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「StackOverflowが生成型AIに対応する方法」

OverflowAIは、強力な生成AIループによってプロセスを効率化することで、コンテンツ作成を革命化します

「セマンティックカーネルへのPythonistaのイントロ」

ChatGPTのリリース以来、大規模言語モデル（LLM）は産業界とメディアの両方で非常に注目されており、これによりLLMを活用しようとする前例のない需要が生まれました...

「PyTorchのネステロフモーメンタムの実装は間違っていますか？」

「PyTorchのSGDのドキュメンテーションを詳しく見ると、彼らのNesterovモメンタムの実装は、元の論文に見られる数つの違いがあることがわかりますほとんど...」

推論：可観測性のAI主導の未来？

この記事では、オペラビリティの後続としての推論、AIOpsからの教訓、その成功の不足、および推論ソリューションの新興原則について探求します

「大規模言語モデルの評価について知っておくべきすべてのこと」

オープンソースの言語モデルがますます利用可能になるにつれて、選択肢の中で迷ってしまうことは簡単ですそれらのパフォーマンスをどのように判断し、比較するのでしょうか？そして、どのモデルが優れていると自信を持って言えるのでしょうか？

このAI論文は、「テキストに基づくローカライズされた3Dオブジェクトの編集のための事前学習済みNeRFと編集可能なNeRFを組み合わせたBlending-NeRF」を提案しています

3Dイメージ合成および関連する技術は、絵画、製品デザイン、アニメーションなど、様々な産業に大きな影響を与えています。Neural Radiance Field（NeRF）などの新しい3Dイメージ合成手法により、大規模な3Dコンテンツの生成が可能になりましたが、これらの手法はオブジェクトの形状と色の正確で局所的な変更を困難にしているため、広く採用されることはまだ困難です。最近の3Dオブジェクト編集の試みにもかかわらず、より局所的で細かい3Dオブジェクトの操作は改善され、より手頃な価格になる必要があります。特定のスタイルのアイテムの追加や削除など、より限定的な編集が頻繁に改善される必要があります。Text2MeshやTANGOは、全体の3Dオブジェクトの基本的なテクスチャと浅い形状の変更のみを許可しますが、EditNeRFやNeRFEditingなどの以前の試みは、制限された編集の可能性しか提供しません。 CLIP-NeRFは、オブジェクト編集のための分離された条件付きNeRFを提案する一方で、オブジェクトの必要な部分を局所的に編集することは困難です。意図した編集カテゴリの大量のトレーニングデータが必要です。彼らはまた、アイテムの見た目を修正するための異なる方法を提供しますが、形状はうまく変更できません。CLIPによって駆動されるシーンごとの単一のNeRFを微調整することで、スタイルの変更を行う必要があります。特定の領域にスタイルの変更を加え、色を選択的に変更し、密度を局所的に追加および削除するために、図1に示すように、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、図1に示すように、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、図1に示すように、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、図1に示すように、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプ • 彼らは、形状や色を変更するなど、テキストによる3Dオブジェクト編集を含むいくつかのテストを行います。彼らは、以前の手法とその直接的な拡張と比較し、Blending-NeRFが質的にも量的にも優れていることを示しています。

