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In Japan, the concept of FinTech is gaining popularity rapidly, and many businesses are starting to incorporate data science into this field. Data science involves the analysis and interpretation of large amounts of data to gain insights and make informed

イントロダクション現代のダイナミックな金融の景色において、データサイエンスは< a href=”https://www.voagi.com/comparing-chatgpts-and-bards-free-versions.html” >フィンテックとバンキング業界の要石となりました。これは、情報に基づいた意思決定の駆動力となり、顧客と金融業界全体の両方に利益をもたらしています。信用情報機関のTransUnionのような機関は、クレジットスコアリングや顧客セグメンテーションなどの手法を用いて、このデータに基づく意思決定をサポートしています。これにより、この領域での機械学習モデルの開発と実装が増えています。本記事では、データサイエンスが金融の世界を形作る上で果たす重要な役割について掘り下げます。クレジットスコアリングの基本的な意義からデータガバナンスの複雑さ、および顧客セグメンテーションの変革的な力まで、この探求は金融機関がデータに基づく意思決定を行うためにどのようにデータサイエンスを活用しているかを強調しています。学習目標：フィンテックにおけるクレジットスコアリングの役割と重要性を理解する。データガバナンスについて学び、金融データの安全性における重要性を理解する。顧客セグメンテーションが金融の意思決定に与える影響を発見する。フィンテックにおけるクレジットスコアリングと金融データ分析クレジットスコアリングはフィンテックの景色において基本的な要石です。クレジットスコアは、銀行がローンや各種金融商品の対象性を評価するために頼るものです。それはあなたの金融的な健全性を数値で表示したものです。しかし、それは単純な数字ではなく、年齢、収入、資産などの多くの要素に影響を受ける複雑な計算です。フィンテックの領域では、このクレジットスコアは、顧客がローンやクレジットカードの返済を滞納する可能性があるかどうかを評価する上で重要な役割を果たします。返済滞納の履歴がある顧客は、望ましくない「拒否」カテゴリーに置かれるかもしれません。対照的に、好意的なクレジットスコアを持つ顧客は、さまざまな金融商品にアクセスすることができます。この微調整されたプロセスは、責任ある貸し出しの基盤となるデータ分析および予測モデリングに基づいています。特徴量選択とモデル展開利用可能な膨大な金融データがあるため、予測モデルの構築に使用する情報を絞り込むことは重要です。特徴量選択はデータ分析の鍵となるステップであり、データセットを最も関連性の高い変数に絞り込むのに役立ちます。このプロセスは、高度に相関する特徴を特定し、最も情報量の豊富な特徴のみを残すための統計的手法を使用することを含みます。これにより、モデルの精度が向上し、計算コストと時間も削減されます。特徴が選択されると、予測モデルは新しい顧客の信用力を評価するために展開されます。これは、ローン返済のリスクを最小限に抑え、責任ある貸し出しを確保するための重要なステップです。これらのモデルの性能は、分類器の予測能力を測るROC曲線などのメトリクスを使用して評価されます。フィンテックでは、AUC（曲線下面積）が0.75以上であり、頑健なモデルを示すことが業界の標準です。モデル評価とメトリクス予測モデルが作成されたら、その精度と信頼性を評価することが重要です。銀行の領域では、顧客がローンを返済する可能性の予測など、モデルが結果を予測する能力にかかっています。正解率、適合率、再現率などの伝統的なメトリクスが役割を果たしますが、詳細な分析はこれらの基本的なメトリクスを超えたものです。 2つの重要なメトリクスとして、コルモゴロフ・スミルノフ（KS）テストとジニ係数がよく使用されます。KSは、陽性クラスと陰性クラスの累積分布関数の間の分離度を測定します。要するに、モデルが製品（例えば、クレジットカード）を購入するかどうかを区別する能力を示します。注目すべきは、KSが正規分布を要求しないため、さまざまなシナリオに適応できることです。一方、ジニ係数は受信者操作特性（ROC）曲線とベースラインの間の領域を評価します。これは、ROC曲線により深く入り込み、分類器のパフォーマンスについての洞察を提供します。これらのメトリクスは、特定の顧客セグメントを対象とする場合に特に重要です。なぜなら、彼らの行動を理解することは金融の意思決定において重要だからです。モデルのモニタリングモデルのモニタリングは、特に金融テクノロジーの急速な世界では継続的なプロセスです。過去に構築されたモデルは、顧客行動の進化、市場のダイナミクス、規制の変化により、すぐに時代遅れになることがあります。ここでモニタリングが重要な役割を果たします。定期的に、現在のデータを使用してKSやGiniなどのメトリックが計算され、開発フェーズからのそれらと比較されます。これらのメトリックの差異は、モデルのパフォーマンスを示す指標となります。ビジネス上の考慮事項によって決定されるしきい値は、モデルに介入が必要かどうかを判断するのに役立ちます。例えば、差異が10%または20%を超える場合は、詳細な調査が必要です。このような重要な差異がある場合、モデルの正確性を調整するための2つの方法があります：再校正と再開発。…

