Search Results 使用方法

「PyTorch イントロダクション—テンソルとテンソル計算」

ディープラーニング分野で最も重要なライブラリの1つ（そしてChatGPTが構築された場所でもある）はpytorchですTensorflowフレームワークと共に、pytorchは最も有名なニューラル...

「Amazon SageMakerスマートシフティングを使用して、ディープラーニングモデルのトレーニングを最大35％高速化」

今日の急速に進化する人工知能の風景において、ディープラーニングモデルは革新の最前線に位置しており、コンピュータビジョン（CV）、自然言語処理（NLP）、および推薦システムなどの応用分野で使用されていますしかし、これらのモデルの学習や微調整に伴うコストの上昇は、企業にとって課題となっていますこのコストは主に[…]によって引き起こされています

新しいツールと機能の発表：責任あるAIイノベーションを可能にする

生成AIの急速な成長は、有望な新しいイノベーションをもたらし、同時に新たな課題も引き起こしていますこれらの課題には、生成AI以前から存在したバイアスや説明可能性などの共通のものだけでなく、基盤モデル（FMs）に固有のものも含まれますこれには、幻覚や有害性などが含まれますAWSでは、責任を持って生成AIの開発に取り組んでいます[…]

AIの進歩における倫理的な課題のナビゲーション

「AIの進展に伴う倫理的な課題の多面的な景観を探求してみましょうAIが社会により統合されるにつれて倫理と責任に関する懸念をどのように対処するかについて、詳細な視点を提供します」

Tech

「PDFドキュメントを使用したオブジェクト検出のためのカスタムDetectron2モデルの訓練と展開（パート1：訓練）」

「私は半年ほど、PDF文書を機械読み取り可能にすることで、少なくともセクションを特定するテキストである見出し/タイトルが読み取れるようにするビジネスケースを解決しようと取り組んできました」

注釈の習得：LabelImgとのシームレスなDetectron統合

イントロダクションコンピュータビジョンの大局において、画像のラベリングや写真の注釈付けは困難でありました。私たちの調査は、LabelImgとDetectronのチームワークに深く入り込んでおり、正確な注釈付けと効率的なモデル構築を組み合わせた強力なデュオです。簡単で正確なLabelImgは、注意深い注釈付けでリーダーシップを発揮し、明確なオブジェクト検出のための堅固な基盤を築きます。 LabelImgを試行し、境界ボックスの描画についてのスキルを向上させると、Detectronにシームレスに移行します。この堅牢なフレームワークは、マークされたデータを整理し、高度なモデルのトレーニングに役立ちます。LabelImgとDetectronは、初心者からエキスパートまで、誰にでも簡単にオブジェクト検出を可能にします。マークされた各画像が視覚情報のフルパワーを解き放つのをお手伝いいたします。学習目標 LabelImgの使い方を学ぶ。環境のセットアップとLabelImgのインストール。 LabelImgの理解と機能。 VOCまたはPascalデータをCOCO形式に変換してオブジェクト検出する。この記事はData Science Blogathonの一環として発表されました。フローチャート環境のセットアップ 1. 仮想環境の作成： conda create -p ./venv python=3.8 -y このコマンドはPythonバージョン3.8を使用して、「venv」という名前の仮想環境を作成します。 2. 仮想環境のアクティブ化：…

