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チャットGPTプラグインとの安全なインタラクションの変換ガイド

イントロダクションかつては静的なコンテンツの領域であったChatGPTは、ChatGPTプラグインの注入によって革命的な変革を遂げています。これらのプラグインは仮想の鍵として機能し、デジタルストーリーテリングの未踏の領域を開拓し、ユーザーエンゲージメントを再構築しています。このガイドでは、ChatGPTプラグインがブログの世界にシームレスに統合される過程を探求し、創造性を育み、コミュニティを構築し、絶えず変化する景観での進歩を予測する可能性を明らかにします。学習目標 ChatGPTプラグインを有効化およびインストールする手順を学び、言語モデルの機能を向上させる方法を理解する。 ChatGPTプラグインのアクティブなステータスを確認し、シームレスなユーザーエクスペリエンスのためにそのパフォーマンスを監視する方法を理解する。 APIキーの取得と必要なパッケージのインストールを含む、アプリケーションにChatGPTプラグインを統合するための簡略化されたガイドを探索する。医療、金融、製造などの実際の応用に焦点を当て、ChatGPTプラグインが効率と意思決定に与える影響を示す。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 ChatGPTプラグインの世界に飛び込むことは、会話ツールキットに個人のタッチを加えることと同じです。これらのモジュール拡張機能は、ユーザーが相互作用を調整し、特定のブログ目標を達成する力を与えています。コンテンツを生成するだけでなく、オーディエンスに対してユニークでダイナミックな体験を作り上げることに関わるのです。 ChatGPTプラグインの変革的な役割 ChatGPTプラグインの変革的な役割について掘り下げることで、ユーザーエンゲージメントへのその変革的な影響が明らかになります。ChatGPTは単体の形態で印象的な自然言語処理を提供しますが、プラグインは専門機能を導入することにより、その体験をさらに向上させます。これらの機能は、トリガーされる応答や文脈に気を配った相互作用から外部APIによるリアルタイム情報の取得まで、さまざまなものです。この革新的なダイナミックは、静的な会話モデルから多目的かつ適応性のあるツールへの進化を示しており、ChatGPTとの相互作用の方法において新たな次元を開くものです。これらのプラグインの具体的な内容に探求していくことで、会話型AIの世界を再構築する可能性がますます明らかになります。プラグインの影響を活用する私たちの探求では、これらの多才なツールの深い意義と安定性を慎重に検証します。ChatGPTプラグインが重要であり続ける理由を探求し、ユーザーとの相互作用の形成と豊かさを探ります。このセクションでは、ChatGPTフレームワーク内でChatGPTプラグインの安定性を詳細に検証し、その信頼性と堅牢性について洞察を提供します。これらのプラグインの影響を探ることによって、さまざまな会話シナリオでの安定したパフォーマンスと重要性について包括的な理解を提供することを目指しています。制約と技術の理解実践的な側面について見てみましょう。安定性と制約は重要な考慮事項です。これらのプラグインはChatGPTフレームワーク内でどのように動作するのでしょうか？ニュアンスを理解し、エクスペリエンスを最適化し、情報を得るための情報を得るための知識を活用しましょう。同時に使用できるプラグインの数にはどのような制約がありますか？効果的なカスタマイズに関する実践的な考慮事項を探索しましょう。 ChatGPTプラグインの能力とパフォーマンスに影響を与える、GPT-4の興味深い影響について。基礎となるモデルの次のイテレーションとして、GPT-4の進歩はプラグインの機能に影響を与えます。この探求により、技術の発展がChatGPTプラグインの機能にどのように影響するかが示されます。これらの制約と技術的なニュアンスを包括的に理解することで、ユーザーはChatGPTプラグインの領域を知識を活用して安全かつ効果的に進めることができます。安全性とモニタリング安全性は最重要です。ChatGPTプラグインに関連する安全性について掘り下げ、安全な相互作用のための対策を概説します。安全性に関するよくある質問について、簡潔なFAQ形式で説明し、分かりやすさと安全性を築き上げます。 ChatGPTプラグインの安全性に焦点を当てたよくある質問（FAQ）を提示します。これらはChatGPT体験にプラグインを組み込むことに関するユーザーの疑問をカバーします。FAQは、安全に関する側面に関する明確化を求めるユーザーにとって貴重なリソースとなります。このステップバイステップの検証ガイドにより、ユーザーは自分のプラグインが会話に積極的に貢献していることを確認できるようになります。安全性を重視し、効果的なモニタリングのためのツールを提供することで、このセクションではユーザーがChatGPTプラグインの世界を安全かつ自信を持って進むために必要な知識を提供します。費用、アクセス、およびインストール…

