Search Results Google Play

算術推論問題のための即座のエンジニアリング

大規模言語モデル（LLM）は、言語の理解と生成の能力において、学術研究者と業界の専門家の両方からますます注目を集めていますその理由は…

Learning to build—Towards AI コミュニティニュースレター第1号

私たちは最新のニュースレターをお知らせすることをとても楽しみにしています！それは私たちの共同体についてのすべてですコラボレーションの機会、素晴らしい記事、投票など、興味深い情報をまとめて共有します

「人道的な災害状況報告チャットボットの研究−GPT-4-Turboとフルコンテキストプロンプティングの使用」

この記事では、OpenAIの新しいGPT-4-Turboモデルを探求し、その128kトークンコンテキストウィンドウの増加により、情報検索のために完全なドキュメントコーパスを渡しますこれは単純な力づくである...

2024年のトップ10のAI主導のデータ分析企業

2024年にデータ分析の世界を革新する傾向にあるトップのビジネスタイタンを発見してくださいIBM CloudからGoogle Cloudまで、これらのAI駆動のデータ分析企業は人工知能の力を活用し、膨大なデータの貯蔵庫から貴重な洞察を解き放ち、企業に行動可能な知識を提供しています

Tech

動くAI

「2023年はLLM（Large Language Models）の年だったとすれば、2024年はLMM（Large Multimodal Models）の年となるでしょう主な違いは、テキストと画像の認識による生成が行われることです...」

統計力の解読：マーケティング研究における精度の鍵

この記事は「マーケティング効果の測定」シリーズの続きであり、前回のパートを見逃した場合は、ここで簡単に振り返ります帰無仮説（H0）は、仮説として定義されます...

イントロダクション言語モデルの世界は、特に大規模言語モデル（LLM）の登場により、過去数年間で劇的な進化を遂げました。これらのモデルは、数十億のパラメータと自然言語の深い理解を備えており、人工知能の分野を変革するのに重要な役割を果たしてきました。今日は、この革命を探求し、クローズドソースからオープンソースのLLMへの移行、ファインチューニングの重要性、そして最近登場した効率的なファインチューニング技術の開発に焦点を当てます。学習目標：クローズドソースとオープンソースのLLMの違いを知る。 LLMの伝統的なファインチューニングとパラメータ効率のファインチューニングを理解する。異なるパラメータ効率のファインチューニング戦略を探索する。効率的なファインチューニングのためのLudwigの使用方法を学ぶ。クローズドソース vs オープンソースのLLM：適切なアプローチの選択言語モデルの景色は、OpenAIなどの企業が提供するクローズドソースのモデルと、Meta、Googleなどの機関が提供するオープンソースのバリアントとの2分することがありました。ChatGPT、GPT 3.5、GPT 4などのクローズドソースのLLMは、管理されたインフラストラクチャと迅速なプルーフオブコンセプトの能力により、魅力的な出発点を提供します。これらのモデルは、高品質の事前学習データセットを提供し、インフラストラクチャのセットアップは不要であり、LLMの能力を探求する人々にとって簡単な入り口となります。しかし、アクセス性にもかかわらず、クローズドソースのLLMには根本的な制約があります。これらはモデルの所有権を欠き、最小限のカスタマイズ能力しか提供せず、特にデータプライバシーやモデルの制御が重要なセクターでは、長期的な投資には適していません。これに対し、オープンソースのLLMは有望な代替手段です。完全なモデルの所有権とカスタマイズが可能であり、オープンソースの領域での革新的な開発への即時アクセスを容易にします。そのトレードオフは、これらのモデルを自己ホスティングするための費用と課題です。伝統的なファインチューニング vs パラメータ効率のファインチューニングファインチューニングは、特にドメイン固有のタスクを考慮する際に、LLMの潜在能力を最大限に引き出すための重要なプロセスとして浮かび上がります。クローズドソースのモデルは、ファインチューニングに必要な柔軟性を欠いている一方、オープンソースのモデルはこのプロセスに完全な制御を提供します。ファインチューニングにより、事前学習済みのLLMを特定のタスクに適応させるためにモデルの重みを更新し、パフォーマンスを向上させることができます。これは一般的なモデルを専門的なアプリケーションに合わせてパーソナライズする手段であり、ユニークなタスクのためにパフォーマンスを最適化することを可能にします。ファインチューニングとRetrieval Augmented Generation（RAG）などのモデルの間の議論は、特定のタスクに合わせたモデルの必要性と一般的な目的を持つ知能の間の関係に焦点を当てています。LLMのオープンソースの性質は、カスタマイズと効率的なファインチューニングを可能にし、優れたタスク固有のパフォーマンスを実現するために必要です。伝統的なファインチューニングには、すべてのモデルのパラメータを更新するというリソースを多く消費し、時間がかかり、必ずしも最適なタスク固有のパフォーマンスをもたらすわけではありませんというプロセスの制約があります。しかし、パラメータ効率のファインチューニングにおける最近のイノベーションは、この制約を打破しました。事前学習済みのLLMを凍結し、非常に小さなセットのタスク固有のレイヤーのみをトレーニングすることにより、効率的なファインチューニングはリソースに優しく、より効果的な方法で行われます。パラメータ効率のファインチューニングへの移行は、LLMを特定のタスクに適応させる方法に大きな影響を与えています。タスク固有のレイヤーの最小限のセットのみに焦点を当てることにより、プロセスは費用効果が高く、時間効率が良くなります。この革新的なアプローチにより、データセットが小さくても最適なタスク固有のパフォーマンスが実現され、クローズドソースのモデルに比べてオープンソースのLLMの潜在能力が示されます。 MetaによるLIMA論文などの研究は、GPT…

