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「人生をゲームとして見るならば、それをうまくプレイする方法を知っているべきだ」

未踏の銀河のどこかで、あなたと友人は謎めいた異星人のグループに捕らえられています彼らは、彼らのゲームで彼らに勝てば解放してくれると約束しますあなたは…

「音で見る：GPT-4V（イジョン）とテキスト読み上げ技術による視覚障がい者のサポート」

視覚障害者のナビゲーションを強化する：GPT-4V（ision）とTTSを統合した高度な感覚支援

「🤖 リーダーズエンダーリークのための道を作ります：水中技術のブレイクスルー 🌊」

「スイス連邦工科大学ローザンヌ校による最先端のイノベーションは、ウナギの動きに着想を得た驚くべき耐水性ロボットを生み出しましたこの高度な装置は様々なパターンでうねることができ、潜在的な用途において貴重なアセットとなります」

「RustコードのSIMD高速化のための9つのルール（パート2）」

SIMDを使用してRustコードを高速化するための9つの基本ルールを探求してくださいcoresimdについて学び、最適化技術を学びながらパフォーマンスを7倍に向上させましょう

Google Gemini APIを使用してLLMモデルを構築する

導入 ChatGPTとOpenAIのGPTモデルのリリース、およびMicrosoftとのパートナーシップにより、AIの領域にTransformerモデルをもたらしたGoogleはみんなが諦めた存在となりました。 GPTモデルがリリースされてから1年以上が経過しましたが、GoogleからはPaLM API以外に大きな動きはありませんでした。PaLM APIもあまり注目されず失敗に終わりました。そしてGoogleが突如として紹介した基盤となるモデルのグループ、Geminiが登場しました。Geminiの発売からわずか数日後、GoogleはGemini APIをリリースしました。このガイドでは、Gemini APIをテストし、最終的にはそれを使用してシンプルなチャットボットを作成します。学習目標 GoogleのGeminiシリーズの基礎知識を学ぶ。これには異なるモデル（Ultra、Pro、Nano）と、テキストと画像のサポートを中心とする多様性が含まれます。 Gemini Proのチャット・モデルを使用してチャットベースのアプリケーションを作成するスキルを開発し、チャットの履歴を維持し、ユーザーの文脈に基づいて応答を生成する方法を理解する。 Geminiが安全であるために、不安全なクエリを処理し、さまざまなカテゴリの安全性評価を提供することにより、責任あるAIの使用を保証する方法を探索する。 Gemini ProとGemini Pro Visionモデルを使用した実践的な経験を積み、画像の解釈と説明を含む、テキスト生成とビジョンに基づく機能を探索する。 Gemini APIとLangchainを統合して、相互作用のプロセスを簡素化する方法を学び、複数のクエリを効率的に処理するための入力と応答のバッチ処理について学ぶ。この記事はデータサイエンスブログサラソンの一部として公開されました。 Geminiとは何ですか？ Geminiは、Googleが構築し導入した新しい基盤モデルのシリーズです。これはこれまでのPaLMと比べて最も大きなモデルセットであり、最初から多様性に焦点を当てて構築されています。これにより、Geminiモデルはテキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの異なる情報タイプの組み合わせに強力です。現在、APIは画像とテキストのサポートを提供しています。Geminiは、ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、多くのテストでChatGPTとGPT4-Visionモデルを上回っています。 Geminiには、サイズに基づいて3つの異なるモデルがあります。サイズの順に、Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini…

リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションを使用して、安定した拡散プロンプトを改善しましょう

テキストから画像を生成することは、メディアやエンターテイメント、ゲーム、ECサイトの商品ビジュアライゼーション、広告やマーケティング、建築設計やビジュアライゼーション、芸術創作、医療画像など、さまざまな分野で応用される急速に成長している人工知能の分野ですStable Diffusionは、数秒で高品質な画像を作成する力を与えるテキストから画像へのモデルです11月には[…]

ボーダフォンは、AWS DeepRacerとアクセンチュアを活用して機械学習のスキルを向上させています

「ボーダフォンは、2025年までに、イノベーションを加速し、コストを削減し、セキュリティを向上させ、業務を簡素化するという目標を持ち、通信会社（テルコ）からテクノロジー企業（テックコー）への転換を行っていますこの変革に貢献するために、数千人のエンジニアが採用されていますまた、2025年までに、ボーダフォンは、グローバルな労働力の50％がソフトウェア開発に積極的に関与することを計画しています」

