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ドクター・スワティ・ジャインとともにアナリティクスの力を解き放つ

このLeading with Data エピソードでは、経験豊かなリーダーであるDr. Swati Jainと一緒に、分析の風景を探求します。Dr. Jainは20年以上の経験を誇るベテランであり、データサイエンスの常に進化する世界における貴重な洞察を提供します。彼女のキャリア、リーダーシップの哲学、および業界の未来を形作る新興トレンドについてさらに詳しく知るために読み続けてください。このLeading with DataのエピソードはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームでご視聴いただけます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Dr. Swati Jainとの会話からの重要な洞察知的好奇心が成功するデータサイエンスのキャリアを後押しする。適応性と持続的な学習は、さまざまなデータサイエンスの領域を航海するために重要。データサイエンスのリーダーは、問題を深く理解し、情熱的なチームとの協力、そしてソリューションの簡素化によって優れた結果を出す。 COVID後の体系的なアプローチは、データインフラの構築を優先し、重要な業界トレンドとなっている。生成型AIの間近の主流化は、産業全体でさまざまな応用を約束している。データサイエンスや生成型AIのキャリアに進出する人にとっては、持続的な学習とテクノロジーの最新情報が不可欠。コーディングはただの一面であり、データサイエンスのキャリアには、ドメインの専門知識やプロジェクト管理など、広範なスキルセットが求められる。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションにご参加ください！さて、Dr. Swati Jainの重要なAIに関する質問に対する回答を見てみましょう！どのようにしてデータ分析のキャリアをスタートさせましたか？…

ポッドキャストのアクセシビリティを向上させる：LLMテキストのハイライト化ガイド

イントロダクションポッドキャストを愛して、最高の部分を覚えておきたいと思ったけれど、音声だけでテキストがない場合、どうすればいいでしょうか？そこで、LLMや音声からテキストへの翻訳などの便利なツールが登場します。これらのツールは、話された言葉を書かれたノートに魔法のように変換し、簡単に重要なポイントをピックアップして便利な箇条書きを作成します。そのため、お気に入りのポッドキャストの瞬間は、転写まであと一歩！ 2022年11月の最初のデビュー以来、LLMは大流行しています。LLMはさまざまなタスクに使用でき、テキストの要約化は重要なアプリケーションです。テキスト以外、オーディオやビデオなどの他のモードにも要約化できます。 LLMを使用してポッドキャストのアクセシビリティを向上させ、簡単に利用できる箇条書きのハイライトを生成したり、将来の参照のためにノートを取ることができます。 PaLM（Pathways Language LLM）は、2022年4月にGoogle AIによって確立された重要なLLMです。今年の2023年3月、PaLM 2の第2バージョンがリリースされ、改良された最新バージョンとなりました。優れたバイリンガル、コーディング、思考能力を持つことを目指しています。 PaLM 2 LLM APIの利点は、そのAPIが無料で利用できることです。 OpenAIのChatGPTとは異なり、他のLLMよりもパフォーマンスが向上し、推論能力も向上しています。この記事では、PaLM 2 APIとMaker Suiteという2つのツールを使用して、シンプルなポッドキャストテキストハイライトを作成し、LLMモデルの設定を最適化する方法を学びます。…