「40歳以上の方にオススメのAIツール（2023年11月版）」

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイクのビデオと画像を作成したいすべての人のためのAIベースのツールです。ビデオ、写真、ミーム、古い映画、GIFなど、あらゆるコンテンツをリフェーシングしてコンテンツを作成することは非常に簡単です。このアプリはコンテンツの制限がないため、ユーザーは任意のコンテンツの素材をアップロードすることができます。また、初めて製品の定期購読者になると、50%オフの特典があります。 Aragon Aragonを使用して驚くほど素晴らしいプロフェッショナルなヘッドショットを簡単に作成しましょう。最新のAI技術を活用して、自分自身の高品質なヘッドショットを瞬時に作成しましょう！写真スタジオの予約や着飾る手間を省略しましょう。写真の編集と修正をすばやく行い、数日後ではなくすぐに受け取りましょう。次の仕事を得るための優位性をもたらす40枚のHD写真を受け取りましょう。 AdCreative.ai AdCreative.aiを使用して、広告とソーシャルメディアのパフォーマンスを向上させましょう。究極の人工知能ソリューションであるAdCreative.aiによって、数秒で変換率の高い広告やソーシャルメディア投稿を生成する手間を省けます。AdCreative.aiを使って成功を最大化し、努力を最小化しましょう。 Hostinger AI Website Builder Hostingerは最先端の人工知能エンジンの力を借りて、すべてのウェブサイトオーナーのために最高のAIウェブサイトビルダーを作成しています。ビルダーはデザインプロセスを案内し、レイアウト、カラースキーム、コンテンツの配置を自分のニーズに合わせて提案します。あらゆるデバイスに対応したレスポンシブデザインを維持しながら、細部を自由にカスタマイズする自由を受け入れましょう。 Otter AI Otter.AIを使用することで、リアルタイムの会議の要約、検索、アクセス可能性、セキュリティを備えた共有可能な会議のノートの作成が可能になります。音声を録音し、メモを取り、自動的にスライドをキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、高度なAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、会議でのアクションアイテムの特定、テキストの作成と修正などのタスクをサポートする堅牢な生成型AIツールです。Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを供給することでワークフローを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化し、改善します。 Codium AI 忙しい開発者向けに意味のあるテストを生成します。CodiumAIを使用すると、IDE内で直接提案される複雑な（および単純な）テストを取得できるため、スマートにコーディングし、価値を高め、押し込む際の自信を持つことができます。CodiumAIを使用することで、開発者はテストとコードの分析に費やす時間を節約しながら、より速くイノベーションを実現できます。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワープレゼンテーションツールで、オンラインコンテンツ作成を簡素化します。数秒でプロフェッショナルなプレゼンテーションを作成できます。…

現代のデータエンジニアリング

現代のデータエコシステムは常に進化し、新しいデータツールが時折現れますこの記事では、データエンジニアに影響を与える重要な要素について話したいと思いますこの記事では、どのようにこれを活用するかについて議論します...

「GPTからMistral-7Bへ：AI会話のエキサイティングな進化」

紹介人工知能の分野では、特に大規模な言語モデルの領域で驚くべき進展が見られています。大規模言語モデルは、人間のようなテキストを生成したり、文書を要約したり、ソフトウェアコードを書いたりすることができます。Mistral-7Bは、英語のテキストとコード生成の能力をサポートする最近の大規模な言語モデルの一つであり、テキスト要約、分類、テキストの補完、コードの補完など、さまざまなタスクに使用することができます。 Mistral-7B-Instructの特徴は、パラメータが少ないにもかかわらず、優れたパフォーマンスを発揮する能力です。ベンチマークの結果によると、このモデルはすべての7Bモデルを凌駕し、さらに13Bチャットモデルとも競争力を持っています。本ブログでは、Mistral 7Bの機能や能力、使用事例、パフォーマンス、モデルの微調整に関する実践的なガイドなどについて探っていきます。学習目標大規模言語モデルとMistral 7Bの動作を理解する Mistral 7Bのアーキテクチャとベンチマーク Mistral 7Bの使用事例とパフォーマンス推論とモデルの微調整のためのコードの詳細な解説この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルのアーキテクチャは、トランスフォーマーを使用して構築されており、アテンションメカニズムを使用してデータの長距離依存性を捉えます。複数のトランスフォーマーブロックの層には、マルチヘッドのセルフアテンションやフィードフォワードニューラルネットワークが含まれています。これらのモデルはテキストデータで事前学習され、シーケンス内の次の単語を予測することを学習し、言語のパターンを捉えます。事前学習された重みは特定のタスクで微調整することができます。Mistral 7B LLMのアーキテクチャと、その特徴について詳しく見ていきましょう。 Mistral 7Bのアーキテクチャ Mistral 7Bモデルのトランスフォーマーアーキテクチャは、アテンションメカニズムとキャッシュ戦略を使用して、高いパフォーマンスとメモリ使用量を効率的にバランスさせ、より大きなモデルよりも速度と品質で優れた結果を出します。4096ウィンドウのスライディングウィンドウアテンション（SWA）を使用して、各トークンが直前のトークンの一部に注意を払うことで、より長いシーケンスに対するアテンションを最大化します。特定の隠れ層は、ウィンドウサイズと層の深さによって、入力層のトークンに対して決定された距離からアクセスできます。モデルは、Flash…

Learn more about Search Results Google Play - Page 8