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データモデリングの成功を解き放つ：3つの必須のコンテキストテーブル

データモデリングは、分析チームにとって課題となることがあります各組織には独自のビジネスエンティティが存在するため、それぞれのテーブルに適切な構造と詳細度を見つけることは限りなく難しいものですしかし、

Falcon AI 新しいオープンソースの大規模言語モデル

はじめに Open AIによるGPT（Generative Pre Trained）の発表以来、世界はGenerative AIによって大いに沸き立っています。その後、多くのGenerative Modelsが登場しました。新しいGenerative Large Language Modelsがリリースされるたびに、AIは人間の知性により近づいてきました。しかし、Open AIコミュニティはGPTファミリーの強力なLarge Language Modelsをクローズドソース化しました。幸いなことに、Falcon AIという非常に能力が高いGenerative Modelが他のLLMsを凌駕し、オープンソースとなり、誰でも使用できるようになりました。学習目標 Falcon AIがLLM Leaderboardのトップになった理由を理解する Falcon AIの能力を学ぶ Falcon AIのパフォーマンスを観察する PythonでFalcon…

GPT-1からGPT-4まで：OpenAIの進化する言語モデルの包括的な分析と比較

OpenAIは、さまざまなアプリケーションのニーズに応じて、それぞれ独自の特徴とコスト構造を備えた幅広いモデルを提供しています。モデルは定期的に更新され、最新の技術の進歩を反映しています。ユーザーはモデルを調整して、より良いパフォーマンスを引き出すこともできます。OpenAIのGPTモデルは、主要な自然言語処理（NLP）の進歩を実現しています。 GPTとは、簡単に言えば何ですか？ NLPアプリケーション用の1つの機械学習モデルは、Generative Pre-trained Transformer（GPT）です。これらのモデルは、書籍やウェブサイトなどの大量の情報を事前学習して、自然で構造化されたテキストを生成するために使用されます。より簡単に言えば、GPTは、人間が書いたかのように見えるテキストを生成することができるコンピュータプログラムですが、それを目的として設計されていません。そのため、質問応答、翻訳、テキスト要約などのNLPアプリケーションに適用することができます。自然言語処理に関しては、GPTは機械が言語を理解し、流暢かつ正確に生成することを可能にするため、大きな進歩です。以下では、元のGPTから最新のGPT-4までの4つのGPTモデルについて、それぞれの強みと弱点について説明します。 GPT-1 2018年、OpenAIはTransformerアーキテクチャに基づく言語モデルの最初のバージョンであるGPT-1を発表しました。その117万のパラメータは、当時の最も先進的な言語モデルよりも大幅な進歩でした。 GPT-1は、プロンプトやコンテキストに対して自然で理解可能なスピーチを生成する能力がありました。このモデルのトレーニングには、数十億の単語を含む巨大なウェブページのデータセットであるCommon Crawlと、さまざまなトピックの11,000冊以上の書籍からなるBookCorpusデータセットが使用されました。さまざまなデータセットの助けを借りて、GPT-1は言語モデリングのスキルを磨くことができました。 GPT-2 OpenAIは、GPT-1の代わりにGPT-2を2019年に公開しました。GPT-2はGPT-1よりも大幅に大きく、15億のパラメータを持っていました。Common CrawlとWebTextを統合することで、より大きく、より多様なデータセットを使用してモデルをトレーニングしました。 GPT-2の能力の1つは、論理的で妥当なテキストシーケンスを構築することです。人間の反応を模倣する能力も、コンテンツ生成や翻訳など、自然言語処理のさまざまなアプリケーションにとって有用なリソースになります。ただし、GPT-2にはいくつかの欠点もあります。複雑な推論や文脈の理解には多くの作業が必要でした。しかし、GPT-2は、短いテキストにおける優れたパフォーマンスにもかかわらず、長い文章を一貫して文脈に沿って保つのは難しいという課題に直面しました。 GPT-3 2020年にGPT-3がリリースされ、自然言語処理のモデルの指数関数的な成長の時代を迎えました。GPT-3のサイズは1750億のパラメータであり、GPT-2の10倍以上、GPT-1の100倍以上です。 BookCorpus、Common Crawl、Wikipediaなどのさまざまな情報源を使用してGPT-3をトレーニングしました。GPT-3は、ほとんどまたはまったくトレーニングデータがなくても、データセット全体で約1兆の単語にわたるさまざまなNLPタスクで高品質な結果を生成することができます。 GPT-3の文章を作成する能力、コンピュータコードの書き込み能力、アートの創造能力は、以前のモデルと比べて大きな進歩です。先行モデルとは異なり、GPT-3はテキストの文脈を解釈し、関連する応答を考え出すことができます。チャットボット、オリジナルコンテンツの生成、言語翻訳など、自然な音声を生成する能力は、さまざまな用途に大きな利益をもたらすことができます。 GPT-3の強力な言語モデルの倫理的な影響や潜在的な誤用に関する懸念も、GPT-3の能力が明らかになったことで浮上しました。多くの専門家は、このモデルがハイジャック、フィッシングメール、ウイルスなどの有害なコンテンツを作成するために誤用される可能性について懸念しています。犯罪者たちはChatGPTを使用してマルウェアを開発しています。 GPT-4 第4世代のGPTは2023年3月14日にリリースされました。これは、革命的だったGPT-3よりも大幅に改善されたものです。モデルのアーキテクチャとトレーニングデータはまだ公開されていませんが、前のバージョンの欠点を解消し、いくつかの重要な点でGPT-3を上回ることが明らかです。 ChatGPT…