音声合成：進化、倫理、そして法律

ロマン・ガーリン、シニアバイスプレジデント @イノベーション、スポートレーダーこの記事では、音声合成の進化を辿り、それが及ぼす法的な影響について探求します

「言語の力を解き放つ：NVIDIAのアナマライ・チョッカリンガムがLLMの台頭について語る」

生成型AIおよび大規模言語モデルは、産業全体に変革をもたらしていますが、NVIDIAのシニアプロダクトマネージャーであるアナマライ・チョッカリンガム氏によれば、「私たちはまだ序盤です」とのことです。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストのノア・クラビッツ氏がチョッカリンガム氏とLLM（大規模言語モデル）について話しました。具体的には、LLMとは何か、現在の状況、そして将来の可能性についてです。チョッカリンガム氏はLLMを「より大きな生成型AI運動の一部」と表現し、言語に関して5つのことができると述べました。それは、生成、要約、翻訳、指示、またはチャットです。「これらのモダリティとアクションを組み合わせることで、任意の問題を解決するためのアプリケーションを構築できます」と彼は述べています。彼女によれば、企業はLLMを利用して革新を推進し、新たな顧客体験を開発し、競争上の優位性を得ています。彼らはまた、これらのモデルの安全なデプロイメントについても検討しており、責任ある開発、信頼性、繰り返し性を実現しようとしています。検索補完生成などの新しいテクニックにより、LLMの開発が向上する可能性があります。検索補完生成では、モデルに最新のデータソースやサードパーティのAPIを与えることで、「より適切な応答」を実現することができるとチョッカリンガム氏は述べています。これにより、モデルは現在のコンテキストを把握し、より良い回答を生成することができます。チョッカリンガム氏は、LLMに興味を持つ人々に対して、「手を汚して始める」ことを奨励しています。これには、ChatGPTなどの人気のあるアプリケーションを使用するか、NVIDIA NGCカタログで事前学習済みモデルを使って遊ぶなど、様々な方法があります。NVIDIAは、LLMを実験する開発者や企業向けにフルスタックの計算プラットフォームを提供しており、400万人以上の開発者と1600以上の生成型AI組織からなるエコシステムを持っています。詳細については、11月17日に開催されるLLM Developer Dayに参加して、NVIDIAの専門家からアプリケーションの開発方法について学びましょう。 AIポッドキャストを購読：Amazon Musicで利用可能 AIポッドキャストは、Amazon Musicを通じて利用できるようになりました。さらに、AIポッドキャストは、iTunes、Google Podcasts、Google Play、Castbox、DoggCatcher、Overcast、PlayerFM、Pocket Casts、Podbay、PodBean、PodCruncher、PodKicker、Soundcloud、Spotify、Stitcher、およびTuneInを通じても聴くことができます。 AIポッドキャストをより良くするために、数分のお時間をいただけますか？このリスナー調査にご協力いただければ幸いです。

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「ミリオンドルのホームサービスビジネスを始める方法（19ヶ月で130万ドルを稼ぐ）」

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スピーチファイのレビュー：2023年の究極のテキスト音声アプリは？

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「TikTokショップドロップシッピングでお金を稼ぐ方法」

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大規模言語モデルの応用の最先端テクニック

イントロダクション大規模言語モデル（LLM）は、人工知能の絶えず進化する風景において、注目すべきイノベーションの柱です。GPT-3のようなこれらのモデルは、印象的な自然言語処理およびコンテンツ生成の能力を示しています。しかし、それらのフルポテンシャルを活かすには、その複雑な仕組みを理解し、ファインチューニングなどの効果的な技術を用いてパフォーマンスを最適化する必要があります。私はLLMの研究の奥深さに踏み込むことが好きなデータサイエンティストとして、これらのモデルが輝くためのトリックや戦略を解明するための旅に出ました。この記事では、LLMのための高品質データの作成、効果的なモデルの構築、および現実世界のアプリケーションでの効果を最大化するためのいくつかの重要な側面を紹介します。学習目標：基礎モデルから専門エージェントまでのLLMの使用における段階的なアプローチを理解する。安全性、強化学習、およびデータベースとのLLMの接続について学ぶ。「LIMA」、「Distil」、および質問応答技術による一貫した応答の探求。「phi-1」などのモデルを用いた高度なファインチューニングの理解とその利点。スケーリング則、バイアス低減、およびモデルの傾向に対処する方法について学ぶ。効果的なLLMの構築：アプローチと技術 LLMの領域に没入する際には、その適用の段階を認識することが重要です。これらの段階は、私にとって知識のピラミッドを形成し、各層が前の層に基づいて構築されています。基礎モデルは基盤です。それは次の単語を予測することに優れたモデルであり、スマートフォンの予測キーボードと同様です。魔法は、その基礎モデルをタスクに関連するデータを用いてファインチューニングすることで起こります。ここでチャットモデルが登場します。チャットの会話や教示的な例でモデルをトレーニングすることで、チャットボットのような振る舞いを示すように誘導することができます。これは、さまざまなアプリケーションにおける強力なツールです。インターネットはかなり乱暴な場所であるため、安全性は非常に重要です。次のステップは、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）です。この段階では、モデルの振る舞いを人間の価値観に合わせ、不適切な応答や不正確な応答を防止します。ピラミッドをさらに上に進むと、アプリケーション層に達します。ここでは、LLMがデータベースと接続して、有益な情報を提供し、質問に答えたり、コード生成やテキスト要約などのタスクを実行したりすることができます。最後に、ピラミッドの頂点は、独自にタスクを実行できるエージェントの作成に関わります。これらのエージェントは、ファイナンスや医学などの特定のドメインで優れた性能を発揮する特殊なLLMと考えることができます。データ品質の向上とファインチューニングデータ品質はLLMの効果において重要な役割を果たします。データを持つことだけでなく、正しいデータを持つことが重要です。たとえば、「LIMA」のアプローチでは、注意深く選ばれた小さなセットの例が大きなモデルよりも優れることが示されています。したがって、焦点は量から品質へと移ります。「Distil」テクニックは、別の興味深いアプローチを提供しています。ファインチューニング中に回答に根拠を加えることで、モデルに「何」を教えるかと「なぜ」を教えることができます。これにより、より堅牢で一貫性のある応答が得られることがしばしばあります。 Metaの創造的なアプローチである回答から質問のペアを作成する手法も注目に値します。既存のソリューションに基づいて質問を形成するためにLLMを活用することで、より多様で効果的なトレーニングデータセットが作成できます。 LLMを使用したPDFからの質問ペアの作成特に魅力的な手法の1つは、回答から質問を生成することです。これは一見矛盾する概念ですが、知識の逆破壊とも言える手法です。テキストがあり、それから質問を抽出したいと想像してみてください。これがLLMの得意分野です。たとえば、LLM Data Studioのようなツールを使用すると、PDFをアップロードすると、ツールが内容に基づいて関連する質問を出力します。このような手法を用いることで、特定のタスクを実行するために必要な知識を持ったLLMを効率的に作成することができます。…

