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ロジスティック回帰のためのワンストップ

これらの質問は、誰の心にもよくあるものです...」

「ベクターデータベースを使用してLLMアプリを作成する方法」

イントロダクション人工知能の領域では、OpenAIのGPT-4、AnthropicのClaude 2、MetaのLlama、Falcon、GoogleのPalmなど、Large Language Models（LLMs）やGenerative AIモデルが問題解決の方法を革新しています。LLMsはディープラーニングの技術を使用して、自然言語処理のタスクを実行します。この記事では、ベクトルデータベースを使用してLLMアプリを構築する方法を紹介します。おそらくAmazonの顧客サービスやFlipkartのDecision Assistantのようなチャットボットと対話したことがあるかもしれません。それらは人間に近いテキストを生成し、実際の会話と区別がつきにくいインタラクティブなユーザーエクスペリエンスを提供します。しかし、これらのLLMsは最適化する必要があります。特定のユースケースに対して非常に関連性が高く具体的な結果を生成するようにするためには。例えば、Amazonの顧客サービスアプリに「Androidアプリで言語を変更する方法は？」と尋ねた場合、正確にこのテキストでトレーニングされていないため、答えることができないかもしれません。ここでベクトルデータベースが助けになります。ベクトルデータベースは、ドメインのテキスト（この場合はヘルプドキュメント）と、注文履歴などを含むすべてのユーザーの過去のクエリを数値の埋め込みとして保存し、リアルタイムで似たようなベクトルの検索を提供します。この場合、このクエリを数値ベクトルにエンコードし、ベクトルデータベース内で類似のベクトルを検索し、最も近い隣人を見つけるために使用します。このようなヘルプを通じて、チャットボットはユーザーを正しくAmazonアプリの「言語設定の変更」セクションに案内できます。学習目標 LLMsの動作原理、制約、およびベクトルデータベースの必要性について学ぶ。埋め込みモデルの紹介と、アプリケーションでのエンコードと使用方法について学ぶ。ベクトルデータベースとそれがLLMアプリケーションアーキテクチャの一部である方法について学ぶ。ベクトルデータベースとTensorFlowを使用してLLM/Generative AIアプリケーションをコーディングする方法を学ぶ。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。 LLMsとは何ですか？ Large Language Models（LLMs）は、自然言語を処理し理解するためにディープラーニングアルゴリズムを使用する基本的な機械学習モデルです。これらのモデルは大量のテキストデータでトレーニングされ、言語のパターンやエンティティの関係を学習します。LLMsは、言語の翻訳、感情分析、チャットボットの会話などのさまざまなタイプの言語タスクを実行することができます。彼らは複雑なテキストデータを理解し、エンティティとそれらの間の関係を識別し、統率的で文法的に正確な新しいテキストを生成することができます。 LLMsについてもっと詳しく読む。 LLMsはどのように動作するのですか？ LLMsは大量のデータ（しばしばテラバイト、さらにはペタバイト）を使用してトレーニングされ、数十億または数兆のパラメータを持ち、ユーザーのプロンプトやクエリに基づいて関連する応答を予測および生成することができます。入力データをワード埋め込み、自己注意層、およびフィードフォワードネットワークを通じて処理し、意味のあるテキストを生成します。LLMアーキテクチャについてもっと読むことができます。 LLMsの制約 LLMsは非常に高い精度で応答を生成するように見えますが、多くの標準化テストでは人間を超える結果を示すことがありますが、それでもこれらのモデルには制約があります。まず第一に、彼らは自身のトレーニングデータに頼ることだけで推論を行い、データ内の特定の情報や現在の情報が欠けているかもしれません。これにより、モデルが誤ったまたは異常な応答を生成することがあります（「幻覚」とも言われます）。これを軽減するための取り組みが継続中です。第二に、モデルはユーザーの期待に合致するように振る舞ったり応答するとは限りません。…

