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「OpenAIのための自然言語からSQLへの変換のためのスーパープロンプトを作成する」

この記事では、OpenAIのGPTモデルがNL2SQLのタスクを実行できるようにするためのプロンプトの作成方法について説明しますつまり、ユーザーの言語要求をSQLコマンドに変換してデータを取得する方法について見ていきます

「GPTからMistral-7Bへ：AI会話のエキサイティングな進化」

紹介人工知能の分野では、特に大規模な言語モデルの領域で驚くべき進展が見られています。大規模言語モデルは、人間のようなテキストを生成したり、文書を要約したり、ソフトウェアコードを書いたりすることができます。Mistral-7Bは、英語のテキストとコード生成の能力をサポートする最近の大規模な言語モデルの一つであり、テキスト要約、分類、テキストの補完、コードの補完など、さまざまなタスクに使用することができます。 Mistral-7B-Instructの特徴は、パラメータが少ないにもかかわらず、優れたパフォーマンスを発揮する能力です。ベンチマークの結果によると、このモデルはすべての7Bモデルを凌駕し、さらに13Bチャットモデルとも競争力を持っています。本ブログでは、Mistral 7Bの機能や能力、使用事例、パフォーマンス、モデルの微調整に関する実践的なガイドなどについて探っていきます。学習目標大規模言語モデルとMistral 7Bの動作を理解する Mistral 7Bのアーキテクチャとベンチマーク Mistral 7Bの使用事例とパフォーマンス推論とモデルの微調整のためのコードの詳細な解説この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルのアーキテクチャは、トランスフォーマーを使用して構築されており、アテンションメカニズムを使用してデータの長距離依存性を捉えます。複数のトランスフォーマーブロックの層には、マルチヘッドのセルフアテンションやフィードフォワードニューラルネットワークが含まれています。これらのモデルはテキストデータで事前学習され、シーケンス内の次の単語を予測することを学習し、言語のパターンを捉えます。事前学習された重みは特定のタスクで微調整することができます。Mistral 7B LLMのアーキテクチャと、その特徴について詳しく見ていきましょう。 Mistral 7Bのアーキテクチャ Mistral 7Bモデルのトランスフォーマーアーキテクチャは、アテンションメカニズムとキャッシュ戦略を使用して、高いパフォーマンスとメモリ使用量を効率的にバランスさせ、より大きなモデルよりも速度と品質で優れた結果を出します。4096ウィンドウのスライディングウィンドウアテンション（SWA）を使用して、各トークンが直前のトークンの一部に注意を払うことで、より長いシーケンスに対するアテンションを最大化します。特定の隠れ層は、ウィンドウサイズと層の深さによって、入力層のトークンに対して決定された距離からアクセスできます。モデルは、Flash…

「企業におけるAIの倫理とESGへの貢献の探求」

全世界がAIで賑わっている中で、これらの技術によってもたらされる重要な課題には、倫理的な影響とESGへの関心があります”

コードを解読する LLMs

最近の数年間は、言語モデルの進化が著しく、トランスフォーマーの導入によって、私たちが日常的なタスクを行う方法、例えばメールの書き方や作成方法などが革命化されました...

Amazon SageMaker JumpStartを使用した対話型ビジュアル言語処理

ビジュアル言語処理（VLP）は生成AIの最前線にあり、言語知能、ビジョン理解、処理を包括するマルチモーダル学習の進展を推進しています大規模な言語モデル（LLM）と大量のマルチモーダリティデータで訓練された対照的な言語-画像プレトレーニング（CLIP）との組み合わせにより、ビジュアル言語モデル（VLM）は特に画像キャプショニングなどのタスクに優れた能力を示しています

テンセントAIラボは、進行的条件拡散モデル（PCDM）を紹介しましたこれにより、3つのステージを経て、ターゲットおよびソースのポーズ下のパーソンイメージ間のギャップを徐々に縮めます