ジェネラティブAIを通じた感情分析のマスタリング

イントロダクションセンチメント分析は、企業が顧客のフィードバックを理解し対応する方法を革新しました。顧客のセンチメント分析は、製品レビュー、チャットの記録、メール、コールセンターでの相互作用などの顧客のフィードバックを分析し、顧客を喜んでいる、中立的な意見を持つ、または不満を持つカテゴリーに分類します。この分類は、企業が顧客満足度を向上させるために、対応や戦略を調整するのに役立ちます。本記事では、センチメント分析と生成AIの融合について探求し、両方の分野の能力向上に果たす変革的な役割を明らかにします。学習目標：生成AIがセンチメント分析において果たす変革的な役割と、企業が顧客のフィードバックを解釈し対応する方法への影響を理解する。生成AIモデルの重要な要素としてのトークン化やデータ品質フィルタリングなど、データ処理技術の理解を深める。生成AIプロジェクトのライフサイクル、プロンプトエンジニアリング、センチメント分析の最適化のための設定パラメーターなどについて洞察を得る。 GPT-3.5 Turboのデモ環境の設定とAPIキーの作成のための実践的なヒントを得る。センチメント分析における生成AIの役割電子商取引の時代において、顧客のフィードバックは以前よりも豊富で多様です。製品やアプリのレビューは顧客のフィードバックの一般的な形式です。しかしこれらのレビューは、さまざまな言語で書かれており、絵文字が混ざっていたり、複数の言語が混在していたりすることがあり、標準化が重要です。言語翻訳は、多様なフィードバックを共通の言語に変換するためによく使用されます。 GPT-3.5などの生成AIモデルは、センチメント分析において重要な役割を果たしています。これらは、インターネットや書籍、Webスクレイピングなどのさまざまな情報源からのテキストを含む大規模なデータセットでトレーニングされた複雑なニューラルネットワークアーキテクチャに基づいています。これらのモデルは、トークン化によってテキストデータを数値形式に変換することができます。このトークン化は、さらなる処理には不可欠です。トークン化されたデータはノイズや関係のない情報を除去するデータ品質フィルタリングによってきれいにされます。興味深いことに、これらのモデルでは、元のトークンのごく一部しか使用されません（通常は1〜3%程度）。トークン化されたテキストは、ニューラルネットワーク内で効率的な数学演算（行列の乗算など）を可能にするためにベクトルに変換されます。生成AIモデルは、問題の範囲を定義し、適切なベースモデル（GPT-3.5など）を選択し、このモデルを特定のデータにどのように活用するかを決定するというプロジェクトライフサイクルを活用しています。このライフサイクルには、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、人間のフィードバックとの調整、モデル評価、最適化、展開、スケーリング、アプリケーションの統合などが含まれます。生成AIプロジェクトライフサイクルの詳細生成AIプロジェクトのライフサイクルには、いくつかの重要なステップがあります：問題の範囲の定義：言語翻訳、テキスト要約、センチメント分析などのサブ問題に問題を分割する。ベースモデルの選択：既存のベース言語モデルとの作業を選択するか、カスタムモデルを事前トレーニングするかを選択する。カスタムモデルの事前トレーニングは、計算上の負荷がかかる場合があります。ベースモデルの使用：特定のデータに対してベースモデルをどのように活用するかを決定する。プロンプトエンジニアリングやファインチューニングを含むことが多いです。人間のフィードバックとの調整：モデルのパフォーマンスと精度を向上させるために人間のフィードバックを取り入れる。モデル評価：さまざまな指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価する。最適化と展開：モデルを微調整し、実稼働環境にデプロイする。スケーリングと拡張：モデルの機能を拡張し、既存のアプリケーションと統合する。センチメント分析におけるプロンプトエンジニアリングとファインチューニングプロンプトエンジニアリングは、センチメント分析に生成AIを使用する際の重要な要素です。これは、AIモデルに対して指示やプロンプトを提供し、要求された応答を生成させることを含みます。プロンプトエンジニアリングには、主に3つの主要なタイプがあります：…

