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ミッドジャーニープロンプトのTシャツデザイン

Tシャツビジネス帝国を築きたい場合は、Midjourneyは美しいTシャツデザインを作成するための素晴らしいツールです

次元の呪いの真の範囲を可視化する

非常に多くの特徴を持つ観測の振る舞いを視覚化するために、モンテカルロ法を使用する

API管理を使用してAIパワードJavaアプリを管理する

OpenAIのChatGPT APIをSpring Bootアプリケーションに統合し、オープンソースのAPIゲートウェイであるApache APISIXを使用してAPIを管理する方法を探索してください

LangFlow | LLMを使用してアプリケーションを開発するためのLangChainのUI

イントロダクション大規模言語モデルは世界中で大きな話題となっています。ChatGPT、GPT3、Bardなどの大規模言語モデルが登場することで、開発者はこれらのモデルを活用して新しい製品ソリューションを開発し続けています。新しいバージョンの大規模言語モデルや新しいモデルが毎日登場するため、これらに追いつくことは問題です。各大規模言語モデルのドキュメントを調べる必要があります。LangChainは、さまざまな大規模言語モデルにラップされたライブラリであり、作業を容易にします。さらに、LangChainに基づいたUIであるLangFlowは、直接アプリケーションを作成および操作できるようになり、作業がより簡単になりました。学習目標 LangFlow UIの理解 LangFlowのインストールと操作 LangFlowの内部機能の理解 LangFlowを使用してアプリケーションを作成する LangFlowを通じて作成したアプリケーションの共有この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 LangFlowとは何か、なぜLangFlowを使用するのか LangFlowは、react-flowを使用して設計されたPythonパッケージであるLangChainに基づいたグラフィカルなUIです。LangChainは、大規模言語モデルを使用してアプリケーションを作成するためのPythonパッケージです。エージェント、大規模言語モデル、チェーン、メモリ、プロンプトなど、さまざまなコンポーネントで構成されています。開発者はこれらのブロックを連結させてアプリケーションを作成します。LangChainには、ほとんどの人気のある大規模言語モデルのラッパーが含まれています。しかし、LangChainを使用するには、アプリケーションを作成するためのコードを書く必要があります。コードを書くことは、時間がかかることもあり、エラーを引き起こすこともあります。ここでLangFlowが登場します。LangFlowはLangChainに基づいたグラフィカルなUIです。LangChainで提供されるすべてのコンポーネントが含まれています。LangFlowはドラッグアンドドロップ機能を提供しており、コンポーネントをスクリーン上にドラッグして大規模言語モデルからアプリケーションを構築できます。さらに、誰でも使える豊富な例も含まれています。この記事では、このUIについて説明し、それを使用してアプリケーションを構築する方法を説明します。 Langflowを始めましょう LangFlowとは何か、およびその機能の理解を深めるために、これからLangFlowについて詳しく見ていきましょう。LangFlow UIはJavaScriptとPythonの両方で利用できます。どちらかを選んで使用することができます。Pythonのバージョンを使用する場合、システムにPythonがインストールされている必要があり、LangChainライブラリも必要です。 LangFlowを使用するには、次のパッケージが必要です pip install langchain pip install…