ポーズガイドの人物画像合成の研究では、同じ外観を持つ人物の画像を異なるポーズで生成することに重点を置き、近年、大きな進歩が見られています。この技術は、電子商取引のコンテンツ生成において広範な応用があり、人物再識別などの下流のタスクの改善にも役立ちます。しかし、ソースとターゲットのポーズの不一致によるいくつかの課題があります。研究者たちは、ポーズガイドの人物画像合成の課題を解決するために、さまざまなGANベース、VAEベース、フローベースの手法を試みてきました。GANベースのアプローチは、安定したトレーニングを必要とし、非現実的な結果を生み出す場合があります。VAEベースの手法は、詳細をぼかしたり、ポーズを誤って配置する場合があります。一方、フローベースのモデルはアーティファクトを導入する可能性があります。一部の手法では解析マップを使用していますが、スタイルやテクスチャに苦労することがあります。拡散モデルは有望ですが、改善された結果のためにはポーズの不一致に関連する課題を解決する必要があります。これらの課題に取り組むために、最近公開された論文ではProgressive Conditional Diffusion Models（PCDMs）が紹介されており、高品質な画像を段階的に生成することができます。予測、密な対応の確立、およびテクスチャと詳細の整合性を向上させるための画像の改善の3つの段階を経て、高品質な画像を生成します。提案された手法は、ポーズガイドの人物画像合成の中で重要な貢献を提供します。ソースの画像の外観とターゲットのポーズの座標の整合性を明らかにすることで、単純な事前条件の拡散モデルを導入し、グローバルなターゲット画像特徴を生成します。画像の不整合を整列させる画期的なインペイント条件付き拡散モデルは、ソースとターゲットの画像とそれぞれのポーズが画像、ポーズ、特徴の複数のレベルで整列するようにします。さらに、改善条件付き拡散モデルによって画像の品質と忠実度が向上します。 PCDMは、全体の画像合成プロセスに貢献する3つのキーステージで構成されています： 1) 事前条件付き拡散モデル：最初のステージでは、モデルがポーズ座標と画像の外観の整合関係を活用して、ターゲット画像のグローバルな特徴を予測します。モデルは、ソースとターゲットの画像とソース画像のポーズに応じたトランスフォーマーネットワークを使用します。CLIPイメージエンコーダから得られたグローバル画像埋め込みは、ターゲット画像の合成をガイドします。このステージの損失関数は、モデルがノイズのない画像埋め込みを直接予測するように促します。このステージは、特徴レベルでソースとターゲットの画像間のギャップを埋める役割を果たします。 2) インペイント条件付き拡散モデル：インペイント条件付き拡散モデルは、2番目のステージで導入されます。前のステージで得られたグローバルな特徴を利用して、ソースとターゲットの画像間の密な対応を確立し、不整合のある画像から画像への生成タスクを整列させます。このステージでは、画像、ポーズ、特徴を含む複数のレベルでソースとターゲットの画像およびそれぞれのポーズが整列することを保証します。これは、ソースとターゲットの画像間の整列を改善し、現実的な結果を生成するために重要です。 3) 修正条件付き拡散モデル：前の段階で予備的な粗いターゲット画像を生成した後、修正条件付き拡散モデルが画像の品質と詳細のテクスチャを向上させます。このステージでは、前段階で生成された粗い画像を条件として使用して、画像の忠実度とテクスチャの整合性をさらに向上させます。このステージでは、最初の畳み込み層を修正し、ソース画像から特徴を抽出するために画像エンコーダを使用します。クロスアテンションメカニズムは、ネットワークにテクスチャ特徴を注入し、テクスチャの修復と詳細の強化を行います。この手法は、一連の公開データセットによる包括的な実験によって検証され、定量的なメトリック（SSIM、LPIPS、FID）を介して競争力のあるパフォーマンスを発揮します。ユーザースタディは、メソッドの有効性を更に検証しました。割愛研究は、PCDMsの個々のステージの影響を調査し、その重要性を明らかにしました。最後に、PCDMの人物再識別への適用可能性が示され、ベースライン手法と比較して改善された再識別パフォーマンスを示しました。まとめると、PCDMはポーズガイドの人物画像合成における顕著な飛躍を示しています。マルチステージアプローチを使用することで、PCDMは整列とポーズの整合性の問題に効果的に対処し、高品質で現実的な画像を生成します。実験は、パフォーマンスの優れた定量的なメトリクスとユーザースタディによるその優れたパフォーマンスを示し、人物再識別タスクへの適用可能性はその実用的な有用性をさらに強調しています。PCDMは、ポーズガイド画像合成のフィールドを進歩させる幅広い応用のための有望な解決策です。

