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「Amazon ComprehendのためのPDFの事前ラベル付けを自動化する」

「Amazon Comprehend」はテキストデータから洞察を得るための事前トレーニング済みおよびカスタムAPIを提供する自然言語処理（NLP）サービスですAmazon Comprehendのお客様は、位置、人名、日付など、ビジネスに特有の興味のあるエンティティを抽出するためのカスタムなる名前エンティティ認識（NER）モデルをトレーニングすることができますカスタムモデルをトレーニングするには、[...]

「23andMeにおける複数の個人情報漏洩」

「盗まれた遺伝子データがテスト会社に対する集団訴訟につながる」

オープンAIのイリヤ・サツキバーは、超知能AIを抑制するための計画を持っています

スーパーアライメントチームは、OpenAIのチーフサイエンティストであるイリヤ・サツケヴェルに率いられ、AIモデルの振る舞いをよりスマートにガイドする方法を考案しました

ヘッドショットプロのレビュー：2時間で120以上のヘッドショットを作成する？

この詳細なヘッドショットプロのレビューでは、次の質問をしますヘッドショットプロは2時間で120以上のヘッドショットを生成できるのでしょうか？ここで確認してください！

TDSベストオブ2023：ChatGPTとLLMについて

「2023年は、データサイエンティストや機械学習の専門家にとって、波瀾万丈な1年だったと言っても過言ではないでしょうが、過去12ヶ月のフィールドで見られた激動の活動量を完全に表現することはできません」

一緒にAIを学びましょう−Towards AIコミュニティニュースレター＃5

おはようございます、AI愛好家の皆さん！今週のポッドキャストのエピソードは必聴で、これまでの24エピソードの中でも一番優れていますグレッグは驚くべき洞察を共有し、起業家だけでなく関係者にも関連する情報です...

「2023年のAI タイムライン」

はじめに人工知能（AI）は、技術的な進歩が人間のつながりの本質と共鳴する形で私たちの日常生活と交差する魅力的な領域です。今年は、単なるアルゴリズムを超えてAIを身近に感じる革新の物語が展開されました。2023年のAIの素晴らしいハイライトを探索しながら、この旅に参加しましょう。 AI 2023年のハイライト 2023年のAIの世界で行われた最大の発見、進歩、および世界的な変革の一部を紹介します。これらの進歩がどのように、技術が私たちの人間の体験にシームレスに統合される未来を形作っているのか、探求してみましょう。 2023年1月のAIハイライトこの年は、AIが医療と健康の分野で重要な進展を示しました。MITの研究者はマサチューセッツ総合病院と連携し、CTスキャンに基づいて患者の肺がんのリスクを評価できるディープラーニングモデルを開発しました。また、革命的な進歩として、研究者たちはAIを使ってゼロから人工的な酵素やタンパク質を作り出すことが可能なAIを開発しました。他にも多くのイノベーションの中で、人工知能は視覚障害のある人々が食料品を見つけるのを手助けするために手杖に統合されました。一方、ビジネスのフロントでは、OpenAIがMicrosoftとの数年間にわたる数十億ドルの取引を通じてAIの開発に大きく投資しました。 2023年2月のAIハイライト 2023年2月には、OpenAIのChatGPTに関する話題が最も盛り上がりました。このAI搭載のチャットボットは、アメリカ合衆国医師資格試験（USMLE）に合格し、その人気は1億人以上のユーザーにまで急上昇しました。 ChatGPTの現象に応えて、GoogleはAI会話の領域に新しい要素となるBard A.I.を導入しました。また、MicrosoftもChatGPTと統合された新しいBing検索エンジンの導入に重要な一歩を踏み出しました。 Metaは、Metaエコシステム内でAIの能力を向上させるというLLaMAを発表しました。一方、Amazon Web Services（AWS）は、一流のAIプラットフォームであるHugging Faceと提携し、AI開発者を支援しました。画期的な成果として、オックスフォードの研究者たちはRealFusionを示し、単一の画像から完全な360°写真モデルを再構築することができる最新のモデルを実証しました。 2023年2月には、AIの世界は音楽生成の領域にも足を踏み入れました。Google ResearchはMusicLMを紹介し、さまざまなジャンル、楽器、概念で曲を作成できるトランスフォーマーベースのテキストからオーディオへのモデルを提供しました。一方、Baiduの研究者はERNIE-Musicを発表し、拡散モデルを使用して、波形領域での最初のテキストから音楽を生成するモデルを開発しました。これらのモデルは、AIと創造的表現の融合における重要な進歩を示しています。 2023年3月のAIハイライト 2023年3月には、創造的なAIはいくつかの興味深い進展を見せました。AdobeはFireflyというAIをバックアップする画像生成および編集ツールの範囲でGenAIの領域に参入しました。一方、Canvaはユーザー向けにAIパワードの仮想デザインアシスタントとブランドマネージャーを導入しました。テックジャイアンツのAIプロジェクトは、第1四半期終盤に向けて全力で進展していました。OpenAIはChatGPTとWhisperというテキストから音声へのモデルのためのAPIを発売しました。OpenAIはまた、ChatGPTのためのいくつかのプラグインをリリースし、最も高度なAIモデルであるGPT-4を正式に発表しました。 HubSpotはユーザー向けにChatSpot.aiとContent Assistantという2つの新しいAIパワードツールを導入しました。ZoomはスマートコンパニオンのZoom…

