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「大規模言語モデルの世界でどのように仕事に就く準備をするか？」

イントロダクション 人工知能の領域への貢献があなたの情熱ですか？このフィールドへの夢の入り口には、自然言語処理の専門知識と実践的な経験が必要です。さまざまなLarge Language Model (LLM)の知識と応用スキルを習得して、即戦力になりましょう。 人間の知能を模したGPT-4、Llama、Falconなど、多くのLLMが注目を浴びています。さらには、企業の58%が既にその恩恵を受けています。実際には しかし、ここがネックです！ 多くの企業がまだ移行の段階にある中、スキルを習得して自分の位置を確保するのに今が最適な時期です。数百万から数十億のパラメータで訓練された言語モデルは驚くべきスコアと未開発のポテンシャルを持っています。正しいスキルを頭に備え、それらを現実のプロジェクトに適用することで、知識の山を簡単に越えることができます。LLMのエキサイティングな世界で即戦力になるための詳細は以下をお読みください！ 主要なスキルと知識領域 LLMの世界で成功するための候補者を進化させる基本は、自然言語処理、機械学習、深層学習です。 NLPと機械学習の理解：LLMの能力の根源はNLPと機械学習にあります。これらはテキストの理解と生成の能力を提供します。NLPは言語理解を通じて人間とコンピュータの対話を結びつけます。命名エンティティ認識、感情分析、機械翻訳、対話分析などのNLPアプリケーションについての深い知識に加えて、異なる言語の言語構造に対する高度な理解が必要です。 さらに、プロンプトエンジニアリングのスキルにも重点を置くことが重要です。機械学習はデータの学習を容易にするためのアルゴリズムと統計モデルの開発を可能にします。LLMの世界では、ニューラルネットワークや教師あり・教師なし学習など、機械学習の概念に関する深い情報が必要です。MLフレームワークのPyTorchやTensorFlowでスキルを磨きましょう。 深層学習の取り込み：深層学習はニューラルネットワークの開発に焦点を当て、複雑な言語構造とデータ依存関係を捉えるために使用されます。学習することで、リカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーの最大の潜在能力を活用することができます。候補者は深層学習のアーキテクチャやメモリネットワーク、注意機構などの高度な技術について深い知識を持っている必要があります。 ツール：Pythonなどのプログラミング言語の習熟度と、NumPy、pandas、scikit-learnなどの関連するライブラリの専門知識は必須です。また、GPUアクセラレーションの活用技術やGPUアーキテクチャに対してモデルを最適化する能力も非常に役立ちます。 独自のLLMの構築：医療、テキスト翻訳、コーディングなどの分野で、自分自身のLLMを構築することで経験を積みましょう。このプロセスでは、コアスキルに加えて注釈付け、ラベリング、他の人との協力などの専門知識を得ることができます。 教育の選択肢 どんなキャリアでも成功するための魅力的なコースは、目指すドメインの厳格なバックグラウンドを持つ候補者と、キャリア転換を希望する候補者の両方に柔軟性を提供します。必要な概念を基礎から理解し、より深い知識を習得することは、LLMのドメインでのキャリア準備には欠かせません。 仕事に関するタスクの複雑さによると、適切なスキルを持つことも同様に重要です。Analytics Vidhyaでは、最高のLLMのエキスパートを育成するための1対1のメンターシッププログラムを提供するGenAI Pinnacle Programを提供しています。ここでは、コアコンセプトについての洞察を得ることができ、200時間以上の学習体験と10以上のハンズオンの実世界プロジェクトで知識を応用する機会があります。 進展に合わせて進捗をテストするための課題で26以上のGenAI専門ツールとフレームワークを使いこなすことにも慣れていきましょう。週に一度のメンターシップセッションは、GenAIプロフェッショナルになるためのカスタマイズされたものです。また、75以上の専門家セッションでは、業界の最新情報をリアルタイムで提供します。Analytics Vidhyaとともに、革新を力にして将来の明るい未来をLLMのフィールドで築きましょう。 ハンズオンプロジェクト…

「9つの方法でAIがデータセンターセキュリティを向上させる」

データセンターは人工知能を用いて従来の技術を刷新し、サイバーセキュリティと物理セキュリティを劇的に向上させることができます以下は、データセンターセキュリティを向上させるために使用できる9つの主な方法です1. 管理の自動化 IT部門は大量の業務を抱えている場合がありますチケットの数量が多いか、絶え間なく受け付け...

