Search Results Otte

「AI規制、キャピトルヒルで初歩的な進展を見せる」

「その会議は、AIの立法に関する忙しい1週間の中で行われました」

「LangchainとDeep Lakeでドキュメントを検索してください！」

イントロダクション langchainやdeep lakeのような大規模言語モデルは、ドキュメントQ&Aや情報検索の分野で大きな進歩を遂げています。これらのモデルは世界について多くの知識を持っていますが、時には自分が何を知らないかを知ることに苦労することがあります。それにより、知識の欠落を埋めるためにでたらめな情報を作り出すことがありますが、これは良いことではありません。しかし、Retrieval Augmented Generation（RAG）という新しい手法が有望です。RAGを使用して、プライベートな知識ベースと組み合わせてLLMにクエリを投げることで、これらのモデルをより良くすることができます。これにより、彼らはデータソースから追加の情報を得ることができ、イノベーションを促進し、十分な情報がない場合の誤りを減らすことができます。 RAGは、プロンプトを独自のデータで強化することによって機能し、大規模言語モデルの知識を高め、同時に幻覚の発生を減らします。学習目標 1. RAGのアプローチとその利点の理解 2. ドキュメントQ&Aの課題の認識 3. シンプルな生成とRetrieval Augmented Generationの違い 4. Doc-QnAのような業界のユースケースでのRAGの実践この学習記事の最後までに、Retrieval Augmented Generation（RAG）とそのドキュメントの質問応答と情報検索におけるLLMのパフォーマンス向上への応用について、しっかりと理解を持つことができるでしょう。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。はじめにドキュメントの質問応答に関して、理想的な解決策は、モデルに質問があった時に必要な情報をすぐに与えることです。しかし、どの情報が関連しているかを決定することは難しい場合があり、大規模言語モデルがどのような動作をするかに依存します。これがRAGの概念が重要になる理由です。…

「ロボットに対するより柔らかいアプローチ」

「ソフトロボットは研究室から現実世界へと移行しています」

「3Dプリントされた『生物性材料』が汚染された水を浄化することができる」

カリフォルニア大学サンディエゴ校の科学者たちは、「エンジニアリングされた生体材料」を作り出し、水中の汚染物質を除去するためのものです

「AIプロジェクトが、アルゼンチンの軍事独裁政権下で行方不明になった子供たちの成人した顔を想像します」

アルゼンチンの広告宣伝家、サンティアゴ・バロス氏は、アプリを使用して、アルゼンチンの軍事独裁時代に両親から引き離された子供たちが今日どのように見えるかの画像を作成しています

「研究者たちが、数千の変形可能な結び目を発見」

研究者は、ランダムな空間サンプリングと物理モデリングを組み合わせた計算パイプラインを通じて、数千の新しい変形可能な結び目を発見しました

「マイクロソフトに韻を踏む事件」

「マイクロソフト事件の教訓として、反トラスト弁護士たちは、ワシントンからの監視がなんら重大なペナルティがなかったとしても、企業の成長を遅らせることがあると指摘しています」

TIIのFalcon 180B基本モデルは、Amazon SageMaker JumpStartを通じて利用可能です

今日は、テクノロジーイノベーション研究所（TII）が開発したFalcon 180B基礎モデルが、お客様がAmazon SageMaker JumpStartを通じて利用できることをお知らせいたしますこのモデルは、推論実行のためのワンクリック展開が可能ですFalcon 180Bは、1800億パラメータのサイズであり、3.5兆トークンの巨大なデータセットでトレーニングされていますFalcon 180Bは、公開された重みを持つ最大かつ最もパフォーマンスの高いモデルの一つですSageMaker JumpStartを使用して、このモデルをお試しいただけますSageMaker JumpStartは、アルゴリズム、モデル、および機械学習（ML）ソリューションへのアクセスを提供するMLハブであり、迅速にMLを始めることができますこの記事では、SageMaker JumpStartを介してFalcon 180Bモデルを発見して展開する方法について説明します

数学者たちは、三体問題に対して12,000の解を見つけました

「数学者たちは、アイザック・ニュートンの運動の法則、いわゆる三体問題によって許容される3つの物体の安定した軌道配置として、12,392個の新しい軌道配置を特定しました」

「ニューロン、ホタル、そしてナットブッシュを踊ることには何の共通点があるのでしょうか？」

コンピュータ科学者や数学者は、同期現象を評価するためのフレームワークを設計しました

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