このAI論文は、イメージとテキストのアラインメントモデルにおける詳細なテキストとビジュアルの説明のための高度な技術を紹介しています

“`html 画像テキストの整列モデルは、視覚的コンテンツとテキスト情報の意味のある関連を確立し、イメージキャプショニング、リトリーバル、理解などのアプリケーションを可能にすることを目指しています。情報を伝える際にテキストと画像を組み合わせることは強力なツールになることがありますが、それらを正しく整列させることは難しい場合があります。整列の誤りは混乱や誤解を招く可能性があり、それらを検出することが重要です。テルアビブ大学、グーグルリサーチ、ヘブライ大学の研究者は、テキストの説明とそれに対応する画像の不一致を見るための新しいアプローチを開発しました。 T2I（テキストから画像へ）ジェネレーティブモデルは、GANベースからビジュアルトランスフォーマーや拡散モデルに移行することで、複雑なT2I対応を正確に捉えるという課題に直面しています。GPTのようなビジョン言語モデルはさまざまなドメインを変革しましたが、主にテキストに重点を置いており、ビジョン言語タスクにおいては効果が制限されています。ビジュアルコンポーネントと言語モデルを組み合わせた進歩は、テキストの説明を通じてビジュアルコンテンツの理解を向上させることを目指しています。従来のT2I自動評価は、FIDやインセプションスコアなどの指標に依存しており、より詳細な不一致のフィードバックが必要です。最近の研究では、画像テキストの説明可能な評価を導入し、質問応答ペアを生成し、ビジュアル質問応答（VQA）を使用して特定の不一致を分析しています。この研究では、既存のテキスト画像ジェネレーティブモデルの不一致を予測・説明する方法を紹介しています。連動評価モデルを訓練するためにトレーニングセット、テキストとビジュアルフィードバックを構築しています。提案された手法は、質問-応答パイプラインに依存せずに画像テキストの不一致の説明を直接生成することを目指しています。研究者は、言語とビジュアルモデルを使用して、不一致したキャプション、対応する説明、および視覚的な指標のトレーニングセットを作成しました。彼らはこのセットでビジョン言語モデルを微調整し、画像テキストの整列を改善しました。彼らはまた、略奪研究を行い、テキストから質問応答ペアを生成するためにVQAを使用する最近の研究を参照して、特定の不一致に関する洞察を提供しました。提案手法のトレーニングセットでトレーニングされた微調整されたビジョン言語モデルは、2つの不一致の分類と説明生成タスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。これらのモデルは画像テキストのペアで不一致を明確に示し、詳細なテキストと視覚的な説明を提供します。PaLIモデルは、バイナリアラインメント分類で非PaLIモデルを凌駕しますが、小さいPaLIモデルは分布内テストセットで優れた性能を発揮しますが、分布外の例では遅れます。この手法は、テキストフィードバックタスクで大幅な改善を示しており、今後の作業でマルチタスキングの効率を向上させる予定です。まとめると、この研究の主なポイントは次の通りです： ConGen-Feedbackは、相反するキャプションと不一致のテキストおよび視覚的な説明を生成できるフィードバック中心のデータ生成方法です。この手法は、大規模な言語モデルとグラフィカルグラウンディングモデルを利用して包括的なトレーニングセットTVフィードバックを構築し、バイナリアラインメントの分類と説明生成タスクでベースラインを上回るパフォーマンスを引き出すモデルをトレーニングするために使用されます。提案された手法は、質問-回答パイプラインや評価タスクの分解に頼らずに、画像テキストの不一致の説明を直接生成することができます。 SeeTRUE-Feedbackによって開発された人間の注釈付き評価は、ConGen-Feedbackを使用して訓練されたモデルの正確性とパフォーマンスをさらに向上させます。全体的に、ConGen-Feedbackは、フィードバック中心のデータと説明を生成するための効果的で効率的なメカニズムを提供することにより、NLPおよびコンピュータビジョンの分野を革新するポテンシャルを持っています。 “`

