Search Results RoPE

「AIガバナンスの12のコア原則」

ベテランのAI開発者であるサラは、道徳的な十字路に立たされた一つのアルゴリズムは効率を最大化する一方で、プライバシーの犠牲が必要となる他方は個人データを保護するが、スピードに欠けるこれらの…

予測を超えて顧客のサービスと事業成長の微妙なバランス

企業は時系列予測を利用して、不確かな将来を乗り越えるための中核的な計画決定を行っていますこの記事は、さまざまな計画期間にわたって必要な完成品の数を判断する共通のニーズを持つサプライチェーンの関係者にアドレスすることを目的としています製品の数を計画するだけでなく、同時に…

『倫理と社会ニュースレター＃5：ハグフェイスがワシントンに行くと、他の2023年夏の考え事』

人工知能（AI）における「倫理」について知っておくべき最も重要なことの一つは、それが「価値観」に関連しているということです。倫理は何が正しくて何が間違っているかを教えてくれるのではなく、透明性、安全性、公正などの価値観の語彙と優先順位を定めるための枠組みを提供します。今年の夏、私たちはAIの価値観についての理解を欧州連合、イギリス、アメリカの立法府に伝え、AIの規制の未来を形作るのに役立ちました。ここで倫理が光を放つのです：法律がまだ整っていないときに前進するための道筋を切り開くのに役立つのです。 Hugging Faceの主要な価値であるオープンさと責任を守るために、私たちはここで私たちが言ったことや行ったことのコレクションを共有しています。これには、私たちのCEOであるクレムが米国議会に対する証言や米国上院AI Insight Forumでの発言、E.U. AI Actに関するアドバイス、NTIAに対するAIの責任に関するコメント、そして私たちのChief Ethics Scientistであるメグの民主党議員団に対するコメントなどが含まれています。これらの議論の多くで共通していたのは、なぜAIのオープンさが有益であるのかという質問でした。私たちはこの質問に対する私たちの回答のコレクションをこちらで共有しています。 Hugging Faceのコア価値である民主化に則り、私たちは多くの時間を公に話すことに費やしてきました。そしてAIの世界で今起こっていることを説明するためにジャーナリストと対話する機会を与えられています。これには以下のものが含まれます：サーシャのAIのエネルギー使用と炭素排出に関するコメント（The Atlantic、The Guardian、2回、New Scientist、The Weather Network、The Wall Street Journal、2回）およびWall Street Journal op-edの一部の執筆；AIの終末論的なリスクに対する考え（Bloomberg、The Times、Futurism、Sky…

オープンAIのファンクションコーリング入門

Forbesによると、AI市場は2030年までに$1,811.8 billionに到達すると予想されています。Davinci、GPT Turbo、GPT Turbo 3.5、またはGPT 4のようなOpenAI APIモデルの導入が人工知能の世界にまさに革命をもたらしています。Davinci、GPT Turbo、GPT Turbo 3.5、またはGPT 4のようなOpenAI APIモデルの導入が人工知能の世界にまさに革命をもたらしています。 OpenAI API言語モデルの登場により、AIのシーンは多くの機能を備えていましたが、データ抽出に制限がありました。エンジニアは、この制約を克服し、作業を容易にするために関数コールを発表しました。OpenAI関数コールは、その高度な機能を理由に、開発者やエンジニアの間で急速に人気を集めています。 Open AI関数コールの必要性テック中心の領域では、Open AI言語モデルがチャット対話やテキスト生成モデルによってすべての機械学習モデルを圧倒しています。従来、エンジニアは正しい応答を得るためにOpen AI APIでプロンプトエンジニアリングを使用し、非構造化データには正規表現（RegEx）を使用していました。RegExは効果的ですが、開発者は望ましい結果を得るために時間がかかる複雑なプロンプトを使用しなければなりませんでした。 2023年6月にOpenAI関数コールを導入することで、この問題に取り組むことができました。これにより、OpenAI APIは開発者にとってより使いやすくなり、RegExの必要性が最小限に抑えられました。GPT Turbo…

「より良いMLシステムの構築-第4章モデルの展開とその先」

モデルを展開し、その制作を支援することは、機械学習よりもエンジニアリングに関わります機械学習のプロジェクトが制作段階に近づくにつれて、ますます多くの人々が関わってきますバックエンド...

「DINO — コンピュータビジョンのための基盤モデル」

「コンピュータビジョンにとっては、エキサイティングな10年です自然言語の分野での大成功がビジョンの領域にも移されており、ViT（ビジョントランスフォーマー）の導入などが含まれています...」(Konpyūta bijon ni totte wa, ekisaitinguna jūnen desu. Shizen gengo no bunya de no daiseikō ga bijon no ryōiki ni mo utsusarete ori, ViT…

「ウィキペディアの知識を持つエージェントを備えたLLaMa 2を作成する」

大規模言語モデル（LLMs）は、AIの最新トレンドの一つですこれらは、人間との会話を行う能力を含む、印象的なテキスト生成能力を示しています...

「Amazon SageMakerを使用して、Llama 2モデルのスループット性能を向上させる」

機械学習（ML）の普及において、私たちは興奮する転換点にいます私たちは、ほとんどの顧客の体験やアプリケーションが生成型AIによって再発明されると信じています生成型AIは、会話、物語、画像、ビデオ、音楽などの新しいコンテンツやアイデアを作成することができます生成型AIは、非常に大きなモデルによって駆動されています（...）

本番環境向けのベクトル検索の構築

ベクトルストアは、機械学習の進化において重要な役割を果たし、データの数値エンコーディングのための必須のリポジトリとして機能しますベクトルは、多次元空間におけるカテゴリカルなデータポイントを表すために使用される数学的なエンティティです機械学習の文脈では、ベクトルストアは、データの保存、取得、フィルタリングを行う手段を提供します

LLMの出力解析：関数呼び出し対言語チェーン

「LLMを使用したツールの作成には、ベクトルデータベース、チェーン、エージェント、ドキュメント分割ツールなど、複数のコンポーネントが必要ですしかし、最も重要なコンポーネントの1つはLLMです…」

Learn more about Search Results RoPE - Page 9