Amazon Pollyを使用してテキストが話されている間にテキストをハイライト表示します

Amazon Pollyは、テキストを生き生きとした音声に変換するサービスですこのサービスは、テキストを複数の言語に音声に変換するアプリケーションの開発を可能にしますこのサービスは、他のAWS AIや機械学習（ML）サービスと組み合わせて、チャットボットやオーディオブックなどのテキスト読み上げアプリケーションで使用することができます[…]

2023年の最高の人工知能（AI）ニュースレター

人工知能（AI）分野では、AIの進展について情報を得て先を見るために、様々なAIニュースレターが登場しています

2023年に知っておく必要のある2つの重要なSQL CASE WHENの例

eコマースの実際のデータアナリストの仕事面接でのSQLの問題ですCASE WHEN式を使用して解決する必要がありますアプローチ方法と解決方法を学びましょう

LangChain：LLMがあなたのコードとやり取りできるようにします

生成モデルは皆の注目を集めています現在、多くのAIアプリケーションでは、機械学習の専門家ではなく、API呼び出しの実装方法を知っているだけで済むことが増えています最近の例としては、私は...

2023年のトップDNSプライバシーツール

オンラインの世界は以前にも増して膨大なデータを利用できるようになった一方で、サイバー犯罪者が攻撃を行うのも容易になっています。ウェブを閲覧している際には、不注意なクリック一つでマルウェアをダウンロードしたり、フィッシング詐欺の被害に遭うことがあります。サイバー犯罪から身を守るため、企業はDNS保護ソリューションにますます頼るようになっています。ネットワーク向けのDNSセキュリティツールとしての私たちのトップピックは以下の通りです。 CleanBrowsing CleanBrowsingは、ユーザーのブラウザーに結果を返す前にインターネットのクエリをフィルタリングし、防止するDNSリゾルバです。URLからIPアドレスのマッピングのデータベースを保持する代わりに、DNSリゾルバはリモートのDNSサーバーからこの情報を要求します。CleanBrowsingシステムは、要求されたURLのクイックスキャンを実行して、それが正当であり、トロイの木馬やその他のマルウェアのダウンローダーを含んでいないことを確認します。要求されたページが有効な場合、DNSリゾルバはページのIPアドレスで応答します。 Vercara UltraDNS ウェブサイトのダウンタイムから保護する場合、Vercara UltraDNSは素晴らしい選択肢です。Vercaraの近くに拠点を持つ企業は、Vercara UltraDNSの高いスループット、低遅延、およびインスタントキャッシュホストを利用することができます。会社のウェブサイトが攻撃を受けやすい場合、Vercara UltraDNSの利用を検討してください。また、何らかの理由でサイトのDNSエントリが壊れる可能性もあります。DNSエントリが誤ったIPアドレスを与えると、誰もあなたのサイトを見ることができません。このサービスは、6つの大陸に広がる29のノードが存在するため、技術的および地理的な災害の影響から保護されています。アプリケーション自体には、DDoS攻撃を防止するためのローカルミチゲーション機能が備わっています。 Comodo Dragon Secure Internet Gateway Comodo Dragon Secure Internet Gatewayのバックボーンを形成するのはDNSサービスであり、エッジサービスを提供しています。プラットフォームの機能を利用するには、ネットワークのインターネットゲートウェイのデフォルトのDNSサーバー設定を変更する必要があります。サービスを安全に利用するためには、リモートワーカーは個人のコンピューターのDNSサーバー設定を変更する必要があります。iOSおよびAndroidモバイルデバイスの保護も、このシステムの使用目的の一つです。このクラウドベースのサービスは、インターネット上のコンテンツをフィルタリングします。特定のウェブサイトへのアクセスをユーザーからブロックし、ビジネス用のコンテンツコントロールを含みます。ホワイトリストとブラックリストも、このツールが提供する追加の機能です。 Cloudflare Cloudflareは、第一級の代替DNSサービスです。すべてのドメインを1か所から制御することができます。Cloudflareの平均DNSルックアップ速度は11msであり、このサービスの人気の大きな要因です。CloudflareがセカンダリDNSプロバイダーとして設定されている場合、プライマリDNSプロバイダーが更新されるたびにそのレコードをすぐに更新します。Cloudflareには自動フェイルオーバーと負荷分散の機能が組み込まれており、最大限の安全性が確保されています。故障や停止時にも、これらの機能によりDNSは正常に機能し続けます。 Palo Alto…