「デベロッパー用の15以上のAIツール（2023年12月）」

“`html GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIによるコーディングアシスタントです。開発者が効率的に優れたコードを作成できるように設計され、CopilotはOpenAIのCodex言語モデルを基に動作します。このモデルは自然言語と公開コードの広範なデータベースの両方でトレーニングされており、洞察に満ちた提案を行うことができます。コードの行や関数を完全に補完するだけでなく、コメント作成やデバッグ、セキュリティチェックの支援など、開発者にとって大変貴重なツールとなっています。 Amazon CodeWhisperer AmazonのCodeWhispererは、Visual StudioやAWS Cloud9などのさまざまなIDEでリアルタイムのコーディング推奨事項を提供する、機械学習に基づくコード生成ツールです。大規模なオープンソースコードのデータセットでトレーニングされており、スニペットから完全な関数までを提案し、繰り返しのタスクを自動化し、コードの品質を向上させます。効率とセキュリティを求める開発者にとって大変便利です。 Notion AI Notionのワークスペース内で、AIアシスタントのNotionがさまざまな執筆関連のタスクをサポートします。創造性、改訂、要約などの作業を助け、メール、求人募集、ブログ投稿などの作成をスピードアップさせます。Notion AIは、ブログやリストからブレストセッションや創造的な執筆まで、幅広い執筆タスクの自動化に使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再構成や変換ができます。 Stepsize AI  Stepsize AIは、チームの生産性を最適化するための協力ツールです。プロジェクトの履歴管理やタスク管理の役割を果たし、Slack、Jira、GitHubなどのプラットフォームと統合して更新を効率化し、コミュニケーションのミスを防ぎます。主な機能には、活動の統一した概要、質問への即時回答、堅牢なデータプライバシーコントロールが含まれます。 Mintlify Mintlifyは、お気に入りのコードエディタで直接コードのドキュメントを自動生成する時間の節約ツールです。Mintlify Writerをクリックするだけで、関数のための良く構造化された、コンテキストに即した説明を作成します。開発者やチームにとって理想的であり、複雑な関数の正確なドキュメントを生成することで効率と正確性が高く評価されています。 Pieces for Developers…

ブログ執筆のための20の最高のChatGPTプロンプト

デジタル時代において、コンテンツこそ王であり、高品質で魅力的なブログ記事を一貫して作成できる能力は、どの作家、マーケター、ビジネスオーナーにとっても重要なスキルです新鮮で関連性のあるコンテンツの需要がますます高まる中で、アイデアを生み出し、記事の構成を固め、それぞれの作品がターゲットユーザーに共鳴するようにすることがよくある課題です...

無料でChatGPT-4にアクセスするための7つの簡単な方法

イントロダクション AIの進化する風景の中で、OpenAIが今まで作り上げた最も素晴らしい創造物、ChatGPT-4を紹介します。このパワフルな言語モデルは高度な言語能力だけでなく、画期的なビジョンコンポーネントも持っています。推論テストでの優れたパフォーマンスと26の言語をサポートする機能により、GPT-4はOpenAIの最も多目的なモデルとして立ち上がっています。通常はChatGPTのプラス会員限定ですが、このガイドではChatGPT-4への無料アクセスの鍵を紹介します。 ChatGPT-4への無料アクセス方法を7つ紹介しましょう！ 方法1：Bingで無料でChatGPTを使用する Bingで無料でChatGPT-4を使用する方法は、MicrosoftのBing検索エンジンと統合されたChatGPT-4の機能を利用するシンプルなプロセスです。無料でBing上でChatGPT-4を最大限活用するために、以下の手順に従ってください： Bingにアクセス：[bing.com](https://www.bing.com/)に移動して、公式のBingウェブサイトにアクセスします。 今すぐチャット：Bingで「今すぐチャット」の機能を探します。これはホームページやChatGPT-4に関連する特定のセクションに目立つ形で表示されるかもしれません。 クリエイティブモードに切り替え：チャットインターフェイスに入ったら、「クリエイティブ」モードに切り替えます。このモードは特にChatGPT-4モデルを使って応答を生成します。 質問する：クリエイティブモードが有効になったら、質問やプロンプトを入力し始めます。ChatGPT-4は、高度な言語理解に基づいて、入力を処理し応答を生成します。 Bingアプリの利用：より多目的な体験をするために、スマートフォンにBingアプリをインストールすることを検討してください。アプリ内で「GPT-4」のトグルを有効にすると、制限なくChatGPT-4にアクセスできます。 マルチモーダルな機能：BingでChatGPT-4のマルチモーダルな機能を探索してください。直接画像をBingにアップロードすることで、ChatGPT-4がテキストだけでなく視覚的なプロンプトからも応答を生成できる能力を活用できます。 これらの手順に従うことで、ユーザーはBingでChatGPT-4を自由に利用でき、最新のモデルであるPrometheusの能力にアクセスすることができます。MicrosoftはChatGPT-4をBingに統合し、高度な言語処理を利用したダイナミックな会話と情報の取得が可能なユーザーに提供しています。この統合により、Bingはライブなインターネット応答、画像生成、引用の検索などの機能を提供することで、ChatGPT-4に無料でアクセスするための貴重なツールとなります。 方法2：Hugging FaceでChatGPT-4を評価する Hugging Faceは、ユーザーが無料で利用できる「Chat-with-GPT4」というプラットフォームを提供しています。このウェブアプリはHugging Faceにホストされており、OpenAIのAPIに直接接続されているため、ユーザーは最新のGPT-4モデルと対話をすることができます。 Hugging Face上で無料でChatGPT-4を使用する方法は以下の通りです： プラットフォームにアクセス：Hugging Faceのウェブサイトまたは彼らのプラットフォームにホストされたChatGPT-4ウェブアプリにアクセスします。 ユーザーインターフェイス：プラットフォームは使いやすいインターフェースを提供し、ユーザーはテキストプロンプトを入力しChatGPT-4と対話することができます。 無料アクセス：Hugging Faceはユーザーに対してChatGPT-4への無料アクセスを提供し、コストなしにモデルと実験、対話ができる環境を提供しています。…

