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DISC-FinLLMとは、複数の専門家のファインチューニングに基づいた中国の金融大規模言語モデル（LLM）です

“` 人工知能の分野で最大の進歩は、大規模言語モデル（LLM）の導入です。これらの自然言語処理（NLP）ベースのモデルは、大きく複雑なデータセットを処理するため、金融業界では独自の課題に直面しています。金融テキストの要約、株価予測、財務報告書の作成、ニュースの感情分析、金融イベントの抽出の分野では、従来の金融NLPモデルが進化しています。金融データの量と複雑さが増えるにつれて、LLMは人間によるラベル付けされたデータの不足、金融に特化した専門知識の不足、複数のタスクの難しさ、数値計算の制約、リアルタイム情報の扱いの難しさなど、多くの課題に直面しています。GPT-4などのLLMは、強力な対話能力、コマンドの理解力、指示に従う能力で有名です。ただし、中国の金融市場などの産業において、LLMは金融業界に対する深い理解が不足しており、さまざまなユーザータイプと状況設定に適したオープンソースの中国金融LLMの開発は重要です。この問題に対処するため、研究チームはDISC-FinLLMという包括的な中国金融LLMの作成方法を導入しました。この手法の主な目的は、LLMに金融テキストを生成・理解する能力を持たせ、金融問題についてのマルチターンの対話を行い、プラグイン機能を介して金融モデリングや知識強化システムを支援することです。研究チームは、DISC-FIN-SFTと呼ばれる教師付きの指示データセットも開発しました。このデータセットの主なカテゴリは以下の通りです。金融コンサルティングの指示：これらの指示はオンライン金融フォーラムや金融Q&Aデータセットから開発されました。金融に関する問い合わせに答えたり、ガイダンスを提供したりすることを目的としています。金融タスクの指示：これらの指示はさまざまな金融業務のサポートに役立ちます。自己構築および利用可能なNLPデータセットから抽出されています。金融計算の指示：これらの指示は金融統計や計算、モデリングの問題の解決策を扱っています。リトリーバル強化の指示：これらの指示は知識検索を容易にします。金融テキストから構築され、質問、参照情報、回答が生成されています。研究チームは、DISC-FIN-SFT指示データセットがDISC-FinLLMの構築の基礎であることを公開しています。このモデルは、Multiple Experts Fine-tuning Framework（MEFF）を使用して構築されたLow-rank adaptation（LoRA）モジュールを4つ使用してトレーニングされています。金融のマルチラウンド対話、金融NLPジョブ、金融計算、リトリーバルに関する質問応答など、これらのモジュールはさまざまな金融シナリオに対応できるように作られています。これにより、システムは学生、開発者、金融専門家などの関連するユーザーグループにさまざまなサービスを提供することができます。この特定のバージョンでは、DISC-FinLLMの基礎となるのは一般ドメインの中国語のLLMであるBaichuan-13Bです。研究者たちは、DISC-FinLLMの評価のために複数のアセスメントベンチマークを実施しています。実験結果は、DISC-FinLLMがすべての下流タスクで基礎モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。MEFFアーキテクチャの利点によって、モデルがさまざまな金融シナリオやジョブで優れたパフォーマンスを発揮できるようになっています。 “`

