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GPT4Allは、あなたのドキュメント用のローカルChatGPTであり、無料です！

あなたのラップトップにGPT4Allをインストールし、AIにあなた自身のドメイン知識（あなたのドキュメント）について尋ねる方法... そして、それはCPUのみで動作します！

データサイエンティストのためのジオコーディング

この記事では、データサイエンスパイプラインの一部としてジオコーディングを紹介しています楽しく興味深い例を用いて、手動とAPIベースのジオコーディングをカバーしています

タイムシリーズ比率分析ダッシュボードの作成

４つの簡単なステップで、あなた自身のビジネス比率に基づいたウェブベースの対話型タイムシリーズ比率分析ダッシュボードの作り方を学びましょう

JPLは、マルウェア研究を支援するためのPDFアーカイブを作成しました

データサイエンティストたちは、オンラインセキュリティの向上を目的として、800万のPDFをオープンソースのアーカイブにまとめました

マッキンゼー・レポート：B2Bセールスにとっての意味とは何ですか？

「マッキンゼー・レポート」は、ビジネス・トゥ・ビジネス（B2B）の販売プロセス分析の詳細なレポートです企業がテクノロジーやデータを活用して、顧客満足度を向上させ、コストを削減し、販売成果を改善することができるかどうかを調査していますこのレポートは、B2Bビジネスがその運営を強化し、競争上の優位性を構築する方法について貴重な洞察を提供していますこの記事では、その中からいくつかのキーとなるポイントを探求します「マッキンゼー・レポート」：B2Bセールスにとって何を意味するのか？ 詳細を読む>>

データ解析の刷新：OpenAI、LangChain、LlamaIndexで簡単に抽出

はじめに OpenAIのAPIは、OpenAIによって開発されたもので、現在利用可能な最も高度な言語モデルの一部にアクセスできます。このAPIを活用し、LangChain & LlamaIndexを使用することで、開発者はこれらのモデルのパワーを自分たちのアプリケーション、製品、またはサービスに統合することができます。わずか数行のコードを使うだけで、OpenAIの言語モデルの豊富な知識と能力を活用し、エキサイティングな可能性が広がります。 OpenAIの言語モデルのコアは、Large Language Model、略してLLMにあります。LLMは、人間らしいテキストを生成し、複雑な言語構造の文脈を理解することができます。多様なデータを大量にトレーニングすることで、LLMは、様々なトピックにわたって文脈に即したテキストを理解し、生成するという顕著な能力を獲得しています。 学習目標 この記事では、次のエキサイティングな可能性を探求します。 OpenAIのAPIをLangChainとLlamaIndexと組み合わせて使用し、複数のPDFドキュメントから貴重な情報を簡単に抽出する方法。 異なるデータ構造で値を抽出するためのプロンプトのフォーマット方法。 効率的な検索と文書の取得のためにGPTSimpleVectorIndexを使用する方法。 この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LlamaIndexとLangChain これら2つのオープンソースライブラリを使用して、大規模言語モデル（LLMs）のパワーを活用したアプリケーションを構築できます。LlamaIndexは、LLMsと外部データソースの間のシンプルなインターフェースを提供し、LangChainは、LLMで動作するアプリケーションを構築および管理するためのフレームワークを提供します。LlamaIndexとLangChainの両方が開発中であるにもかかわらず、アプリケーションの構築方法を革新する可能性があります。 必要なライブラリ まず、必要なライブラリをインストールしてインポートしましょう。 !pip install llama-index==0.5.6 !pip install…

