Search Results コンポーネント

「Protopia AIによる企業LLMアクセラレーションの基盤データの保護」

この記事では、Protopia AIのStained Glass Transformを使用してデータを保護し、データ所有権とデータプライバシーの課題を克服する方法について説明していますProtopia AIは、AWSと提携して、生成AIの安全かつ効率的なエンタープライズ導入のためのデータ保護と所有権の重要な要素を提供していますこの記事では、ソリューションの概要と、Retrieval Augmented Generation（RAG）などの人気のあるエンタープライズユースケースや、Llama 2などの最先端のLLMsでAWSを使用する方法をデモンストレーションしています

「データウェアハウジング入門ガイド」

データウェアハウスの主要なコンポーネント、アーキテクチャ、ベストプラクティス、課題、利点を探求してください

お客様との関係を革新する：チャットとReact.jsとのCRMのシナジーを探る

このブログ記事では、CRM、リアルタイムチャットアプリケーション、およびReact.jsライブラリの相互関係について探求します

パイソンによる機械学習エンジニアのためのデザインパターン：プロトタイプ

これはデザインパターンについて書いた初めてのブログの投稿ではありません最近の投稿で、デザインパターンの使用は一般的ではないため、このトピックに対して肯定的なフィードバックを受け取りました...

「みんなのためのLLM：ランニングLangChainとMistralAI 7BモデルをGoogle Colabで」

『誰もが大規模言語モデルは、定義通り大規模であることを知っていますそして、それもつい最近までは高性能なハードウェアの所有者または少なくともクラウドアクセスのために支払った人々にのみ利用可能でした...』

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

今週、私たちはトランスフォーマーや大規模な言語モデル（LLM）の領域を超えた重要なAIの進展に焦点を当てました最近の新しいビデオ生成拡散ベースのモデルの勢いについて…

「DreamSyncに会ってください：画像理解モデルからのフィードバックを用いてテキストから画像の合成を改良する新しい人工知能フレームワーク」

カリフォルニア大学南部、ワシントン大学、バール・イラム大学、およびGoogle Researchの研究者は、人間の注釈、モデルアーキテクチャの変更、または強化学習の必要性を排除して、拡散ベースのテキストから画像への変換（T2I）モデルにおける整列と美的魅力の向上の問題に取り組むDreamSyncを紹介しました。これは、候補画像を生成し、Visual Question Answering（VQA）モデルを使用して評価し、テキストから画像へのモデルを微調整することにより、その目的を達成しています。以前の研究では、TIFAなどのVQAモデルを使用してT2I生成を評価することが提案されていました。 TIFAでは、4Kのプロンプトと25Kの質問を使用して、12のカテゴリにわたる評価を実施できます。 SeeTrueやRLHFなどのトレーニング関連手法やトレーニングアダプタなどは、T2Iの整列に取り組んでいます。 SynGenやStructuralDiffusionなどのトレーニングフリーテクニックは、整列の推論を調整します。 DreamSyncは、特定のアーキテクチャやラベル付きデータに依存せずに、ユーザーの意図と美的な魅力に対する忠実度を向上させるT2Iモデルの課題に取り組むためのモデル非依存のフレームワークを採用しています。ビジュアル-言語モデル（VLM）を利用して生成された画像と入力テキストとの相違点を特定するモデル非依存のフレームワークを導入しています。この方法では、複数の候補画像を作成し、VLMを使用して評価し、T2Iモデルを微調整します。 DreamSyncはベースラインの手法を上回る画像の整列を提供し、さまざまな画像特性を向上させることができ、整列改善に限定されない応用範囲を持っています。 DreamSyncは、VLMからのフィードバックを使用してT2I生成の整列を行うためのモデル非依存のフレームワークを採用しています。このプロセスでは、プロンプトから複数の候補画像を生成し、それらをテキストの忠実度と画像の美的魅力のために専用のVLMで評価します。 VLMのフィードバックによって選択された最良の画像は、収束するまで反復してT2Iモデルを微調整するために使用されます。また、反復的なブートストラッピングを導入し、VLMを教師モデルとして使用して、T2Iモデルのトレーニングのためのラベルのないデータをラベル付けします。 DreamSyncは、SDXLとSD v1.4のT2Iモデルの両方を向上させ、SDXLの3つのイテレーションでは、TIFAで忠実度が1.7ポイントおよび3.7ポイント向上しました。ビジュアルの美的感覚も3.4ポイント向上しました。DreamSyncをSD v1.4に適用すると、TIFAで忠実度が1.0ポイント向上し、絶対スコアが1.7ポイント増加し、美的感覚が0.3ポイント向上します。比較研究では、DreamSyncは整列においてSDXLを上回り、より適切なコンポーネントを持つ画像と3.4個の正しい回答を生成します。それはTIFAとDSGのベンチマークで視覚的な忠実度を妥協することなく優れたものを達成し、反復による徐々の改善を示しています。結論として、DreamSyncは難しいT2Iベンチマークで評価された多目的なフレームワークであり、配布内および配布外の設定の両方で整列と視覚的魅力の重要な改善を示しています。このフレームワークは、ビジョン-言語モデルからの二重フィードバックを組み込んでおり、人間の評価と好み予測モデルによって検証されています。 DreamSyncの将来の改善点には、ミスアライメントの特定のための詳細なアノテーション（バウンディングボックスなど）を使用したフィードバックの作成が含まれます。各イテレーションでプロンプトを調整することにより、テキストから画像への合成において特定の改善を目指します。言語構造と注意マップの探求により、属性-オブジェクトの結びつきを向上させることを目指しています。人間のフィードバックで報酬モデルをトレーニングすることで、生成された画像をユーザーの意図に合わせることができます。DreamSyncの応用範囲を他のモデルアーキテクチャに拡大し、パフォーマンスの評価および多様な設定での追加の研究を行うことは、現在の調査の領域です。

「Pythonで座標からサイトの距離行列を計算する」

現在の記事は、スプリント3が終わったところから旅を続けますここで、スプリント4ではモデリングから少し逸れて、ジオスペーシャル機能を持つクラスを開発しますそれは非常に...

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

「2024年に注目すべきトップ5のWeb3企業」

「Web3において革新を牽引しているトップ企業を発見しましょう彼らの特徴的な能力について学び、彼らがブロックチェーン、暗号通貨、ソーシャルプラットフォーム、ゲーム、そして分散型インターネットを再定義している方法を探求しましょう」(Web3においてかくしんをひっぱっているトップきぎょうをはっけんしましょうかれらのとくちょうてきなのうりょくについてまなび、かれらがぶろっくちぇーん、あんごうつうか、そーしゃるぷらっとふぉーむ、げーむ、そしてぶんさんがたいんたーねっとをさいていぎているほうほうをたんきゅうしましょう)

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