「データサイエンスの熱狂者にとっての必聴ポッドキャスト10選」

はじめにデータがイノベーションの源泉となる時代において、最新情報を把握することは非常に重要です。幸いなことに、データサイエンスのポッドキャストが専門家たちの集合知を活用した魅力的な方法として登場しました。初心者から先駆者まで、これらのポッドキャストは声の力を通じて洞察、逸話、トレンドを提供しています。データの多面的な世界を照らし出す特定の観客に向けたトップ10のデータサイエンスポッドキャストの厳選リストをご覧ください。 1. Data Skeptic データサイエンスのポッドキャストの賑やかな領域の中で、「Data Skeptic」は初心者や中級者の学習者にとっての頼りとなる存在です。この対話形式で教育的なポッドキャストは、複雑なデータサイエンスの概念をわかりやすい形で解説することを目指しています。形式: 対話形式、教育的「Data Skeptic」は友好的で対話的なトーンを採用し、参加と理解を促進します。ホストたちは複雑なトピックを巧みに扱い、それらを理解しやすいように小さなパートに分割しますが、深さは損ないません。この形式により、テクニカルな専門用語に混乱することはありません。したがって、データサイエンスの領域に初めて入る人にとって最適な選択肢となっています。対象読者: 初心者および中級レベルの学習者初心者や中級レベルの学習者向けに、「Data Skeptic」は堅固な基礎を提供しながら高度な概念にも深く入り込んでいます。この二重のアプローチにより、初心者や一部のバックグラウンドを持つ人々も各エピソードで価値を見つけることができます。内容: 複雑な概念の簡略化「Data Skeptic」の核心には、複雑なデータサイエンスのトピックを簡略化するという使命があります。このポッドキャストでは、機械学習アルゴリズムから人工知能の応用、データ倫理の微妙なニュアンスまで、幅広いスペクトルのトピックを取り上げています。コンテンツは注意深く選ばれ、リスナーに圧倒されることなく洞察を提供し、徐々に学習カーブを形成します。このデータサイエンスのポッドキャストはSpotify、Apple Music、およびYouTubeで聴くことができます。 2. Not…

「Stitch FixにおけるMLプラットフォーム構築からの学び」

この記事は元々、MLプラットフォームポッドキャストのエピソードであり、Piotr NiedźwiedźとAurimas GriciūnasがMLプラットフォームの専門家と一緒に、デザインの選択肢、ベストプラクティス、具体的なツールスタックの例、そして最高のMLプラットフォームの専門家からの実世界の学びについて話し合っていますこのエピソードでは、Stefan KrawczykがMLを構築する際に得た学びを共有しています...

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