「Excelでウォーターフォールチャートを作成する方法」

はじめに Excelは、データ分析や数学的な計算からビジネスレポートの管理やデータの整理まで、多くの機能を備えたグローバルなパワーハウスです。データの可視化に優れており、ピポットチャート、2D折れ線グラフ、ヒストグラム、円グラフなどのチャートやグラフを作成することができます。その中でも、Excelのウォーターフォールチャートは特に効果的なツールとして際立っています。Excelがどのように能力を高め、効率を向上させるかを探ってみましょう。ウォーターフォールチャートとは何ですか？ Excelのウォーターフォールチャートは、連続的に増加する正の（加算）または負の（減算）値を視覚的に示すために使用されます。ウォーターフォールチャート、またはウォーターフォールダイアグラムまたはブリッジチャートとも呼ばれるこのチャートは、最初の値がチャート全体を通じて最終的な値にどのように移行するかを単純に示しています。空中に浮かんでいる中央の列は、正の値と負の値を区別するために多少色分けされています。これらの中間値はタイムラインで増減します。したがって、ウォーターフォールチャートはフライングブリックスチャート、ブリッジチャートまたはマリオチャートとも呼ばれています。さらに読む：ウォーターフォールチャートの始め方 Excelでウォーターフォールチャートを作成するには、Excelの使用においてマスターである必要はありません。誰でも個人用または専門用途にブリッジチャートを作成することができます。Excelのウォーターフォールチャートは、正確な結果と直線的なアプローチのため、金融および会計部門、ビジネス管理、製造部門などが望む結果を得るために使用します。Excelでウォーターフォールチャートを作成するには、次の手順があります。必要なデータ形式ウォーターフォールダイアグラムを作成するためには、まずチャートを作成するためのデータが必要です。希望するデータを取得した後、最初の値、最後の値、中間の正の値、負の値の形式でデータを整形する必要があります。これらのカテゴリーでデータをラベル付けすることで、混乱することなくデータを簡単に識別することができます。ウォーターフォールチャートのためのデータの準備 Excelでウォーターフォールチャートのためのデータを準備することは、簡単ですが重要なステップであり、後の作業を容易にすることができます。データが事前に準備されていない場合、多くの異常が発生する可能性があります。たとえば、データの初期行と最終行がソートされているかもしれませんが、正確な結果を生成するためには、データをベース、加算/上昇または減算/下降の列に再配置して異なる値のブリッジを作成する必要があります。 Excelでウォーターフォールチャートを作成する方法データを見る方法やそれとの対話方法は、洞察を得るためやデータ内の数字を理解するために最も重要な要素の一つです。注意深いカラーチョイスとメトリクスを持つ視覚的に魅力的なウォーターフォールチャートを作成することで、ユーザーとExcelの列との関係を作り出し、情報のより良い抽出を実現することができます。以下では、Microsoft Excelでウォーターフォールチャートを作成する手順を段階的に学んでいきます。データの作成または読み込み Excelでウォーターフォールチャートを作成するためには、2つの新しい列を作成し、それらにラベルを付けて月と収入という詳細を追加します。ここでは、正の値は利益を示し、負の値は損失を示します。ウォーターフォールチャートの作成データが追加された後の次のステップは、Excelファイルでウォーターフォールチャートを作成することです。チャートには、収入の変化や収入の上下の変動が表示されます。 Ctrl + Shift + 矢印を押してすべての行を選択するか、マウスで行を手動で選択します。…

