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単変量離散分布：分かりやすい説明

「単変量離散分布を理解したいですか？この記事では、数学的および視覚的に単変量離散分布を理解するのをお手伝いします」(Tanhendai risan bunpu o rikai shitai desu ka? Kono kiji de wa, suugaku-teki oyobi shikaku-teki ni tanhendai risan bunpu o rikai suru no…

「LLMとGUIの協力：チャットボットを超えて」

私たちは、自然言語バーの形で、会話型AIとグラフィカルユーザインターフェース（GUI）の相互作用を最適に融合させるための革新的なUXアプローチを紹介しますそれは画面の下部に配置されています

探索的なノートブックの使い方[ベストプラクティス]

「Jupyterノートブックは、データサイエンスコミュニティにおいて最も議論のあるツールの一つとなっています意見の異なる批評家もいますが、熱狂的なファンも存在しますそれにもかかわらず、多くのデータサイエンティストは、うまく使われれば本当に価値があると同意するでしょうそして、この記事では、それに焦点を当てていきます」

「TikTokショップドロップシッピングでお金を稼ぐ方法」

セバスチャン・エスケダさんは、ドロップシッピングで年間200万ドルにスケールするために使用した正確なモデルを共有しています

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、これまでの前任者よりも革新的かつ正確で安全です。また、画像、PDF、CSVなども処理することができる多モードの機能も備えています。 Code Interpreterの導入により、GPT-4は自分自身のコードを実行して幻覚を避け、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モデルによって駆動されており、正確な回答を提供するためにウェブを横断する能力を持っています。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も備えています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析し、即時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あり、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設計されています。 Cohere Generate Cohere…

『ランチェーンでチェーンを使用するための包括的ガイド』

イントロダクション言語処理の最前線に足を踏み入れてください！言語が人間とテクノロジーの間の重要なつながりである領域で、自然言語処理の進歩はいくつかの驚異的な高みを開拓しました。この進歩の中には、画期的な大規模言語モデルがあります。これはテキストベースの情報との相互作用を再構築する革命的な力です。本総合学習プログラムでは、テキストベースの情報との相互作用を再構築する革新的なツールであるLangChainの複雑さに深く入り込んでいきます。あなたは「Langchain」はどんなチェーンか、考えたことはありますか？ LangChainは、大規模言語モデルの最もダイナミックなフィールドへのゲートウェイとして独立して立っており、これらのモデルが生の入力を洗練された人間らしい反応に変換する方法について深い理解を提供しています。この探求を通じて、LangChainの基本的な構成要素を解き明かし、LLMチェーンやシーケンシャルチェーンからルーターチェーンの複雑な構造までを理解していきます。学習目標 LLMチェーンやシーケンシャルチェーンを含むLangChainのコアコンポーネントを理解し、入力がシステムを流れる様子を観察します。プロンプトテンプレートと言語モデルの接続を探求し、異なる要素を一貫して統合する方法を学びます。現実のタスクに対して機能的なチェーンを作成する実践的な経験を積みます。構造、テンプレート、パーシング技術を微調整することにより、チェーンの効率を向上させるスキルを開発します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLMとは何ですか？大規模言語モデル（LLM）とは、人間らしいテキストを理解し生成するために設計された人工知能の一種を指します。OpenAIのGPT-3.5などのこれらのモデルは、人間の言語のパターンや構造を理解するために豊富なテキストデータでトレーニングされます。彼らは翻訳、コンテンツの作成、質問への回答など、さまざまな言語関連のタスクを実行することができます。 LLMは自然言語処理の貴重なツールであり、チャットボット、コンテンツ生成、言語翻訳サービスなどの分野で応用されています。 LangChainとは何ですか？ LangChain Chainsの複雑さを解き明かす前に、LangChain自体の本質を把握しましょう。LangChainは、OpenAI、Cohere、Bloom、Huggingfaceなどのさまざまな大規模言語モデル（LLM）プロバイダーとの対話を簡素化するために設計された堅牢なライブラリです。LangChainの特徴的な点は、1つまたは複数のLLMを結ぶチェーンと論理的な接続を作成できる能力です。 LangChainを使う理由 LangChainは、想像力によって限られた機会を提供します。情報を提供するだけでなく、ウィットと魅力でユーザーと関わるチャットボットを想像してください。購入を迫られるほど正確に製品を提案する電子商取引プラットフォームを思い浮かべてください。個別の医療情報を提供し、個人が健康に関する情報に基づいた意思決定を行えるようにする医療アプリを想像してください。 LangChainを使えば、非凡な体験を生み出す力があります。これらのアイデアを現実に変える可能性は、あなたの指先にあります。 LangChainにおけるチェーンの理解…

「Devtoolsを使ったRデータパッケージの作成と公開の詳細ガイド」

「2023年のPositカンファレンスでスピーカーに招待され、アニメーションと相互作用を使ったストーリーテリングについてプレゼンをする機会を得たとき、完璧なデータセットについて数ヶ月間悩みましたどれも興味深いものばかりでした...」