内部の仕組みを明らかにする：BERTのアテンションメカニズムの深い探求

イントロダクション BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、トランスフォーマーモデルと教師なし事前学習を活用した自然言語処理のためのシステムです。事前学習を行うことで、BERTはマスクされた言語モデリングと文予測の2つの教師なしタスクを通じて学習を行います。これにより、BERTはゼロからではなく、特定のタスクに適応することが可能になります。基本的に、BERTは言語を理解するためのユニークなモデルを使用した事前学習されたシステムであり、多様なタスクへの適用を容易にします。この記事では、BERTのアテンションメカニズムとその動作について理解しましょう。さらに読む：BERTとは？ここをクリック！学習目標 BERTのアテンションメカニズムを理解する BERTにおけるトークン化の方法 BERTにおけるアテンションの重みの計算方法 BERTモデルのPython実装この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 BERTのアテンションメカニズムまず、アテンションとは、モデルが文の重要な入力特徴により大きな重みを置く方法の一つです。以下の例を考えて、アテンションがどのように基本的に機能するかを理解しましょう。例1 一部の単語に対して他の単語よりも高い注意が払われる上記の文では、BERTモデルは次の単語「fell」の予測にとって、「cat」と動詞「jumped」により重みを置くことが重要であると判断するかもしれません。「cat」がどこからジャンプしたかを知るよりも、「cat」と「jumped」を知ることが重要です。例2 次の文を考えてみましょう。一部の単語に対して他の単語よりも高い注意が払われる「spaghetti」という単語を予測するために、アテンションメカニズムはスパゲッティの品質「bland」よりも動詞「eating」により重みを大きくすることを可能にします。例3…

「OpenAIモデルに対するオープンソースの代替手段の探索」

序文 AIの領域では、11月はドラマチックな展開がありました。GPTストアやGPT-4-turboのローンチ、そしてOpenAIの騒動まで、まさに忙しい一ヶ月でした。しかし、ここで重要な問題が浮かび上がります：クローズドモデルとその背後にいる人々はどれだけ信頼できるのでしょうか？自分が実際に運用しているモデルが内部の企業ドラマに巻き込まれて動作停止するのは快適な体験とは言えません。これはオープンソースモデルでは起こらない問題です。展開するモデルには完全な管理権限があります。データとモデルの両方に対して主権を持っています。しかし、OSモデルをGPTと置き換えることは可能でしょうか？幸いなことに、既に多くのオープンソースモデルが、GPT-3.5モデル以上の性能を発揮しています。本記事では、オープンソースのLLM（Large Language Models）およびLMM（Large Multi-modal Models）の最高の代替品をいくつか紹介します。学習目標オープンソースの大規模言語モデルについての議論。最新のオープンソース言語モデルとマルチモーダルモデルについての探求。大規模言語モデルを量子化するための簡易な導入。 LLMをローカルおよびクラウド上で実行するためのツールやサービスについて学ぶ。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。オープンソースモデルとは何ですかモデルがオープンソースと呼ばれるのは、モデルの重みとアーキテクチャが自由に利用できる状態にあるからです。これらの重みは、例えばMeta’s Llamaのような大規模言語モデルの事前訓練パラメータです。これらは通常、ファインチューニングされていないベースモデルやバニラモデルです。誰でもこれらのモデルを使用し、カスタムデータでファインチューニングして下流のアクションを実行することができます。しかし、それらはオープンなのでしょうか？データはどうなっているのでしょうか？多くの研究所は、著作権に関する懸念やデータの機密性の問題などの理由から、ベースモデルの訓練データを公開しません。これはまた、モデルのライセンスに関する部分にも関連しています。すべてのオープンソースモデルは、他のオープンソースソフトウェアと同様のライセンスが付属しています。Llama-1などの多くのベースモデルは非商用ライセンスとなっており、これらのモデルを利用して収益を上げることはできません。しかし、Mistral7BやZephyr7Bなどのモデルは、Apache-2.0やMITライセンスが付属しており、どこでも問題なく使用することができます。オープンソースの代替品 Llamaのローンチ以来、オープンソースの領域ではOpenAIモデルに追いつこうとする競争が繰り広げられています。そしてその結果は今までにないものでした。GPT-3.5のローンチからわずか1年で、より少ないパラメータでGPT-3.5と同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮するモデルが登場しました。しかし、GPT-4は依然として理性や数学からコード生成までの一般的なタスクには最も優れたモデルです。オープンソースモデルのイノベーションと資金調達のペースを見ると、GPT-4のパフォーマンスに近づくモデルが間もなく登場するでしょう。とりあえず、これらのモデルの素晴らしいオープンソースの代替品について話しましょう。 Meta’s Llama 2 Metaは今年7月にLlama-2という彼らの最高のモデルをリリースし、その印象的な能力により一瞬で人気を集めました。MetaはLlama-7b、Llama-13b、Llama-34b、Llama-70bの4つの異なるパラメータサイズのLlama-2モデルをリリースしました。これらのモデルは、それぞれのカテゴリにおいて他のオープンモデルを上回る性能を発揮しました。しかし、現在ではmistral-7bやZephyr-7bのような複数のモデルが、多くのベンチマークで小さなLlamaモデルを上回る性能を発揮しています。Llama-2 70bはまだそのカテゴリーで最高のモデルの一つであり、要約や機械翻訳などのタスクにおいてGPT-4の代替モデルとして価値があります。 Llama-2はGPT-3.5よりも多くのベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、GPT-4に迫ることもできました。以下のグラフは、AnyscaleによるLlamaとGPTモデルのパフォーマンス比較です。…

