Search Results REC Foundation

「分析ストリーム処理への控えめな紹介」

「基礎は揺るぎない、壊れることのない構造物の土台です成功したデータアーキテクチャを構築する際には、データがシステム全体の中心的な要素です...」

「ODSC West Bootcamp Roadmapのご紹介 – 今すぐスタート」

「ODSC West 2023では、私たちは私たちの人気のあるミニブートキャンプパスにいくつかの変更を加え、学習の旅をより早く始める機会を提供します過去数年間、コミュニティから、より初心者向けのコースが欲しいという声をいただきましたので、以下の内容をご覧ください...」

West 2023

「ディープラーニングの解説：ニューラルネットワークへの学生の入門」

ディープラーニングは、現代の時代において最も影響力のある技術の一つとして急速に進化しています音声認識アシスタントから医療画像解析まで、その応用はさまざまな産業において持つ広範な能力と潜在力を示していますこの記事の本質は、ディープラーニングの複雑に見える世界を分かりやすい部分に分解することです... ディープラーニングの謎を解く：ニューラルネットワークへの学生の入門詳細を読む »

Data science

「Amazon SageMaker JumpStartを使用したゼロショットテキスト分類」

自然言語処理（NLP）は、機械学習（ML）の分野であり、コンピュータに人間と同じようにテキストや話された言葉を理解する能力を与えることに関心があります最近では、トランスフォーマーアーキテクチャなどの最先端のアーキテクチャが使用され、テキスト要約、テキスト分類、エンティティ認識などのNLP下流タスクでほぼ人間のパフォーマンスを実現するために使用されています

「このAIニュースレターが必要なすべて #59」

今週、Zoomの利用規約の変更（3月から）が、顧客のビデオデータの使用に関する懸念が拡散したことで注目されましたZoomの利用規約は、主に会社に自由な利用を許可するように見えました...

「生成AIの規制」

生成型の人工知能（AI）が注目を集める中、この技術を規制する必要性が高まっていますなぜなら、この技術は大規模な人口に対して迅速に負の影響を与える可能性があるからです影響は以下のようなものが考えられます...

AWSは、大規模なゲーミング会社のために、Large Language Model (LLM) を使って有害なスピーチを分類するためのファインチューニングを行います

「ビデオゲーム業界は、世界中で30億人以上のユーザーベースを持っています1毎日大量のプレイヤーが仮想的にお互いとやり取りしています残念ながら、現実の世界と同様に、すべてのプレイヤーが適切に礼儀正しくコミュニケーションを取るわけではありません社会的責任を持ったゲーム環境を作り維持するために、AWSは努力しています…」

イントロダクション大規模な事前学習に基づく言語モデル（LLMs）は、自然言語処理の分野を革新しました。これにより、機械は人間らしいテキストを驚くほど高い精度で理解し生成することが可能になりました。LLMsの能力を真に理解するには、その内部構造に深く入り込み、アーキテクチャの複雑さを理解することが不可欠です。LLMsの言語モデルアーキテクチャの謎を解き明かすことで、これらのモデルが言語を処理し生成する方法について貴重な洞察を得ることができ、言語理解、テキスト生成、情報抽出の進歩の道を開くことができます。このブログでは、LLMsの内部構造に深く入り込み、人間との相互作用の可能性を永遠に変えた言語の理解と生成を可能にする魔法を明らかにします。学習目標トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズムを含むLLMsの基本要素を理解する。エンコーダとデコーダからなるLLMsのレイヤーアーキテクチャを探求する。 LLMsの事前学習と微調整の段階に関する洞察を得る。 GPT-3、T5、BERTなどのLLMアーキテクチャの最新の進展を発見する。 LLMsにおける注意機構とその重要性について包括的な理解を得る。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。もっと学ぶ：大規模言語モデル（LLMs）とは何ですか？ LLMsの基礎：トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズム LLMsの基礎に踏み入ると、トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズムがこのモデルが言語を理解し生成するための基本的な要素となります。トランスフォーマートランスフォーマーは、Vaswaniらによる2017年の「Attention is All You Need」の論文で初めて紹介され、自然言語処理の分野を革新しました。これらの堅牢なアーキテクチャは、再帰ニューラルネットワーク（RNN）の必要性を排除し、セルフアテンションメカニズムを利用して入力シーケンス内の単語間の関係を捉えます。トランスフォーマーは、LLMsがテキストを並列処理することを可能にし、効率的かつ効果的な言語理解を実現します。トランスフォーマーは、入力シーケンスのすべての単語に同時にアテンションを向けることで、長距離の依存関係や文脈の関係を伝えることができます。この並列処理により、LLMsはテキストから複雑なパターンや依存関係を抽出し、言語の意味の豊かな理解を実現します。セルフアテンションさらに深く掘り下げると、トランスフォーマーベースのアーキテクチャの中心にあるのはセルフアテンションの概念です。セルフアテンションにより、LLMsは各単語を処理する際に入力シーケンスの異なる部分に焦点を当てることができます。セルフアテンションでは、LLMsは現在処理している単語に関連する重要な情報に基づいて、異なる単語にアテンションの重みを割り当てます。この動的なアテンションメカニズムにより、LLMsは重要な文脈情報にアテンションを向け、関連性のないノイズのある入力部分を無視することができます。関連する単語に選択的にアテンションを向けることで、LLMsは効果的に依存関係を捉え、意味のある情報を抽出することができ、言語理解能力を向上させます。…

「2023年の小売り向けデータストリーミングの状況」

ウォルマート、アルバートソンズ、オットー、AOなどからの小売業におけるデータストリーミングの状況には、オムニチャネル、ハイブリッドショッピング、ライブコマースなどが含まれています

自分自身のデータを使用して、要約と質問応答のために生成型AI基盤モデルを使用してください

大規模言語モデル（LLM）は、複雑なドキュメントを分析し、要約や質問への回答を提供するために使用することができますAmazon SageMaker JumpStart上の金融データにおけるファインチューニングに関する記事「Foundation Modelsのドメイン適応ファインチューニング」では、独自のデータセットを使用してLLMをファインチューニングする方法について説明しています一度しっかりとしたLLMを手に入れたら、そのLLMを公開したいと思うでしょう

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