「オムニバースへ：マーモセットがレンダリングの突破をもたらし、OpenUSDのサポートを拡張して3Dアート制作を向上させます」

Editor’s note: この記事は「Into the Omniverse」シリーズの一部であり、スタートアップから企業までのアーティストや開発者が最新のOpenUSDやNVIDIA Omniverseを使用してワークフローを変革する方法に焦点を当てたものです。リアルタイムレンダリング、アニメーション、およびテクスチャーベイキングは、3Dアート制作における重要なワークフローです。Marmoset Toolbagソフトウェアを使用することで、3Dアーティストは創造的なワークフローを向上させ、生産性に影響を与えることなく複雑な3Dモデルを作成することができます。 Marmoset Toolbagの最新バージョンであるバージョン4.06では、Universal Scene Description（OpenUSD）へのサポートが強化され、NVIDIA Omniverseとのシームレスな互換性が実現されています。これにより、Marmosetを使用する3Dクリエイターやテクニカルアーティストは、シームレスな相互運用性、高速レンダリング、リアルタイムの可視化、効率的なパフォーマンスを楽しむことができます。彼らの創造的なワークフローの可能性が再定義されます。 OpenUSDでクロスプラットフォームの創造性を向上させるクリエイターたちは、OpenUSDを活用してワークフローを次のレベルに引き上げています。ベルリンを拠点にするArmin Halačは、Woogaというモバイルゲーム開発スタジオで主任アニメーターとして働いており、June’s JourneyやGhost Detectiveなどのプロジェクトで知られています。彼の仕事の性質上、Halačは3Dワークフローに詳しいです-彼はアニメーションやキャラクターリギングに取り組んでいます。テクスチャリングや高品質のレンダリングのために、HalačはMarmosetが好んで使用しており、ユーザーフレンドリーなインターフェースと強力な機能により、彼のワークフローが簡素化されます。最近、HalačはMarmosetを使用して、彼の本『Blenderを使用したゲーム向けキャラクターリギングの完全ガイド』の魅力的なカバーイメージを作成しました。 USDへの追加サポートを使用することで、HalačはBlenderからMarmosetに3Dアセットをシームレスに送信することができ、コラボレーションの新たな可能性と視覚効果の向上を実現します。 Halačの本のカバーイメージ。 Nkoro Anselem…

微調整、再教育、そして更なる進化：カスタムLLMで前進

イントロダクションほとんどの方はすでにChatGPTを使用したことがあると思います。それは素晴らしいことです。なぜなら、この記事で私たちが始める旅の最初のステップを踏んでくれたからです！新しい技術をマスターするには、まずそれを使ってみることが重要です。それは水に飛び込んで泳ぎを覚えるようなものです！🏊‍♂️ もしGenAIを探求したいのであれば、現実の問題を選び、それを解決するためのアプリケーションの構築を始めてください。GenAIの中心にあるのは、ファウンデーションモデル（FM）とも呼ばれる大規模言語モデル（LLM）です。モデルの消費者、調整者、ビルダーについては聞いたことがあるかもしれませんが、さらに詳しく説明します。 McKinseyは、それを受け手、形作り手、創り手として捉えており、GenAI Recogniseセッションで言及しています。この記事では、それぞれのレイヤーを詳しく見ていきます。プラットフォームの増殖を使用例としてそれをさらに詳しく掘り下げるために、すべてがはっきりとわかる実例に目を向けましょう。現代のテクノロジーの風景では、ほとんどのアプリが複数のプラットフォームで動作する必要があることは当然です。しかし、その中には注意点があります。各プラットフォームには独自のインターフェースと特異性があります。追加のプラットフォームへのアプリケーションのサポート拡張とそのようなマルチプラットフォームアプリケーションのメンテナンスは同じくらい困難です。しかし、そこでGenAIが駆けつけて救いの手を差し伸べます。GenAIは、プラットフォームに関係なく、アプリケーションのために統一されたユーザーフレンドリーなインターフェースを作成することを可能にします。その魔法の材料は何でしょうか？大規模言語モデル（LLM）がこのインターフェースを自然で直感的な言語に変換するのです。 Linux、Windows、Macコマンドさらに理解を深めるために、例えば私たちのマシンがLinux、Windows、またはMacである場合に、異なるシナリオごとに実行すべき正確なコマンドを知りたいとしましょう。以下の図は1つのシナリオを示しています：エンドユーザーとアプリケーション開発者への価値エンドユーザーとしては、各プラットフォームごとのコマンドを学び/知る必要がなく、自然かつ直感的に作業を完了できます。アプリケーションの開発者としては、ユーザーに見えるアプリケーションのインターフェースを、それぞれのサポートされるプラットフォームに明示的に変換する必要はありません。参照アーキテクチャ Open AIやAzure Open AIなどのさまざまなプロバイダーが提供するクラウドには、GPT3、GPT3.5、およびGPT4を含む複数のLLMが存在します。これらは補完、チャット補完などのさまざまなAPIを介して簡単にアクセスできます。 AIオーケストレータは、モデルとプロバイダー間のモデルとモデルの統一化されたアクセスをさらにシームレスにします。そのため、GenAIアプリケーションは、基礎となるプロバイダーやモデルと直接対話するのではなく、AIオーケストレータと対話します。そして、アプリケーションが必要とするように、構成可能で、または複数の基礎となるプロバイダーやモデルとのオーケストレーションを処理します。柔軟性とモジュラリティのために、アプリケーションがサポートする各プラットフォームにはプラグインを持つことができます。これから続くセクションでは、これらのプラグインとオーケストレータで行えることについて詳しく説明します。最後に、アプリケーションにはGenAIによって生成されたコマンドを実行するためにサポートするプラットフォームとの接続があります。参照テクノロジー AIオーケストレータ：…

記述的な質問に対する戦略的なデータ分析’ (Kijutsu-teki na shitsumon ni tai suru senryakuteki na data bunseki)

ディスクリプティブな質問のための戦略的データ分析（パート2）←ここにいます診断的な質問のための戦略的データ分析（パート3）←まもなく！戦略的データ...

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