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プロデジーHFをご紹介します：Hugging Faceと直接連携

プロディジーは、Explosionという会社が作成したアノテーションツールです。この会社はspaCyのクリエイターとしてよく知られています。プロディジーは、スクリプトから完全に操作可能な製品であり、その周りには大きなコミュニティが存在しています。この製品には、spaCyとの緊密な連携やアクティブ・ラーニング機能など多くの機能があります。しかし、この製品の主な特徴は、Pythonでプログラム的にカスタマイズ可能であることです。このカスタマイズ性を促進するために、Explosionはプラグインのリリースを開始しました。これらのプラグインは、ユーザーが独自のアノテーションワークフローに取り組むことを奨励するオープンな方法で、サードパーティのツールと統合されます。しかし、特にこのカスタマイズについては明示的に称賛される価値があります。先週、ExplosionはProdigy-HFを導入しました。これはHugging Faceスタックと直接統合するコードレシピを提供します。これはProdigyサポートフォーラムで多く要望された機能であり、我々はとても興奮しています。特徴最初の主な特徴は、このプラグインにより、アノテーションしたデータでHugging Faceモデルをトレーニングして再利用できることです。つまり、名前付きエンティティ認識のために当社のインターフェースでデータをアノテーションしている場合、それに対してBERTモデルを直接ファインチューニングできます。これがプロディジーNERインターフェースの見た目です。プラグインをインストールした後、コマンドラインからhf.train.nerレシピを呼び出して、独自のデータ上でトランスフォーマーモデルを直接トレーニングすることができます。 python -m prodigy hf.train.ner fashion-train,eval:fashion-eval path/to/model-out --model "distilbert-base-uncased" これにより、distilbert-base-uncasedモデルがProdigyに保存されたデータセットについてファインチューニングされ、ディスクに保存されます。同様に、このプラグインはテキスト分類用のモデルも非常に似たインターフェースでサポートしています。 python -m prodigy hf.train.textcat fashion-train,eval:fashion-eval path/to/model-out --model…

「VSCodeをDatabricksと統合して、データエンジニアリングのパイプラインとモデルを構築および実行する」

「データブリックスクラスタを使用して、ローカルでデータエンジニアリングパイプラインと機械学習モデルを開発しますVSCodeとDatabricksを統合して、よりスムーズな開発を実現します」

「カスタムクエリを使用してビジネス特有のドキュメントでAmazon Textractをカスタマイズする」

「Amazon Textractは、スキャンされたドキュメントからテキスト、手書き、データを自動的に抽出する機械学習（ML）サービスですQueriesは、自然言語を使用して、さまざまな複雑なドキュメントから特定の情報を抽出する機能ですCustom Queriesは、ビジネス固有の非標準ドキュメントに対してQueries機能をカスタマイズする方法を提供します」

なぜプロンプトエンジニアリングは一時的な流行なのか

様々なメディアは、プロンプトエンジニアリングについて熱狂的に話しており、それを理想的な仕事のように思わせていますプログラムのコーディングを学ぶ必要もなく、深層学習、データセットなどの機械学習の概念に詳しい必要もありませんあなたも同意するでしょうが、あまりにも…

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DB-GPT プロプライエタリLLMテクノロジーを使用して、データベースとのインターフェースを変革する