AIパワーを活用した機会の開放-イギリス

Googleの2023年の経済的影響報告書では、AIがイギリスの経済に与える潜在的な影響を理解するために取り組んでいますこの報告書は、Public Firstによって編集され、Googleの検索、マップ、ワークスペース、クラウド、プレイ、Androidなどのツールが、今年イギリスの経済価値で約1,180億ポンドを創出するということを明らかにしていますまた、適切な条件の下では、AIの革新によって2030年までにイギリスの経済価値を4,000億ポンド以上創出する可能性も示しています以下は、報告書の主な調査結果の概要です：生産性の向上新しいAIのイノベーションは、イギリスの生産性を大幅に向上させる可能性がありますPublic Firstによると、生成型AIはイギリスの平均労働者が1年間に100時間以上を節約することができ、Google検索の登場以来、労働者の生産性の最も大きな向上となるでしょうまた、AIはGPsや教師の行政業務においても年間70万時間以上の作業時間を節約することができます過重な仕事量と過度な労働時間は、医療や教育の労働力不足の問題を悪化させ、人々がこれらの分野から離れる最も重要な要因ですAIの活用により、医療や教育などの分野における成長するコスト圧力の一部を緩和し、公共部門の資源を80億ポンド以上他の用途に活用することができますキャリアのアクセシビリティの向上 AIは、助成技術を活用して、障害を持つ人々が働く上での課題を解決する可能性がありますこれにより、年間300億ポンド以上の経済効果を生み出すことができます国立統計局（ONS）の統計によると、現在の英国の労働年齢人口の約5分の1が障害を抱えており、障害を持つ人々は就労率が約3分の1低く、経済活動に参加しにくい状況にあります AIが生成するキャプションなどの技術は、障害を持つ人々が独立性を取り戻し、周囲とのつながりを築き、仕事に復帰する選択肢を与えることができますこれにより、イギリスの経済成長の機会が生まれますスキルへのアクセスの解放 AIは、デジタル経済を最大限に活用するために必要なデジタルスキルをすべての人々に提供するのに役立つことができますAIのチューターやコーディングアシスタントの活用により、デジタルスキルの向上が容易になり、イギリスの生産性を年間48億ポンド以上向上させることができます今日、35%の企業が優れたデジタルスキルを持つスタッフの採用に困難を感じており、職に就けていない39%の人々がデジタルスキルの不足を就労の障害と捉えていますこのため、2015年以来、Googleはイギリス全土で500箇所以上を訪れ、現在では100万人以上の人々にデジタルスキルを教えることで、彼らのビジネスやキャリアの成長を支援していますこれらは、AIがイギリスの生産性を劇的に向上させ、国全体に経済的なブーストをもたらすために重要な役割を果たす3つの例ですこの潜在能力を引き出すためには、公共、私営、第三セクターが協力して取り組むことが重要ですイノベーションを促進するための新しい社会的イノベーション基金 Google.orgのAIに関する社会的イノベーション基金は、AIを活用してコミュニティを支援するプロジェクトを進めるイギリスの社会起業家に、100万ポンド相当の資金を割り当てます選ばれた社会起業家は、現金助成金、メンタリング、Google for Startups Acceleratorチームによる加速支援を受けることができ、彼らの革新的なアイデアが意味のある変化をもたらす機会を得ることができます社会起業家は、Social Tidesのウェブサイトで興味を登録することができますイギリスへの継続的な取り組みこの国は、テクノロジーのリーダーシップの豊かな伝統を続ける巨大な機会を持っていますGoogleは20年以上にわたり誇りを持って拠点としてきたイノベーションの中心地です政府は、イギリスがAI、科学、テクノロジーの世界的リーダーになり、すべての地域にテクノロジー主導の成長と機会をもたらすために、デジタルスキルをすべての人々に提供するという目標を掲げていますGoogleはそのビジョンに協力しており、持続可能で責任あるインパクトのあるテクノロジーを通じて、イギリスのすべての人々が自分の大きな目標と小さな目標を実現できるよう支援しています Googleの完全なイギリス経済影響報告書はこちらでご覧いただけます