「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）におけるポイントワイズ畳み込みの探求：全結合層の置き換え」

はじめに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像とパターンを理解する上で重要な役割を果たし、深層学習の世界を変えました。この旅は、YanがLeNetアーキテクチャを紹介したころから始まり、今日ではさまざまなCNNを選択できます。従来、これらのネットワークは、特に異なるカテゴリに分類する場合には、全結合層に依存していました。しかし、そこに変化の風が吹いています。私たちは異なるアーキテクチャを探求しており、畳み込みニューラルネットワークにおける新しい方法であるPointwise Convolutionを使用しています。まるで新しい道を進むような感覚です。このアプローチは、通常の全結合層の使用方法に挑戦し、ネットワークをよりスマートで高速にするいくつかのクールな利点をもたらします。私たちと一緒にこの探求に参加し、Pointwise Convolutionの理解に深入りし、ネットワークの効率的な動作と優れたパフォーマンスの向上がいかに役立つかを発見しましょう。学習目標 LeNetなどの初期モデルから現在使用されている多様なアーキテクチャまで、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の歴史を理解する CNNにおける従来の全結合層に関連する計算の重さと空間情報の損失について探求する Pointwise Convolutionの効率的な特徴抽出方法を探求するネットワークの変更やハイパーパラメータのチューニングなど、CNNにおけるPointwise Convolutionの実装に必要な実践的なスキルを開発するこの記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。全結合層の理解従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、全結合層は重要な役割を果たし、ある層のすべてのニューロンを次の層のすべてのニューロンに接続する密な相互接続構造を形成しています。これらの層は、画像分類などのタスクで使用され、ネットワークが特定の特徴と特定のクラスを関連付けることを学習します。要点グローバルコネクティビティ：全結合層はグローバルな接続を作成し、ある層の各ニューロンが次の層のすべてのニューロンに接続されることを可能にします。パラメータの重さ：全結合層には非常に多くのパラメータが含まれるため、モデルのパラメータ数が大幅に増加することがあります。空間情報の損失：全結合層に入力データを平坦化することで、元の画像から空間情報が失われる場合があり、特定のアプリケーションで欠点となる可能性があります。計算の重さ：全結合層に関連する計算負荷は、ネットワークの規模が拡大するにつれて特に大きくなる場合があります。実践における使用法畳み込み層の後：全結合層は通常、畳み込み層の後に使用されます。畳み込み層は入力データから特徴を抽出します。密な層：一部の場合、全結合層は「密な」層と呼ばれ、すべてのニューロンを接続する役割が強調されます。変更の必要性とは？通常の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）における全結合層の基本的な理解ができたので、なぜ一部の人々が異なるものを探しているのかについて話しましょう。全結合層は役割を果たしていますが、いくつかの課題を抱えています。コンピューターに負荷がかかり、多くのパラメータを使用し、時には画像から重要な詳細を失うことがあります。…

