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AIパワーを活用した機会の開放-イギリス

Googleの2023年の経済的影響報告書では、AIがイギリスの経済に与える潜在的な影響を理解するために取り組んでいますこの報告書は、Public Firstによって編集され、Googleの検索、マップ、ワークスペース、クラウド、プレイ、Androidなどのツールが、今年イギリスの経済価値で約1,180億ポンドを創出するということを明らかにしていますまた、適切な条件の下では、AIの革新によって2030年までにイギリスの経済価値を4,000億ポンド以上創出する可能性も示しています以下は、報告書の主な調査結果の概要です：生産性の向上新しいAIのイノベーションは、イギリスの生産性を大幅に向上させる可能性がありますPublic Firstによると、生成型AIはイギリスの平均労働者が1年間に100時間以上を節約することができ、Google検索の登場以来、労働者の生産性の最も大きな向上となるでしょうまた、AIはGPsや教師の行政業務においても年間70万時間以上の作業時間を節約することができます過重な仕事量と過度な労働時間は、医療や教育の労働力不足の問題を悪化させ、人々がこれらの分野から離れる最も重要な要因ですAIの活用により、医療や教育などの分野における成長するコスト圧力の一部を緩和し、公共部門の資源を80億ポンド以上他の用途に活用することができますキャリアのアクセシビリティの向上 AIは、助成技術を活用して、障害を持つ人々が働く上での課題を解決する可能性がありますこれにより、年間300億ポンド以上の経済効果を生み出すことができます国立統計局（ONS）の統計によると、現在の英国の労働年齢人口の約5分の1が障害を抱えており、障害を持つ人々は就労率が約3分の1低く、経済活動に参加しにくい状況にあります AIが生成するキャプションなどの技術は、障害を持つ人々が独立性を取り戻し、周囲とのつながりを築き、仕事に復帰する選択肢を与えることができますこれにより、イギリスの経済成長の機会が生まれますスキルへのアクセスの解放 AIは、デジタル経済を最大限に活用するために必要なデジタルスキルをすべての人々に提供するのに役立つことができますAIのチューターやコーディングアシスタントの活用により、デジタルスキルの向上が容易になり、イギリスの生産性を年間48億ポンド以上向上させることができます今日、35%の企業が優れたデジタルスキルを持つスタッフの採用に困難を感じており、職に就けていない39%の人々がデジタルスキルの不足を就労の障害と捉えていますこのため、2015年以来、Googleはイギリス全土で500箇所以上を訪れ、現在では100万人以上の人々にデジタルスキルを教えることで、彼らのビジネスやキャリアの成長を支援していますこれらは、AIがイギリスの生産性を劇的に向上させ、国全体に経済的なブーストをもたらすために重要な役割を果たす3つの例ですこの潜在能力を引き出すためには、公共、私営、第三セクターが協力して取り組むことが重要ですイノベーションを促進するための新しい社会的イノベーション基金 Google.orgのAIに関する社会的イノベーション基金は、AIを活用してコミュニティを支援するプロジェクトを進めるイギリスの社会起業家に、100万ポンド相当の資金を割り当てます選ばれた社会起業家は、現金助成金、メンタリング、Google for Startups Acceleratorチームによる加速支援を受けることができ、彼らの革新的なアイデアが意味のある変化をもたらす機会を得ることができます社会起業家は、Social Tidesのウェブサイトで興味を登録することができますイギリスへの継続的な取り組みこの国は、テクノロジーのリーダーシップの豊かな伝統を続ける巨大な機会を持っていますGoogleは20年以上にわたり誇りを持って拠点としてきたイノベーションの中心地です政府は、イギリスがAI、科学、テクノロジーの世界的リーダーになり、すべての地域にテクノロジー主導の成長と機会をもたらすために、デジタルスキルをすべての人々に提供するという目標を掲げていますGoogleはそのビジョンに協力しており、持続可能で責任あるインパクトのあるテクノロジーを通じて、イギリスのすべての人々が自分の大きな目標と小さな目標を実現できるよう支援しています Googleの完全なイギリス経済影響報告書はこちらでご覧いただけます

