性、分析、意思決定が革命化されています。現在、人工知能の能力は、企業が拡大を急ぎ、内部プロセスをより良く管理するための絶大な機会を提供しています。人工知能の応用は、自動化や予測分析からパーソナライゼーションやコンテンツ開発まで多岐にわたります。以下は、若いビジネスに有利に働く最高の人工知能ツールの概要です。 AdCreative.ai AdCreative.aiは究極の人工知能ソリューションで、広告やソーシャルメディアのゲームを強化します。創造的な作業に数時間費やす必要がなく、数秒で生成される高変換率の広告やソーシャルメディア投稿に別れを告げましょう。今すぐAdCreative.aiで成功を最大化し、努力を最小限に抑えましょう。 DALL·E 2 OpenAIのDALLE 2は、単一のテキスト入力から独自かつ創造的なビジュアルを作成する最先端のAIアートジェネレーターです。AIモデルは、画像とテキストの説明の巨大なデータセットでトレーニングされており、書かれたリクエストに応じて詳細で視覚的に魅力的な画像を生成します。スタートアップはDALLE 2を使用して広告やウェブサイト、ソーシャルメディアページの画像を作成し、手動でグラフィックを作成する必要がなく、テキストから異なる画像を生成するこの方法で時間とお金を節約することができます。 Otter AI Otter.AIは人工知能を使用して、共有可能で検索可能、アクセス可能、安全なミーティングノートのリアルタイムトランスクリプションをユーザーに提供します。音声を記録し、ノートを書き、自動的にスライドをキャプチャし、要約を生成するミーティングアシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、最新のAI技術を活用してユーザー数を増やすことを目指しています。最新機能であるNotion AIは、ノートの要約、ミーティングでのアクションアイテムの識別、テキストの作成と修正などのタスクをサポートする堅牢な生成AIツールです。 Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを提供することで、ワークフローを合理化し、ユーザーエクスペリエンスを最適化することで、最終的に簡単で改善された体験を提供します。 Motion Motionは、ミーティング、タスク、プロジェクトを考慮した日々のスケジュールを作成するためにAIを使用する賢いツールです。計画の手間を省いて、より生産的な人生に別れを告げましょう。 Jasper 先進的なAIコンテンツジェネレーターであるJasperは、その優れたコンテンツ製作機能でクリエイティブ業界で話題となっています。Jasperは、人間のライティングパターンを認識することから効率性が生まれ、グループが興味深いコンテンツを迅速に製作することができます。ランディングページや製品説明のコピーをより良く書くためにJasperをAIパワードのコンパニオンとして使用し、より魅力的で興味深いソーシャルメディア投稿を作成することができます。 Lavender リアルタイムAIメールコーチであるLavenderは、セールス業界でゲームチェンジャーとして広く認知されており、数千人のSDRs、AEs、およびマネージャーがメールのレスポンス率と生産性を向上させています。競争力のあるセールス環境では、効果的なコミュニケーションスキルが成功に不可欠です。スタートアップはLavenderを使用して、電子メールのレスポンス率を向上させ、見込み客とのより深い関係を構築することができます。 Speak AI…

ChatGPTのようなChatBot Zhinaoは、何を言うべきか、何を言うべきでないかを知っています

生成型人工知能（AI）はテック界隈で中心的な役割を果たしていますが、綿密に制御されたインターネット環境での運用はほとんど秘密に包まれています。しかし、中国のテック企業である360 Security Technologyは、最近、ChatGPTのようなサービスである「智脳」が中国の厳格な検閲制度をどのように航行しているかについて明らかにしました。この解明について掘り下げ、生成型AIが検閲に適応する方法を探ってみましょう。また読む：中国の提案されたAI規制が業界を揺るがす智脳を紹介：中国の「知的脳」ChatGPTのようなテクノロジー北京での盛大なセレモニーで、360 Security Technologyは、革新的なAIチャットボットである「智脳」、または「知的脳」としても知られる、を紹介しました。創業者であり会長の周鴻祎氏は、このテクノロジーのキーとなる側面を明らかにし、埋め込まれた「多段階のフィルタリングとモデレーション」システムを強調しました。このシステムは、中国の厳格な検閲規制の遵守に不可欠です。即時停止：精度を持って機微な言葉を扱う智脳の目立つ特徴の1つは、ユーザーが「機微な言葉」を入力した場合、すぐに会話を停止できる能力です。同社は、禁止された単語やフレーズの包括的なリストを編集し、人間のモデレーターの努力と公安部の監視によって継続的に更新しています。この厳格な制御メカニズムは、生成型AIが中国の検閲システムの要求に適応する方法を示しています。また読む：招待制アクセス：コンテンツセキュリティの強化 360 Security Technologyは、招待コードを通じてそのチャットボットへのアクセスを提供する中国のテック大手企業の一般的な制限ポリシーに従っています。この方法を採用することで、同社は、誰が自社の生成型AI製品を利用するかをより制御することができます。コンテンツセキュリティは、オンラインコンテンツの厳格な監視を維持することに中国がコミットしていることと一致しています。また読む：中国が人工知能のリスクに警鐘を鳴らす地方法律と倫理の航行周鴻祎氏は、大規模な言語モデルと生成型AIの開発において、地方の法律、規制、倫理、伝統に従うことの重要性を強調しました。彼は、これらの要因との遵守は、このような技術が開発された国に関係なく、重要であると強調しました。周氏の発言は、AIの出力を地元の規範や価値観に合わせることの重要性を強調しています。また読む：米国議会が動き出した：人工知能の規制を提案する2つの新しい法案中国の規制環境：制御された生成型AIに向けた一歩中国のサイバースペース管理局（CAC）は、4月に、生成型AIを統治する草案規則を導入しました。これらの規制は、各AI製品のセキュリティアセスメントを公開前に義務付け、チャットボットが政権転覆、暴力、ポルノグラフィ、または経済・社会秩序を乱すコンテンツを生成することを禁止しています。正式には導入されていませんが、これらの規則は、中国がその国境内でAI技術の開発と展開を形作ろうとする努力を示しています。また読む：EUはAIルールで立場を取る戦略的回避：機微な質問を回避する BaiduのErnie…

PaLM 2を紹介します

2023年のGoogle I/Oで、GoogleはPaLM 2という新しい言語モデルを発表しましたこのモデルは、多言語、推論、およびコーディング能力が向上しています

AI

Learn more about Search Results 大規模な言語モデル - Page 75