ProFusion における AI 非正則化フレームワークテキストから画像合成における詳細保存に向けて

テキストから画像生成の領域は長年にわたって広範に研究され、最近では大きな進歩がなされています。研究者たちは、大規模なデータセットで大規模なモデルをトレーニングすることにより、任意のテキスト入力に対するゼロショットのテキストから画像生成を実現するという、驚異的な進展を達成しています。DALL-EやCogViewなどの画期的な作品は、研究者によって提案された多くの手法の道を開き、テキストの説明に合わせて高解像度の画像を生成し、非常に忠実度の高い性能を示す能力を持つものとなりました。これらの大規模なモデルは、テキストから画像生成だけでなく、画像の操作や動画生成など、さまざまな他のアプリケーションにも革命をもたらしました。前述の大規模なテキストから画像生成モデルは、テキストに合わせた創造的な出力を生成する能力に優れていますが、ユーザーが指定した新しいユニークな概念を生成する際にはしばしば課題に直面します。その結果、研究者たちは、事前にトレーニングされたテキストから画像生成モデルをカスタマイズするさまざまな手法を探求してきました。たとえば、いくつかの手法では、事前にトレーニングされた生成モデルを限られた数のサンプルを使用して微調整することが含まれます。過学習を防ぐために、異なる正則化技術が使用されます。他の手法では、ユーザーから提供される新しい概念をワード埋め込みにエンコードすることを目指しています。この埋め込みは、最適化プロセスまたはエンコーダネットワークから得ることができます。これらの手法により、ユーザーの入力テキストで指定された追加の要件を満たしながら、新しい概念のカスタマイズ生成が可能となります。テキストから画像生成の進歩にもかかわらず、最近の研究では、正則化手法を使用する場合のカスタマイズの潜在的な制約に関する懸念が浮上しています。これらの正則化手法がカスタマイズされた生成の能力を意図せず制限する可能性があると疑われています。その結果、細かい詳細が失われる恐れがあります。この課題を克服するために、ProFusionという新しいフレームワークが提案されました。そのアーキテクチャは以下に示されています。 ProFusionは、PromptNetと呼ばれる事前にトレーニングされたエンコーダと、Fusion Samplingと呼ばれる新しいサンプリング手法から構成されています。従来の手法とは異なり、ProFusionはトレーニングプロセス中に正則化の要件を排除します。代わりに、問題はFusion Sampling手法を使用して推論中に効果的に解決されます。実際、著者たちは、正則化がテキストによって条件付けられた忠実なコンテンツ作成を可能にする一方で、詳細な情報の喪失をもたらし、劣ったパフォーマンスを引き起こすと主張しています。 Fusion Samplingは、各タイムステップで2つのステージから構成されています。最初のステップでは、フュージョンステージが入力画像の埋め込みと条件付きテキストの情報を組み合わせてノイズのある部分的な結果をエンコードします。その後、リファインメントステージが続き、選択されたハイパーパラメータに基づいて予測を更新します。予測の更新により、Fusion Samplingは入力画像からの細かな情報を保持しながら、出力を入力のプロンプトに基づいて条件付けます。この手法は、トレーニング時間を節約するだけでなく、正則化手法に関連するハイパーパラメータの調整の必要性もなくします。以下に報告された結果が示されています。 ProFusionと最先端の手法との比較が示されています。提案された手法は、顔の特徴に関連する細かい詳細を保持し、他のすべての手法よりも優れた性能を発揮しています。これがProFusionの概要であり、最先端の品質を持つテキストから画像生成のための新しい正則化フリーフレームワークでした。興味があれば、以下のリンクでこの技術について詳しく学ぶことができます。

Amazon AIコンテンツモデレーションサービスを使用した安全な画像生成と拡散モデル

生成AI技術は急速に進化しており、テキスト入力に基づいてテキストや画像を生成することが可能になっていますStable Diffusionは、写真のようなリアルなアプリケーションを作成するためのテキストから画像へのモデルですAmazon SageMaker JumpStartを通じて、Stable Diffusionモデルを使用してテキストから簡単に画像を生成することができます以下は、テキスト入力とそれに対応する画像の例です

プロンプトエンジニアリングへの紹介

イントロダクション自然言語処理は、基盤となる技術や手法を使用した実装の豊かな領域であります。近年、特に2022年の始まり以来、自然言語処理（NLP）と生成型AIは進化を遂げています。これにより、プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LM）をマスターするために理解する必要のある特別なスキルとなりました。学習目標プロンプト、プロンプトエンジニアリング、および例の理解プロンプトを洗練させるためのヒントプロンプトとプロンプトのパターンの要素プロンプトの技法プロンプトエンジニアリングの知識は、大規模な言語モデル（LLM）を基本的に使用する際の能力と制限をより良く理解するのに役立ちます。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。プロンプトエンジニアリングとは何ですか？プロンプトエンジニアリングは、人工知能の自然言語処理の分野で、AIが行うべきことをテキストで説明する実践です。この入力によってガイドされ、AIは出力を生成します。これは、人間が理解できるテキストを対話的にモデルとコミュニケーションするためのもので、タスクの説明が入力に埋め込まれているため、モデルは柔軟に動作し、可能性が広がります。詳細はこちらをご覧ください：プロンプトエンジニアリング：パワフルなプロンプトの作成のアートプロンプトとは何ですか？プロンプトは、モデルから期待される出力の詳細な説明です。これはユーザーとAIモデルの間の対話です。これにより、エンジニアリングについてより理解が深まります。プロンプトの例 ChatGPTやGPT-3などの大規模な言語モデルで使用されるプロンプトは、単純なテキストクエリの場合もあります。これらは提供できる詳細の量によって品質が測定されます。これらは、テキスト要約、質問と回答、コード生成、情報抽出などに使用されます。多くの指示が含まれる複雑な問題を解決するためにLLMが使用されるため、詳細であることが重要です。基本的なプロンプトのいくつかの例を見てみましょう：プロンプト抗生物質は、細菌感染症を治療するために使用される薬の一種です。それらは細菌を殺したり、増殖を防いだりすることで、体の免疫系が感染症と戦えるようにします。抗生物質は通常、錠剤、カプセル、液体溶液の形で経口的に摂取され、時には静脈内投与されます。抗生物質はウイルス感染症には効果がなく、不適切に使用すると抗生物質耐性が生じることがあります。上記を2文に要約してください：この出力はQ&Aの形式で要約を表示します。抗生物質は、細菌感染症を殺菌または増殖を防ぎ、免疫系が感染症と戦えるようにします。経口または静脈内投与され、ウイルス感染症には効果がなく、抗生物質耐性を引き起こす可能性があります。 LLMの使用例を見ました。可能性は無限です。プロンプトを洗練させるためのヒント…

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ビッグデータアプリケーションのクラウドストレージコストの管理

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