「DreamBooth：カスタム画像の安定拡散」

イントロダクションクリエイティビティには限界がない、カスタムイメージのための安定拡散技術の世界へようこそ。AIによる画像生成の領域で、DreamBoothはゲームチェンジャーとして登場し、個々の人々に独自のアイデアに合わせて特別なビジュアルを作り上げる驚異的な能力を与えます。安定拡散は創造的なプロセスに命を吹き込み、普通の画像を非凡な高みに引き上げます。この探求の中で、私たちはDreamBoothを紹介します。DreamBoothは、安定拡散を通じて普通の画像を非凡な芸術作品に変えるという画期的なプラットフォームです。一緒に、安定拡散の魔法を解き明かし、魅力的な方法で画像を操作・向上させることができるかを発見しましょう。学習目標：テキストから画像を生成するための安定拡散を学ぶ。最小限の画像、名前トークンの選択、キャプション付けによるDreamBoothのカスタマイズをマスターする。実践的な調整、画像の選択、アスペクト比のマッチング、効果的な命名にDreamBoothを応用する。画像生成における安定拡散の力を理解する安定拡散は単なる画像生成技術ではありません。それはテキストから画像への変換を実現する画期的な手法です。テキストの記述を入力することで、そのシーンのエッセンスを捉えたリアルなイメージに変換することができます。例えば、「朝の静かな山の湖」というような説明を入力して、その場面を表現したようなイメージが生成されると考えてみてください。安定拡散は、優れたエッジ保存性を提供することで、信じられないほどの詳細性とリアリズムを持つ画像を作り出すことで、生成型AIの領域で重要な役割を果たしています。これは流体力学に着想を得た手法であり、気体の拡散のような挙動をシミュレートするものです。安定拡散は画像品質においてゲームを変えました。 DreamBoothの微調整プロセスの複雑さ DreamBoothは、安定拡散の力をユーザーの手に握らせ、ユーザーが独自のコンセプトに基づいてカスタム画像を作成できるようにします。DreamBoothの特徴は、通常10から20枚の画像だけでこのカスタマイズを実現できる点です。これによりアクセスしやすく効率的になります。 DreamBoothの核心は、モデルに新しいコンセプトを教えることであり、これは微調整と呼ばれるプロセスを通じて行われます。あなたはあらかじめ存在する安定拡散モデル（赤い図）から始め、あなたのコンセプトを表す一連の画像を提供します。これは、ペットの犬の画像から特定の芸術的スタイルまで何でも構いません。DreamBoothは、指定されたトークン（通常は角括弧内の ‘V’ と表記される）を使用して、モデルにあなたのコンセプトに合った画像を生成するように誘導します。名前トークンの選択とカスタムコンセプトの生成微調整の成功には、コンセプトに適した名前トークンの選択が重要です。名前トークンはモデル内でコンセプトを一意に識別するための固有の識別子となります。既存のコンセプトとの衝突を避けるために、モデルが既に知っているコンセプトと関連付けられない名前を選ぶことが重要です。以下はいくつかのガイドラインです：ユニーク性：名前トークンがモデルの知識ベース内の既存のコンセプトと関連付けられる可能性が低いことを確認してください。長さ：できるだけ長いトークン（5文字以上）を選ぶことが望ましいです。短く一般的なトークンは混乱を招く可能性があります。テスト：微調整の前に、選んだトークンをベースモデルでテストし、どのような画像が生成されるかを確認します。これにより、モデルがトークンをどのように解釈しているかを理解することができます。母音の除去：トークン名から母音を除去することを検討してください。これにより、既存のコンセプトとの衝突の可能性が低くなります。 DreamBoothの実践的な体験：カスタム画像の微調整基礎の理解ができたところで、DreamBoothの動作の実践的なデモに入りましょう。カスタム画像のセットを使用して安定拡散モデルを微調整し、見事な個人向けビジュアルコンテンツを作成します。あなたが自分の作品にスタイルを注入したいアーティストであるか、安定拡散の潜在能力を探求したい趣味のある人であるかに関わらず、この実践的な体験はあなたにDreamBoothの真の可能性を開放します。画像の選択と準備…