「ジェンAIの時代：新たな始まり」

イントロダクション急速に進化するテクノロジーの世界で、我々は新たな時代の予感に包まれています。それは、かつて人間にしか備わっていなかったような知性を持つかのように見える機械が存在する時代です。私たちはこの時代を、「ジェン・AI時代」と呼びたいと思います。この時代は、AIの成長の継続だけでなく、本当に変革的なものの始まりを象徴しています。この記事では、大規模言語モデル（LLM）の成長、それらの実用的な企業ソリューションでの応用、それらを支えるアーキテクチャやサービス、そしていくつかの優れたLLMの比較について詳しく掘り下げていきます。学習目標：大規模言語モデル（LLM）の成長と採用の拡大、およびジェン・AI時代の到来における役割を理解する。 LLMの実用的な企業ソリューションでの応用（コンテンツ生成、データ要約、さまざまな産業の自動化など）を特定する。 LLMの使用に関連する倫理的考慮事項と責任あるAIの実践について、ガイドライン、データプライバシー、従業員の意識などを理解する。大規模言語モデル（LLM）の成長を探る LLMの実用的な応用に入る前に、この分野が最近どれほど成長してきたかを理解することが重要です。LLMは、マイクロソフトやグーグルなどの企業がその開発に多額の投資をしていることで、テック界隈を席巻しています。LLM APIを試験的に利用する企業数は急増しており、自然言語処理（NLP）とLLMの採用も増加しており、年間成長率は驚異の411%です。特にインドはLLMへの投資のホットスポットとなっており、マイクロソフトやグーグルなどの主要プレイヤーがこの領域で大きな進展をしています。テック巨人たちは互いに優れたモデルを作り出すことを競い合っており、その結果、テック・マヒンドラの「インダス」というインド特化のカスタムLLMなどのイノベーションが生まれています。リライアンスもLLMレースに参入し、インド固有のアプリケーションに注力しています。この関心と投資の増加は、ジェン・AI時代の幕開けを告げています。企業ソリューションにおけるLLMの実用的な応用ここからは、企業ソリューションにおけるLLMの実用的な応用に焦点を移しましょう。消費者がLLMを詩やレシピの生成などの創造的なタスクに使用するのとは異なり、企業世界は異なるニーズを持っています。ここでの応用範囲は、詐欺検出のための財務データの分析から、営業やマーケティングにおける顧客行動の理解まで多岐にわたります。LLMは、コンテンツの生成、応答の自動化、さまざまなビジネス領域（金融、人事、法務、保険など）での意思決定プロセスの支援において重要な役割を果たしています。 LLMベースのソリューションのアーキテクチャとサービス LLMベースのソリューションのアーキテクチャは複雑でありながら魅力的です。LLMは要約と検索モデルです。効率的にコンテンツを処理するためには、プロンプトでそのフォーカスを定義し、トークンでコンテンツを処理する必要があります。アーキテクチャでは、Form RecognizerやFAISS Indexなどのサービスを使用して、大量のドキュメントをベクトル化して格納します。これらのサービスは、ユーザーが定義したプロンプトに基づいて類似性検索を行い、正確な応答を提供します。言語モデルとクラウドサービスの選択は、ドキュメントのサイズや場所などの要素によって異なります。 LLMの比較：OpenAI、マイクロソフト、グーグルなど OpenAI、マイクロソフト、グーグルなどのLLMを比較すると、それらが提供する多様な能力と応用が明らかになります。OpenAIのモデルであるGPT-3は、Q&Aシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。一方、Codexは開発者向けに特化し、自然言語をコードに変換します。DALL-Eはプロンプトに基づいて画像を生成することに特化し、ChatGPT-4はチャットボットやコールセンターなどのアプリケーションに最適な会話エンジンです。 MicrosoftのLLMスイートには、GPT-3.5などのLLMが含まれており、これらはForm Recognizerなどの他のAzureサービスと組み合わせてエンドツーエンドのソリューションを提供しています。Microsoftは、消費者の検索、マッチング、およびメール管理に焦点を当てつつ、チームやコールセンターなどの他の領域にも徐々に拡大しています。一方、Googleは、 BARDなどのモデルを使用し、消費者および法人のニーズに対応しています。彼らの基本モデルはテキスト、チャット、コード、画像、ビデオをサポートし、会話型AIからエンタープライズ検索、Vortex AIを介したエンドツーエンドのソリューションまでさまざまなアプリケーションに対応しています。これらの巨大なLLM以外にも、LLaMA-1-7B、Falcon、WizardLMなどの他のLLMも独自の機能とパラメータを備えています。LLMが真実の回答を提供することを保証することは、信頼性を評価する上で重要な要素です。…