サムスンはAIとビッグデータを採用し、チップ製造プロセスを革新します

世界的なメモリチップメーカーであるSamsung Electronics Co.は、最先端の人工知能（AI）とビッグデータ技術を活用して、チップ製造プロセスを革命化することになりました。この取り組みは、生産性の向上、製品品質の改善、主要なファウンドリーライバルである台湾半導体製造（TSMC）との競争力向上を目的としています。Samsung Advanced Institute of Technology（SAIT）とDevice Solutions（DS）部門が中心になり、チップ製造プロセス全体が驚くべき変革を遂げます。 また読む：台湾の企業が現代AIの支柱になったのはなぜですか？ AIとビッグデータによる生産性と品質の向上 京 경균 (Kyung Kye-hyun)社長率いるSamsungの半導体事業部は、2つの主要な目的を達成するためにAIとビッグデータ技術を活用することを計画しています。まず、同社はウエハ製造の収益性を向上させ、台湾半導体製造（TSMC）との差を縮めることを目指しています。次に、Samsungは生産性を最適化し、チップ製品の品質を改善することを目指しています。AIの潜在能力を活用することで、同社はチップ製造プロセスに関する貴重な洞察を得て、データに基づく意思決定を行い、改善された成果を得ることを目指しています。 また読む：Microsoft＆AMD、NVIDIAに挑戦するAIチップ製造に チップ製造におけるAIの範囲の拡大 SamsungのSAITとDS部門の協力により、チップ製造プロセス全体でAI技術が広く採用されるようになっています。Samsungは、DRAM設計自動化、チップ材料開発、ファウンドリー収益向上、大量生産、チップパッケージングなどの段階で、DRAM設計自動化、チップ材料開発、ファウンドリー収益向上、大量生産、チップパッケージングなど、AIテクノロジーを採用します。この包括的なアプローチは、Samsungがチップ製造エコシステム全体にAIを注入することにコミットしていることを示しています。 AIの潜在能力の解放：課題と欠陥の克服 AIの潜在能力を最大限に引き出すために、Samsungは国内外の有名な大学や著名なテック企業からAI専門家を積極的に採用しています。同社のAIテクノロジーは、不必要なウエハ損失の原因の特定、製造プロセスの最適化、DRAM製品の欠陥の分析などに重要な役割を果たします。Samsungは、トランジスタの干渉や漏電などの極微細なチップ製造プロセスから生じる重要な課題に対処するために、AIを活用することを目指しています。 技術の進歩に向けた競争 人工知能をチップ製造に適用するSamsungの野心的な動きは、チップメーカーがチップ処理ノードの限界を押し上げるために世界中で競っている時期にうまくタイミングが合っています。Samsungと台湾半導体製造（TSMC）は、最先端の2〜3ナノメートルトランジスタプロセス技術をリードするために激しく競争しています。Samsungは2025年までに2ナノメートルトランジスタプロセス技術を商品化することを目指しており、このライバル関係が一層激化することになります。 また読む：Microsoft＆OpenAI、AI統合で対立 AIの進歩のための協力 協力の重要性に気づいたSamsungのSAITは、DS部門と協力して、AIベースの自動化チップ製造システム、データ学習アルゴリズム、関連ソフトウェアの開発を進めています。また、SamsungとNaver…

スターバックスのコーヒー代で、自分自身のプライベートChatGPTモデルをトレーニングしよう

スターバックスのカップ1つ分と2時間の時間を費やすことで、自分の訓練済みのオープンソースの大規模モデルを所有することができます

ゼロトラストから安全なアクセスへ：クラウドセキュリティの進化

この記事では、クラウドセキュリティの進化、ゼロトラストの採用、ベストプラクティス、そしてAIの将来的な影響に焦点を当て、継続的監視について取り上げます

テクノロジー・イノベーション・インスティテュートは、最新鋭のFalcon LLM 40BファウンデーションモデルをAmazon SageMakerでトレーニングします

このブログ投稿は、AI-Cross Centerユニットの執行役員であり、TIIのLLMプロジェクトのプロジェクトリーダーであるDr. Ebtesam Almazrouei氏と共同執筆されましたアブダビの先進技術研究委員会の応用研究柱であるアラブ首長国連邦（UAE）のTechnology Innovation Institute（TII）は、基礎となる大規模言語モデルであるFalcon LLMを立ち上げました

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