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「今、そして将来、AIは家族生活にどのような影響を与えているのか？」

人工知能（AI）が支配する時代に着実に進んでいく中で、人間の存在の最も基本的な側面である家族の生活に対するその影響について思いを巡らせずにいるのは難しいですこの記事では、AIが現在どのように私たちの生活に絡んでいるかを解明し、推測を含む教養豊かな視点でAIが今後どのように家族の生活に影響を与えるのかを探求します現在と未来におけるAIが家族の生活に与える影響についてはどのようなものなのでしょうか？もっと読む »

Tech

AI倫理の役割：革新と社会的責任のバランス

「人工知能は急速に拡大している分野を表しており、AIが引き起こす倫理的なジレンマを認識することが重要です」

「ヒューメインのAIピンは、ウェアラブルテクノロジーの進歩の一歩ですが、欠点もあります」

「ウェアラブルテクノロジー分野での重要な進展として、Humaneが初めての製品、AI Pinを発表しましたデモやヒントの連続の後、このデバイスはAIと統合されたガジェット市場への注目すべき参入を示していますAI Pinは、先進の技術とユーザーセントリックなデザインを組み合わせ、領域におけるユニークな体験を提供することを目指しています...」

「銀行を破産させずにビジネスでAIを導入するための5つのステップ」

人工知能は急速に発展し続けており、もし全ての産業に浸透し続ければ、私たちの生活のあり方を完全に変えることになるでしょうその結果、多くの起業家にとって、AIを自社に統合することが最優先の課題となりました個人でも自分の生活を向上させるためにAIを活用する方法を模索していますこの興奮は…

「画像認識の再構想：GoogleのVision Transformer（ViT）モデルが視覚データ処理のパラダイムシフトを明らかにする」

画像認識において、研究者や開発者は常に革新的なアプローチを追求してコンピュータビジョンシステムの精度と効率を向上させようとしています。伝統的に、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像データの処理に使用されるモデルとして主要な選択肢であり、意味のある特徴を抽出し視覚情報を分類する能力を活用してきました。しかし、最近の進展により、トランスフォーマベースのモデルを視覚データ分析に統合することが促進され、代替アーキテクチャの探求が行われるようになりました。そのような画期的な進展の一つが、ビジョントランスフォーマ（ViT）モデルであり、画像をパッチのシーケンスに変換し、標準のトランスフォーマエンコーダを適用して価値ある洞察を視覚データから抽出する方法を再考しています。セルフアテンションメカニズムを活用し、シーケンスベースの処理を利用することで、ViTは画像認識に新しい視点を提供し、伝統的なCNNの能力を超え、複雑な視覚課題の効果的な処理に新たな可能性を拓いています。 ViTモデルは、2D画像をフラット化された2Dパッチのシーケンスに変換することで、画像データの処理において伝統的な理解を再構築し、元々自然言語処理（NLP）タスクで考案された標準的なトランスフォーマーアーキテクチャを適用します。各層に焼きこまれた画像固有の帰納バイアスに大きく依存するCNNとは異なり、ViTはグローバルなセルフアテンションメカニズムを活用し、モデルが効果的に画像シーケンスを処理するための一定の潜在ベクトルサイズを使用します。また、モデルの設計では学習可能な1D位置埋め込みを統合し、埋め込みベクトルのシーケンス内で位置情報を保持することが可能になります。さらに、ViTはCNNの特徴マップからの入力シーケンス形成を受け入れるハイブリッドアーキテクチャを通じて、異なる画像認識タスクに対する適応性と汎用性を向上させます。提案されたビジョントランスフォーマ（ViT）は、画像認識タスクでの優れたパフォーマンスを示し、精度と計算効率の面で従来のCNNベースのモデルに匹敵します。セルフアテンションメカニズムとシーケンスベースの処理の力を活かして、ViTは画像データ内の複雑なパターンと空間関係を効果的に捉え、CNNに内在する画像固有の帰納バイアスを超越します。モデルの任意のシーケンス長の処理能力と画像パッチの効率的な処理により、ViTはImageNet、CIFAR-10/100、Oxford-IIIT Petsなどの人気のある画像分類データセットを含むさまざまなベンチマークで優れた結果を収めることができます。研究チームによって実施された実験は、JFT-300Mなどの大規模データセットで事前学習を行った場合、ViTが最先端のCNNモデルを圧倒し、事前学習には大幅に少ない計算リソースを使用することを示しています。さらに、モデルは自然な画像分類から幾何学的理解を必要とする特殊なタスクまで幅広いタスクを扱う能力を示し、堅牢かつスケーラブルな画像認識ソリューションとしての潜在能力を確立しています。まとめると、ビジョントランスフォーマ（ViT）モデルは、Transformerベースのアーキテクチャの力を活用して視覚データを効果的に処理する、画像認識における画期的なパラダイムシフトを提案しています。伝統的な画像解析アプローチを再構築し、シーケンスベースの処理フレームワークを採用することにより、ViTは従来のCNNベースのモデルを上回るパフォーマンスを示し、計算効率を維持しながら、さまざまな画像分類ベンチマークで優れた結果を収めます。グローバルなセルフアテンションメカニズムと適応的なシーケンス処理を活用することにより、ViTは複雑な視覚タスクを処理するための新たな展望を開き、コンピュータビジョンシステムの未来に向けた有望な方向性を提供します。