OpenAIのGPT-4V(ision) AIのマルチモーダルフロンティアにおける大発見

画期的な人工知能の領域を再構築する画期的な展開として、OpenAIはGPT-4Vと称されるGPT-4のビジョンを披露しました。この新たな進化により、ユーザーは言語と視覚データの組み合わせた強力さを手に入れ、AIとのインタラクションに革命的な可能性をもたらすことができます。ここでは、この最新の進歩について詳しく調べ、それが私たちの生活のさまざまな側面に与える潜在的な影響を探求します。また、次もお読みください：GPT-4と説明可能なAI（XAI）によるAIの未来を明らかにするビジョナリーな飛躍画像入力を大きな言語モデル（LLM）に統合することは、AI研究と開発の画期的なマイルストーンを示しています。GPT-4Vは、単なる言語システムをマルチモーダルなパワーハウスに変えることを目指して設計されており、新たなインターフェースと画期的な機能をもたらします。画像を分析し解釈する能力により、GPT-4Vはユーザーに新たな可能性を開くのです。テキストからテキストとビジュアルへ GPT-4 Visionにより、ChatGPTはテキストとビジュアル情報の融合を実現しました。ユーザーは今や画像を探索し、その地理的な起源について詳細な洞察を得ることができます。これは、視覚データを通じて世界についてより多く学びたいという好奇心の強い人々にとって貴重なツールとなっています。 GPT-4Vのユースケースを明らかにする GPT-4Vの真の魔法は、その多様な応用にあります。以下に、エンドユーザーがGPT-4Vを利用している注目すべき方法のいくつかをご紹介します： ChatGPTによる画像の起源の特定：画像解析を通じて世界の秘密を解き明かすことで、GPT-4 VisionはChatGPTの画像の地理的起源の特定能力を向上させます。複雑な数学的概念の解明：GPT-4Vは複雑な方程式やグラフを解析する数学の天才であり、学生や研究者にとって欠かせないパートナーとなっています。手書き入力をLaTeXコードに変換：GPT-4Vの手書きの記述をLaTeXコードに変換する能力により、研究者や学生が手書きの技術情報をデジタル化する必要がある場合に役立ちます。テーブルの詳細の抽出：データ分析の能力により、GPT-4Vはテーブルから情報を効率的に抽出し解釈することができます。これにより、データ操作のプロセスが簡素化されます。視覚的な指し示しの理解：GPT-4Vは視覚的な手がかりを理解し、より高い文脈理解力で応答することで、ユーザーのインタラクションを新たなレベルに引き上げます。絵を使ったシンプルなモックアップのウェブサイト構築：GPT-4Vは、絵をウェブレイアウトに変換して基本的なウェブサイトを作成するためのユニークなツールを提供します。品質保証の重要性 OpenAIは、GPT-4Vの信頼性と安全性を確保するためにあらゆる手を尽くしています。幅広いシナリオをカバーするために、定性的および定量的評価が行われました。評価プロセスには、内部テストや専門家によるレビューが含まれており、有害なコンテンツの特定、人口の認識、プライバシーの懸念、地理位置情報、サイバーセキュリティ、マルチモーダルなジェイルブレイクなどの課題におけるモデルのパフォーマンスが評価されました。制約と注意事項 GPT-4VはAI技術の重要な進歩ですが、その制約を認識することが重要です。モデルは誤った推論を生成することがあり、画像のテキストや文字を見落とすことがあり、幻覚的な事実を生成することもあります。特に、危険物を画像で識別するための適切なツールではなく、しばしば誤認識します。医療の場では一貫した回答を提供せず、標準的な手法に対する認識が欠けるため、誤診断の原因となる可能性があります。さらに、GPT-4Vは特定の記号の理解に課題を抱えており、視覚的な入力に基づく不適切なコンテンツの生成の可能性があり、特に敏感な文脈では懸念が生じます。将来を期待する GPT-4 Vision（GPT-4V）の登場により、可能性と課題を抱えた世界が到来します。リリースの前に、潜在的なリスクに対処するために注意深い努力が払われました。特に個人の画像の使用に関しては、利点が欠点をはるかに上回るように細心の注意が払われています。…