DB-GPTとは何ですか？ DB-GPTは、データと周囲の世界と対話するために、ローカライズされたGPT large モデルを使用した実験的なオープンソースプロジェクトです。これはデータベースを使用する状況における包括的なプライベート大規模モデルの解決策です。DB-GPTを使用すると、情報が望ましくない目に晒されることなく保護されていることが保証されます。なぜDB-GPTが重要なのですか？大規模言語モデルは、その知能の向上により、データ処理ツールとしての力を増しています。しかし、実用的な状況でLLMを使用する際には、プライバシーやデータセキュリティに関する深刻な懸念があります。DB-GPTは、ビジネスモジュールに基づいて実装およびセグメント化できるカスタマイズされたLLMソリューションを提供し、これらの障壁を乗り越えます。これにより、LLMの機能の完全な機密性、安全性、および管理性が保証されます。 DB-GPTの主な特徴 DB-GPTは、その多くの便利な機能により、データベースとのやり取りにおいて頑強かつ柔軟なツールです。これらの機能の一部は以下の通りです： DB-GPTは、構造化データと非構造化データの両方を効率的に処理することができ、またプライベートな知識ベースの構築にも活用することができます。 DB-GPTの支援を受けて、スプレッドシート、データベース、データウェアハウスなど、さまざまなソースからのデータを結合し、可視化することができます。さらに、データの可視化に関するツールも多数提供されており、データの研究と解釈を容易にすることができます。このプラットフォームの能力は、DB-GPTによってサポートされるマルチエージェントとプラグインによって拡張することができます。テキスト2SQLの変更：DB-GPTは、テキストからSQLへの変換などの特殊な操作を行うために変更することができます。 DB-GPTは、複数のビッグ言語モデルをサポートしています。これらのモデルには、GPT-3、InstructGPT、およびLaMDAが含まれます。 DB-GPTは、プライバシーとセキュリティを考慮して開発されたものです。完全にオンプレミスでデプロイされたローカライズされたソリューションです。以下の要素が基本的な能力の大部分を構成しています： LLaMA/LLaMA2、CodeLLaMA、ChatGLM、QWen、Vicuna、およびProxyモデルのChatGPT、Baichuan、tongyi、wenxinなど、さまざまな線形回帰モデル（LLM）がサポートされています。専門家の知識に基づく品質保証：PDF、Word文書、Excelスプレッドシートなどのファイルのエラーをチェックします。情報をベクトルとして埋め込み、ベクトルデータベースに格納することで、コンテンツの類似性検索を実施することができます。マルチデータソース：さまざまなモジュールとデータストア間のコミュニケーションと共同作業を容易にする方法です。マルチエージェント：エージェントおよびプラグインシステムを提供し、ユーザーがシステムの動作を変更および改善することができます。データの漏洩は想像もできず、すべての情報が安全であることを安心して確認できます。大規模言語モデルに対して監視されたファインチューニング（SFT）を使用することで、テキストからSQLへのパフォーマンスを向上させます。 DB-GPTの使用例以下は、DB-GPTがデータベースと共に使用される可能性があるいくつかの例です：…

実生活の例とPythonコードで説明される隠れマルコフモデル

「隠れマルコフモデルは、気象予測から文の次の単語を見つけるまで、様々な現実の問題を解くために使用される確率モデルです」

「ChatGPT（GPT-4）および他の言語モデル向けの専門プロンプトの書き方」

「プロンプトエンジニアリング」は、「AIモデルがまさに求める動作をするように、より良い指示を書くこと」という素敵な言い方です以下にその方法をご紹介します！

「NVIDIA OmniverseでDLSS 3.5およびレイ再構築が利用可能になりました」

高い期待を集めていたNVIDIA DLSS 3.5のアップデートは、NVIDIA OmniverseにRay Reconstructionを含めたバージョンが利用可能になりました。 RTX Video Super Resolution（VSR）は明日のNVIDIA Studio Driverリリースで利用可能になります。このリリースは、OmniverseでのDLSS 3.5のアップデートをサポートし、RTX GPUのオーナーには無料です。バージョン1.5のアップデートでは、全体的なグラフィカルな忠実度の向上、ネイティブのビデオへのアップスケーリング、およびGeForce RTX 20シリーズのGPUのサポートが提供されます。 NVIDIAのクリエイティブディレクターでビジュアルエフェクトプロデューサーのサブール・アミラゾディ氏が、NVIDIA Studioでハロウィンテーマのプロジェクションマッピングショーを披露します。彼の家には、恐ろしい歌、恐ろしいアニメーション、怖い小道具などが登場します。 Get ready for some Halloween magic! 🎃…

AI対データアナリスト：分析の未来に影響を与えるトップ6の制約

「AIは推論能力を持ち、Python、SQL、Rなどの言語で機能するコードを生成できますデータ分析において驚くべき価値を提供することができるでしょうしかし、それらはデータアナリストの代わりになることができるのでしょうか？」

Data science

ゲームプレイ再創造：AI革命

ゲームでAI革命を探求しましょう！この詳細な解説では、生成AIがゲームプレイを変革し、プレイヤーの興味を豊かにし、経済成長を促進していることが明らかになります

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