「データプライバシーとその経営への影響」

「データ管理がプライバシー法と統合され、ビジネスイノベーションを推進する一方で、消費者の権利を保護する方法を探求する」

OpenAIはGPT-4をターボチャージしています：高速かつ手頃な価格で生成型AIを革命化

ジェネレーティブAIの世界は、OpenAIが最新のブレイクスルー、GPT-4 Turboを発表すると大いに盛り上がっています。この革命的なアップデートは、よりアクセスしやすくすると同時に、ChatGPTの能力を急速に向上させることを約束しています。高速性とコストパフォーマンスの向上により、GPT-4 TurboはジェネレーティブAIの限界を再定義することになるでしょう。本記事では、GPT-4 Turboの素晴らしい機能について詳しく見ていき、データ愛好家のフィールドを革命化する可能性を探ります。 GPT-4 Turboの力 OpenAIはGPT-4 Turboにより、速度と効率性の点で大きく進歩しました。この新しいモデルは、より高速な応答を生成するために微調整されており、リアルタイムの会話がスムーズで魅力的になります。レイテンシーが低下したことにより、ユーザーはChatGPTとのシームレスな対話を体験でき、より自然でダイナミックな会話の流れが可能になります。GPT-4 Turboの高速化はゲームチェンジャーであり、データ愛好家やAI愛好家に新たな可能性を開拓します。データ愛好家向けの拡張機能 GPT-4 Turboは、データ愛好家のニーズに特化した多くの拡張機能をもたらします。その中でも注目すべき機能の一つは、より大規模なデータセットを扱う能力です。これにより、ユーザーはより広範かつ複雑なデータをモデルに学習させることが可能となります。これにより、データ愛好家はより高い精度と効率性で実世界の問題に取り組むことができるようになります。さらに、GPT-4 Turboは改良されたマルチタスク機能を導入し、パフォーマンスを損なうことなく複数のプロジェクトに取り組めるようになります。この高い汎用性により、GPT-4 Turboはさまざまな領域のデータ愛好家にとって貴重なツールとなります。高性能AIへの手頃なアクセス OpenAIは、GPT-4 Turboの低価格化によりAIの民主化に大きな進展を遂げました。このモデルの利用コストを削減することで、OpenAIは最先端のジェネレーティブAIをより広範なユーザーにアクセスしやすくすることを目指しています。この動きにより、スタートアップ、研究者、開発者は以前は財務的な障壁に直面していたため、高度なAIモデルの力を利用することが可能になります。GPT-4 Turboを介して、OpenAIは技術の革新だけでなく、AIへのアクセスの革新を成し遂げています。私たちの意見 GPT-4 Turboのリリースは、ジェネレーティブAIの分野における重要な節目となります。OpenAIの高速化とコストパフォーマンスの向上への取り組みは、新たな可能性の時代を切り開きました。拡張された機能と低価格化により、GPT-4 Turboはデータ愛好家、研究者、開発者がAIイノベーションの限界に挑戦する力を与えるでしょう。ジェネレーティブAIの新しい章を迎えるなかで、GPT-4 Turboがさまざまな産業やAIコミュニティ全体に与える変革的な影響を想像することは、興奮を覚えます。