エアライン事業で情報とモデルを明らかにして、明らかにスムースに動作するようにモニターする

イントロダクション訓練と評価でパフォーマンスの良いモデルが、本番環境で悪化するという挫折感を経験したことがありますか？これは本番フェーズでよくある課題ですが、そこでEvidently.aiという素晴らしいオープンソースのツールが登場し、私たちのMLモデルを観察可能にして監視しやすくします。このガイドでは、本番環境でのデータとモデルのパフォーマンスの変化の背後にある理由と、実装するために必要なアクションについて取り上げます。また、このツールをStreamlit予測アプリと統合する方法も学びます。素晴らしい旅を始めましょう。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。必要な前提条件 1) リポジトリのクローン git clone "https://github.com/VishalKumar-S/Flight-Delay-Prediction-and-live-Monitoring-with-Azure-Evidently-and-Streamlit-with-MVC-Architecture.git" 2) 仮想環境の作成とアクティベート # 仮想環境を作成するpython3 -m venv venv# プロジェクトフォルダで仮想環境をアクティベートするsource venv/bin/activate # このコマンドはrequirements.txtファイルにリストされているPythonパッケージをインストールします。pip install -r requirements.txt 4)…

自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上

イントロダクション顧客サポートの世界では、効率と迅速さが極めて重要です。OpenAIのGPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）を活用することで、顧客サポートのプロジェクト最適化に独自の視点をもたらすことができます。本記事では、LLMsを使用してチケットの分類を自動化し、顧客サポートチームにシームレスで効率的なソリューションを提供する方法について探求します。さらに、このプロジェクトの実装例を示すために実践的なコード実装も紹介します。学習目標大規模言語モデルの基本的な概念と、プロジェクト管理のさまざまな側面での最適化方法を学びます。感情に基づくチケットの分類や自動コードコメントなど、特定のプロジェクトシナリオを通じて、LLMsの多様な応用に対する洞察を得ます。 LLMsをプロジェクト管理プロセスに統合する際のベストプラクティス、潜在的な課題、考慮事項について、効果的かつ倫理的なLLMsの活用を確保する方法を探究します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）は、プロジェクト管理におけるパラダイムシフトを表します。先進の言語モデルを活用して、プロジェクトライフサイクルのさまざまな側面を自動化し向上させるものです。出典：Square Space 自動プロジェクト計画とドキュメンテーション参照：「Generative Pretrainingによる言語理解の改善」（Radford et al., 2018） OpenAIのGPT-3などのLLMsは、自然言語の理解においてその威力を示し、自動的なプロジェクト計画を可能にします。テキスト入力を分析して包括的なプロジェクト計画を生成し、計画フェーズでの手作業の努力を削減します。さらに、LLMsは動的なドキュメンテーションの生成に寄与し、人間の介入を最小限に抑えてプロジェクトドキュメンテーションを最新の状態に保つことができます。コードの生成と最適化参照：「深層双方向トランスフォーマーの言語理解のためのBERTの事前トレーニング」（Devlin et al., 2018）大規模言語モデルは、高水準なプロジェクト要件の理解とコードスニペットの生成において優れた能力を示しています。LLMsを使用したコードの最適化に関する研究では、これらのモデルが仕様に基づいてコードを提供し、既存のコードベースを分析して非効率を特定し、最適化された解決策を提案することが探究されています。…

ポッドキャストのアクセシビリティを向上させる：LLMテキストのハイライト化ガイド

イントロダクションポッドキャストを愛して、最高の部分を覚えておきたいと思ったけれど、音声だけでテキストがない場合、どうすればいいでしょうか？そこで、LLMや音声からテキストへの翻訳などの便利なツールが登場します。これらのツールは、話された言葉を書かれたノートに魔法のように変換し、簡単に重要なポイントをピックアップして便利な箇条書きを作成します。そのため、お気に入りのポッドキャストの瞬間は、転写まであと一歩！ 2022年11月の最初のデビュー以来、LLMは大流行しています。LLMはさまざまなタスクに使用でき、テキストの要約化は重要なアプリケーションです。テキスト以外、オーディオやビデオなどの他のモードにも要約化できます。 LLMを使用してポッドキャストのアクセシビリティを向上させ、簡単に利用できる箇条書きのハイライトを生成したり、将来の参照のためにノートを取ることができます。 PaLM（Pathways Language LLM）は、2022年4月にGoogle AIによって確立された重要なLLMです。今年の2023年3月、PaLM 2の第2バージョンがリリースされ、改良された最新バージョンとなりました。優れたバイリンガル、コーディング、思考能力を持つことを目指しています。 PaLM 2 LLM APIの利点は、そのAPIが無料で利用できることです。 OpenAIのChatGPTとは異なり、他のLLMよりもパフォーマンスが向上し、推論能力も向上しています。この記事では、PaLM 2 APIとMaker Suiteという2つのツールを使用して、シンプルなポッドキャストテキストハイライトを作成し、LLMモデルの設定を最適化する方法を学びます。…