大規模言語モデルの応用の最先端テクニック

イントロダクション大規模言語モデル（LLM）は、人工知能の絶えず進化する風景において、注目すべきイノベーションの柱です。GPT-3のようなこれらのモデルは、印象的な自然言語処理およびコンテンツ生成の能力を示しています。しかし、それらのフルポテンシャルを活かすには、その複雑な仕組みを理解し、ファインチューニングなどの効果的な技術を用いてパフォーマンスを最適化する必要があります。私はLLMの研究の奥深さに踏み込むことが好きなデータサイエンティストとして、これらのモデルが輝くためのトリックや戦略を解明するための旅に出ました。この記事では、LLMのための高品質データの作成、効果的なモデルの構築、および現実世界のアプリケーションでの効果を最大化するためのいくつかの重要な側面を紹介します。学習目標：基礎モデルから専門エージェントまでのLLMの使用における段階的なアプローチを理解する。安全性、強化学習、およびデータベースとのLLMの接続について学ぶ。「LIMA」、「Distil」、および質問応答技術による一貫した応答の探求。「phi-1」などのモデルを用いた高度なファインチューニングの理解とその利点。スケーリング則、バイアス低減、およびモデルの傾向に対処する方法について学ぶ。効果的なLLMの構築：アプローチと技術 LLMの領域に没入する際には、その適用の段階を認識することが重要です。これらの段階は、私にとって知識のピラミッドを形成し、各層が前の層に基づいて構築されています。基礎モデルは基盤です。それは次の単語を予測することに優れたモデルであり、スマートフォンの予測キーボードと同様です。魔法は、その基礎モデルをタスクに関連するデータを用いてファインチューニングすることで起こります。ここでチャットモデルが登場します。チャットの会話や教示的な例でモデルをトレーニングすることで、チャットボットのような振る舞いを示すように誘導することができます。これは、さまざまなアプリケーションにおける強力なツールです。インターネットはかなり乱暴な場所であるため、安全性は非常に重要です。次のステップは、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）です。この段階では、モデルの振る舞いを人間の価値観に合わせ、不適切な応答や不正確な応答を防止します。ピラミッドをさらに上に進むと、アプリケーション層に達します。ここでは、LLMがデータベースと接続して、有益な情報を提供し、質問に答えたり、コード生成やテキスト要約などのタスクを実行したりすることができます。最後に、ピラミッドの頂点は、独自にタスクを実行できるエージェントの作成に関わります。これらのエージェントは、ファイナンスや医学などの特定のドメインで優れた性能を発揮する特殊なLLMと考えることができます。データ品質の向上とファインチューニングデータ品質はLLMの効果において重要な役割を果たします。データを持つことだけでなく、正しいデータを持つことが重要です。たとえば、「LIMA」のアプローチでは、注意深く選ばれた小さなセットの例が大きなモデルよりも優れることが示されています。したがって、焦点は量から品質へと移ります。「Distil」テクニックは、別の興味深いアプローチを提供しています。ファインチューニング中に回答に根拠を加えることで、モデルに「何」を教えるかと「なぜ」を教えることができます。これにより、より堅牢で一貫性のある応答が得られることがしばしばあります。 Metaの創造的なアプローチである回答から質問のペアを作成する手法も注目に値します。既存のソリューションに基づいて質問を形成するためにLLMを活用することで、より多様で効果的なトレーニングデータセットが作成できます。 LLMを使用したPDFからの質問ペアの作成特に魅力的な手法の1つは、回答から質問を生成することです。これは一見矛盾する概念ですが、知識の逆破壊とも言える手法です。テキストがあり、それから質問を抽出したいと想像してみてください。これがLLMの得意分野です。たとえば、LLM Data Studioのようなツールを使用すると、PDFをアップロードすると、ツールが内容に基づいて関連する質問を出力します。このような手法を用いることで、特定のタスクを実行するために必要な知識を持ったLLMを効率的に作成することができます。…

大規模言語モデル（LLM）の調査

イントロダクション大規模言語モデル（LLM）の登場により、技術の進歩の風景は劇的に変容しました。これらのモデルは、洗練された機械学習アルゴリズムと膨大な計算能力によって駆動され、人間の言語を理解し、生成し、操作する能力を大幅に向上させるものです。LLMは微妙なニュアンスを解釈し、一貫した物語性を創造し、人間のコミュニケーションを模倣する会話を行う驚異的な能力を示しています。LLMの深い探求に乗り出すにつれて、さまざまな産業、コミュニケーションパラダイム、そして人間とコンピュータの相互作用の未来に対するその深遠な影響に直面することになります。しかし、驚異的な可能性の中には複雑な課題の蜘蛛の巣が広がっています。LLMはその能力にもかかわらず、バイアス、倫理的な懸念、および潜在的な誤用に免疫を持ちません。これらのモデルが広範なデータセットから学習する能力は、データの出所と可能な隠れたバイアスについての疑問を呼び起こします。さらに、LLMが私たちの日常生活にますます統合されるにつれて、プライバシー、セキュリティ、透明性への懸念が極めて重要になります。さらに、LLMのコンテンツ生成と意思決定プロセスへの関与に伴う倫理的な考慮事項が注意深く検討されるべきです。 LLMの領域を探求するこの旅では、彼らの機能の複雑さ、革新の可能性、提起する課題、および責任ある開発を指針とする倫理的なフレームワークについて深く掘り下げます。このような状況を思慮深いアプローチでナビゲートすることにより、LLMの潜在能力を活用しつつ、その限界に対処することができ、最終的には言語理解と生成において人間と機械が調和して協力する未来を形作ることができます。学習目標 LLMの基礎理解: LLMのアーキテクチャ、コンポーネント、および基礎技術を含む、LLMの基礎的な理解を得る。LLMが人間の言語を処理し生成する方法について探求する。 LLMの応用の探求: 言語理解やコンテンツ生成から言語翻訳や専門家支援まで、さまざまな産業でのLLMの応用を探求する。LLMがさまざまなセクターを変革している方法を理解する。倫理的な考慮事項の認識: バイアス、誤情報、プライバシーの懸念を含む、LLMに関連する倫理的な考慮事項に深く入り込む。LLMの責任ある倫理的な使用を確保するためにこれらの課題にどのように対処するかを学ぶ。 LLMの影響の分析: コミュニケーション、教育、産業の風景におけるLLMの社会的および経済的な影響を検証する。LLMを生活のさまざまな側面に統合することによってもたらされる潜在的な利益と課題を評価する。将来のトレンドとイノベーション: 対話能力、個別化体験、学際的な応用におけるLLMの進化する風景を探求する。これらの展開が技術と社会にもたらす意味を考える。実践的な応用: コンテンツ作成、言語翻訳、データ分析などのLLMの実践的なユースケースを探求することによって、自身の知識を応用する。さまざまなタスクにおいてLLMを活用することで、実践的な経験を積む。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。言語モデルの進化言語モデルの軌跡は、近年の驚異的な進歩を特徴とするダイナミックな進化を経験してきました。言語処理の領域におけるこの進化の旅は、大規模言語モデル（LLM）の登場により、自然言語処理（NLP）の能力におけるパラダイムシフトを示しています。旅は、後続のイノベーションの道を開いた初期の基本的な言語モデルから始まります。最初の段階では、言語モデルは範囲が限られており、人間の言語の複雑さを捉えるのに苦労しました。技術的な力が進化するにつれて、これらのモデルの洗練度も向上しました。初期のバージョンでは、基本的な言語ルールと統計的な手法を組み合わせてテキストを生成しましたが、文脈と一貫性に制限がありました。しかし、ニューラルネットワークの一種であるトランスフォーマーの登場は、画期的な飛躍をもたらしました。トランスフォーマーは、文全体や段落全体の文脈的な関係を理解することを可能にします。このブレークスルーが大規模言語モデルの基盤となりました。GPT-3などのこれらのモデルは、膨大な数のパラメータを持ち、前例のない品質のテキストを処理および生成する能力を持っています。…