「2024年に注目すべきトップ10のリモートスタッフィングエージェンシー」

2024年に仕事を革新しているトップ10の遠隔スタッフィングエージェンシーを探索し、グローバルな人材と企業をつなげる

Tech

「Google Bard vs. ChatGPT ビジネスにおいてどちらのツールが優れているのか？」

「Google Bard」と「ChatGPT」を比較し、強みと弱点を見直して、成功のための完璧なAIツールであるビジネス戦略を向上させるお手伝いをしましょう

クラウドウォッチの高度なメトリクス、ダッシュボード、アラートを使用してAWSのコストを最適化する

この記事では、Amazon CloudWatchを活用した高度なダッシュボードを使用して、AWSのコストを効率的に管理および分析する方法について深く掘り下げます

「ビッグデータパイプラインのデータ品質を簡単に監視する方法」

導入危険な水域を航行する、かなりの大きさの貨物船を指揮している自分を想像してみてください。貴重な貨物を安全に目的地に届けるのはあなたの責任です。あなたが持っている航海図の正確さ、機器の信頼性、乗組員の専門知識によって成功が決まります。誤った一つのミス、不具合、もしくはスリップアップで航海に危険が及ぶ可能性があります。今日のデータ駆動型の世界では、データ品質が重要です。データ駆動による洞察は、戦略の形成やビジネスの未来を形作るのに役立ちます。船長のように、データエンジニアやスペシャリストは会社をデータの広大な海に導いています。ビッグデータのパイプラインは彼らの道具であり、コンパスではありません。これらのパイプラインを介して大量のデータを輸送することは、データ処理の基盤となります。しかし、この水域には多くの隠れたリスクや不均一なデータが存在します。この記事では、ビッグデータパイプライン、データ駆動型の意思決定における役割、そしてデータ品質を維持する困難が詳細に説明されています。データスペシャリストは、経験豊富な船長と同様に、データ管理の複雑さを乗り越えて重要な洞察を安全に提供します。学習目標重要性を理解する：データ品質と信頼性が今日のデータ駆動型の意思決定プロセスにおいて果たす重要な役割を理解する。課題を認識する：ビッグデータがデータ品質の維持における一意的な課題をもたらすことを特定し、その中でもデータ量、速度、バラエティに焦点を当てる。主要なメトリクスをマスターする：完全性、一意性、正確性など包括的なデータ品質を確保するための重要なメトリクスについて学ぶ。ツールとアラートに慣れる：データ品質チェックに使用できるオープンソースツールに慣れ、問題の迅速な解決のためのリアルタイムアラートシステムの重要性について理解する。データ品質を監視する理由データ駆動型の意思決定は、データそのものの質によって決まります。欠陥のあるデータに基づいて重要なビジネスの意思決定を行うことを想像してみてください。その結果は壊滅的なものになる可能性があり、財務的な損失や評判の損失を招くかもしれません。データ品質の監視は以下のような方法で役立ちます：信頼性の確保：データ駆動型の意思決定は、データそのものの質によって決まります。銀行がUPI（統一支払いインターフェース）トランザクションを処理していると想像してください。もし銀行のデータ品質が損なわれていると、誤った資金の送金、場所を間違えたトランザクション、不正アクセスが発生する可能性があります。銀行券が真正であることはその価値を持つために重要であり、金融データの信頼性は正確で安全な運用のために不可欠です。データ品質の監視により、金融の意思決定やトランザクションが正確で信頼性のあるデータに基づいて行われ、金融システム全体の統合性が保たれます。コストのかかるミスの回避：悪いデータは誤った洞察を生み出す可能性があります。金融機関が誤ったデータに基づいて誤った取引を行ったり、誤った患者レコードのデータに基づいて誤った治療を行うプロバイダーがいると、深刻な結果につながる可能性があります。データ品質の監視と確保は、そのようなリスクを緩和するのに役立ちます。データ品質が確保されていれば、顧客のターゲティングが向上し、正確な財務予測と効率的な業務が可能になります。データ品質の良し悪しは、利益と損失の差になるかもしれません。信頼の構築：ステークホルダーはデータに依存しています。その品質を確保することでインフラストラクチャに対する信頼が強固になります。データは部門間、ステークホルダー間、ビジネス間で共有されることがよくあります。データ品質が一貫して高い場合、信頼が育まれます。ビッグデータ品質の監視における課題ビッグデータには独自の課題があります：データ量：その膨大なサイズのため、手動のチェックはほとんど不可能です。データ生成の速度：高速なデータ生成に対してリアルタイムの品質チェックが重要です。データのバラエティ：異なるデータタイプとソースは複雑さを増します。監視する主要なメトリクスデータ品質を効果的に監視するために、特定のメトリクスに焦点を当てる必要があります：完全性：このメトリクスは、必要なデータがすべて存在することを確認します。不完全なデータは、誤った分析や意思決定につながる可能性があります。完全性を監視することで、欠落しているデータを早期に特定し、修正措置を取ることができます。データセットが包括的で完全であることを保証します。…

この中国のAIモデル、Baichuan2-192kモデルはChatGPTやClaude2を超えることができるのか？最長のコンテキストモデルを持つBaichuan Intelligentが公開した、この中国のスタートアップ「Baichuan Intelligent」のモデルに会いましょう

