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「クロード2の探索：アントロピックの次世代AIへの野心的な一歩」

人工知能の常に進化する世界において、元OpenAIのリーダーが共同設立したスタートアップ企業Anthropicは、産業の支配を目指してさらなる一歩を踏み出しました彼らは最近、AIチャットボットのClaude 2のデビューを発表し、これはOpenAIやGoogleのようなAIの巨人たちと並ぶ存在として自社を確立するための重要なマイルストーンとなりましたAnthropicの誕生は[…]

Anthropic

「GPT-4はこの戦いで449対28で敗北した」

過去2〜3年間に、新興企業のOpenAIやCohereからGoogleやMetaといった巨大企業まで、さまざまな会社によって基盤モデルの開発が左右されてきましたこれらの...

感情分析は、データを感情に基づいてタグ付けする自動化されたプロセスです。感情分析により、企業はデータをスケールで分析し、洞察を検出し、プロセスを自動化することができます。過去には、感情分析は研究者、機械学習エンジニア、または自然言語処理の経験を持つデータサイエンティストに限定されていました。しかし、AIコミュニティは最近、機械学習へのアクセスを民主化するための素晴らしいツールを開発しました。今では、わずか数行のコードを使って感情分析を行い、機械学習の経験が全くなくても利用することができます！🤯 このガイドでは、Pythonを使用した感情分析の始め方についてすべてを学びます。具体的には以下の内容です：感情分析とは何か？ Pythonで事前学習済みの感情分析モデルを使用する方法独自の感情分析モデルを構築する方法感情分析でツイートを分析する方法さあ、始めましょう！🚀 1. 感情分析とは何ですか？感情分析は、与えられたテキストの極性を特定する自然言語処理の技術です。感情分析にはさまざまなバリエーションがありますが、最も広く使用されている技術の1つは、データを「ポジティブ」、「ネガティブ」、または「ニュートラル」のいずれかにラベル付けするものです。たとえば、次のようなツイートを見てみましょう。@VerizonSupportをメンションしているものです： “dear @verizonsupport your service is straight 💩 in dallas.. been with y’all over…

注釈付き拡散モデル

このブログ記事では、Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM、拡散モデル、スコアベースの生成モデル、または単にオートエンコーダーとも呼ばれる）について詳しく見ていきます。これらのモデルは、(非)条件付きの画像/音声/ビデオの生成において、驚くべき結果が得られています。具体的な例としては、OpenAIのGLIDEやDALL-E 2、University of HeidelbergのLatent Diffusion、Google BrainのImageGenなどがあります。この記事では、（Hoら、2020）による元のDDPMの論文を取り上げ、Phil Wangの実装をベースにPyTorchでステップバイステップで実装します。なお、このアイデアは実際には（Sohl-Dicksteinら、2015）で既に導入されていました。ただし、改善が行われるまでには（Stanford大学のSongら、2019）を経て、Google BrainのHoら、2020）が独自にアプローチを改良しました。拡散モデルにはいくつかの視点がありますので、ここでは離散時間（潜在変数モデル）の視点を採用していますが、他の視点もチェックしてください。さあ、始めましょう！ from IPython.display import Image Image(filename='assets/78_annotated-diffusion/ddpm_paper.png') まず必要なライブラリをインストールしてインポートします（PyTorchがインストールされていることを前提としています）。 !pip install -q -U…

Twitterでの感情分析を始める

センチメント分析は、テキストデータをその極性（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど）に基づいて自動的に分類するプロセスです。企業は、ツイートのセンチメント分析を活用して、顧客が自社製品やサービスについてどのように話しているかを把握し、ビジネスの意思決定に洞察を得ること、製品の問題や潜在的なPR危機を早期に特定することができます。このガイドでは、Twitterでのセンチメント分析を始めるために必要なすべてをカバーします。コーダーと非コーダーの両方向けに、ステップバイステップのプロセスを共有します。コーダーの場合、Inference APIを使用してツイートのセンチメント分析を簡単なコード数行でスケールして行う方法を学びます。コーディング方法を知らない場合でも心配ありません！Zapierを使用してセンチメント分析を行う方法もカバーします。Zapierはツイートを収集し、Inference APIで分析し、最終的に結果をGoogle Sheetsに送信するためのノーコードツールです⚡️ 一緒に読んで興味があるセクションにジャンプしてください🌟：センチメント分析とは何ですか？コーディングを使用したTwitterセンチメント分析の方法は？コーディングを使用せずにTwitterセンチメント分析を行う方法は？準備ができたら、楽しんでください！🤗 センチメント分析とは何ですか？センチメント分析は、機械学習を使用して人々が特定のトピックについてどのように話しているかを自動的に識別する方法です。センチメント分析の最も一般的な用途は、テキストデータの極性（つまり、ツイートや製品レビュー、サポートチケットが何かについてポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに話しているかを自動的に識別すること）の検出です。例として、@Salesforceをメンションしたいくつかのツイートをチェックして、センチメント分析モデルによってどのようにタグ付けされるかを確認してみましょう： “The more I use @salesforce the more I dislike it. It’s…