コーディングなしで独自のLLMをトレーニングする

イントロダクション生成AIは、私たちがテクノロジーとコンテンツの生成方法を革新するという魅力的な分野で、世界中で大きな注目を浴びています。この記事では、大規模言語モデル（LLM）の魅力的な領域、その構成要素、クローズドソースLLMがもたらす課題、そしてオープンソースモデルの出現について探求します。さらに、h2oGPTやLLM DataStudioなどのツールやフレームワークを含むH2OのLLMエコシステムについても詳しく説明します。これらのツールとフレームワークにより、コーディングスキルをほとんど必要とせずにLLMをトレーニングすることができます。学習目標：大規模言語モデル（LLM）を使用した生成AIの概念と応用を理解する。クローズドソースLLMの課題とオープンソースモデルの利点を認識する。コーディングスキルをほとんど必要とせずにAIのトレーニングを行うためのH2OのLLMエコシステムを探索する。 LLMの構成要素：基礎モデルと微調整 LLMの詳細を掘り下げる前に、生成AIの概念を把握しましょう。予測AIが主流であり、過去のデータパターンに基づいて予測に焦点を当てる一方で、生成AIはその逆です。既存のデータセットから新しい情報を生成する能力を機械に与えます。単一のモデルからテキストを予測・生成し、コンテンツを要約し、情報を分類するなど、さまざまなことができる機械学習モデルを想像してみてください。それが大規模言語モデル（LLM）の役割です。 LLMは、まず基礎モデルから始まる多段階のプロセスに従います。このモデルは、しばしばテラバイトまたはペタバイト単位のデータセット上でトレーニングするため、膨大なデータが必要です。この基礎モデルは、次の単語をシーケンスで予測することにより学習し、データ内のパターンを理解することを目指します。基礎モデルが確立されたら、次のステップは微調整です。このフェーズでは、キュレートされたデータセットでの教師付き微調整を行い、モデルを所望の動作に適合させます。これには、モデルを特定のタスク（例：多肢選択、分類など）を実行できるようにトレーニングすることが含まれます。第三のステップである人間のフィードバックに基づく強化学習により、モデルのパフォーマンスをさらに向上させます。人間のフィードバックに基づいた報酬モデルを使用することで、モデルは予測をより人間の好みに合わせて微調整します。これによりノイズが減少し、応答の品質が向上します。このプロセスの各ステップがモデルのパフォーマンスを向上させ、不確実性を減らすのに寄与しています。なお、基礎モデル、データセット、および微調整戦略の選択は、具体的なユースケースに依存することに注意してください。クローズドソースLLMの課題とオープンソースモデルの台頭 ChatGPT、Google BardなどのクローズドソースLLMは、効果を示していますが、いくつかの課題も抱えています。これには、データプライバシーへの懸念、カスタマイズと制御の制約、高い運用コスト、時々の利用不可などが含まれます。組織や研究者は、よりアクセス可能でカスタマイズ可能なLLMの必要性を認識しています。そのため、彼らはオープンソースモデルの開発を始めています。これらのモデルは、コスト効果があり、特定の要件に合わせてカスタマイズすることができます。また、機密データを外部サーバーに送信することへの懸念も解消されます。オープンソースLLMは、ユーザーにモデルのトレーニングとアルゴリズムの内部動作へのアクセス権を与えます。このオープンなエコシステムは、さまざまなアプリケーションにとって有望なソリューションとなるため、より多くの制御と透明性を提供します。 H2OのLLMエコシステム：コーディング不要のLLMトレーニング用ツールとフレームワーク機械学習の世界で著名なH2Oは、LLM用の堅牢なエコシステムを開発しました。彼らのツールとフレームワークは、広範なコーディングの専門知識を必要とせずにLLMのトレーニングを容易にします。以下に、これらのコンポーネントのいくつかを紹介します。 h2oGPT h2oGPTは、独自のデータでトレーニングできる微調整済みのLLMです。最高の部分は何でしょうか？完全に無料で使用できます。h2oGPTを使用すると、LLMの実験を行い、商業的にも適用することができます。このオープンソースモデルを使用することで、財務上の障壁なしにLLMの機能を探索できます。展開ツール…