「マシンラーニングプロジェクトで私が犯した同じ過ちを com 因さないでください！」

私の旅は、大学で機械学習の基礎を学び始めたときに始まりました私は物事がどのように機能するのかを深く理解するために、たくさんのプロジェクトを行っていましたそれは…

‘LLMがデータアナリストを置き換えることはできるのか？ LLMを活用したアナリストの構築’

私たちの中の誰もが、昨年の少なくとも1度は、ChatGPTがあなたの役割を置き換えることができるか（いや、むしろいつか）と考えたことがあると思います私も例外ではありません私たちは、最近の...

「シュレディンガー・ブリッジはテキスト・トゥ・スピーチ（TTS）合成において拡散モデルに勝るものになっていますか？」

人工知能の進歩に伴い、自然言語処理、自然言語生成、コンピュータビジョンの分野は、最近大きな人気を得ています。これは、大規模言語モデル（LLMs）の導入によるものです。テキスト音声合成（TTS）において成功を収めている拡散モデルは、優れた生成品質を示しています。しかし、これらの拡散モデルは、ノイズを導入し、望ましい生成目標についてほとんど情報を提供しない表現に制限されています。最近の研究では、清華大学とマイクロソフトリサーチアジアの研究者チームが、Bridge-TTSと呼ばれる新しいテキスト音声合成システムを提案しました。これは、拡散ベースのTTS手法で使用されるノイズガウス事前分布の代わりに、クリーンで予測可能な代替物を提供する試みです。この代替事前分布は、テキスト入力から抽出された潜在表現から取得されます。チームは、主な貢献が完全に管理可能なシュレディンガー橋の開発であると述べています。これにより、正確なメルスペクトログラムとクリーンな事前分布との接続が実現されます。提案されたBridge-TTSは、データからデータへのプロセスを使用し、従来の拡散モデルがデータからノイズへのプロセスを通じて機能するのとは対照的に、以前の分布の情報内容を向上させることができます。チームはこの手法を評価し、評価により、Bridge-TTSはLJ-Speechデータセットでの実験的な検証によってその効果が強調されました。50ステップ/1000ステップの合成設定では、Bridge-TTSは拡散ベースのGrad-TTSよりも優れたパフォーマンスを発揮しました。それは強力で高速なTTSモデルよりも少ないステップでさらに優れた性能を発揮しました。Bridge-TTSアプローチの主な強みは、合成品質とサンプリング効率です。チームは以下の主な貢献をまとめています。メルスペクトログラムは、汚染されていないテキストの潜在表現から生成されました。従来のデータからノイズへの手順とは異なり、この表現は拡散モデルの文脈での条件情報として機能するため、ノイズがない作成されるようになっています。シュレディンガー橋を使用してデータからデータへのプロセスを調査しました。ペアデータに対して完全に処理可能なシュレディンガー橋を提案しました。この橋は柔軟な形式の参照確率微分方程式（SDE）を使用しています。この手法により、設計空間の経験的な調査が可能になり、理論的な説明も提供されます。サンプリング手法、モデルのパラメータ化、ノイズのスケジューリングがTTSの品質向上にどのように貢献するかを研究しました。非対称ノイズスケジュール、データ予測、および一次橋サンプラーも実装されました。完全に処理可能なシュレディンガー橋により、基礎プロセスの完全な理論的説明が可能になりました。サンプリングプロセスの効率、非対称ノイズスケジュール、モデルのパラメータ化における影響など、さまざまな要素がTTSの品質にどのように影響するかを理解するために、経験的調査も行われました。この手法は推論速度と生成品質の両方で素晴らしい結果を出しました。拡散ベースのGrad-TTSは、1000ステップと50ステップの両方の生成状況で、この手法に大きく劣っていました。また、4ステップの生成ではFastGrad-TTS、トランスフォーマーベースのモデルFastSpeech 2、最先端のディスティレーションアプローチCoMoSpeechよりも優れた性能を発揮しました。この手法は、たった1回のトレーニングセッションですばらしい結果を達成しました。この効率性は、作成プロセスの複数の段階で見ることができ、提案された手法の信頼性と能力を示しています。

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