AWSを使った生成AIを活用したクラウド上の新しい構築の時代へようこそ

「私たちは、時間の経過とともに、生成型AIが私たちが知るほぼすべての顧客エクスペリエンスを変革する可能性を持っていると信じていますAWS上で生成型AIアプリケーションを導入する企業の数は多く、adidas、Booking.com、Bridgewater Associates、Clariant、Cox Automotive、GoDaddy、LexisNexis Legal & Professionalなどがすばやく増えていますPerplexityなどの革新的なスタートアップも存在します...」

Gスイートの見逃せない5つのGoogle Duet AIの驚異的な機能

Googleは最新のイノベーション、Duet AIにより再びレベルを引き上げました。このG-Suiteファミリーの強力な追加機能は、Sheets、Meet、Slides、Docs、そしてGmailを通じて生産性を向上させ、タスクを効率化するために設計されています。ここでは、働き方や協力方法を変えるであろうこれらの5つのゲームチェンジングな機能について詳しく見ていきましょう。 1. Sheets + Duet AI = これまで以上に高速な分析 Sheets内のDuet AIは、ユーザーが自然言語を使用して複雑な式を簡略化することで、複雑なタスクを簡略化します。それはタスクやプロジェクトのためのカスタマイズされた計画の作成を容易にします。複雑さと簡素さのギャップを埋めることにより、ユーザーはデータ分析と計画作成のプロセスを大幅にスピードアップすることができます。 2. Meet + Duet AI = より意味のあるコネクション Duet AIによりビデオ会議の体験が向上し、ユーザーは顧客の業界に基づいて背景を個別にカスタマイズすることができます。これにより仮想ミーティングにプロフェッショナルな印象を加えることができます。さらに、ミーティング中の自動メモ機能により、参加者は気を散らさずに重要なポイントを捉えることができます。 3. Slides + Duet…

「Amazon SageMakerを使用して数百のモデルにスケールされたファウンデーションモデルの推論 – パート1」

「ファンデーションモデル（FM）の民主化が一般化し、AIを活用したサービスへの需要が増加するにつれ、ソフトウェアプロバイダーは、組織内のデータ科学者および外部の顧客を対象にしたマルチテナントをサポートする機械学習（ML）プラットフォームを利用しようとしていますますます多くの企業が、ファンデーションモデルの利用価値に気付き始めています...」

APIワールド2023：API、AI、および秘密のセキュリティを結集する

「API World 2023は、ベストプラクティスの洞察を共有し、すべての資産を考慮すること、そしてAPI駆動型の世界におけるAIとAPIセキュリティの重要性についてでした」

ML.NETのカタログとユースケースを探検する

この機械学習初心者向けの概要は、ML.NETのカタログの概念に焦点を当てていますML.NETは、.NET開発者向けのクロスプラットフォームでオープンソースのMLフレームワークです

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