初心者のためのZenML完全ガイド：MLOpsの簡素化

データサイエンス、機械学習、またはMLOpsに初めて取り組み、ツールの選択肢に圧倒されていますか？ ZenMLを考慮してみてください-効率化されたプロダクションパイプラインのためのオーケストレーションツールです。この記事では、ZenMLの機能と特徴について調査し、MLOpsの旅を簡素化します。学習目標 ZenMLの概念とコマンド ZenMLを使用したパイプラインの作成メタデータのトラッキング、キャッシング、およびバージョニングパラメータと設定 ZenMLの高度な機能この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。まず、ZenMLが何であるか、他のツールとの違い、そしてそれをどのように利用するかを把握しましょう。 ZenMLとは何ですか？ ZenMLは、データサイエンティスト、MLエンジニア、およびMLOps開発者向けのオープンソースのMLOps（機械学習オペレーション）フレームワークです。本番用のMLパイプラインの開発におけるコラボレーションを容易にします。 ZenMLは、そのシンプルさ、柔軟性、およびツールに依存しない性質で知られています。 MLワークフローに特化したインターフェースと抽象化を提供し、ユーザーが好みのツールをシームレスに統合し、ユニークな要件に合わせてワークフローをカスタマイズできるようにします。なぜZenMLを使うべきですか？ ZenMLは、データサイエンティスト、MLエンジニア、およびMLOpsエンジニアにいくつかの重要な利点をもたらします：簡素化されたパイプラインの作成： @stepおよび@pipelineデコレータを使用して簡単にMLパイプラインを構築できます。容易なメタデータのトラッキングとバージョニング： ZenMLは、パイプライン、実行、コンポーネント、アーティファクトを追跡するユーザーフレンドリーなダッシュボードを提供します。自動化された展開： ZenMLは、パイプラインとして定義されている場合に自動的に展開することで、モデルの展開を効率化し、カスタムドッカーイメージの必要性を排除します。…

「MLOpsを活用した顧客離反予測プロジェクト」

イントロダクションデータサイエンスと聞くと、まず思い浮かぶのはノートブック上でモデルを構築しデータをトレーニングすることです。しかし、実際の世界のデータサイエンスでは、このような状況はありません。実際の世界では、データサイエンティストはモデルを構築し、それを本番環境に展開します。本番環境には、モデルの開発、展開、信頼性の間にギャップがあり、効率的でスケーラブルな運用を実現するために、データサイエンティストはMLOps（Machine Learning Operations）を使用します。MLOpsは本番環境でMLアプリケーションを構築し展開するための手法です。この記事では、MLOpsを使用して、顧客の離反予測プロジェクトを構築し展開します。学習目標この記事では、次のことを学びます：プロジェクトの概要 ZenMLとMLOpsの基礎を紹介します予測のためにモデルをローカルに展開する方法を学びますデータの前処理とエンジニアリング、モデルのトレーニングと評価に入ります。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。プロジェクトの概要まず、プロジェクトの内容を理解する必要があります。このプロジェクトでは、通信会社からのデータセットを使用します。このデータセットを使用して、ユーザーが会社のサービスを継続するかどうかを予測するモデルを構築します。このMLアプリケーションを構築するために、ZenmMLとMLFlowの助けを借ります。プロジェクトのワークフローは以下の通りです。プロジェクトのワークフローデータ収集データの前処理モデルのトレーニングモデルの評価展開 MLOpsとは？ MLOpsは、開発から展開、継続的なメンテナンスまでのエンドツーエンドの機械学習ライフサイクルです。MLOpsは、機械学習モデルのライフサイクル全体を効率的かつスケーラブルに自動化することで、拡張性、信頼性、効率性を確保します。簡単な例を使って説明しましょう：…