「ワンダー3Dに会おう：単一視点画像から高品質のテクスチャメッシュを効率的に生成する革新的な人工知能手法」

シングルビュー画像からの3Dジオメトリの再構築は、コンピュータグラフィックスと3Dコンピュータビジョンの領域での基本的な取り組みを示すものであり、先行研究でも明らかなように、広範なアプリケーション（仮想現実、ビデオゲーム、3Dコンテンツ生成、ロボット操作の精度など）での重要な意義を持ちます。しかし、このタスクは直接的な解決策を持たず、私たちが見えるオブジェクトの3D形状と視野から隠されたオブジェクトの3D形状を見つける能力を必要とするため、非常に困難です。この研究では、著者たちはWonder3Dという革新的な手法を提案しており、シングルビュー画像から高品質なテクスチャ付きメッシュを効率的に生成する方法を紹介しています。最近の方法、特にスコア蒸留サンプリング（SDS）を使用するものは、2D拡散事前知識から3Dジオメトリを復元することで有望な結果を示していますが、形状ごとの最適化に時間がかかり、ジオメトリに一貫性がないという問題があります。対照的に、一部の既存の技術は迅速なネットワーク推論を介して直接3D情報を生成しますが、その結果は通常低品質で重要なジオメトリの詳細が欠けています。上の画像はWonder3Dの概要を示しています。シングルビュー画像が与えられると、Wonder3Dは入力画像、CLIPモデルによって生成されたテキスト埋め込み、複数のビューのカメラパラメータ、およびドメインスイッチャーを条件として、一貫したマルチビューの法線マップとカラー画像を生成します。その後、Wonder3Dは革新的な法線融合アルゴリズムを使用して、2D表現から高品質の3Dジオメトリを堅牢に再構築し、高品質なテクスチャ付きメッシュを生成します。この生成プロセスの一貫性を保つために、著者たちはマルチビュークロスドメインアテンションメカニズムを使用し、異なるビューとモダリティ間で情報の交換を容易にしています。さらに、著者たちはジオメトリに対する意識のある法線融合アルゴリズムを導入し、マルチビューの2D表現から高品質の表面を抽出します。広範な評価を通じて、彼らの手法は高品質な再構築結果、堅牢な汎用性、および従来の手法と比較して改善された効率性を実証しています。ここでは、Wonder3Dを使用したさまざまな動物オブジェクトの質的な結果を見ることができます。Wonder3Dはシングル画像から3D形状を作成することで有望な結果を示していますが、いくつかの制限もあります。1つの制限は、現在、オブジェクトの6つの異なるビューでのみ機能するという点です。これにより、非常に薄いオブジェクトや非表示の部分を持つオブジェクトの再構築が難しくなります。また、より多くのビューを使用する場合、トレーニング中により多くのコンピュータパワーが必要になります。この問題を解決するために、Wonder3Dは追加のビューを扱うための効率的な方法を使用することができます。

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「OpenAIのための自然言語からSQLへの変換のためのスーパープロンプトを作成する」

「GPTからMistral-7Bへ：AI会話のエキサイティングな進化」

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コードを解読する LLMs

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テンセントAIラボは、進行的条件拡散モデル（PCDM）を紹介しましたこれにより、3つのステージを経て、ターゲットおよびソースのポーズ下のパーソンイメージ間のギャップを徐々に縮めます

「ワンダー3Dに会おう：単一視点画像から高品質のテクスチャメッシュを効率的に生成する革新的な人工知能手法」

FlashAttentionアルゴリズムの深い探求-パート3

科学者たちは光の量子流体を操作し、次世代の非定型コンピューティングに一歩近づけました

人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）

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