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「生成AIは私たちをAIの転換点へと押し進めた」

人工知能（AI）が一般的に普及する前は、ジェネレーティブAI（GenAI）の利便性によってデータ統合と機械学習のステージングが注目されました過去には、企業やコンサルタントが特定のユースケースのための一度限りのAI/MLプロジェクトを作成していましたが、結果への信頼は限られていました

「大規模な言語モデルが医療テキスト分析に与える影響」

イントロダクション 技術革命の進行する世界において、人工知能と医療の融合は医学の診断と治療の風景を再構築しています。この変革の背後にいる静かな英雄の一つが、医療分野での大規模言語モデル（LLM）の応用です。本稿では、テキストベースの医療アプリケーションの文脈でLLMの世界に踏み込み、これらの強力なAIモデルが医療業界を革新している方法について探ります。 ソース – John Snow labs 学習目標 医療テキスト解析における大規模言語モデル（LLM）の役割を理解する。 現代の医療における医療画像の重要性を認識する。 医療画像のボリュームがもたらす課題を把握する。 LLMが医療テキスト解析と診断の自動化にどのように役立つのか理解する。 LLMが重要な医療ケースのトリアージにおける効率性を評価する。 患者の経歴に基づく個別治療計画におけるLLMの効果を探求する。 放射線科医を支援するためのLLMの共同作業について理解する。 医学生と医師の教育においてLLMがどのように役立つのか発見する。 この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 見えない医療画像と医療の世界 LLMの世界に飛び込む前に、医療画像の存在を一瞬に留め、感謝しましょう。それは最新の医学において視覚化し、疾患を検出し、治療の進捗を監視するのに欠かせないものです。特に放射線科学は、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像に重要に依存しています。 しかしこの多くの医療画像の宝庫は課題を伴っています：その膨大な量です。病院や医療機関は毎日大量の医療画像を使用しています。この洪水を手作業で分析および解釈することは困難で、時間がかかり、人為的なミスも起こりやすいです。 ソース –…

「Amazon Textract、Amazon Bedrock、およびLangChainによるインテリジェントドキュメント処理」

今日の情報時代において、無数の書類に収められた膨大なデータ量は、企業にとって挑戦と機会を同時にもたらします従来の書類処理方法は、効率性や正確さの面でしばしば不十分であり、革新や費用効率化、最適化の余地がありますIntelligent Document Processing（IDP）の登場により、書類処理は大きな進歩を遂げました[…]

RAGのNLPにおける検索と生成の統一的な革新的アプローチ

イントロダクション AIの急速に進化する領域に、ゲームチェンジングなイノベーションが登場し、機械が人間の言語と関わる方法を再構築しています。それが、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。RAGは単なるテックの流行語ではありません。それは人機コミュニケーションを革命化しています。我々と一緒にRAGの秘密を解き明かし、その応用とAIへの深い影響を探求しましょう。RAGはNLPの最前線に位置し、リトリーバルとジェネレーションをシームレスに統合することで、機械が人間の言語を把握し、相互作用する能力を向上させています。 学習目標 リトリーバルベースとジェネレーションベースのモデルの基礎的な概念を理解する（NLP）、それによる応用、違い、類似点。 NLPにおける純粋なリトリーバルまたはジェネレーションモデルの制限を分析し、実世界の例を探求する。 リトリーバルとジェネレーションモデルの統合の重要性を認識し、この統合が必要なシナリオを理解する。 リトリーバル拡張生成（RAG）アーキテクチャに深く入り込み、その構成要素を理解する。 RAGの実装における実践的なスキルを開発し、埋め込みの生成や透明性と正確性の側面を理解する。 この記事はData Science Blogathonの一部として掲載されました。 リトリーバルとジェネレーションの理解 リトリーバルベースとジェネレーションベースのモデルとその主な違いと類似点、自然言語処理におけるアプローチについて探求しましょう。 リトリーバルベースのNLPモデル NLPのリトリーバルベースモデルは、入力クエリに基づいて事前に定義された応答セットから適切な応答を選択するように設計されています。これらのモデルは、入力テキスト（質問またはクエリ）を事前に定義された応答のデータベースと比較します。システムは、入力と保存された応答との類似度をコサイン類似度や他の意味的マッチング手法を使用して測定し、最適な応答を特定します。リトリーバルベースモデルは、質問応答などのタスクに効率的であり、応答がしばしば事実ベースで整理された形式で利用可能な場合に適しています。 ジェネレーションベースのNLPモデル 一方、ジェネレーションベースのモデルは、ゼロから応答を作成します。これらのモデルは、しばしばニューラルネットワークに基づく複雑なアルゴリズムを使用して、人のようなテキストを生成します。リトリーバルベースモデルとは異なり、ジェネレーションベースモデルは事前に定義された応答に依存しません。代わりに、入力に提供された文脈に基づいて次の単語や単語のシーケンスを予測することで、応答の生成を学習します。この新しい、文脈に即した応答を生成する能力により、ジェネレーションベースモデルは非常に多目的であり、クリエイティブなライティング、機械翻訳、対話システムなど、多様で文脈豊かな応答が必要なタスクに適しています。 主な違いと類似点 要約すると、リトリーバルベースモデルは、事前に定義された応答が利用可能であり、速度が重要なタスクで優れています。一方、ジェネレーションベースモデルは、創造性、文脈認識、多様でオリジナルなコンテンツの生成が必要なタスクで輝きます。RAGなどのモデルでこれらのアプローチを組み合わせることは、両方の手法の長所を活用してNLPシステムの総合的なパフォーマンスを向上させるバランスの取れた解決策を提供します。 純粋なリトリーバルまたはジェネレーションモデルの制限 人間と機械の会話がますます洗練される中で、人工知能のダイナミックな世界では、リトリーバルベースとジェネレーションベースの2つの主要なモデルが主役となっています。これらのモデルにはそれぞれ長所がありますが、制限もあります。 限定された文脈理解…

「SECのサイバーセキュリティルール」

「公開企業は、重大なサイバーセキュリティのインシデントを発生した場合、営業日4日以内に報告する必要があります」

AIレポート：スタンフォードの研究者がテック企業に透明性を求めるよう促す

「スタンフォード大学の研究者は、OpenAIやGoogleなどの企業に対して、データと人間の労働に関連する情報をより公開するよう促す報告書を発表しましたロイターの報告によれば、報告書の著者は、基礎モデルと透明性の必要性を指摘しましたスタンフォード大学の教授であり、研究者でもあるパーシー・リアン氏は...」

「AIにおけるアメリカのリーダシップの確かな基盤を築く方法」

Googleが報告書を共有します：AIにおけるアメリカのリーダーシップのための安全な基盤の構築' (Google ga hōkokusho wo kyōyū shimasu AI ni okeru Amerika no rīdāshippu no tame no anzenna kiban no kochiku.)

「AIレポート2023年」を解説する

アニュアルAIレポートは、人工知能の急速に進化する領域での明確さと方向性を提供する重要な基準として機能しますその包括的な分析は、常に研究者、業界のプロフェッショナル、政策立案者に貴重な洞察をもたらしてきました今年のレポートでは、特に言語モデル（LLM）の分野での重要な進展が強調されています[…]

『自分のデータでChatGPTを訓練する方法：ソフトウェア開発者向けガイド』

「MEMWALKERとの対話型リーディングにより、AIモデルの強化が行われ、より豊かで文脈を理解した対話が可能となり、現代のAIの可能性を広げています」

「3年以内に労働力の40％がAIの影響を受ける予測」

「ジェネラティブAIブームによる次の3年間に何を期待すべきか？」

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