Search Results prompt engineering

「大規模な言語モデルを使ったフェイクニュースの検出」を活用する

フェイクニュースは、虚偽で作り話、あるいは意図的に誤った情報を伝えるニュースと定義され、印刷機の登場と同時に現れましたフェイクニュースやディスインフォメーションのオンラインでの急速な拡散は、一般の人々を欺くだけでなく、社会、政治、経済にも深い影響を与える可能性があります

「データエンジニアリングの本」

この物語では、データエンジニアリング（DE）を学んでいる人にとって興味深いデータエンジニアリングの本や資料について話したいと思います私は、それらがあまりないことに気付きました...

「GenAIのモデルの出力を改善する方法」

ジェネレーティブAIは、DLアルゴリズムのおかげで強力なコンテンツ生成器に進化しましたただし、より正確な結果を得るためには、異なるサイクルと反復を使用することができます

ドックスからコードの生成には、LLMsを使用します

大規模言語モデル（LLMs）は、詳細な医師のメモを正確な医療コードに迅速に翻訳することで、効率と正確性を向上させます

「New DeepMindの研究で、言語モデルのための最高のプロンプトシードが公開されました」

人工知能（AI）の着実な進化を目の当たりにしながら、月々にわたってますます困難なタスクを達成するAIを考えると、私たちの労働力の未来に一般的な懸念がありますもしAIが…

はい、GitHubのCopilotは（実際の）秘密を漏洩する可能性があります

研究者たちは、CopilotとCodeWhispererから有効なハードコードされた秘密を抽出し、新たなセキュリティリスクを明らかにしました

「VoAGIニュース、11月8日：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch＆Google Cloudをマスターするための5つの簡単なステップ•データ可視化のためのSQL」

今週のVoAGIでは、Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloud Platformのマスターを助けるためのVoAGI Back to Basics Getting Started in 5 Stepsシリーズに参加してください•データ可視化でSQLのパワーを解放しましょう：インパクトのあるチャートやグラフのためのデータ準備の技術をマスターしましょう•そして…

NEWS

LLMのパフォーマンス比較ーRoberta、Llama 2、およびMistralを使用したLoraによる災害ツイート分析の詳細解説

<ul><li><a href=”https://www.voagi.com/efficient-adaptability-in-large-language-models-through-lowrank-matrix-factorization-lora-qlora-and.html”>LoRAを使用した災害ツイート分析のためのRoberta、Llama 2、Mistralの性能比較</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/intro-to-social-network-analysis-with-networkx.html”>イントロダクション</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/3-ios-0days-infect-iphone.html”>使用されたハードウェア</a></li><li><a href=”/?s=Goals”>ゴール</a></li><li><a href=”/?s=Dependencies”>依存関係</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/pretrained-foundation-models-the-future-of-molecular-machine-learning-with-graphium-ml-library-and.html”>事前学習済みモデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/create-a-rag-pipeline-using-the-llama-index.html”>Llama 2</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral 7B</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>LoRA</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/llm-evals-setup-and-important-metrics-guide.html”>セットアップ</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの準備</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/apache-kafka-the-mission-critical-data-fabric-for-genai.html”>データ処理</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/impact-of-language-models-on-medical-text-analysis.html”>モデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/tips-to-use-prompt-engineering-for-text-classification.html”>分類タスクのためのRoBERTAチェックポイントの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>RoBERTa分類器のためのLoRAセットアップ</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-opensources-mistral-7b-a-versatile-language-model.html”>分類モデルのためのチェックポイントの読み込み</a></li><li><a…

なぜプロンプトエンジニアリングは一時的な流行なのか

様々なメディアは、プロンプトエンジニアリングについて熱狂的に話しており、それを理想的な仕事のように思わせていますプログラムのコーディングを学ぶ必要もなく、深層学習、データセットなどの機械学習の概念に詳しい必要もありませんあなたも同意するでしょうが、あまりにも…

language models

AIの革新的なイノベーションが開発者を強化する

SAPは、Build CodeやHANA Cloudなどの複数の生成AI機能を導入し、開発者が迅速にデータから価値を生み出し、革新するのを支援します

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