「言葉から世界へ：AIマルチモーダルによる微細なビデオ説明を用いたビデオナレーションの探求」

言語は人間の相互作用の主要な形態であり、視覚や音響などの他の感覚に補足的な詳細を提供するだけでなく、声によるナビゲーションを使用して特定の場所に導くなど、情報を伝達するための効果的なチャネルとしても機能します。視覚障がいのある人々の場合、映画を聴覚的な解説で体験することができます。前者は言語が他の感覚モードを向上させる方法を示し、後者は言語が異なるモダリティで最大限の情報を伝える能力を強調しています。多様なモダリティ間の言語との関係を確立するための現代の取り組みでは、画像や動画のキャプション付け、画像や動画からのテキスト表現の生成、テキストによってガイドされた視覚的なコンテンツの操作などのタスクが含まれます。しかし、これらの取り組みでは、言語は主に他の感覚入力に関する情報を補完する役割を果たしています。その結果、これらの取り組みは異なる感覚モード間の情報の複雑な交換を包括的に描写することができません。これらは主に1文のキャプションなどの単純な言語要素に焦点を当てています。これらのキャプションは短く、主要なエンティティやアクションを説明することしかできません。そのため、これらのキャプションを通じて伝えられる情報は、他の感覚モダリティに存在する情報の豊富さに比べてかなり限定的です。この差異により、他の感覚領域から情報を言語に翻訳しようとする際に情報の大幅な損失が生じます。この研究では、研究者たちは言語をマルチモーダルモデリングで情報を共有する手段として捉えています。彼らは「Fine-grained Audible Video Description（FAVD）」という新しいタスクを作成しました。通常、動画の短いキャプションは主要な部分を指しますが、FAVDではモデルにより人々が行うように動画を説明するよう要求し、短い概要から徐々に詳細な情報を追加していきます。このアプローチにより、言語のフレームワーク内にビデオ情報のより確かな部分が保持されます。ビデオは視覚的および聴覚的な信号を含んでいるため、FAVDタスクではオーディオの説明も総合的な描写を向上させるために組み込まれています。このタスクの実行をサポートするために、Fine-grained Audible Video Description Benchmark（FAVDBench）という新しいベンチマークが構築されました。FAVDBenchはYouTubeから収集された11,000以上のビデオクリップで構成されており、70以上の実生活のカテゴリをカバーしています。注釈には簡潔な1文の概要と、ビジュアル要素に関する4〜6文の詳細なセンテンス、オーディオに関する1〜2文のセンテンスが含まれており、包括的なデータセットとなっています。 FAVDタスクを効果的に評価するために、2つの新しいメトリックが考案されました。最初のメトリックであるEntityScoreは、ビデオから説明文への情報の伝達を評価し、視覚的な説明文内のエンティティの包括性を測定します。2番目のメトリックであるAudioScoreは、事前学習済みのオーディオ・ビジュアル・言語モデルの特徴空間内でオーディオの説明の品質を定量化します。研究者たちは、新しく導入されたタスクのための基礎モデルを提供しています。このモデルは、確立されたエンドツーエンドのビデオキャプションフレームワークを基にしており、さらにオーディオブランチが追加されています。さらに、ビジュアル言語トランスフォーマーからオーディオ・ビジュアル・言語トランスフォーマー（AVLFormer）への拡張も行われています。AVLFormerは、以下に示すようなエンコーダ・デコーダ構造の形式です。 https://arxiv.org/abs/2303.15616 ビデオクリップとオーディオをそれぞれ処理するために、ビジュアルエンコーダとオーディオエンコーダが適応され、マルチモーダルトークンの結合が可能となっています。ビジュアルエンコーダはビデオスウィン・トランスフォーマーを使用し、オーディオエンコーダはパッチアウトオーディオトランスフォーマーを利用しています。これらのコンポーネントは、ビデオフレームとオーディオデータからビジュアルとオーディオの特徴を抽出します。トレーニング中には、マスクされた言語モデリングや自己回帰言語モデリングなどの他のコンポーネントも組み込まれます。AVLFormerは、以前のビデオキャプションモデルからのインスピレーションを得て、テキストの記述も入力として使用します。テキストを特定のフォーマットに変換するために、ワードトークナイザと線形埋め込みが使用されます。トランスフォーマーはこのマルチモーダル情報を処理し、入力として与えられたビデオの詳細な説明を出力します。以下には、定性的な結果のいくつかの例と最新の手法との比較が報告されています。 https://arxiv.org/abs/2303.15616 結論として、研究者たちは、細かい音声付きビデオの説明のための新しいビデオキャプションタスクFAVDと、教師付きトレーニングのための新しいベンチマークFAVDBenchを提案しています。さらに、彼らはFAVDタスクに対処するための新しいトランスフォーマーベースのベースラインモデルAVLFormerを設計しました。興味があり、詳細を知りたい場合は、以下に引用されたリンクを参照してください。