「OpenAIモデルに対するオープンソースの代替手段の探索」

序文 AIの領域では、11月はドラマチックな展開がありました。GPTストアやGPT-4-turboのローンチ、そしてOpenAIの騒動まで、まさに忙しい一ヶ月でした。しかし、ここで重要な問題が浮かび上がります：クローズドモデルとその背後にいる人々はどれだけ信頼できるのでしょうか？自分が実際に運用しているモデルが内部の企業ドラマに巻き込まれて動作停止するのは快適な体験とは言えません。これはオープンソースモデルでは起こらない問題です。展開するモデルには完全な管理権限があります。データとモデルの両方に対して主権を持っています。しかし、OSモデルをGPTと置き換えることは可能でしょうか？幸いなことに、既に多くのオープンソースモデルが、GPT-3.5モデル以上の性能を発揮しています。本記事では、オープンソースのLLM（Large Language Models）およびLMM（Large Multi-modal Models）の最高の代替品をいくつか紹介します。学習目標オープンソースの大規模言語モデルについての議論。最新のオープンソース言語モデルとマルチモーダルモデルについての探求。大規模言語モデルを量子化するための簡易な導入。 LLMをローカルおよびクラウド上で実行するためのツールやサービスについて学ぶ。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。オープンソースモデルとは何ですかモデルがオープンソースと呼ばれるのは、モデルの重みとアーキテクチャが自由に利用できる状態にあるからです。これらの重みは、例えばMeta’s Llamaのような大規模言語モデルの事前訓練パラメータです。これらは通常、ファインチューニングされていないベースモデルやバニラモデルです。誰でもこれらのモデルを使用し、カスタムデータでファインチューニングして下流のアクションを実行することができます。しかし、それらはオープンなのでしょうか？データはどうなっているのでしょうか？多くの研究所は、著作権に関する懸念やデータの機密性の問題などの理由から、ベースモデルの訓練データを公開しません。これはまた、モデルのライセンスに関する部分にも関連しています。すべてのオープンソースモデルは、他のオープンソースソフトウェアと同様のライセンスが付属しています。Llama-1などの多くのベースモデルは非商用ライセンスとなっており、これらのモデルを利用して収益を上げることはできません。しかし、Mistral7BやZephyr7Bなどのモデルは、Apache-2.0やMITライセンスが付属しており、どこでも問題なく使用することができます。オープンソースの代替品 Llamaのローンチ以来、オープンソースの領域ではOpenAIモデルに追いつこうとする競争が繰り広げられています。そしてその結果は今までにないものでした。GPT-3.5のローンチからわずか1年で、より少ないパラメータでGPT-3.5と同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮するモデルが登場しました。しかし、GPT-4は依然として理性や数学からコード生成までの一般的なタスクには最も優れたモデルです。オープンソースモデルのイノベーションと資金調達のペースを見ると、GPT-4のパフォーマンスに近づくモデルが間もなく登場するでしょう。とりあえず、これらのモデルの素晴らしいオープンソースの代替品について話しましょう。 Meta’s Llama 2 Metaは今年7月にLlama-2という彼らの最高のモデルをリリースし、その印象的な能力により一瞬で人気を集めました。MetaはLlama-7b、Llama-13b、Llama-34b、Llama-70bの4つの異なるパラメータサイズのLlama-2モデルをリリースしました。これらのモデルは、それぞれのカテゴリにおいて他のオープンモデルを上回る性能を発揮しました。しかし、現在ではmistral-7bやZephyr-7bのような複数のモデルが、多くのベンチマークで小さなLlamaモデルを上回る性能を発揮しています。Llama-2 70bはまだそのカテゴリーで最高のモデルの一つであり、要約や機械翻訳などのタスクにおいてGPT-4の代替モデルとして価値があります。 Llama-2はGPT-3.5よりも多くのベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、GPT-4に迫ることもできました。以下のグラフは、AnyscaleによるLlamaとGPTモデルのパフォーマンス比較です。…

「スタンフォード大学と一緒に無料でコンピュータ科学における確率を学びましょう」

確率はコンピュータサイエンスの基礎要素の一つです一部のブートキャンプではこのトピックを省略することもありますが、それはあなたのコンピュータサイエンスの知識にとって不可欠です

Data science

「プロンプトエンジニアリングによるAIの潜在能力の解放」

迅速なエンジニアリングは、簡潔でコンテキスト豊かなクエリの作成スキルであり、AIが最も関連性の高い正確な応答を生成するためのものです

パーセプトロンからアダラインまで – From the Perceptron to Adaline

「以前の記事で、おそらく存在したもっとも基本的な二元分類器であるローゼンブラットのパーセプトロンを説明しようとしましたこのアルゴリズムを理解することは教育的な価値があり、...」

Learn more about Search Results 使用方法 - Page 7