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「言語モデルにおける連鎖思考推論の力を明らかにする認知能力、解釈可能性、自律言語エージェントに関する包括的な調査」

上海交通大学、Amazon Web Services、イェール大学による研究は、言語エージェントにおけるチェーンオブソート（CoT）技術の基礎的なメカニズムの理解と有効性の正当化の問題に取り組んでいます。この研究では、CoT推論の重要性と自律言語エージェントの進展との複雑な関係を探求しています。研究ではまた、CoT検証手法の役割と効果を調査し、推論のパフォーマンスと信頼性を向上させるために使用されるCoT検証手法を詳細に取り上げています。これは初心者から経験豊富な研究者まで、CoT推論と言語エージェントの理解を深めるための包括的なリソースです。研究では、LLMsおよび自律言語エージェントにおけるCoT推論の開発と、モデルの信頼性と精度を確保するためのさまざまなCoT検証手法について探求しています。この分野の新しい研究者やベテランの研究者にとって、有用な参考文献です。研究は、言語インテリジェンスの発展と、LLMsなどの言語モデルが人間のように理解し推論することでどのように進歩してきたかに焦点を当てています。そのうちの一つがCoTプロンプティングであり、これはパターン、推論形式、応用範囲で進化してきました。LLMsにおけるCoT推論は、複雑な問題を管理可能なステップに分解し効果的に解決することができます。CoT技術を言語エージェントに統合することにより、実世界またはシミュレーションされたタスクを理解し実行することができます。この研究は、CoTメカニズムを探求し、パラダイムの変化を分析し、CoT技術による言語エージェントの開発を調査することを目的としています。提案される方法は、言語エージェントにおけるCoT推論とその応用を探求し、Zero-Shot-CoTやPlan-and-SolveプロンプティングなどさまざまなCoT技術を利用して言語エージェントのパフォーマンスを向上させることを含みます。この方法は、指示と例を生成することの重要性や検証プロセスを強調しています。また、WikipediaやGoogleなどの外部知識源を統合して推論の連鎖の正確性を向上させる方法についても分類しています。 CoTは、一般化、効率性、カスタマイズ性、スケーラビリティ、安全性、評価の向上に向けた解決策を提供します。導入部では、初心者から経験豊富な研究者まで向けに、CoT推論と言語エージェントの基本原則と現在の進展を強調した包括的な情報が提供されます。まとめると、このレビューはCoT推論から自動化された言語エージェントへの進化を詳細に検討し、進歩と研究領域に焦点を当てています。CoT技術はLLMsを大幅に改善し、言語エージェントが指示を理解しタスクを実行することを可能にしました。研究では、パターンの最適化や言語エージェントの開発といった基本的なメカニズム、および一般化、効率性、カスタマイズ性、スケーリング、安全性などの将来の研究方向をカバーしています。このレビューは、この分野の初心者から経験豊富な研究者までに適しています。

「PyTorchでのSoft Nearest Neighbor Lossの実装方法」

表現学習は、深層ニューラルネットワークによって与えられたデータセット内の最も顕著な特徴を学習するタスクです通常は教師あり学習の範囲で暗黙的に行われる課題であり、それは...

「人工的な汎用知能（Artificial General Intelligence; AGI）の探求：AIが超人力を達成したとき」

人工知能の分野は過去10年間で大きな進歩を遂げていますが、人間レベルの知能を達成することは多くの研究者の究極の目標ですこの記事では、私は...

開発者の生産性向上：DeloitteのAmazon SageMaker Canvasを用いたノーコード/ローコード機械学習の活用方法

今日のデータ駆動型の世界では、機械学習（ML）モデルを素早く構築し展開する能力がますます重要になっていますしかし、MLモデルの構築には時間と労力、特殊な専門知識が必要ですデータの収集やクリーニングから特徴エンジニアリング、モデルの構築、調整、展開まで、MLプロジェクトは開発者にとって数か月かかることがよくありますそして経験豊富なデータ[...]

