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『トランスフォーマーの位置符号化の解説』

元のトランスフォーマーアーキテクチャでは、位置エンコーディングが入力と出力の埋め込みに追加されました位置エンコーディングは、トランスフォーマーにおいて重要な役割を果たし、それらが…

「50以上の最新の最先端人工知能（AI）ツール（2023年11月）」

AIツールは急速に開発が進んでおり、定期的に新しいツールが導入されています。以下にいくつかのAIツールを紹介します。これらは日常のルーティンを強化することができます。 AdCreative.ai AdCreative.aiは、究極の人工知能ソリューションであることから、広告とソーシャルメディアの活動を強化することができます。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostinger AIウェブサイトビルダーは、直感的なインターフェースと高度なAI機能を組み合わせ、どんな目的にも対応できるウェブサイトの作成をサポートします。 Motion Motionは、会議、タスク、プロジェクトを考慮した毎日のスケジュールを作成するためにAIを使用する賢いツールです。 Otter AI 人工知能を活用したOtter.AIは、共有可能で検索可能でアクセスしやすく安全な会議のメモのリアルタイムトランスクリプションを提供します。 Sanebox Saneboxは、AI駆動のメール最適化ツールです。SaneBoxのA.I.は重要なメールを特定し、残りを自動的に整理して集中力を高めるお手伝いをします。 Notion AI Notion AIは、Notionのワークスペース内で直接執筆、ブレインストーミング、編集、要約を手助けする執筆アシスタントです。 Pecan AI Pecan AIは、予測アナリティクスを自動化して、今日のビジネスの課題である予算縮小、コスト上昇、データサイエンスとAIリソースの限られた資源を解決します。Pecanの低コード予測モデリングプラットフォームは、データに基づいた意思決定を導き、ビジネスチームが目標を達成するのをサポートします。 Aragon Aragonを使用すると、最新のAI技術を活用して、迅速に自分自身の高品質のプロフェッショナルなヘッドショットを作成することができます。写真スタジオの予約やドレッシングアップの手間を省くことができます。…

「非営利研究者による人工知能（AI）の進展リスト」

去年遅くから今年にかけて、2023年はAIの人々がAIアプリケーションを作成するのに最適な時期であり、これは非営利の研究者によるAIの進歩リストのおかげです。以下にそのリストを示します。 ALiBi ALiBiはTransformersにおけるテキストの推測問題に効率的に取り組む方法であり、学習に使用されたものよりも長いテキストシーケンスを推測する際に適用されます。ALiBiは実行時間に影響を与えず、追加のパラメータも必要とせず、既存のTransformerコードの数行を変更するだけで推測を行うことができる実装が容易なメソッドです。 Scaling Laws of RoPE-based Extrapolation この方法は、Transformerの推測能力を向上させるためのフレームワークです。研究者は、Rotary Position Embedding（RoPe）ベースのLLMを事前学習の文脈長でより小さなまたは大きなベースで微調整すると、より良いパフォーマンスが得られることを発見しました。 FlashAttention Transformersは、テキスト情報を処理できる強力なモデルですが、大規模なテキストシーケンスで作業する場合には大量のメモリが必要とされます。FlashAttentionは、既存の基準よりも高速でTransformerをトレーニングする、入出力（IO）を考慮したアルゴリズムです。 Branchformer Conformers（Transformerの一種）は音声処理に非常に効果的です。それらは畳み込み層とセルフアテンション層を順次使用するため、そのアーキテクチャは解釈しづらいものとなっています。Branchformerは、エンコーダの代替手法であり、柔軟で解釈可能であり、エンドツーエンドの音声処理タスクにおいて依存関係をモデル化するための並列ブランチを持っています。 Latent Diffusion Diffusion Modelsは、多くの画像処理タスクで最先端のパフォーマンスを達成するものの、計算が非常に負荷がかかります。Latent Diffusion Modelsは、Diffusion Modelsのバリエーションであり、より少ないリソースを必要としながら、さまざまな画像ベースのタスクで高いパフォーマンスを実現することができます。 CLIP-Guidance CLIP-Guidanceは、大規模なラベル付きデータセットを必要としないテキストから3D生成の新しい方法です。CLIPなどの事前学習されたビジョン言語モデルを活用し、テキストの説明と画像を関連付けることを学ぶことができるため、研究者はそれを使用して3Dオブジェクトのテキストの説明から画像を生成します。…