「ChatGPT AI-1の解放：高度なLLMベースのシステムの構築」

導入この記事では、チャットGPT AI-1を使ったLLM（大規模言語モデル）に基づくシステムの構築について説明します。読者がプロンプトエンジニアリングの基礎について理解していることを前提としています。概念を理解するためには、以下を参照してください：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/prompt-engineering-in-generative-ai/ この記事はステップバイステップのアプローチで行われます。トピックの大きさを考慮して、記事を3つのパートに分けています。これはそのうちの最初のパートです。システムには単一のプロンプトだけでは十分ではなく、LLMベースのシステムの開発部分に詳しく取り組みます。学習目標 LLMベースのシステム構築の始め方を学ぶ。 LLMの動作原理を理解する。トークンとチャットフォーマットの概念を理解する。分類、モデレーション、思考の連鎖推論を適用してシステムを構築する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LLMの動作メカニズムテキスト生成プロセスでは、プロンプトが与えられ、LLMに対してそのプロンプトを完成させるものを埋めるように求められます。例: 数学は_______です。LLMは「興味深い科目、すべての科学の母など」と埋めることができます。大規模言語モデルは、教師付き学習によってこれらすべてを学習します。教師付き学習では、モデルは入力と出力の関係をラベル付きのトレーニングデータを通じて学習します。X-Yマッピングにも同じプロセスが使用されます。例: ホテルのフィードバックの分類。部屋が素晴らしかったという口コミは肯定的な感情のレビューとしてラベル付けされ、一方で「サービスが遅い」という口コミは否定的な感情としてラベル付けされます。教師付き学習では、ラベル付けされたデータを取得し、それらのデータを使ってAIモデルをトレーニングします。トレーニング後はデプロイされ、最終的にモデルが呼び出されます。今度は美しい場所のような新しいホテルのレビューを与えて、結果が肯定的な感情であることを期待します。大規模言語モデルには基本的なLLMと指示に調整されたLLMの2つの主要なタイプが存在します。これらの概念を理解するために、以下のリンク先の記事を参照してください。基本的なLLMを変換するプロセスとは？基本的なLLMを指示に調整されたLLMに変換するプロセスは以下の通りです:1. 基本的なLLMは大量のデータ（数百億の単語）でトレーニングする必要があります。このプロセスは広範なスーパーコンピューターシステムで数か月かかることがあります。2. モデルは、小規模な例のセットに対してファインチューニングを行うことでさらにトレーニングされます。3. 出力の品質に対するさまざまなLLMの評価（出力が役に立つかどうか、正直かどうか、無害かどうかなどの基準）を人間から得るためのツールとして、RLHF（Reinforcement Learning…