マルチリンガルASRのためのWhisperの調整を行います with 🤗 Transformers

このブログでは、ハギングフェイス🤗トランスフォーマーを使用して、Whisperを任意の多言語ASRデータセットに対して細かく調整する手順を段階的に説明します。このブログでは、Whisperモデル、Common Voiceデータセット、および細かな調整の背後にある理論について詳しく説明し、データの準備と細かい調整の手順を実行するためのコードセルと共に提供しています。説明は少ないですが、すべてのコードがあるより簡略化されたバージョンのノートブックは、関連するGoogle Colabを参照してください。目次はじめに Google ColabでのWhisperの細かい調整環境の準備データセットの読み込み特徴抽出器、トークナイザー、およびデータの準備トレーニングと評価デモの作成締めくくりはじめに Whisperは、OpenAIのAlec Radfordらによって2022年9月に発表された自動音声認識（ASR）のための事前学習モデルです。Whisperは、Wav2Vec 2.0などの先行研究とは異なり、ラベル付きの音声トランスクリプションデータで事前学習されています。具体的には、680,000時間のデータが使用されています。これは、Wav2Vec 2.0の訓練に使用されるラベルなしの音声データ（60,000時間）よりも桁違いに多いデータです。さらに、この事前学習データのうち117,000時間が多言語ASRデータです。これにより、96以上の言語に適用できるチェックポイントが生成され、その多くは低リソース言語とされています。このような大量のラベル付きデータにより、Whisperは事前学習データから音声認識の教師ありタスクを直接学習し、音声トランスクリプションデータからテキストへのマッピングを学習します。そのため、Whisperはパフォーマンスの高いASRモデルを得るためにほとんど追加の細かい調整を必要としません。これに対して、Wav2Vec 2.0は非教師付きタスクのマスク予測で事前学習されており、音声から隠れた状態への中間的なマッピングを学習します。非教師付きの事前学習は音声の高品質な表現を生み出しますが、音声からテキストへのマッピングは学習されません。このマッピングは細かい調整中にのみ学習されるため、競争力のあるパフォーマンスを得るにはより多くの細かい調整が必要です。 680,000時間のラベル付き事前学習データにスケールされると、Whisperモデルは多くのデータセットとドメインに対して高い汎化能力を示します。事前学習されたチェックポイントは、LibriSpeech ASRのtest-cleanサブセットで約3％の単語エラーレート（WER）を達成し、TED-LIUMでは4.7％のWERで新たな最先端の結果を実現します（Whisper論文の表8を参照）。Whisperが事前学習中に獲得した多言語ASRの知識は、他の低リソース言語に活用することができます。細かい調整により、事前学習済みのチェックポイントを特定のデータセットと言語に適応させることで、これらの結果をさらに改善することができます。 Whisperは、Transformerベースのエンコーダーデコーダーモデルであり、シーケンスからシーケンスへのモデルとも呼ばれています。Whisperは、オーディオのスペクトログラム特徴のシーケンスをテキストトークンのシーケンスにマッピングします。まず、生のオーディオ入力は特徴抽出器によってログメルスペクトログラムに変換されます。次に、Transformerエンコーダーはスペクトログラムをエンコードしてエンコーダーの隠れ状態のシーケンスを形成します。最後に、デコーダーはエンコーダーの隠れ状態と以前に予測されたトークンの両方に依存して、テキストトークンを自己回帰的に予測します。図1はWhisperモデルを要約しています。 <img…

Apple SiliconでのCore MLを使用した安定した拡散を利用する

Appleのエンジニアのおかげで、Core MLを使用してApple SiliconでStable Diffusionを実行できるようになりました！このAppleのレポジトリは、🧨 Diffusersを基にした変換スクリプトと推論コードを提供しており、私たちはそれが大好きです！できるだけ簡単にするために、私たちは重みを変換し、モデルのCore MLバージョンをHugging Face Hubに保存しました。更新：この投稿が書かれてから数週間後、私たちはネイティブのSwiftアプリを作成しました。これを使用して、自分自身のハードウェアでStable Diffusionを簡単に実行できます。私たちはMac App Storeにアプリをリリースし、他のプロジェクトがそれを使用できるようにソースコードも公開しました。この投稿の残りの部分では、変換された重みを自分自身のコードで使用する方法や、追加の重みを変換する方法について説明します。利用可能なチェックポイント公式のStable Diffusionのチェックポイントはすでに変換されて使用できる状態です： Stable Diffusion v1.4：変換されたオリジナル Stable Diffusion v1.5：変換されたオリジナル Stable…

Amazon SageMaker Jumpstartを使用して、車両フリートの故障確率を予測します

予測保全は自動車産業において重要ですなぜなら、突発的な機械故障や運用を妨げる事後処理の活動を回避することができるからです車両の故障を予測し、メンテナンスや修理のスケジュールを立てることにより、ダウンタイムを減少させ、安全性を向上させ、生産性を向上させることができますもし、車両の故障を引き起こす一般的な領域にディープラーニングの技術を適用できたら、どうでしょうか

LangChain：LLMがあなたのコードとやり取りできるようにします

生成モデルは皆の注目を集めています現在、多くのAIアプリケーションでは、機械学習の専門家ではなく、API呼び出しの実装方法を知っているだけで済むことが増えています最近の例としては、私は...