「新しく進化したAmazon SageMaker Studioを体験してください」

2019年に開始されたAmazon SageMaker Studioは、データの準備、構築と実験、トレーニング、ホスティング、モニタリングまで、すべてのエンドツーエンドの機械学習（ML）ワークフローを一か所で提供しますデータサイエンスの生産性を向上させるためのイノベーションを続ける当社は、改良されたSageMaker Studioのエクスペリエンスを発表することができて大変嬉しく思いますこれにより、ユーザーは管理された統合開発環境（IDE）を選択することができます...

『究極の没入型視覚化とモデリング体験を実現するために、4つのAIモデルを組み合わせる』

この新しいブログ記事では、私たちがHandMolというウェブベースのツールを作成した方法について説明しますこのツールはさまざまなAIベースのツールと技術を統合し、1人以上のユーザーが分子を表示し操作できるようにするものです...

自分のドキュメントで春のAIとOpenAI GPTが有用になるようにRAGを作成する

「RAGを使用して、Spring AIとOpenAI GPTを活用してドキュメント検索のエクスペリエンスを向上させる方法を発見しましょう自分自身のドキュメントをより役立つものにする方法を学びましょう」

AWSを使った生成AIを活用したクラウド上の新しい構築の時代へようこそ

「私たちは、時間の経過とともに、生成型AIが私たちが知るほぼすべての顧客エクスペリエンスを変革する可能性を持っていると信じていますAWS上で生成型AIアプリケーションを導入する企業の数は多く、adidas、Booking.com、Bridgewater Associates、Clariant、Cox Automotive、GoDaddy、LexisNexis Legal & Professionalなどがすばやく増えていますPerplexityなどの革新的なスタートアップも存在します...」

「ラジャン・セトゥラマンと一緒にデータ分析リーダーになる」

このLeading with Dataのエピソードでは、Rajan Sethuraman、LatentView AnalyticsのCEOが、Accentureから急成長するアナリティクス企業をリードするまでの経歴について話します。彼は、LatentViewの変革における課題を強調し、生成AI、人材獲得、地理的拡大を重要視しています。Rajanは、データアナリティクスのキャリアを始める人々に対する洞察を共有しています。このLeading with Dataのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、Appleなどの一般的なプラットフォームで聴くことができます。 Rajan Sethuramanとの対話からの主な洞察アナリティクス企業は実行から戦略的提携への転換が重要であり、顧客価値の向上に不可欠です。人材獲得は技術的、数学的、ビジネススキルの組み合わせを重視し、持続的な学習の文化を育成する必要があります。生成AIはアナリティクスを革新し、個別化された効率的なソリューションの可能性を提供しています。戦略的な地理的拡大と非組織的成長は、アナリティクス企業が市場到達を広げ、能力を強化する上で重要です。データアナリティクス市場の急速な成長により、企業は新興のトレンドに適応し、隣接する機会を探求する必要があります。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論をする、今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！今度は、セッションでRanjan Sethuramanがした質問と彼の回答について見てみましょう！アナリティクスとデータサイエンスへの道のりはどのように始まりましたか？私は、Accentureで20年以上、KPMGで1年以上の経験を経て、2016年6月にLatentView Analyticsに入社しました。私がLatentViewに惹かれたのは、経営コンサルティングのバックグラウンドとデータアナリティクスへの経験を組み合わせて、人材獲得や予測モデリングを通じた分析を行う点です。このビジネスコンサルティングとアナリティクスの融合が、私をLatentViewに引きつけた要素であり、ここで複雑なビジネスの問題にデータアナリティクスを活用して取り組んでいます。…

「品質と責任について大規模な言語モデルを評価する」

生成AIに関連するリスクは広く公表されています有毒性、偏見、逸出した個人情報、幻覚は組織の評判に悪影響を与え、顧客の信頼を損ないます研究によると、バイアスや有毒性のリスクは、事前訓練された基盤モデル（FM）から特定のタスクに向けた生成AIサービスに移行するだけでなく、FMを特定のタスクに調整することによっても発生します

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