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LMQL — 言語モデル用のSQL

「SQLについて聞いたことがあるか、あるいはスキルを習得したことがあるはずですSQL（Structured Query Language）はデータベースデータの操作に広く利用される宣言型言語です年次のStackOverflow調査によると...」

「InVideoレビュー：2023年11月の最高のAIビデオジェネレーター？」

「最も包括的なInVideoのレビューをお探しですか？最高のAIビデオジェネレーターについての情報を入手し、詳細はこちらでご確認ください」

あなたのビジネス分析を高めましょう：季節調整のステップバイステップガイド

私たちは皆、予測のために時間系列をその要素に分解する重要性を理解していますが、同じことがビジネスパフォーマンス分析では十分に強調されていませんビジネスパフォーマンスとして...

「LLM SaaSのためのFastAPIテンプレートPart 2 — CeleryとPg-vector」

このブログ投稿は、LLM SaaSシリーズのFastAPI + Supabaseテンプレートの一部であり、Part 1（Auth and File Upload）で紹介された概念を拡張しています以下のイラストは、Celeryワーカーの動作を示しています...

Amazon Personalize Next Best Actionを使用して、ユーザーにアクションを推奨することでブランドの忠誠心を構築します

Amazon Personalizeは、個別のユーザーに提案する最適なアクションを決定し、ブランドのロイヤルティとコンバージョンを向上させるための新しいNext Best Action (aws-next-best-action)のレシピを発表できることを喜んでお知らせしますAmazon Personalizeは、開発者が高度な機械学習（ML）サービスを提供することを容易にする完全に管理されたサービスです

「新時代のAI/MLのためのソフトウェア/ハードウェアアーキテクチャをどのように共同設計するか？」

最新の生成AI技術は、コンピュータビジョン、自然言語処理などで爆発的な成長を遂げ、画期的なモデルアーキテクチャの研究によるブレイクスルーが続々と生まれています

「snnTorchとは：スパイキングニューラルネットワークを利用した勾配ベースの学習を行うためのオープンソースのPythonパッケージ」

人工知能において、効率性と環境への影響が最も重要な関心事となりました。これに対応するために、UCサンタクルーズのジェイソン・エシュラギアン氏は、脳のデータ処理における驚異的な効率性からインスピレーションを得て、脳神経回路を実装するオープンソースのPythonライブラリであるsnnTorchを開発しました。研究で強調されるポイントは、従来のニューラルネットワークの非効率性とそのエネルギー消費の拡大による環境への影響です。従来のニューラルネットワークは、脳の処理メカニズムの洗練さに欠けています。脳神経回路は、データが入力された場合のみニューロンを活性化させることで、データを継続的に処理する従来のネットワークとは異なります。エシュラギアン氏は、生物学的システムで観察される効率性を人工知能に注入し、現在のニューラルネットワークのエネルギー消費の問題に対する具体的な解決策を提供することを目指しています。 snnTorchは、パンデミック発生時に生まれた情熱的なプロジェクトであり、100,000を超えるダウンロードを達成しました。その応用範囲は、NASAの衛星追跡からGraphcoreなどの企業との協力に及び、AIチップの最適化を目指します。snnTorchは、脳の効率性を活用し、それをAIの機能にシームレスに統合することを約束しています。チップ設計のバックグラウンドを持つエシュラギアン氏は、ソフトウェアとハードウェアの共同設計による最大の電力効率の実現によってコンピューティングチップの最適化の可能性を見出しています。 snnTorchの採用が拡大するにつれて、教育リソースの需要も増えています。エシュラギアン氏の論文は、ライブラリのコードを文書化するだけでなく、脳に触発された人工知能の教育リソースとしても役立ちます。この論文は、不確実性がある領域の不安を抱えた状況でさえも専門家が苦労する分野で学生が挫折することを避けるために、特に正直なアプローチを取っています。この研究の正直さは、従来の研究論文とは異なり、コードブロックを表示することによって示されています。これらのブロックは、説明付きで、特定の領域の不確定性を強調し、しばしば不透明な領域に透明性を提供します。エシュラギアン氏は、自身のコーディングの道程で願っていたリソースを提供することを目指しています。この透明性は、ニューロモーフィックハードウェアのスタートアップのオンボーディングで使用される研究の報告書としても好意的に受け入れられています。この研究は、脳に触発された深層学習の制限と可能性を探求し、脳プロセスとAIモデルの理解の隔たりを認識しています。エシュラギアン氏は、相関と相違点を特定することによって前進する道を提案しています。一つの重要な違いは、脳が過去のデータに再訪しないことで、リアルタイムの情報に焦点を当てる点です。これは、持続可能なAIにとって重要なエネルギー効率の向上の機会です。この研究は、脳神経科学の基本的な概念である「一緒に消耗する」に掘り下げます。これは、深層学習のバックプロパゲーションとは対立すると従来考えられていましたが、研究者は相補的な関係を提案し、探索の可能性を開きます。生体分子工学の研究者との協力により、生物学的モデルとコンピューティング研究のギャップが埋まります。ソフトウェア/ハードウェアの共同設計パラダイムに「ウエットウェア」を組み込むことで、この多分野のアプローチは脳に触発された学習についての洞察を約束します。まとめると、snnTorchとその論文は、脳に触発されたAIに向かう旅路における重要な節目です。その成功は、従来のニューラルネットワークに対する省エネルギーソリューションへの需要を示しています。研究者の透明で教育的なアプローチは、ニューロモーフィックコンピューティングの限界を押し広げるために献身的なコミュニティの形成を促しています。snnTorchの洞察に導かれるこの分野は、AIを革新し、人間の脳のプロセスに対する理解を深める可能性を秘めています。

アイドルアプリの自動シャットダウンを使用して、Amazon SageMaker Canvasのコストを最適化する

『Amazon SageMaker Canvas』は、豊富なノーコードの機械学習（ML）と生成型AIのワークスペースで、視覚的かつノーコードのインターフェースを通じて、世界中のお客様が既存および新たな課題を解決するためにML技術をより簡単に採用できるようにしましたこれは、MLワークフローを終端までカバーしており、強力なデータの検索が必要な場合でも、[…]

グローバルなチョコレート貿易の概要

この記事では、「チョコレートおよびその他のココアを含む食品製品」という貿易カテゴリに焦点を当てながら、UNコムトレード国際貿易データベースを探求しますこの特定の焦点によって、私たちは･･･

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。…

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