「LoRAアダプターにダイブ」

「大規模言語モデル（LLM）は世界中で大流行しています過去の1年間では、彼らができることにおいて莫大な進歩を目撃してきましたそれまではかなり限定的な用途にとどまっていましたが、今では…」

LLMOPS vs MLOPS AI開発における最良の選択肢を選ぶ

はじめに人工知能（AI）の開発が急速に進化する中で、効率的な運用手法の統合が重要となっています。このニーズに対応するために、LLMOPSとMLOPSという2つの重要な手法が登場しました。これらの手法は、類似した目標を共有しているものの、異なる利点と課題を持っています。本記事では、LLMOPSとMLOPSについて詳しく説明し、それぞれの定義、比較、および実装戦略についての洞察を提供し、AI開発において最適な道を選択するための情報を提供します。 LLMOpsとは何ですか？ LLMOpsは、「Language Model Operations」の頭字語であり、GPT-3.5などの言語モデルの効率的な開発と展開を目指した専門の手法とワークフローを指します。これらの手法には、データの前処理、モデルのトレーニング、微調整、展開など、さまざまな活動が含まれています。LLMOpsは、言語モデル固有の課題を認識し、運用戦略をそれに合わせて調整します。 MLOpsとは何ですか？ MLOpsは、「Machine Learning Operations」の頭字語であり、ソフトウェアエンジニアリングの手法と機械学習のワークフローを統合し、AIモデルの展開とメンテナンスを容易にする包括的なアプローチです。MLOpsは、トレーニング、テスト、展開、監視など、機械学習モデルのライフサイクル全体で一貫性のある自動化されたパイプラインの作成に重点を置いています。また、以下も参照してください：End-to-End MLOps Architecture and Workflow（エンド・トゥ・エンドのMLOpsアーキテクチャとワークフロー） LLMOPS vs MLOPS：利点と課題 LLMOpsとMLOpsはそれぞれ独自の利点と課題を持っています。各手法の主な利点と課題について探ってみましょう。 LLMOPSの利点言語モデルに特化： LLMOPSは、言語モデルに特化しています。言語データの複雑さを認識し、言語モデルからより優れたパフォーマンスを引き出すための最適化された手法を採用しています。これにより、より正確で文脈に即した出力が得られます。これは、自然言語理解や生成のタスクにおいて重要です。効率的なトレーニング： LLMOPSの焦点は言語モデルにあるため、より効率的なトレーニングプロセスが可能です。言語ドメインに特化した技術や前処理方法は、トレーニング時間を大幅に短縮することができます。これにより、開発サイクルが加速し、より迅速な実験とモデルの改善が可能となります。…

「Azure Data Factory（ADF）とは何ですか？特徴とアプリケーション」

イントロダクションデータ駆動型の意思決定の時代において、データを効率的に統合することは重要です。Azure Data Factory（ADF）は、この統合をオーケストレーションするための重要なソリューションです。この記事では、ADFのコアコンセプトとデータワークフローの効率化における役割について紹介し、初心者が現代のデータ管理戦略におけるその重要性を理解するのに役立ちます。 Azure Data Factory（ADF）とは何ですか？ Azure Data Factory（ADF）は、Microsoft Azureが提供するデータ統合サービスです。ADFを使用すると、ユーザーはデータパイプラインを構築、スケジュール、管理し、さまざまなソースから目的のデスティネーションへのデータの輸送、変換、統合を支援することができます。これにより、ビジネスは統一されたデータインサイトに基づいて的確な意思決定を行うことができます。また、こちらもご覧ください：AWS vs Azure：究極のクラウド対決データ統合の理解異なるソースからデータを統合し、統一されたビューを生成するプロセスをデータ統合と呼びます。これにより、組織は的確な意思決定を行うための意味のある洞察を得ることができます。Azure Data Factoryは、この複雑なタスクを簡素化し、さまざまな起源からのデータを統一された形式に統合することを容易にします。 Azure Data Factoryの機能と機能 Azure Data Factory（ADF）には、ビジネスがデータワークフローと統合手順をより効果的に管理するための多くのツールと機能があります。以下はADFの重要な機能のリストです：…

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