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ゼロから大規模言語モデルを構築するための初心者ガイド

はじめに TwitterやLinkedInなどで、私は毎日多くの大規模言語モデル（LLMs）に関する投稿に出会います。これらの興味深いモデルに対してなぜこれほど多くの研究と開発が行われているのか、私は疑問に思ったこともあります。ChatGPTからBARD、Falconなど、無数のモデルの名前が飛び交い、その真の性質を解明したくなるのです。これらのモデルはどのように作成されるのでしょうか？大規模言語モデルを構築するにはどうすればよいのでしょうか？これらのモデルは、あなたが投げかけるほとんどの質問に答える能力を持つのはなぜでしょうか？これらの燃えるような疑問は私の心に長く残り、好奇心をかき立てています。この飽くなき好奇心は私の内に火をつけ、LLMsの領域に飛び込む原動力となっています。私たちがLLMsの最先端について議論する刺激的な旅に参加しましょう。一緒に、彼らの開発の現状を解明し、彼らの非凡な能力を理解し、彼らが言語処理の世界を革新した方法に光を当てましょう。学習目標 LLMsとその最新の状況について学ぶ。利用可能なさまざまなLLMsとこれらのLLMsをゼロからトレーニングするアプローチを理解する。 LLMsのトレーニングと評価におけるベストプラクティスを探究する。準備はいいですか？では、LLMsのマスタリングへの旅を始めましょう。大規模言語モデルの簡潔な歴史大規模言語モデルの歴史は1960年代にさかのぼります。1967年にMITの教授が、自然言語を理解するための最初のNLPプログラムであるElizaを作成しました。Elizaはパターンマッチングと置換技術を使用して人間と対話し理解することができます。その後、1970年にはMITチームによって、人間と対話し理解するための別のNLPプログラムであるSHRDLUが作成されました。 1988年には、テキストデータに存在するシーケンス情報を捉えるためにRNNアーキテクチャが導入されました。2000年代には、RNNを使用したNLPの研究が広範に行われました。RNNを使用した言語モデルは当時最先端のアーキテクチャでした。しかし、RNNは短い文にはうまく機能しましたが、長い文ではうまく機能しませんでした。そのため、2013年にはLSTMが導入されました。この時期には、LSTMベースのアプリケーションで大きな進歩がありました。同時に、アテンションメカニズムの研究も始まりました。 LSTMには2つの主要な懸念がありました。LSTMは長い文の問題をある程度解決しましたが、実際には非常に長い文とはうまく機能しませんでした。LSTMモデルのトレーニングは並列化することができませんでした。そのため、これらのモデルのトレーニングには長い時間がかかりました。 2017年には、NLPの研究において Attention Is All You Need という論文を通じてブレークスルーがありました。この論文はNLPの全体的な景色を変革しました。研究者たちはトランスフォーマーという新しいアーキテクチャを導入し、LSTMに関連する課題を克服しました。トランスフォーマーは、非常に多数のパラメータを含む最初のLLMであり、LLMsの最先端モデルとなりました。今日でも、LLMの開発はトランスフォーマーに影響を受けています。次の5年間、トランスフォーマーよりも優れたLLMの構築に焦点を当てた重要な研究が行われました。LLMsのサイズは時間とともに指数関数的に増加しました。実験は、LLMsのサイズとデータセットの増加がLLMsの知識の向上につながることを証明しました。そのため、BERT、GPTなどのLLMsや、GPT-2、GPT-3、GPT 3.5、XLNetなどのバリアントが導入され、パラメータとトレーニングデータセットのサイズが増加しました。 2022年には、NLPにおいて別のブレークスルーがありました。 ChatGPT は、あなたが望むことを何でも答えることができる対話最適化されたLLMです。数か月後、GoogleはChatGPTの競合製品としてBARDを紹介しました。…

Hamiltonを使って、8分でAirflowのDAGの作成とメンテナンスを簡単にしましょう

この投稿では、2つのオープンソースプロジェクト、HamiltonとAirflowの利点と、それらの有向非循環グラフ（DAG）が連携して動作する方法について説明しますAirflowは、高レベルでは...