「ChatGPTがクラッシュしましたか？ OpenAIのAIのダウンタイムと迅速な回復！」

人工知能コミュニティは一時的な挫折に直面しました。OpenAIが開発した人気のあるチャットボット、ChatGPTは「大規模な障害」に直面しました。OpenAIの創設者であるSam Altman氏は、ウェブサイトのお知らせを通じてその事故を確認しました。問題に関する詳細は限られていますが、OpenAIはユーザーに解決済みであることを保証しました。予期しない中断は午後5時32分から午後6時10分（PST）までの間に発生し、ユーザーはChatGPTサービスに時折アクセスできない状況がありました。障害指定された時間帯に、ChatGPTユーザーは問題に直面し、AIチャットボットの機能に関して懸念が生じました。Sam Altman氏率いるOpenAIは問題を迅速に認識しましたが、障害の性質に関する具体的な情報は提供しませんでした。OpenAIのウェブサイトのお知らせによれば、この問題は主にChatGPTのウェブユーザーに影響を与えた可能性があります。興味深いことに、この期間中にiOSやAndroidプラットフォームのユーザーは中断を経験しなかった可能性があります。解決と回復この事故に続いて、OpenAIは迅速な対応で問題を解決しました。同社がタイムリーに更新した情報によれば、ユーザーはChatGPTのサービス中断が修正されたと確認されています。OpenAIの積極的な取り組みは、人工知能アプリケーションの信頼性を維持するためのコミットメントを反映しています。 ChatGPTの中断に関連した事故は、ユーザーフィードバックや問い合わせの波を引き起こしました。ユーザーコミュニティは、OpenAIが問題を認識し、迅速に解決に取り組んだことについて透明性を評価しています。AIサービスにおけるこのような中断の重要性は、高度な言語モデルの安定性と機能性の維持における持続的な課題を浮き彫りにしています。 GPT-4の「怠慢」この週の初めに、OpenAIは公然とそのGPT-4言語モデルが「怠惰に」なったことを認めました。同社は、11月11日以降モデルを更新していないことを明確にし、この意図しない行動が自分たちに驚きをもたらしたと述べました。OpenAIはユーザーフィードバックを認識し、問題の解決に向けて積極的に調査および取り組んでいると述べました。高度な言語モデルには予測不可能なモデル動作が絡む複雑さがあります。私たちの意見人工知能のダイナミックな景色では、時折中断が避けられません。OpenAIがChatGPTの障害に対して迅速に対応したことは、ユーザーの満足度と技術的な信頼性へのコミットメントを示しています。技術が進化するにつれて、予期しないモデルの動作などの課題は学習の過程に組み込まれていきます。ユーザーはOpenAIが問題を迅速に認識し解決することに対して安心感を得ることができ、彼らのAIアプリケーションとのシームレスな体験を確保できます。

「OpenAIはAIの安全性に対処するためにベンガルールで開発者ミートアップを計画中」

OpenAIは、AIチャットボットChatGPTの影響力のある力を持つ組織であり、2024年1月にベンガルールで開発者の集まりを開催する予定です。このイベントの主な目的は、インドの開発者と協力して、人工知能に関連する安全上の課題に取り組むことです。OpenAIのグローバルアフェア担当副社長のアンナ・マカンジュは、ニューデリーで開催されたグローバルパートナーシップ人工知能（GPAI）サミットでのイベントに対する熱意を表明しました。開発者の集まり OpenAIは、11月に開催された最初のDevDayカンファレンスの成功を受けて、インドのテックプロフェッショナルがAIの安全性に関する懸念や洞察を声に出すプラットフォームの構築に焦点を当てています。マカンジュは、開発者とOpenAIのプロダクトリーダーを一堂に会し、人工知能の領域で最も複雑な安全上の課題に取り組む計画を発表しました。インドの技術的重要性の認識マカンジュはGPAIサミットでの演説で、インドが世界舞台で果たす重要な役割を強調し、優れた人材プールと優れたテクノロジービジネスを引用しました。彼女は、バイデン政権とG7との協力経験を踏まえ、強力なテクノロジーの安全性とその恩恵の公正な分配を確保するための国際機関の設立を提唱しました。 OpenAIのインドでの拡大 OpenAIは、インドでの存在感を拡大するために、エロン・マスクのXの元副社長であるリシ・ジャイトリーをシニアアドバイザーとして迎え入れる予定です。このニュースはOpenAIによって公式には確認されていませんが、ジャイトリー氏はOpenAIがインドのAI政策と規制環境を乗り越えるための指導に当たるとされています。この動きはOpenAIの広範な戦略に合致し、アルトマン氏の6月のインド訪問に続きます。 GPAIサミットとインドの取り組みナレンドラ・モディ首相はGPAIサミットの開催を宣言し、国際的な代表者とAIに関する重要な問題について関与する予定です。イベントの一環として、インド政府はIT省のラージーヴ・チャンドラシェーカル氏を代表として、AIに関する多国間の合意ベースの宣言に取り組んでいます。このイニシアチブは、リスクを軽減し、イノベーションを促進することを目指しており、モディ首相の信頼されるAIを通じた人々の福祉を確保するという取り組みと一致しています。私たちの意見 OpenAIがインドの開発者と協力を深める中、AIの安全上の課題に取り組む動きは、急速に変化する技術の風景における積極的な姿勢を反映しています。OpenAIとインド政府は、この取り組みでインドの重要な役割を強調するだけでなく、AIに対する堅固な規制フレームワークの策定にも取り組んでいます。OpenAIとインドの専門家の協力は、AI技術の責任ある開発と展開を確保するための有望な一歩を象徴しています。

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