「データを活用したリーダーシップ：アナンドSとのストーリーテリングの芸術」

Analytics Vidhyaは、業界のリーダーが自分の経験、キャリアの道程、興味深いプロジェクトなどを共有する新しいシリーズ「Leading With Data」を開始しました。シリーズの初回エピソードでは、GramenerのCEO兼最高データサイエンティストであるAnand S氏がAnalytics Vidhyaの創設者兼CEOであるKunal Jain氏にインタビューを受けました。Anandはデータサイエンスの分野でのビジョナリーであり、DataHack Summitで頻繁に講演しています。彼は取り組むエキサイティングなプロジェクトと詳細な可視化によるストーリーテリングの方法で知られています。このインタビューでは、Anandが話術にもたらす魔法と、それらの背後にある思考プロセスを垣間見ることができます。以下に、インタビューから得られたいくつかの考え深い洞察をご紹介します。 Anand S氏とのストーリーテリングの芸術 Kunal J: あなたのトークを聞くたびに、あなたがストーリーを語る方法と可視化に感動してしまいます。これらのトークを作成する際に何が行われているのか、そしてアプローチはどのようなものですか？ Anand S: 私が行うトークには通常2種類あります – 一つは教えることを目的としたもので、もう一つは学ぶことを目的としたものです。学ぶためのトークでは、自分が十分に知らないものを選び、それについて学び、その後に話します。これによって、設定された締め切り内で新しいことを学ぶことができます。また、どの資料が機能し、どの資料が機能しないかを見つけることもできます。したがって、次回話すときには、何を繰り返すか、何を置き換えるか、またはストーリーに変換するかを知っています。2番目の種類のトークでは、私が過去の多くのトークでうまく機能したものを組み立て、興味深い部分だけを選んでそれらを組み合わせます。 Kunal J: 学ぶためのトークで行うことの多くが、最終的に教えるためのトークに活かされるのではないでしょうか。では、学ぶためのトークの実際の作成や調査フェーズは具体的にどのように行われますか？ Anand S: 目的志向の学習の方が体系的な学習よりも効果的です。私が言うのは、本やAPIのサイトを最初から最後まで読んだ場合よりも、問題を選んで解決することの方がより多くのことを学べるということです。また、自分が興味を持っている問題を選ぶと、解決策を見つける可能性が高くなります。したがって、最初の課題は解決したい問題を見つけることです。2番目の部分は、問題を理解し、解決しようとすることであり、それは私が興味を持っているものがあるため、はるかに簡単です。…