社会VRの探求：仮想現実の基本を超えて

はじめにビジネスの視点からSocial Virtual Reality（Social VR）とVirtual Charactersの探求へようこそ。Social VRでは、まるで直接対面しているかのように仮想空間で他の人々とやり取りすることができます。そしてVirtual Charactersは、このデジタルな世界に個性を加えます。グローバルなつながり、コスト削減、個別の体験のために、ビジネスはこれらに注目すべきです。VRの未来は明るく、ハードウェアの進歩、AIの統合、メタバースの出現により、新たなビジネスの機会が生まれています。これらの技術はエンターテイメントの範疇を超え、教育や医療分野にも応用されています。ただし、ハードウェアの互換性やデータのプライバシーなどの技術的な課題も解決しなければなりません。この探求では、可能性に満ちた世界を明らかにし、仮想現実を使用する際の倫理的な考慮事項を探っていきます。学習目標： Social VRの概念とそのビジネスへの適用可能性を理解する。没入型仮想体験を作り出すための現実感、カスタマイズ、個別化の役割を探る。教育と医療分野におけるSocial VRの影響を認識し、その変革の潜在力を実用的な例として把握する。 Social VRとは何ですか？まずはSocial VRとVirtual Charactersが何を意味するのか理解してみましょう。他の人々とまるで直接対面しているかのようにデジタルな領域に足を踏み入れることを想像してください。それがSocial VRの本質であり、共有体験、やり取り、関与を提供する仮想空間です。これはまるで究極の仮想の交流の場であり、同僚や友人とチャットしたり、ゲームをしたり、イベントに参加したり、ビジネスミーティングを行ったりすることができるデジタル環境に没入するということです。では、Virtual Charactersとは何でしょう？これらはSocial VRや他の仮想環境で出会うデジタルな存在です。いくつかは高度なAIアルゴリズムによって動かされ、他のものは実在する個人を表現しています。これらのキャラクターは、仮想体験においてあなたの案内役、仲間、対戦相手となり、デジタルな世界に個性と命を与えます。…

AIによるなりすましからの戦い

声のメッセージが本物か人工知能によって生成されたものかを判断する方法を見つけること

大きな言語モデルの謎を解き明かす：初心者のためのロードマップ

今日の高速化されたデジタル世界では、自然言語処理と言語理解の役割がますます中心的な存在となっています。この変革の波を率いているのは、人間の創造性と明瞭さに匹敵するテキストを作成する能力で知られる大規模言語モデル（LLM）です。この探求はLLMの核心に深く立ち入り、その主要な応用とそれを支える基本要素に焦点を当てます。また、職場でLLMのトレーニングと展開のスキルを習得する方法についても紹介します。 LLMとは何ですか？大規模言語モデル（LLM）は、テキストコンテンツを作成するために使用される生成型AIモデルです。LLMはさまざまな分野で活用されています。人間が作成したテキストにシームレスに適合するコンテンツを作成する能力は、さまざまな分野に革新的な影響を与えています。LLMが使用されている分野には、以下のようなものがあります。コンテンツ生成： LLMは、コンテンツクリエイターの能力と効率を向上させる非常に価値のある資産です。強化されたカスタマーサポート： LLMパワーにより、モダンなチャットボットはより文脈に即した、魅力的でユーザーセントリックなものとなりました。研究支援：膨大な記事の要約から重要な学術資源の提案まで、LLMは研究で欠かせない助けとなっています。言語と翻訳ツール：翻訳の精度を提供することで、LLMは言語学習プラットフォームの景色を変えつつあります。次のセクションでは、LLMのトレーニングと展開のスキルを習得する方法について見ていきますが、その前にいくつか重要な用語について理解しましょう。 LLMに関連する基本用語 LLMを最大限に活用するためには、その基盤となるメカニズムを理解することが重要です。しかし、そのためにはいくつかの基本的な概念や用語に精通している必要があります。重要な用語のいくつかは以下の通りです。トレーニング：特定のラベルがない広範なテキストデータでのトレーニングを含み、言語の構造、パターン、文法を学び、「自己教師あり学習」を使用して予測および学習します。プロンプトエンジニアリング：正確なプロンプトの策定を行い、LLMに特定で正確な出力を出させることを目指します。ファインチューニング：既存のLLMを特定のタスクや産業固有の要件に対応できるように適応させるプロセスです。展開戦略： LLMがデジタルプラットフォームにシームレスに統合され、その効用と到達範囲を最大化する方法に焦点を当てます。この分野に参入するにはどうすればよいですか？ LLMのトレーニングと展開においては、基本的な機械学習とディープラーニングの概念に基礎を持つことが必要です。ただし、これらのツールをさまざまな目的で使用するだけの場合、技術の細かな部分にまで深入りする必要はありません。…

