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Amazon SageMaker JumpStartを使用してLLMと対話するためのWeb UIを作成します

ChatGPTの発売および生成AIの人気の上昇は、AWS上で新しい製品やサービスを作成するためにこの技術をどのように利用できるかについての好奇心を持つ顧客たちの想像力を捉えていますこれにより、より対話的なエンタープライズチャットボットなどの製品やサービスを作成する方法を紹介しますこの記事では、Web UIを作成する方法について説明します

「陪審団がGoogleのアプリストアが反競争的な法律を破ったと判断」

「画期的な判決で、エピックゲームズが検索大手に対する訴訟で勝利しました」

マシンラーニングにおける線形回帰の幾何学的解釈と古典統計学との比較

上記の画像は、最小二乗法（OLS）または線形回帰（古典統計学では同義的に使用される言葉）の幾何学的解釈を示しています見ている内容を解説しましょう...

2024年にフォローすべきトップ10のデータサイエンスYouTubeチャンネル

イントロダクションデータサイエンスは、プログラミング、統計学、ドメインの専門知識を組み合わせてデータから洞察力と知識を引き出す急速に成長している分野です。オンラインコース、教科書、ブログなど、データサイエンスを学ぶための多くのリソースが利用可能です。この記事では、無料のデータサイエンス学習を提供するYouTubeチャンネルに焦点を当てます。これらのデータサイエンスYouTubeチャンネルは、キャリアのスタートや既存の知識の補完に最適な方法です。コンテンツの品質、人気、カバーされるトピックの幅に基づいて、トップ10のYouTubeチャンネルを選びました。これらのチャンネルは、データサイエンスの概念やツールに関する講義、チュートリアル、デモを提供しています。さあ、無料のデータサイエンス学習のためのトップ10のYouTubeチャンネルのリストを見ていきましょう！ 3Blue1Brown @3blue1brown | 5.62Mの購読者 | 150本の動画複雑な数学の問題が理解できないとお困りですか？3Blue1Brownがおすすめです！Grant Sandersonによって作成されたこのYouTubeチャンネルは、難解な概念を理解しやすく、エンターテイニングな方法で説明するためにアニメーションを使用しています。 5.6百万人以上の購読者と3.75億回の視聴数を誇る3Blue1Brownは、数学を学びたい人やディープラーニングのアルゴリズムの仕組みを理解したい人にとっての頼りになるリソースとなっています。 3Blue1Brownは、乾燥した講義や混乱する方程式ではなく、アニメーションを使って数学を生き生きとさせます。Grantの魅力的なビデオは、線型代数や微積分などの複雑なトピックを明確で追いやすい方法で説明します。彼はまた、物理学やコンピュータ科学の他の分野にも深入りし、3Blue1Brownはこれらの分野に興味がある人にとっても幅広いリソースとなっています。数学の宿題に苦しむ学生や、あなたの周りの世界についてもっと学びたい人にとって、3Blue1Brownは素晴らしい始まりの場所です。チャンネルにアクセスして、Grantの素晴らしいビデオをチェックしてみませんか？数学を学ぶことがどれだけ楽しいかに驚くかもしれません！このデータサイエンスのYouTubeチャンネルを見るには、ここをクリックしてください。 Joma Tech @jomakaze | 2.27Mの購読者 | 98本の動画データサイエンスのプロフェッショナルで、キャリアパスのナビゲーションや業界のトレンドに洞察を求めていますか？Joma…

このAI論文は、イギリスのインペリアルカレッジロンドンとEleuther AIが対話エージェントの行動を理解するための枠組みとしてロールプレイを探究しています

“`html 現代社会では、人工知能（AI）の統合が人間の相互作用を根本的に変えています。ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLMs）の出現により、人間のような認知能力と自動化された対応の間の境界が曖昧になっています。イギリスの帝国カレッジロンドンとEleuther AIの研究チームによる最新の論文では、この進化するAI知能の領域を航海するために、言語アプローチを再評価する必要性に光を当てています。 AIによって駆動されたチャットボットの魅力は、機械的なアルゴリズムではなく感情を持つ存在との会話に似た会話をエミュレートする驚異的な能力です。しかし、人間との相互作用のこのエミュレーションは、個人の感情的なつながり形成への脆弱性とリスクを引き起こす懸念があります。研究者は、これらのLLMsに関する言語と認識を再調整する必要性を強調しています。問題の本質は、社交性と共感への内在的な人間の傾向にあります。これにより、人間のような属性を持つ存在と関わることへの脆弱性が生じます。しかし、この傾向は、詐欺やプロパガンダなどの不正目的でLLMsを悪用する悪意のある行為者による潜在的な危険性をもたらす可能性があります。チームは、「理解」「思考」「感情」といった人間的な特性をLLMsに帰因することは避けるべきだと警告し、これにより脆弱性が生まれ、保護が必要となると述べています。論文では、過度な感情的な依存やAIチャットボットへの頼りすぎのリスクを緩和するための戦略を提案しています。まず、ユーザーの理解を簡略化するために、AIチャットボットを特定の役割を果たす俳優として捉えることが重要です。さらに、潜在的な多角的キャラクターの広範な範囲内で様々な役割を演じる指揮者として捉えることにより、より複雑で技術的な視点が得られます。研究者は、包括的な理解を促進するために、これらの異なるメタファー間でのスムーズな移行を推奨しています。チームは、人々のAIチャットボットとの相互作用にアプローチする方法が、彼らの認識と脆弱性に大きく影響することを強調しました。多様な視点を受け入れることで、これらのシステムに備わる潜在能力をより包括的に把握することができます。言語の改革の必要性は、意味的な変化を超えて、認知パラダイムの根本的な変化を必要としています。研究者によって示されたように、「異種の心のようなアーティファクト」を理解するには、従来の擬人化からの脱却が必要です。代わりに、AIチャットボットの単純化されたと複雑な概念モデル間を流動的に移動できるダイナミックなマインドセットが必要とされます。結論として、この論文は、言語の適応と認知的な柔軟性が絶えず進化するAI組み込み相互作用の風景を航海する上での重要性を強調しています。技術が進化するにつれて、AIチャットボットに関するディスカッションの再構築は不可欠です。言語の再調整と多様な視点の受け入れにより、個人はこれらの知的システムの潜在能力を活用しながら内在するリスクを緩和し、人間の認知とAI知能の間に調和のとれた関係を築くことが可能です。 “`