Pythonプロジェクトのセットアップ：パートV

経験豊富な開発者であろうと、🐍 Pythonを始めたばかりであろうと、堅牢で保守性の高いプロジェクトの構築方法を知ることは重要ですこのチュートリアルでは、...のプロセスを案内します

NODE：表形式に特化したニューラルツリー

近年、機械学習は人気が爆発し、ニューラルディープラーニングモデルは画像やテキストなどの複雑なタスクにおいて、XGBoost [4] のような浅いモデルを圧倒しました…

AIが詐欺師をだます：ロボコールに対する巧妙な戦い

アメリカのFCC（連邦通信委員会）がロボコールに対する取り締まりを強化しようとしているにもかかわらず、ロボコールは未だにしつこい迷惑行為として続いており、人をだますことを狙っている無防備で弱い人々に付け込んでいます。しかし、1人の起業家が独自の方法で反撃する方法を見つけました。ジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーの仕掛け人であるロジャー・アンダーソン氏にお会いしましょう。彼は人工知能（AI）を利用して詐欺師を騙す方法を開発しました。この記事では、アンダーソン氏の独創的な解決策が、ChatGPTと音声クローナーを搭載したボットを利用してテレマーケティングの詐欺師を出し抜く方法について探求します。彼らの時間を無駄にし、最終的には彼らに金銭的な損失を与える方法です。ロボコールに立ち向かうロボコールは、アメリカ全土の消費者に依然として問題を引き起こしており、1つの電話番号当たり月平均14回のコールがあります。これらの多くは、未熟な人々や高齢者を狙った詐欺です。FCCの取り組みにもかかわらず、ロボコールは革新的な解決策を求める持続的な問題です。ロジャー・アンダーソンとジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニージョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーのオーナーであるロジャー・アンダーソン氏は、ロボコールに対抗するための非常に斬新なアプローチを考案しました。アンダーソン氏の会社はAI技術を活用して、テレマーケティングの詐欺師を線上で引き留め、彼らの時間とリソースを無駄にします。ただし、アンダーソン氏の動機は個人の娯楽にとどまりません。彼は一般の人々にリーズナブルな料金で自分のシステムを利用する機会を提供しています。詳しくはこちら：コールセンターのサポート業務におけるNLPの応用簡単なセットアップとエンドレスなエンターテイメントジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーのシステムの設定は非常に簡単です。ユーザーは年間25ドルのプランに申し込み、アカウントに関連付けられた一意の番号に通話転送をアクティベートする必要があります。そこから、ユーザーはボットにロボコールを処理させるか、通話をマージしてAIによる会話の面白さをこっそりと聞くことができます。多様なボットの人格ジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーのシステムのハイライトの1つは、利用可能な多様なボットの人格です。例えば、「ホワイティ」ホワイトビアードは、しばしば不満を言ったり気を散らしたりする高齢の不機嫌な人物です。また、Salty Sallyは、騒々しい子供たちを抱える忙しい専業主婦の役割を果たします。これら多様な人物像により、詐欺師とのやり取りがさらに面白くなります。ボットはどのようにやり取りするのですか？一般的な認識とは異なり、詐欺師とはChatGPTが直接対話しているわけではありません。代わりに、ジョリー・ロジャー・システムは詐欺師の発言を分析し、その内容に関連する事前にプログラムされた応答を選択します。声は人間のように聞こえるかもしれませんが、フレーズは繰り返されることがあり、自然ではないことがあり、時には幻想を破ることもあります。それでも、ボットは最大15分間詐欺師を引きつけ、他の潜在的な被害者を狙うことを防ぎます。詐欺師の正体を暴く – ホワイティ・ホワイトビアードの出会い広く共有されたYouTubeの動画では、ジョリー・ロジャーが、ホワイティ・ホワイトビアードとDish Networkの代表をなりすましている詐欺師との会話を明らかにしました。なりすまし犯はTVサービスについて話そうとしますが、ホワイティは農場の仕事に夢中で興味を示しません。会話が進むにつれて、ホワイティは仕事に集中し、なりすまし犯はTV番組の話題に固執します。ホワイティは、詐欺師がロボットや録音かもしれないと疑い、電話の相手の正体を疑います。結果として、ホワイティのユーモラスな気晴らしは、詐欺師が個人情報や請求情報を収集するのを防ぎ、他の人々を詐欺の被害から守る可能性があります。詐欺師をだます先駆者たちジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーは、革新的なアプローチで大きな注目を集めていますが、これはこの戦略を採用した最初の企業ではありません。2008年から活動しているチャットボット「Lenny」もロボコーラーをいら立たせています。ただし、Lennyは人間のオペレータに連絡するためにキープレスが必要であることを認識することができません。これは現在の詐欺師が頻繁に利用する戦術です。一方、ジョリー・ロジャーのボットは自動ダイヤラーの発言を検出し、適切なキーを自動的に「押す」ことができます。これにより、通話が早期に切断されるのを防ぎます。私たちの言葉ロボコールは続くかもしれませんが、ロジャー・アンダーソンと彼のジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーの創意工夫により、反撃する方法があります。詐欺師たちは、AIで動作するボットと巧妙な声の人格を利用して、挫折させられ、出し抜かれています。簡単なセットアッププロセスと無限のエンターテイメントで、個人はロボコール詐欺師の捕食的な戦術から自分自身を守ることができます。今こそ、AIを利用して詐欺師を騙す番です。