顧客サービス向けAI | トップ10のユースケース

どんな企業でも、顧客の問い合わせは絶え間ないものです。さまざまな問題の発生や製品に関する理解を深めるために、企業は常に応答時間を短縮し、解決プロセスを迅速化しようと努めています。このような状況で効率的なシステムは、従来の人間のシステムと比較して生成型AIベースのシステムです。生成型AIは、従来のAIシステムと比較して新しいデータを生成する能力を持っています。大規模言語モデル（LLM）および深層学習技術を利用して、自然言語の会話応答を解釈します。より高度な改良と研究が進行中であり、複雑な問い合わせを簡単に理解できるようにするため、現在のチャットボットベースの顧客の問い合わせの一部が可視化されています。顧客サービスに生成型AIを使用する利点改善された応答時間：生成型AIの導入により、顧客の待ち時間が短縮され、迅速な応答が提供され、問題が即座に解決されることを目指しています。拡張性と24/7の利用可能性：複数の人員を雇う煩雑なプロセスを排除し、AIを使用したスケーラブルな運用は最小限の労力とコストで行うことができ、持続可能なスケーラブルなオプションです。時間制約もなくなります。営業時間や従業員の存在に関係なくサポートを提供します。強化された個別化：迅速な提供と常時利用可能性により、顧客体験がさらに向上します。ほとんどの場合、人間に比べて顧客の声が効率的に対応されます。一貫した応答：AIが生成した応答により、顧客は解決策に一貫性と正確性を得ることができます。統一されたトーンと情報の出力を維持することができます。出典：Hubspot 生成型AIツールについてすべて知り、それらをどのように使用し、日常の業務にどのように役立てるかなどを知るために、独占的な生成型AIプログラムに登録してください！顧客サービスにどの生成型AIを使用するか？一般的な顧客サービスと人工知能（AI）を利用した顧客サービスは、各企業ごとに異なります。技術的な専門知識、使用事例、予算などの要素が重要な決定要因です。段階的なアクションは、異なる生成型AIモデルに自己紹介し、必要に応じた適切なモデルを選択することです。異なる生成型AIモデル言語モデル（例：GPT-3）これは、人間のテキストを生成するための事前トレーニングが施された以前のバージョンです。GPT-3は、複数のアプリケーションに対して微調整が可能な多目的なAIです。顧客サービスでは、一般的な問い合わせに対する回答、テキストの生成、情報提供に適しています。言語モデルはAPIを介して簡単に利用でき、複数の言語をサポートしています。ただし、特定の顧客サービスタスクのための微調整には、一定の重要なデータと専門知識が必要な場合があります。チャットボットと仮想アシスタントこれらは、エンドツーエンドの対話型顧客インタラクションを目的として特別に設計されています。ルールまたは自然言語処理モデルによって駆動されることがあります。チャットボットと仮想アシスタントは、ルーチンの問い合わせを処理し、顧客インタラクションを自動化し、即座の応答を提供するために使用されます。ブランドのトーンとスタイルに合わせてカスタマイズすることができます。このタイプの生成型AIはリアルタイムの顧客サポートを提供し、大量の問い合わせを処理し、メッセージングプラットフォームと統合されています。ただし、複雑な問い合わせに対応することが困難な場合があります。カスタマイズされた生成型モデルカスタマイズとは、企業固有の顧客サービスタスクのためにAIモデルをトレーニングすることを指します。カスタマイズは既存のフレームワークに依存する場合もありますし、ゼロから始める場合もあります。AIカスタマーケアの適用は、独自の顧客サービス要件がある場合に行われます。企業内のトレーニングにより柔軟性と制御性が提供されるため、これらの生成型AIは特殊なタスクを処理するようにカスタマイズされています。その作成には技術的な専門知識が必要であり、時間とお金の投資が必要です。顧客サービスのニーズに適したモデルの選択上記のタイプは、企業の異なる要求を示しています。したがって、適切なモデルの選択も主観的です。以下のステップを分析することで、論理的な意思決定を行うのに役立ちます：処理する必要がある問い合わせのタイプや特定のタスクなど、要件を理解する利用可能な資本、リソース、技術的な専門知識の存在を把握する利用可能なデータとそれが異なるモデルに適しているかを確認する成長の期待に応じてスケーラビリティを考慮する生成型モデルがテストと評価パラメーターに適合しているかを確認する…

「2023年に使用するAI生産性ツールのトップ25」

現代社会の無情な要求に追いつくのに苦労していますか？時間を最大限に活用し、競争の先駆者になる方法を知りたいですか？迅速なデジタル時代において、生産性ツールのマスターが効率的な成功の鍵です。起業家、プロフェッショナル、学生であっても、AIツールの力を利用することで、生産性を向上させ、パフォーマンスを高めることができます。私たちは、仕事と生活のバランスを革新し、真の潜在能力を引き出すことができるトップ25のAIツールを探索しましょう。トップ25のAI生産性ツール Userpilot – AIライティングアシスタント CopyAI – AIライティングツール Surfer – SEOコンテンツ作成 Grammarly – オンラインライティングツール DALL-E2 Neural Love Illustroke Userpilot Alconost Smartling EliseAI Synthesia Levity…

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