AIの優位性を争う中で、中国のAIスタートアップ、百川インテリジェントが最新の大容量言語モデル、百川2-192Kを発表し、長文プロンプトの処理において新たな基準を設定しました。この開発は、中国がグローバルなAIのランドスケープにおいて先駆者としての地位を確立する意気込みを示しています。小説や法的文書、財務報告書など、大量のテキストプロンプトを扱うAIモデルへの需要が高まっています。従来のモデルは長文に苦戦することが多く、各業界でより強力で効率的な解決策が求められています。現在、AIのランドスケープはOpenAIやMetaなどの西洋の巨大企業によって支配されており、彼らは絶えず革新的で洗練されたモデルをリリースしています。百川インテリジェントの新作、百川2-192Kは、これらの確立されたプレイヤーに挑戦します。百川インテリジェントは、搜狗の創設者である王小川が起業した会社であり、画期的な大容量言語モデルである百川2-192Kを紹介しました。このモデルは、「コンテキストウィンドウ」という素晴らしい機能を搭載しており、一度に約35万文字の中国語の処理が可能です。比較すると、OpenAIのGPT-4-32kを14倍、AmazonがバックアップするAnthropicのClaude 2を4.4倍上回り、長文プロンプトの取り扱いに強力なツールとなっています。百川2-192Kの主な革新点は、広範なテキストをシームレスに処理できる能力にあります。このモデルは小説の要約や品質の高い応答、長文の理解などに優れており、カリフォルニア大学バークレー校などの米国の機関が主導するプロジェクトであるLongEvalのテスト結果によって実証されています。このモデルの素晴らしいコンテキストの長さは、パフォーマンスを損なうことなく、動的な位置エンコーディングと分散トレーニングフレームワークの技術的な革新によって実現されています。百川2-192Kの優れた能力は、法律、メディア、金融などの産業において不可欠なツールとなっています。長文の処理および生成能力は、これらのセクターにおいて重要です。ただし、より多くの情報を処理できる能力が必ずしも他のモデルよりも優れているとは限らないことに留意することも重要です。これに関しては、スタンフォード大学とUCバークレーの共同研究でも指摘されています。百川インテリジェントのAIセクターでの急速な台頭は、設立からわずか6か月でユニコーンクラブへの参加を果たすなど、中国がAI技術の可能性を広げることへの取り組みを示しています。現在、アメリカの企業がAIハードウェアとソフトウェアでリードを占めていますが、百川の積極的な戦略と技術革新は、AIの進化するランドスケープを示しています。百川2-192Kの発表は、AIの優位性を争う競争が終わりを告げたわけではなく、中国が西洋の巨大企業の支配に挑戦する意欲を示しています。百川2-192Kは、特に長文プロンプトの取り扱いにおいてAI技術の可能性の限界を押し上げる画期的なモデルです。その優れたコンテキストの長さと品質の高い応答は、さまざまな産業にとって貴重なツールとなります。

「ヌガーで科学文書処理を高める」

イントロダクション自然言語処理および人工知能の分野では、科学的なPDFなどの非構造化データソースから価値ある情報を抽出する能力がますます重要になっています。この課題に対処するため、Meta AIは「Nougat」または「Neural Optical Understanding for Academic Documents」と呼ばれる最先端のトランスフォーマーベースのモデルを導入しました。Nougatは、科学的なPDFを一般的なMarkdown形式に転写するために設計されたモデルであり、Lukas Blecher、Guillem Cucurull、Thomas Scialom、Robert Stojnicによって「Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents」というタイトルの論文で紹介されました。これにより、オプティカル文字認識（OCR）技術の画期的な変革が実現され、NougatはMeta AIの印象的なAIモデルの最新バージョンとなります。この記事では、Nougatの機能を探求し、そのアーキテクチャを理解し、このモデルを使用して科学的なドキュメントを転写する実践的な例を見ていきます。学習目標 Meta AIの最新トランスフォーマーモデルであるNougatを理解する。 Nougatが前任であるDonutを基に開発され、ドキュメントAIに対する最先端アプローチが導入されていることを学ぶ。…

「2024年のソフトウェア開発のトレンドと予測18」

2024年のソフトウェア開発の世界は、急速な技術の進歩と同時に進化するセキュリティの課題に備えています

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