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ゼロから大規模言語モデルを構築するための初心者ガイド

はじめに TwitterやLinkedInなどで、私は毎日多くの大規模言語モデル（LLMs）に関する投稿に出会います。これらの興味深いモデルに対してなぜこれほど多くの研究と開発が行われているのか、私は疑問に思ったこともあります。ChatGPTからBARD、Falconなど、無数のモデルの名前が飛び交い、その真の性質を解明したくなるのです。これらのモデルはどのように作成されるのでしょうか？大規模言語モデルを構築するにはどうすればよいのでしょうか？これらのモデルは、あなたが投げかけるほとんどの質問に答える能力を持つのはなぜでしょうか？これらの燃えるような疑問は私の心に長く残り、好奇心をかき立てています。この飽くなき好奇心は私の内に火をつけ、LLMsの領域に飛び込む原動力となっています。私たちがLLMsの最先端について議論する刺激的な旅に参加しましょう。一緒に、彼らの開発の現状を解明し、彼らの非凡な能力を理解し、彼らが言語処理の世界を革新した方法に光を当てましょう。学習目標 LLMsとその最新の状況について学ぶ。利用可能なさまざまなLLMsとこれらのLLMsをゼロからトレーニングするアプローチを理解する。 LLMsのトレーニングと評価におけるベストプラクティスを探究する。準備はいいですか？では、LLMsのマスタリングへの旅を始めましょう。大規模言語モデルの簡潔な歴史大規模言語モデルの歴史は1960年代にさかのぼります。1967年にMITの教授が、自然言語を理解するための最初のNLPプログラムであるElizaを作成しました。Elizaはパターンマッチングと置換技術を使用して人間と対話し理解することができます。その後、1970年にはMITチームによって、人間と対話し理解するための別のNLPプログラムであるSHRDLUが作成されました。 1988年には、テキストデータに存在するシーケンス情報を捉えるためにRNNアーキテクチャが導入されました。2000年代には、RNNを使用したNLPの研究が広範に行われました。RNNを使用した言語モデルは当時最先端のアーキテクチャでした。しかし、RNNは短い文にはうまく機能しましたが、長い文ではうまく機能しませんでした。そのため、2013年にはLSTMが導入されました。この時期には、LSTMベースのアプリケーションで大きな進歩がありました。同時に、アテンションメカニズムの研究も始まりました。 LSTMには2つの主要な懸念がありました。LSTMは長い文の問題をある程度解決しましたが、実際には非常に長い文とはうまく機能しませんでした。LSTMモデルのトレーニングは並列化することができませんでした。そのため、これらのモデルのトレーニングには長い時間がかかりました。 2017年には、NLPの研究において Attention Is All You Need という論文を通じてブレークスルーがありました。この論文はNLPの全体的な景色を変革しました。研究者たちはトランスフォーマーという新しいアーキテクチャを導入し、LSTMに関連する課題を克服しました。トランスフォーマーは、非常に多数のパラメータを含む最初のLLMであり、LLMsの最先端モデルとなりました。今日でも、LLMの開発はトランスフォーマーに影響を受けています。次の5年間、トランスフォーマーよりも優れたLLMの構築に焦点を当てた重要な研究が行われました。LLMsのサイズは時間とともに指数関数的に増加しました。実験は、LLMsのサイズとデータセットの増加がLLMsの知識の向上につながることを証明しました。そのため、BERT、GPTなどのLLMsや、GPT-2、GPT-3、GPT 3.5、XLNetなどのバリアントが導入され、パラメータとトレーニングデータセットのサイズが増加しました。 2022年には、NLPにおいて別のブレークスルーがありました。 ChatGPT は、あなたが望むことを何でも答えることができる対話最適化されたLLMです。数か月後、GoogleはChatGPTの競合製品としてBARDを紹介しました。…

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