人工知能（AI）と法的身分

この記事では、特に民法に基づいて人工知能（AI）に法的主体の地位を与える問題に焦点を当てていますここで法的身分は、法的能力の概念と密接に結び付いた概念として定義されていますが、これは道徳的主体性が道徳的人格と同じであるということを受け入れることを意味するものではありません法的身分[...]

AI legal status

アマゾンセイジメーカーの地理情報能力を使用したメタン排出ポイント源の検出と高周波監視

メタン（CH4）は、石油やガス抽出、石炭採掘、大規模な畜産、廃棄物処理など、他のさまざまな源から発生する、主要な人為的温室効果ガスですCH4の地球温暖化潜在能はCO2の86倍であり、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）は、メタンが観測されている温室効果の30％を担っていると推定しています

トランスフォーマーのA-Z：知っておくべきすべてのこと

おそらくすでに「トランスフォーマー」について聞いたことがあるでしょうし、皆が話題にしているので、なぜ新しい記事を書く必要があるのでしょうか？それは、私が研究者であるためであり、これには非常に深い理解が必要だからです...

『Retrieval-Augmented GenerationとSelf-Hosted LLMsから期待されること』

この記事では、自己ホストされたLLMsとRAG技術を組み合わせてAIアプリケーションを開発する方法について学びます

ドクトランとLLM：消費者の苦情を分析するための強力なコンビ

紹介現在の競争の激しい市場では、企業は消費者の苦情を効果的に理解し解決することを目指しています。消費者の苦情は、製品の欠陥やお客様サービスの問題、請求エラーや安全上の懸念など、さまざまな問題についての洞察を提供します。これらは、企業と顧客の間のフィードバック（製品、サービス、または経験に関するもの）ループで非常に重要な役割を果たします。これらの苦情を分析し理解することで、製品やサービスの改善、顧客満足度、全体的なビジネスの成長に対する貴重な示唆を得ることができます。この記事では、Doctran Pythonライブラリを活用して消費者の苦情を分析し洞察を抽出し、データに基づいた決定を行う方法について探っていきます。学習目標この記事では以下のことを学びます: doctran pythonライブラリとその主な機能について学ぶドキュメント変換と分析におけるdoctranとLLMの役割について学ぶ doctranがサポートする抽出、黒塗り、照会、精緻化、要約、翻訳の6つのドキュメント変換の詳細を調査する消費者の苦情からの生のテキストデータのアクション可能な洞察への変換の全体的な理解を得る doctranの文書データ構造、ExtractPropertyクラス、プロパティを抽出するためのスキーマの定義について理解するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Doctran Doctranは、ドキュメントの変換と分析に特化した最先端のPythonライブラリです。テキストデータの前処理、重要な情報の抽出、カテゴリ化/分類、照会、情報の要約、他の言語へのテキストの翻訳など、一連の機能を提供します。DoctranはOpenAI GPTベースのLLM（Large Language Models）やオープンソースのNLPライブラリを使用してテキストデータを分析します。 Doctranは以下の6種類のドキュメント変換をサポートしています: 抽出: ドキュメントから有益な機能/プロパティを抽出する黒塗り: ドキュメントから個人を識別できる情報（氏名、メールアドレス、電話番号など）を削除する。内部的には、データをOpenAIに送る前に、敏感情報を削除するためにspaCyライブラリを使用します…

K-平均クラスタリングのためのワンストップショップ

K-Meansクラスタリングは、非監視学習アルゴリズムであり、私たちが似たようなデータポイントをクラスターにまとめるのを助けますこれらのクラスターは、

「Pythonによるデータクリーニングの技術をマスターする」

Pythonでデータをクリーニングして、データサイエンスプロジェクトで使用する準備をする方法

Python

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