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「会話型AIのLLM：よりスマートなチャットボットとアシスタントの構築」

イントロダクション言語モデルは、技術と人間が自然な会話を行う魅力的なConversational AIの世界で中心的な役割を果たしています。最近、Large Language Models（LLMs）という注目すべきブレークスルーがありました。OpenAIの印象的なGPT-3のように、LLMsは人間のようなテキストを理解し生成するという非凡な能力を示しています。これらの素晴らしいモデルは、特によりスマートなチャットボットやバーチャルアシスタントの作成において、ゲームチェンジャーとなりました。このブログでは、LLMsがConversational AIにどのように貢献しているかを探求し、その潜在能力を示すための理解しやすいコード例を提供します。さあ、LLMsが仮想的なインタラクションをより魅力的で直感的にする方法を見てみましょう。学習目標 Large Language Models（LLMs）の概念と、Conversational AIの能力向上における重要性を理解する。 LLMsがチャットボットやバーチャルアシスタントが人間のようなテキストを理解し生成することを可能にする方法を学ぶ。プロンプトエンジニアリングの役割を探求し、LLMベースのチャットボットの動作をガイドする。伝統的な方法に比べてLLMsの優位性を認識し、チャットボットの応答を改善する。 LLMsを活用したConversational AIの実用的な応用を発見する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Conversational AIの理解 Conversational AIは、人工知能の革新的な分野であり、自然で人間らしい方法で人間の言語を理解し応答する技術の開発に焦点を当てています。自然言語処理や機械学習などの高度な技術を使用して、Conversational…

「パフォーマンスと使いやすさを向上させるための機械学習システムにおけるデザインパターンの探求」

機械学習は、最近の進展と新しいリリースにより、ますます広まっています。AIとMLの人気と需要が高まり、製品レベルのMLモデルの開発が求められる中で、ML関連の問題を特定し、それらに対する解決策を構築することは非常に重要です。デザインパターンは、ML関連の問題の解決策を絞り込むための最良の方法です。パターンのアイデアは、問題を定義し、その問題の詳細な解決策を見つけるのに役立ち、同様の問題に何度でも再利用できます。デザインパターンは、世界中の実践者が従えるように知識を指示にまとめたものです。さまざまなMLデザインパターンは、MLライフサイクルのさまざまな段階で使用されます。問題の構築、実現可能性の評価、またはMLモデルの開発や展開段階で使用されることもあります。最近、ツイッターのユーザーであるユージン・ヤン氏が、機械学習システムにおけるデザインパターンについての議論を行いました。彼はツイートでいくつかのデザインパターンをリストアップしています。カスケード：カスケードは、複雑な問題をより単純な問題に分解し、その後のモデルを使用してより困難または具体的な問題に取り組むことを含みます。共有された例では、オンラインコミュニティプラットフォームであるStack Exchangeがスパムに対するカスケードの防御を使用していることが説明されています。スパムの検出と防止のために、複数の保護層が使用されており、各層はスパム検出の異なる側面に焦点を当てています。最初の防御ラインは、人間の可能性を超えて速く投稿された場合(HTTP 429エラー)です。2番目の防御ラインは、正規表現とルールによってキャッチされた場合(ヒューリスティクス)です。3番目の防御ラインは、シャドウテストに基づいた非常に正確なものです(ML)。カスケードは体系的かつ階層的に機能し、効果的なアプローチです。リソースはこちらからご覧ください。リフレーミング：リフレーミングは、元の問題を再定義して解決しやすくすることを含みます。ツイートで挙げられた例は、大規模な電子商取引プラットフォームであるAlibabaが、次にユーザーが対話する可能性のある次のアイテムを予測するための連続的な推奨に関するパラダイムを再定義していることです。リソースはこちらからご覧ください。ヒューマンインザループ：これは、ユーザー、アノテーションサービス、またはドメインエキスパートからラベルや注釈を収集し、MLモデルのパフォーマンスを向上させることを含みます。ツイートで言及されている例は、Stack ExchangeとLinkedInで、ユーザーがスパム投稿をフラグ付けできることです。これにより、ユーザーはスパムコンテンツにフィードバックを提供でき、将来のスパム検出のためにMLモデルのトレーニングに使用することができます。リソースはこちらからご覧ください。データ拡張：これは、トレーニングデータの合成変動を作成し、サイズと多様性を増やしてMLモデルの一般化能力を改善し、オーバーフィッティングのリスクを減らすことを含みます。DoorDashというフードデリバリープラットフォームの例が挙げられており、データ拡張は、トレーニングデータが限られているかデータがない場合に、新しいメニューアイテムの正確な分類とタグ付けに取り組むために使用されています。リソースはこちらからご覧ください。データフライホイール：これは、より多くのデータの収集がMLモデルの改善につながり、より多くのユーザーとデータを生み出す正のフィードバックループです。Teslaの例が共有されており、同社は車からセンサーデータ、パフォーマンスメトリクス、使用パターンなどのデータを収集しています。このデータは、自動運転などのタスクに使用されるモデルの改善に役立つエラーを特定しラベル付けするために使用されます。リソースはこちらからご覧ください。ビジネスルール：これには、ドメイン知識やビジネス要件に基づいてMLモデルの出力を増強または調整するためのいくつかの追加ロジックや制約が含まれます。TwitterはMLモデルを使用してエンゲージメントを予測し、タイムラインでツイートの可視性を調整しています。また、MLモデルの出力に対するハンドチューニングされた重みやルールを使用して、意思決定プロセスに知識を組み込んでいます。リソースはこちらからご覧ください。結果として、機械学習システムのデザインパターンは、モデルのパフォーマンス、信頼性、解釈可能性を向上させ、この領域の課題を解決するのに役立ちます。

