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「データ分析での創発的AIの解放」

はじめに生成AIは、新しいデータを生成し、コーディングや分析などのタスクを簡素化することにより、データ分析を向上させます。GPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）は、データからSQL、Python、テキスト要約、および可視化を理解および生成することにより、これを実現します。しかし、短い文脈やエラーの扱いなどの制限は依然として存在しています。将来の改善では、特化したLLMs、マルチモーダルな能力、および効率的なデータワークフローのためのより良いユーザーインターフェースに焦点を当てています。TalktoDataなどのイニシアティブは、使いやすい生成AIプラットフォームを通じてデータ分析をよりアクセス可能にすることを目指しています。目標は、誰にでもデータ分析を簡素化し、普及させることです。学習目標：生成AIのデータ分析における役割を理解する。大規模言語モデル（LLMs）のデータ分析での応用を探る。データ分析における生成AIの制限と解決策を特定する。生成AIの定義：その機能と重要性の理解生成AIは、テキスト、イメージ、音声、ビデオ、および合成データにおいて優れたコンテンツ生成を行うAIのサブセットです。事前定義されたパラメータに基づいて分類や予測を行う従来のAIモデルとは異なり、生成AIはコンテンツを生成します。これはディープラーニングの範疇で操作され、与えられた入力に基づいて新しいデータラベルを生成する能力によって自己を区別しています。その印象的な違いは、構造化されていないデータを処理する能力であり、事前に定義されたパラメータにデータを合わせる必要がないことです。生成AIは与えられたデータからの理解と推論の可能性を持っています。したがって、データ分析において画期的なイノベーションとなります。データ分析における生成AIの応用特にGPT-4やGPT-3.5などのLLMsを通じて、生成AIにはデータ分析における数多くの応用があります。最も影響力のあるユースケースの一つは、データプロフェッショナルがコードを生成する能力です。SQLやPythonの公開されたコードスニペットを学習したLLMsは、データ分析タスクに大きく貢献するコードを生成することができます。これらのモデルは、推論能力を持ち、データ内での洞察の抽出と相関の作成が可能です。さらに、彼らはテキストの要約、可視化の生成、グラフの変更なども行い、分析プロセスを向上させます。彼らは単純な回帰や分類などの従来の機械学習タスクだけでなく、データセットを直接分析するために適応します。これにより、データ分析が直感的で効率的に行われます。 LLMsの能力と実世界での使用の公開データ分析にLLMsを活用する場合、OpenAIのGPT 3.5、LLaMA Index、関連するフレームワークなど、さまざまなライブラリを使用して、CSVファイルやSQLデータベース上でデータ分析を行います。コード: #OpenAIとAPIキーのインポート import os import openai from IPython.display…

「生成AIにおける高度なエンコーダとデコーダの力」

はじめに人工知能のダイナミックな領域では、技術と創造性の融合が人間の想像力の限界を押し上げる革新的なツールを生み出しています。この先駆的な進歩の中には、生成型AIにおけるエンコーダーとデコーダーの洗練された世界が存在します。この進化は、芸術、言語、さらには現実との関わり方を根本的に変革します。出典 – IMerit 学習目標生成型AIにおけるエンコーダーとデコーダーの役割と創造的なアプリケーションへの重要性を理解する。 BERT、GPT、VAE、LSTM、CNNなどの高度なAIモデルと、データのエンコードとデコードにおける実践的な使用方法を学ぶ。エンコーダーとデコーダーのリアルタイムアプリケーションをさまざまな分野で探求する。 AIによって生成されたコンテンツの倫理的な考慮と責任ある使用についての洞察を得る。高度なエンコーダーとデコーダーを応用することによって創造的な協力とイノベーションのポテンシャルを認識する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。エンコーダーとデコーダーの台頭テクノロジーの絶え間ない進化の中で、エンコーダーとデコーダーは人工知能（AI）と生成型AIにクリエイティブな転機をもたらしています。それらはAIが芸術、テキスト、音声などを理解し、解釈し、創造するために使用する魔法の杖のような存在です。ここがポイントです：エンコーダーは非常に注意深い探偵のようなものです。画像、文章、音声など、様々な物事を詳細に分析します。さまざまな小さな詳細やパターンを探し、クルーを組み立てる探偵のような役割を果たします。一方、デコーダーはクリエイティブな魔術師のような存在です。エンコーダーが見つけた情報を新たでドキドキするものへと変えます。それは魔術師が魔法の呪文に変え、芸術、詩、さらには別の言語まで作り出すようなものです。エンコーダーとデコーダーの組み合わせは、創造的な可能性の扉を開きます。 <p p="" 簡単に言えば、aiのエンコーダーとデコーダーは、探偵と魔術師が共同で働いているようなものです。探偵が世界を理解し、魔術師がその理解を素晴らしい創造物に変えます。これが芸術、言語、さらには他の様々な分野でゲームを変えつつある方法で、技術が革新的でありながらも卓越した創造性を備えていることを示しています。構成要素：エンコーダーとデコーダー生成型AIの核心には、データを一つの形式から別の形式に変換するエンコーダーとデコーダーという基本的な構成要素があり、これが創造的AIの核心となります。彼らの役割を理解することで、彼らが解き放つ膨大な創造力の可能性を把握する助けになります。エンコーダー：…

QLoRA：16GBのGPUで大規模な言語モデルの訓練を行う

「我々は、モデルのための量子化などの体重減少技術と、パラメータ効率の良いファインチューニング技術であるLoRAを組み合わせる予定ですこの組み合わせの結果として生まれるのが、QLoRAです」

スピーチファイのレビュー：2023年の究極のテキスト音声アプリは？

信頼できるテキスト読み上げアプリをお探しですか？このSpeechifyのレビューをチェックして、移動中の読書の究極のソリューションを発見しましょう

Speechify

Gradio-Lite：ブラウザ内で完全に動作するサーバーレスのGradio

Gradioは、インタラクティブな機械学習アプリを作成するための人気のあるPythonライブラリです。従来、Gradioアプリケーションはサーバーサイドのインフラストラクチャを必要としていましたが、それはアプリケーションをホストする必要がある開発者にとってハードルとなる場合がありました。それにGradio-lite (@gradio/lite)が登場します。これは、Pyodideを利用してGradioを直接ブラウザで実行するためのライブラリです。このブログ記事では、@gradio/liteが何であるか、例のコードを見て、Gradioアプリケーションを実行するために提供する利点について議論します。 @gradio/liteとは何ですか？ @gradio/liteはJavaScriptライブラリで、ブラウザ内で直接Gradioアプリケーションを実行できるようにします。これは、PythonランタイムのWebAssembly版であるPyodideを利用して、ブラウザ環境でPythonコードを実行することができるためです。@gradio/liteを使用すると、通常のPythonコードを使用してGradioアプリケーションを作成し、サーバーサイドのインフラストラクチャを必要とせずにブラウザ内でシームレスに実行することができます。はじめに @gradio/liteで「Hello World」のGradioアプリを作成しましょう。 1. JSとCSSのインポート既にHTMLファイルを持っていない場合は、新しいHTMLファイルを作成してください。以下のコードを使用して、@gradio/liteパッケージに対応するJavaScriptおよびCSSをインポートします。 <html> <head> <script type="module" crossorigin src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@gradio/lite/dist/lite.js"></script> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@gradio/lite/dist/lite.css" /> </head></html> 注意：一般的には、利用可能な最新バージョンの@gradio/liteを使用する必要があります。利用可能なバージョンはこちらで確認できます。 2.…

「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…

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未来のマスタリング：IaC技術を活用したLLM生成データアーキテクチャの評価

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