スケーリングダウン、スケーリングアップ：モデルの量子化での生成AIのマスタリング

紹介人工知能の進化する風景の中で、生成型AIは確実に革新の中核となってきました。これらの高度なモデルは、芸術の創造、テキストの生成、医療画像の向上などに使用され、驚くほどリアルで創造的な結果を生み出すことで知られています。ただし、生成型AIの力は、モデルサイズと計算要件を必要とします。生成型AIモデルが複雑さとサイズを増すと、より多くの計算リソースとストレージ容量を要求します。これは特に、これらのモデルをエッジデバイスやリソース制約のある環境に展開する際には大きな障害となる場合があります。ここで、モデル量子化を使用する生成型AIが登場し、品質を犠牲にすることなくこれら巨大なモデルを縮小する方法を提供します。出典 – Qualcomm 学習目標生成型AIの文脈におけるモデル量子化の概念を理解する。モデル量子化の実装に関連する利点と課題を探索する。芸術の生成、医療画像、テキスト作成における量子化された生成型AIモデルの実世界の応用について学ぶ。 TensorFlow LiteとPyTorchのダイナミック量子化を使用したモデル量子化のためのコードスニペットに関する洞察を得る。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。モデル量子化の理解出典 – Youtube.com 簡単に言えば、モデル量子化は、モデルのパラメータの数値の精度を低下させます。ディープラーニングモデルでは、ニューラルネットワークはしばしば高精度の浮動小数点値（例：32ビットまたは64ビット）を使用して、重みと活性化を表現します。モデル量子化は、これらの値をより低精度の表現（例：8ビット整数）に変換しながら、モデルの機能性を維持します。生成型AIにおけるモデル量子化の利点メモリの使用量削減：モデル量子化の最も顕著な利点は、メモリ使用量の大幅な削減です。モデルのサイズが小さくなることで、生成型AIをエッジデバイス、モバイルアプリケーション、メモリ容量の制約がある環境に展開することが可能となります。高速な推論：量子化されたモデルはデータサイズが小さくなるため、より高速に実行します。この速度の向上は、ビデオ処理、自然言語理解、自動運転などのリアルタイムアプリケーションにおいて重要です。エネルギー効率：モデルサイズの縮小はエネルギー効率に貢献し、バッテリ駆動デバイスやエネルギー消費が懸念される環境で生成型AIモデルを実行することが実用的になります。コスト削減：モデルのフットプリントが小さくなることは、開発者およびエンドユーザーにコスト削減をもたらします。ストレージおよび帯域幅の要件が低くなるためです。生成型AIにおけるモデル量子化の課題利点がある一方、生成型AIにおけるモデル量子化にはいくつかの課題があります：…

「KOSMOS-2：Microsoftによるマルチモーダルな大規模言語モデル」

イントロダクション 2023年はAIの年となりました。言語モデルから安定した拡散モデルの強化にSegMind APIを使うまで、AI技術は進化し続けています。その中で、Microsoftが開発したKOSMOS-2が注目を浴びています。これはマイクロソフトによって開発されたマルチモーダルの大規模言語モデル（MLLM）であり、テキストと画像の理解力において画期的な能力を発揮しています。言語モデルを開発することは一つのことですが、ビジョンモデルを作成することは別のことです。しかし、両方の技術を組み合わせたモデルを持つことは、さらなるレベルの人工知能を実現することになります。この記事では、KOSMOS-2の特徴と潜在的な応用について掘り下げ、AIと機械学習への影響を解説します。学習目標 KOSMOS-2のマルチモーダル大規模言語モデルの理解 KOSMOS-2のマルチモーダルグラウンディングと参照表現生成の仕組みの学習 KOSMOS-2の現実世界での応用について洞察を得る KOSMOSを使ったColabでの推論の実行この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 KOSMOS-2モデルの理解 KOSMOS-2はマイクロソフトの研究チームによる研究成果で、そのタイトルは「Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World（KOSMOS-2：マルチモーダル大規模言語モデルのグラウンディング）」です。テキストと画像を同時に処理し、マルチモーダルデータとの相互作用を再定義することを目指して設計されたKOSMOS-2は、他の有名なモデルであるLLaMa-2やMistral AIの7bモデルと同様にトランスフォーマーベースの因果言語モデルのアーキテクチャを採用しています。しかし、KOSMOS-2の特徴はその独自のトレーニングプロセスです。特殊なトークンとして画像内のオブジェクトへの参照を含むテキストである、GRITと呼ばれる巨大なデータセットでトレーニングされています。この革新的なアプローチにより、KOSMOS-2はテキストと画像の新たな理解を提供することができます。マルチモーダルグラウンディングとは何ですか？ KOSMOS-2の特徴的な機能の一つは、「マルチモーダルグラウンディング」の能力です。これは、画像のオブジェクトとその位置を記述するイメージキャプションを生成することができるという意味です。これにより、言語モデルにおける「幻覚」の問題を劇的に減少させ、モデルの精度と信頼性を向上させることができます。この概念は、テキストを画像内のオブジェクトに特殊なトークンを通じて接続し、実質的にはオブジェクトを視覚的な文脈に結びつけるというものです。これにより幻覚が減少し、正確なイメージキャプションの生成能力が向上します。…

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