「ICML 2023でのGoogle」

Cat Armatoさんによる投稿、Googleのプログラムマネージャー Googleは、言語、音楽、視覚処理、アルゴリズム開発などの領域で、機械学習（ML）の研究に積極的に取り組んでいます。私たちはMLシステムを構築し、言語、音楽、視覚処理、アルゴリズム開発など、さまざまな分野の深い科学的および技術的な課題を解決しています。私たちは、ツールやデータセットのオープンソース化、研究成果の公開、学会への積極的な参加を通じて、より協力的なエコシステムを広範なML研究コミュニティと構築することを目指しています。 Googleは、40回目の国際機械学習会議（ICML 2023）のダイヤモンドスポンサーとして誇りに思っています。この年次の一流学会は、この週にハワイのホノルルで開催されています。ML研究のリーダーであるGoogleは、今年の学会で120以上の採択論文を持ち、ワークショップやチュートリアルに積極的に参加しています。Googleは、LatinX in AIとWomen in Machine Learningの両ワークショップのプラチナスポンサーでもあることを誇りに思っています。私たちは、広範なML研究コミュニティとのパートナーシップを拡大し、私たちの幅広いML研究の一部を共有することを楽しみにしています。 ICML 2023に登録しましたか？私たちは、Googleブースを訪れて、この分野で最も興味深い課題の一部を解決するために行われるエキサイティングな取り組み、創造性、楽しさについてさらに詳しく知ることを願っています。 GoogleAIのTwitterアカウントを訪れて、Googleブースの活動（デモやQ&Aセッションなど）について詳しく知ることができます。Google DeepMindのブログでは、ICML 2023での技術的な活動について学ぶことができます。以下をご覧いただき、ICML 2023で発表されるGoogleの研究についてさらに詳しくお知りください（Googleの関連性は太字で表示されます）。理事会および組織委員会理事会メンバーには、Corinna Cortes、Hugo Larochelleが含まれます。チュートリアルの議長には、Hanie Sedghiが含まれます。 Google…

「ベストのTableauコース（2023年）」

「これらの自己ペースで進める業界主導のTableauコースは、デジタルマーケティングからビジネス分析まで、さまざまな学習者と用途に対応しています」

「ODSC APAC 2023の最初のセッションが発表されました」

8月22日から23日にかけてバーチャルで開催されるODSC APACまで、あとわずか数週間です私たちは、カンファレンスセッションの一部をお見せできることをとても楽しみにしていますあなたの経験レベルに関係なく、専門家によるワークショップ、チュートリアル、講演があります以下をチェックしてくださいデータ駆動型のワークフォースの構築...