トップ5のデータ分析の認定資格

はじめにデータ至上主義の時代において、数字の言語を解読し、意味のある洞察を得る能力はこれほど貴重なものになったことはありません。データ分析は単なる流行語を超えて、あらゆる産業において不可欠なツールとなり、ビジネスを成功とイノベーションに導いています。データ分析の認定資格は、この活気ある領域で際立って存在感を示し、報酬のあるキャリアを始めるための指針となります。しかし、数多くの選択肢が存在する中で、どの認定資格を選ぶべきでしょうか？データ分析のランドスケープを形作っているトップ5のデータ分析認定資格を探索しましょう。なぜデータ分析の認定資格を選ぶべきか？データ駆動型の現代社会において、熟練したデータアナリストへの需要は急増しています。データ分析は産業全体の意思決定の重要な要素となり、この分野での認定資格の重要性が大幅に高まっています。しかし、なぜデータ分析の認定資格を追求するべきなのでしょうか？以下にいくつかの説得力のある理由を挙げます：キャリアの向上：データ分析の認定資格はキャリアの成長において強力な触媒となります。あなたの専門知識と取り組みを潜在的な雇用主に示すことで、競争の激しい就職市場で貴重な資産となります。多くの組織は重要なデータ関連の役割には認定されたプロフェッショナルを好みます。給与の増加：認定を取得したデータアナリストは、それを取得していない人よりも高い給与を得る傾向があります。さまざまな情報源によると、認定されたデータアナリストはしばしば高い給与を得ています。インドでは、認定されたデータアナリストの平均基本給は6,00,000₹であり、アメリカでは認定されたシニアデータアナリストはおよそ73,000ドルを稼ぐことができます。産業の需要：組織はデータ駆動型の洞察を把握するために熟練したデータ専門家に頼っています。認定を取得することはあなたの能力を証明し、求職者として求められる存在に位置付けます。職務の増加：データ分析はもはや単一の役割に限定されません。認定されたプロフェッショナルは、シニアデータアナリスト、データサイエンティスト、データ分析マネージャー、ビジネスアナリストなどのさまざまな職務に適格となることがよくあります。認定資格はキャリアの見通しを広げ、多様な機会の扉を開きます。産業の認知：信頼性のある認定資格は業界内で認識され、尊敬されています。それらはあなたのスキルと知識を検証し、同僚や雇用主、顧客の信頼を得ます。認定を取得することで、あなたの専門的な評判を向上させることができます。スキルの向上：データ分析の認定資格には厳しいトレーニングと評価が含まれており、新しいスキルを習得し、知識を広げることができます。データの複雑な課題に対処する能力を高めるため、データ分析、可視化、解釈の専門知識を習得します。トップ5のデータ分析認定資格トップ5のデータ分析認定資格のカリキュラム、期間、その他の詳細を見てみましょう：認定ビジネス分析プログラム Analytics Vidhyaが提供する認定ビジネス分析プログラムは、ビジネス分析のキャリアに必要なスキルと知識を備えた包括的なコースです。このプログラムは、ビジネス分析において初心者やプロフェッショナルを対象としており、業界で一般的に使用されるさまざまなツールと技術をカバーしています。これにより、初心者やスキルを向上させたい人々にも適しています。このコースでは、実践者との1対1のメンターシップ、包括的で個別の学習パス、インタビューの準備を提供しています。このプログラムでは、以下のような幅広いトピックがカバーされます： Microsoft Excel ビジネス分析のためのMySQL Pythonのマスタリングデータ探索と統計的な推論 Tableauを使用したストーリーテリングとダッシュボード作成 PowerBiを使用したストーリーテリングとダッシュボード作成問題の形成とコミュニケーション…

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