Pythonを使用したウェブサイトモニタリングによるリアルタイムインサイトの強化

イントロダクションこのプロジェクトの目的は、複数のウェブサイトの変更をモニタリングし、追跡するプロセスを自動化するPythonプログラムを開発することです。Pythonを活用して、ウェブベースのコンテンツの変更を検出し、文書化する繊細な作業を効率化することを目指しています。リアルタイムのニュース追跡、即時の製品更新、競合分析を行うために、この能力は非常に貴重です。デジタルの世界が急速に変化する中で、ウェブサイトの変更を特定することは、持続的な認識と理解を保つために不可欠です。学習目標このプロジェクトの学習目標は、以下のコンポーネントをカバーすることです： BeautifulSoupやScrapyなどのPythonライブラリを使用したウェブスクレイピングの方法に関する知識を向上させる。効率的にウェブサイトから価値のあるデータを抽出し、HTMLの構造をナビゲートし、特定の要素を特定し、さまざまなコンテンツタイプを処理することを目指します。ウェブサイトのコンテンツの微妙な変化を特定するスキルを向上させる。新しくスクレイピングされたデータを既存の参照と比較して、挿入、削除、または変更を検出するための技術を学ぶことを目指します。また、これらの比較中に遭遇するさまざまなデータ形式と構造を処理することも目指します。ウェブサイトの更新を追跡するためにPythonの自動化機能を活用する。cronジョブやPythonのスケジューリングライブラリなどのスケジューリングメカニズムを使用して、データ収集を強化し、繰り返しのタスクを排除する予定です。 HTMLのアーキテクチャについて包括的な理解を開発する。HTMLドキュメントを効率的にナビゲートし、データ抽出中に重要な要素を特定し、ウェブサイトのレイアウトと構造の変更を効果的に管理することを目指します。データ操作技術を探索することにより、テキスト処理のスキルを向上させる。抽出したデータをクリーンアップし、洗練させ、データエンコーディングの複雑さに対処し、洞察に基づいた分析と多目的なレポートのためにデータを操作する方法を学びます。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、特定のウェブサイトの変更を監視し、カタログ化するためのPythonアプリケーションを作成することを目指しています。このアプリケーションには、以下の機能が組み込まれます：ウェブサイトのチェック：特定のコンテンツやセクションの更新を検出するために、割り当てられたウェブサイトを一貫して評価します。データの取得：ウェブスクレイピングの方法を使用して、テキスト、グラフィック、または関連データなど、必要な詳細をウェブサイトから抽出します。変更の特定：新しくスクレイピングされたデータを以前に保存されたデータと比較し、違いや変更箇所を特定します。通知メカニズム：変更が検出された場合にユーザーをリアルタイムに通知するアラートメカニズムを実装します。ログ記録：変更の詳細な記録を時間スタンプや変更の情報とともに保持します。このアプリケーションは、ユーザーの設定に基づいて、任意のウェブサイトと特定のコンテンツを監視するようにカスタマイズできます。期待される結果には、ウェブサイトの変更に関する直ちにアラートが含まれ、変更の性質とタイミングを理解するための包括的な変更記録が含まれます。問題の定義このプロジェクトの主な目的は、特定のウェブサイトの監視プロセスを効率化することです。Pythonアプリケーションを作成することで、興味のあるウェブサイトの変更を追跡し、カタログ化します。このツールは、ニュース記事、製品リスト、その他のウェブベースのコンテンツの最新の変更について、タイムリーな更新情報を提供します。この追跡プロセスを自動化することで、時間の節約とウェブサイトへの変更や追加に対する即時の認識が確保されます。アプローチこのプロジェクトを成功裏に実装するために、以下の手順に従う高レベルのアプローチを取ります：プロジェクトでは、BeautifulSoupやScrapyなどの強力なPythonライブラリを使用します。これらのライブラリを使用すると、ウェブサイトから情報を収集し、HTMLコンテンツを取捨選択することが容易になります。始めに、ウェブサイトから情報を取得してベースラインを作成します。このベンチマークデータは、後で変更を特定するのに役立ちます。入力データを設定されたベンチマークと照合して、新しい追加や変更を追跡することができます。テキストの比較やHTML構造の違いの分析など、さまざまな技術を使用する場合があります。…

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