エッジコンピューティング：データ処理と接続性の革命化

エッジコンピューティングは、リアルタイムのアプリケーションを可能にし、中央集権的なクラウドコンピューティングによって引き起こされる課題に対処することで、データ処理を革命化する予定です

「仕事を守るために自動化を避ける」

自動化は怖いです私のキャリアの最初のころ、私は何かを自動化しましたが、私が去ればすぐに廃止されました人々は仕事を失うことを心配していました

『クラウド上で大規模な言語モデルを使用する際の性能とコストの最適化戦略』

クラウドプラットフォームでは、あなたのLLMが十分に動作せず、高額な費用がかかる場合が多くあります簡単な戦略を利用することで、それを回避することができます

language models

「LLMアプリを作成するための5つのツール」

「経験豊富なMLエンジニアであろうと、新しいLLMデベロッパーであろうと、これらのツールはあなたの生産性を高め、AIプロジェクトの開発と展開を加速させるのに役立ちます」

language models

「これらの完全自動の深層学習モデルは、スマートフォンの統合を使用して、猫の苦痛指標スケール（FGS）を使用した痛み予測に使用できます」

人工知能（AI）の能力は、医療、金融、教育など、あらゆる業界に広がっています。医学や獣医学の分野では、適切な治療を施すために、痛みの特定は重要な第一歩です。特に痛みを伝えることができない人々では、代替の診断技術の使用が求められます。従来の方法には、痛み評価システムの使用や行動反応の追跡などがありますが、主観性、妥当性の欠如、観察者のスキルとトレーニングへの依存、そして痛みの複雑な感情と動機的な側面を十分に表現できないなど、いくつかの欠点があります。特にAIを活用することで、これらの問題に取り組むことができます。いくつかの動物種には、苦痛の重要な指標となる表情があります。苦痛のある人とそうでない人を区別するために表情の尺度が確立されています。これらは特定の顔のアクションユニット（AU）にスコアを割り当てることで機能します。しかし、現在のグリマスケールを使用して静止画やリアルタイムの痛みをスコアリングするための技術は、労働集約的で手動のスコアリングに重く依存しているという制約がいくつかあります。また、毛色、品種、年齢、性別に加えて、さまざまな自然発生的な痛みの症候群をカバーし、幅広い動物データセットを考慮した完全に自動化されたモデルの不足が指摘されています。これらの課題を克服するため、研究チームは最近の研究で「猫の表情指標スケール（FGS）」を提案し、猫の急性疼痛を評価するための信頼性のある手法として提示しました。このスケールを構成するために5つのアクションユニットが使用され、それぞれが存在するか否かに基づいて評価されています。累積FGSスコアは、猫が不快感を経験しており、援助を必要としている可能性を示します。FGSは、使用の容易さと実用性により、急性疼痛評価においてさまざまな文脈で使用できる柔軟な手法です。 FGSスコアと顔の特徴点は、ディープニューラルネットワークと機械学習モデルを利用して予測されました。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が使用され、サイズ、予測時間、スマートフォン技術との統合の可能性、および正規化された二乗平均平方根誤差（NRMSE）に基づく予測パフォーマンスなどの要素に基づいて必要な予測を行うためにトレーニングされました。データ解析を改善するために、35の幾何学的記述子が並列して生成されました。 FGSスコアと顔の特徴点はXGBoostモデルにトレーニングされました。平均二乗誤差（MSE）と精度メトリックを使用して、これらのXGBoostモデルの予測パフォーマンスを評価するために使用されました。この調査で使用されたデータセットには、37の特徴点で煩雑な注釈がされた3447枚の猫の顔写真が含まれています。研究チームは、評価の結果、ShuffleNetV2が顔の特徴点の予測において最良の選択肢として浮上し、最も成功したCNNモデルは、正規化された二乗平均平方根誤差（NRMSE）が16.76％でした。最も優れたXGBoostモデルは、FGSスコアを95.5％の驚異的な精度と0.0096の最小平均二乗誤差（MSE）で予測しました。これらの測定結果は、猫の痛みの有無を区別するための高い正確性を示しています。猫の疼痛の評価プロセスを簡素化し、改善するためにこの技術的な進展が利用できることを結論として述べられています。

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