GPTを使用した、OpenAIのパーソナルAIアプリのノーコードビルダー

データ分析、ビジュアルタスクなどのためにカスタムChatGPTを作成する方法を学びましょうOpenAIのノーコードGPTを使って、あなた自身のAIの未来を作り始めましょうそして、明日からGPTストアで販売しましょう

「Zephyr-7Bの内部：HuggingFaceの超最適化LLM、より大きなモデルを上回り続けている」

ZEPHYR-7Bは、AIコミュニティで非常に好評を得ている新世代の大型言語モデル（LLM）の1つですHugging Faceによって作成されたこのモデルは、効果的に最適化されたバージョンです...

「AIスタートアップとしての成功確率を高める方法は？」

CBインサイトによると、2023年は既に創発AIスタートアップへの投資において記録的な年となっており、2023年第2四半期までに86件の取引でエクイティファンディングが141億ドルを超えましたこれらの資金調達ラウンドは全て、、、で発生しました

ChatGPTを使ってデータサイエンスの仕事を見つけるのを助ける

「夢のキャリアを達成するために、LLMの力を活用しましょう」

Career Advice

このAI論文は、医療の視覚的な質問応答におけるGPT-4Vの性能について包括的な分析を紹介します：洞察と限界

リハイ大学、マサチューセッツ総合病院、ハーバード医学大学の研究者チームが最近、最先端のマルチモーダル言語モデルであるGPT-4Vをビジュアルクエスチョンアンサリングタスクにおいて詳細な評価を行いました。この評価は、テキストとビジュアルの入力を必要とする複雑なクエリを処理するモデルの総合的な効率とパフォーマンスを評価することを目的としています。研究の結果は、GPT-4Vが自然言語処理とコンピュータビジョンの応用において持つ潜在能力を明らかにしています。最新の研究に基づくと、現時点のGPT-4Vのバージョンは、信頼性のない、最適化されていない応答のため、実践的な医療診断には適していません。GPT-4Vはテキストの入力に大きく依存しており、これがしばしば不正確な結果をもたらします。この研究は、GPT-4Vが教育的なサポートを提供できることや、異なるクエスチョンタイプや複雑さのレベルに対して正確な結果を生み出すことを強調しています。しかし、GPT-4Vがより効果的になるためには、より正確で簡潔な応答が必要とされます。このアプローチは、医学のマルチモーダル性を強調し、臨床医が医学画像、臨床ノート、検査結果、電子健康記録、ゲノムなど、さまざまなデータタイプを統合しています。さまざまなAIモデルがバイオメディカル応用において有望な成果を示していますが、多くは特定のデータタイプやタスクに合わせて調整されています。また、ChatGPTの潜在能力も示しており、患者や医師に有益な情報を提供する可能性があります。それは、複数の医療専門家が診断に失敗した後に正確な診断結果を出したケースの一例です。 GPT-4Vの評価では、関連する画像と共に質問が提示される病理学および放射線学のデータセットを使用し、11のモダリティと15の対象をカバーしています。テキストのプロンプトは、GPT-4Vがビジュアルとテキスト情報を効果的に統合するために慎重に設計されています。評価では、各QAケースに対して別々のチャットセッションを開始し、公平な結果を確保するためにGPT-4Vの専用チャットインターフェースを使用します。パフォーマンスは閉じられた質問と開かれた質問を含む正確さの指標を用いて量化されます。医療ドメインのビジュアルクエスチョンアンサリングタスクを含むGPT-4Vの実験結果は、現時点のバージョンが実世界の診断応用により適している可能性があり、診断医学的なクエリに対しては信頼性が低く、精度も低い特徴を持っていると示しています。GPT-4Vは常に曖昧な場合には医療専門家との直接相談を求めるようアドバイスしており、専門的な医療ガイドと慎重な医療分析の重要性を強調しています。この研究は、GPT-4Vの医療ビジュアルクエスチョンアンサリングタスクにおける制約を包括的に検討する必要があります。それは、CT画像内のサイズの関係や文脈上の輪郭の解釈にGPT-4Vが苦労するという具体的な課題を挙げています。GPT-4Vは画像のマーキングを過度に強調し、これらのマーキングのみに基づくクエリの差別化にも支援が必要です。現在の研究には、複雑な医療問い合わせの扱いや詳細な回答の提供に関連する制約に明確に取り組む必要があります。結論として、GPT-4V言語モデルは医療診断においては信頼性がなく、また十分に正確ではありません。限界点が強調され、精度の高い結果を保証するために医療専門家との協力が必要です。明確かつ包括的な回答を得るためには、専門家の助言と医療専門家との相談が必要です。GPT-4Vは不確実性のある場合には専門家のガイダンスの重要性を常に強調します。

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