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「松ぼっくりベクトルデータベースとAmazon SageMaker JumpStartのLlama-2を使用したリトリーバル増強生成によって幻覚を軽減する」

産業全体でのLLMの採用は止まることのないように見えますが、それらは新しいAIの波を支えるより広範な技術エコシステムの一部です多くの対話AIのユースケースでは、Llama 2、Flan T5、BloomのようなLLMがユーザーのクエリに応答するために必要ですこれらのモデルは質問に答えるためにパラメトリックな知識に依存していますモデルは[…]

「トップ40以上の創発的AIツール（2023年12月）」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4は、以前のモデルよりもより創造的で正確かつ安全なOpenAIの最新のLLMです。また、画像、PDF、CSVなどの多様な形式も処理できるマルチモーダル機能も備えています。コードインタープリターの導入により、GPT-4は独自のコードを実行して幻覚を防ぎ、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIは、OpenAIのGPT-4モデルを搭載し、正確な回答を提供するためにウェブを横断することができます。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析し、即座のフィードバックと関連するコードの提案を提供するAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するツールで、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere Generateは、AIの潜在能力を活用してビジネスプロセスを向上させるものです。メール、ランディングページ、製品の説明など、さまざまな要件に合わせたパーソナライズされたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発され、競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを作成することができます。 Adobe Firefly…

「ファビオ・バスケスとともに、ラテンアメリカでデータサイエンスの開拓を行う」

Leading with Dataの今回の記事では、物理学者出身でコンピュータエンジニア兼データサイエンティストのFavio Vazquezに焦点を当てます。物理学修士号を持ち、宇宙論に深い関心を持つFavioは、H2O.aiに新たなビジネスを2,000,000ドル以上もたらすだけでなく、ラテンアメリカで20以上の顧客を獲得するのにも重要な役割を果たしました。物理学、計算、そしてインパクトのあるデータサイエンスの舞台の交差点において、Favioの旅路を探求し、深遠な洞察に迫ります。このエピソードのLeading with Dataは、Spotify、Google Podcasts、Appleなど、人気のあるプラットフォームで聴くことができます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Favio Vazquezとの対話からの重要な洞察データサイエンスへの移行は、科学計算の背景を持つ人々にとって予期せぬものですが、報酬があります。データサイエンスのキャリアには、技術的専門知識とビジネスの勘がバランスよく求められ、実践的な経験が重視されます。生成AIはデータサイエンスの未来を変えることになりますが、機械学習の基礎は依然として重要です。データサイエンティストは競争力を維持し、革新的であるために、継続的な学習と業界のトレンドについての最新情報に優先度を置かなければなりません。 AIやデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちたディスカッションをするため、ぜひ次回のLeading with Dataセッションにご参加ください！それでは、Favio Vazquezがセッションで質問した内容と、彼がどのように回答したかを見ていきましょう！データサイエンスの旅はどのように始まりましたか？私のデータサイエンスへの旅はまったく偶然でした。私はベネズエラ出身で、宇宙論と天体物理学に深い関心を持ちながら、物理学とコンピュータエンジニアリングを追求しました。私は物理学における計算の重要性の増大を予測しましたので、プログラミングや大規模な計算問題について学ぶことになりました。実際のデータサイエンスへの初めての触れは、データ解析を行う必要があったインターンシップの中で経験しました。科学的な観点からは機械学習には馴染みがありましたが、それをビジネスに応用することは新しいテリトリーでした。この経験が私の興味を引き、データマイニングと機械学習の探求を始め、それが私のデータサイエンスキャリアの始まりとなりました。メキシコでのデータサイエンスエコシステム構築の初期の課題は何でしたか？メキシコに移住した際に、ラテンアメリカでのデータサイエンスコミュニティの構築の必要性を感じました。このビジョンを共有する他の人々と共に、カンファレンスの開催、知識の共有、地域の専門家とのつながりの形成を始めました。私たちは実質的に、ラテンアメリカでの最初のデータサイエンティストの波のための土台を築いていました。グローバルなトレンドに遅れないために、VoAGI、Towards Data…

「ジェミニに会おう：チャットGPTに対するGoogleの答え」

人工知能の進化する世界において、Googleは最新作のGemini AIにより画期的な飛躍を遂げました。Googleによると、異なるサイズ（Ultra、Pro、Nano）で最適化されたGeminiは、優れたパフォーマンスを持つ最も能力の高いモデルであり、多くの主要なベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを発揮します。この高度な会話型AIモデルは、AIシステムとのインタラクションのあり方を革新する可能性を秘めています。本記事では、Gemini AIの内部機能や、さまざまな産業への影響について詳しく掘り下げます。 Gemini AIの誕生 Geminiは、テキスト、コード、オーディオ、画像、ビデオなど、さまざまな情報の理解、操作、統合が可能なマルチモーダルなモデルです。これは、深層学習技術、自然言語処理、大規模トレーニングデータの組み合わせを利用して、印象的な会話能力を実現しています。Geminiは、Ultra、Pro、Nanoの3つの異なるサイズに最適化されています。高度な複雑なタスクに対して最も能力の高いモデルであるGemini Ultra、幅広いタスクに拡張性のあるモデルであるGemini Pro、そしてデバイス上でのタスクに最も効率的なモデルであるGemini Nanoが存在します。 Gemini AIは、深層学習技術、自然言語処理、大規模トレーニングデータの組み合わせを使用して、印象的な会話能力を実現しています。 Gemini vs ChatGPT Gemini Ultraは、自然画像、音声、映像の理解から数学的な推論まで、現在の最先端の結果を超えるパフォーマンスを発揮しています。MMLUへの新たなベンチマークアプローチにより、Geminiは困難な質問に対してより慎重に考えることができ、初めの印象だけを使うよりも大幅な改善が見られます。 Geminiの使い方 Googleは、Gemini Proを搭載したBardモデルを紹介し、Gemini Nanoを通じてPixel 8 Proユーザー向けの追加機能を提供しました。Gemini Ultraは来年にリリース予定です。2023年12月13日から、開発者やエンタープライズのお客様は、Google Generative…