生成AI：世界はどこに向かっているのか？

はじめにテクノロジーの絶え間ない進化の世界で、AI製品の開発と展開が急速に拡大していることを目撃しています。過去6か月間、大手のテック企業や野心的なスタートアップ企業が人工知能の分野で大きな進展を遂げてきました。マイクロソフトやOpenAIなどの企業が注目を集めている一方で、彼らは氷山の一角に過ぎないことを認識することが重要です。急速に成長しているエンタープライズAI産業で競争力を維持するために、事業は常に革新し、新たな可能性を探求しています。そのような戦略の一つは、他社との協力や非組織的な成長です。業界内の他の企業の専門知識とリソースを活用することで、事業は顧客向けに優れた製品やサービスを開発することができます。さらに、これらのパートナーシップは新たな市場や以前にアクセスできなかった機会を開くものです。合併、買収、そしてパートナーシップは、新しい技術、人材、顧客基盤へのアクセスを提供し、事業が提供するオファリングを拡大し、収益の多様化を図ることを可能にします。私の観点から見ると、現在のAIの進化サイクルは3つの異なるフェーズに分けることができます。それぞれが成長と進歩を推進しています。あらゆる技術の成長フェーズあらゆる技術は成長の初期段階、成熟期、時代遅れの3つのフェーズを経ます。出現：このフェーズでは、新しい技術が出現し注目を集めます。始まりは少数の先駆的な個人や組織が概念の探求と開発を行うことから始まることが多いです。このフェーズでは、応用が限定的で広範な認識や採用がないことがあります。主な焦点は研究、実験、概念の証明にあります。成長と拡大：技術が実力を示し、その可能性を証明すると、成長と拡大のフェーズに入ります。開発により、機能性、効率性、使いやすさが向上します。公共および私的セクターからの投資の増加が進歩を推進する重要な役割を果たします。このフェーズでは、技術がより広範に受け入れられ、多くの企業が市場に参入し、消費者が採用し始めます。革新と競争が活気づき、急速な進展と改善が生まれます。このフェーズはまた、協力や戦略的パートナーシップを引き起こします。成熟と統合：成熟フェーズでは、技術は業界や社会の確立された一部となります。成長率が安定し、進歩が革命的ではなく漸進的になるポイントに達します。技術は人々の生活や既存のシステムに深く統合されています。このフェーズでは優勝者が出始めます。標準化、最適化、相互運用性はこのフェーズで重要な焦点となります。重要なブレークスルーはまだ発生するかもしれませんが、初期のステージと比べると頻度は低くなります。では、技術としての生成AIが進化のどの段階にあるのか見ていきましょう。これらのフェーズを1つずつ探っていきましょう。詳細はこちら: 生成AI: 定義、ツール、モデル、利点などフェーズ1: 出現 – 新たなAIの時代の幕開け最近、AIは前例のない出現のフェーズを経験しています。また、重要な製品の導入と新たな時代の幕開けを特徴としています。特に、GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）の導入は、この変革を促進する上で重要な役割を果たしています。その結果、ベンチャーキャピタルの投資がAIの景気づけに注ぎ込まれ、数多くのスタートアップ企業が資金調達を行い、画期的なAI製品を開発するためにAI競争に参加しています。フェーズ1は進行中のプロセスであり、少なくともさらなる6-12か月間は続くと予想されています。この初期フェーズでは、業界の革新者がチャンスを掴み、前進することが予想されます。OpenAIとマイクロソフトの協力が注目すべき例です。彼らの成功は、裏方で技術を磨くための膨大な努力と熱意に帰することができます。これらの組織は、この変革期にAIが提供する可能性を受け入れる者に待ち受ける潜在的な報酬の見本です。フェーズ1で達成された重要なマイルストーンについて詳しく知るには、次の注目すべき発表を参照してください。これらのマイルストーンは、この分野で行われた画期的な進展を証明し、AI革命の勢いが止まることのない未来が訪れる舞台を設定しています。…

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