APAC 2023

「Jasper 対 Scalenut 最高のライティングツールはどれですか？（2023年7月）」

最高のAIライティングツールをお探しですか？Jasper AIとScalenutの違いを見つけて、あなたのニーズに合ったものを選んでください

ウィンドウ関数の使用ガイド

BigQuery 2023におけるウィンドウ関数の完全ガイドサブクエリは不要で、簡単にランニングトータル、移動平均、ランキングを作成する方法を解説します！

ハッピーな1周年 🤗 ディフューザーズ！

🤗 Diffusersは、1周年を迎えることを喜んでいます！エキサイティングな1年であり、コミュニティとオープンソースの貢献者のおかげで、私たちは遠くまで来ることができました。昨年、DALL-E 2、Imagen、およびStable Diffusionなどのテキストから画像を生成するモデルが世界の注目を集め、生成AIの興味と開発が急速に広がりました。しかし、これらの強力なモデルへのアクセスは制限されていました。 Hugging Faceでは、協力し合い、オープンで倫理的なAIの未来を共に築くために、良い機械学習を民主化することをミッションとしています。このミッションに基づき、🤗 Diffusersライブラリを作成しました。これにより、誰もがテキストから画像を実験、研究、または単に遊ぶことができます。そのため、ライブラリをモジュール化されたツールボックスとして設計しました。モデルのコンポーネントをカスタマイズするか、そのまま使うことができます。 🤗 Diffusersが1周年を迎えるにあたり、コミュニティの助けを借りてライブラリに追加されたいくつかの注目すべき機能について概要をご紹介します。私たちは、アクセスしやすい使用方法を促進し、テキストから画像を生成するだけでなく、拡散モデルをさらに推進し、万能なインスピレーションを提供する熱心なコミュニティの一員であることを誇りに思っています。目次写真のリアルさを追求するビデオパイプラインテキストから3Dモデルへ画像編集パイプライン高速拡散モデル倫理と安全 LoRAのサポート Torch 2.0の最適化コミュニティのハイライト 🤗 Diffusersを使用して製品を作成する将来に向けて写真のリアルさを追求する…

「機械学習の解明：人気のあるMLライブラリとツール」

シニアデータサイエンティストとして、私はよく機械学習（ML）について学びたいと熱心なデータサイエンティスト志望者に出会いますこれは最初は困難に思える魅力的な分野ですが、適切な心構えとリソースがあれば、誰でもマスターできることを保証しますこの包括的なガイドでは、機械学習を解説します...

「機械学習モデルのログと管理のためのトップツール」

機械学習において、実験トラッキングはすべての実験メタデータを1つの場所（データベースまたはリポジトリ）に保存します。モデルのハイパーパラメータ、性能の測定値、実行ログ、モデルのアーティファクト、データのアーティファクトなど、すべてが含まれています。実験ログの実装方法はさまざまです。スプレッドシートは1つのオプションです（もはや使用されていません！）、またはテストの追跡にGitHubを使用することもできます。機械学習の実験を追跡することは常にMLの開発において重要なステップでしたが、以前は手間のかかる、遅くてエラーが発生しやすい手続きでした。近年、機械学習の実験管理とトラッキングのための現代的なソリューションの市場が発展し増加しました。現在、さまざまな選択肢があります。オープンソースまたはエンタープライズソリューション、スタンドアロンの実験トラッキングフレームワーク、エンドツーエンドのプラットフォームなど、適切なツールを必ず見つけることができます。 MLFlowのようなオープンソースのライブラリやフレームワークを利用するか、Weights & Biases、Cometなどのこれらの機能を備えたエンタープライズツールプラットフォームを購入することが、実験ログを行うための最も簡単な方法です。この記事では、データサイエンティストにとって非常に役立つ実験トラッキングツールをいくつか紹介しています。 MLFlow MLflowは、実験、再現性、デプロイメント、および中央モデルレジストリを含む機械学習ライフサイクルを管理するオープンソースプラットフォームです。複数の機械学習ライブラリからモデルを異なるプラットフォームに配布およびサービングする（MLflowモデルレジストリ）機能も提供しています。MLflowは現在、MLコードを再利用可能で再現可能な形式でパッケージングする機能（MLflowプロジェクト）、パラメータと結果を記録および比較するための実験のトラッキング機能（MLflowトラッキング）をサポートしています。さらに、モデルのバージョン管理、ステージ遷移、注釈など、MLflowモデルのライフサイクル全体を共同で管理するための中央モデルストアも提供しています。 Weights & Biases Weights & Biasesは、実験トラッキング、データセットのバージョン管理、およびモデルの管理により、より速くより優れたモデルを生成するためのMLOpsプラットフォームです。Weights & Biasesはプライベートインフラストラクチャにインストールすることも、クラウドで利用することもできます。 Comet Cometは、現在のインフラストラクチャとツールと連携してモデルを管理、可視化、最適化する機械学習プラットフォームです。コード、ハイパーパラメータ、メトリックを自動的に追跡するために、スクリプトまたはノートブックに2行のコードを追加するだけで使用できます。 Cometは、ML実験の全ライフサイクルのためのプラットフォームです。コード、ハイパーパラメータ、メトリック、予測、依存関係、システムメトリックを比較してモデルのパフォーマンスの違いを分析することができます。モデルはモデルレジストリに登録して、エンジニアリングへの簡単な引き継ぎが可能であり、トレーニングランからデプロイまでの完全な監査トレイルで使用中のモデルを把握することができます。 Arize AI Arize AIは、MLチームがプロダクションでより成功したAIを提供および維持するための機械学習可観測性プラットフォームです。Arizeの自動モデルモニタリングおよび可観測性プラットフォームにより、MLチームは問題が発生したときに問題を検出し、なぜ問題が発生したかをトラブルシューティングし、モデルのパフォーマンスを管理することができます。コンピュータビジョンおよび自然言語処理モデルの非構造化データの埋め込みを監視することで、チームは次にラベル付けするデータを予測的に特定し、プロダクションでの問題をトラブルシューティングすることもできます。ユーザーはArize.comで無料アカウントにサインアップできます。…

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