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VoAGIニュース、11月22日：パンダとの7つの必須データ品質チェック•2024年に試してみるべき5つのベクトルデータベースのベスト

今週のVoAGIでは、pandasを使用してデータ品質チェックの方法を学びます欠損したレコードや外れ値、一貫性のないデータ入力などを検出しますまた、トップのベクトルデータベースは、AIアプリケーションのためのベクトルエンベディングの格納、インデックス付け、クエリにおいて、その多様性、パフォーマンス、スケーラビリティ、一貫性、効率的なアルゴリズムで知られています

NEWS

「16/10から22/10までの週のトップ重要なコンピュータビジョン論文」

毎週、いくつかのトップレベルの学術会議とジャーナルでは、画像などの異なるサブフィールドでのエキサイティングなブレイクスルーを紹介するコンピュータビジョンの革新的な研究が披露されました...

16/10から22/10の週の重要なLLM論文のトップ

大規模言語モデル（LLMs）は最近急速に進歩しています新しい世代のモデルが開発されるにつれ、研究者やエンジニアが最新の進歩について情報を得ることが重要です...

「2023年に試してみることができるChatGPTのトップ22の代替品（無料および有料）」

ChatGPTは、さまざまなタスクにおいて最も有名で一般的に使用されているAIツールです。さまざまなコースや教材があり、その潜在能力を最大限に統合し活用するための知識も豊富なため、定期的に利用しているユーザーは関連する課題にもおなじみです。2021 年までは信頼性に欠け、限定的な知識しか持たなかったため、個人は代替手段を探し出すことを余儀なくされていました。検索を終了するため、ここではChatGPTの代替手段のリストをご紹介します。オプションを探索して、新しいお気に入りのAIを見つけましょう。ライティング用のChatGPTの代替手段 1. Chatsonic (Writesonic) (無料および有料) このAIは、ChatGPTに似ていますが、ライティングで強化された機能を備えています。GPT-4の機能を活用しています。これは、カスタマイズ可能で使いやすい機能を提供する会話型AIであり、NLPおよびML技術を備えたものです。Googleの検索トレーニングによって、現在のイベントやトレンド情報を取り入れることができます。プロンプト: クラス5の子供にAditya L-1について説明するための100語の魅力的なコンテンツを生成してください。アクセスはこちら: Writesonic 2. Claude (無料および有料) Anthropicによる次世代の会話型AIです。Claudeは複数の入力を同時に受け付けることができます。ユーザーに役立ち、正直な無害なAIシステムを生成することを重視して開発されました。Claude AIは創造的なライティング、コーディング、および質問への回答が可能です。個々の利用に向け、異なる振る舞い、パーソナリティ、トーンに切り替えることができます。プロンプト: インドへのイギリスの侵略につながった出来事の年表を列挙してください。アクセスはこちら: Anthropic Claude もっと読む:…

メタAIは、122の言語に対応した初の並列読解評価ベンチマーク「BELEBELE」をリリースしました

多言語モデルのテキスト理解能力を評価する上での重要な課題は、高品質で同時的な評価基準の不足です。FLORES-200などの高カバレッジの自然言語処理データセットがありますが、それらは主に機械翻訳に使用されています。100以上の言語が理解や生成テキストサービスを使用していますが、ラベル付きデータの不足は、ほとんどの言語で効果的なシステムを構築する上で重要な障壁となっています。低リソース言語のためのNLPシステムの効率的かつ成功した開発を可能にするためには、LLM以外の重要な科学研究が必要です。多くのモデリングアプローチが言語に依存しないと主張していますが、それらの適用範囲はしばしば一部の言語でのみテストされます。 Meta AI、Abridge AI、およびReka AIによる新たな研究では、122の異なる言語バリエーションを横断して自然言語理解システムを評価するための重要なベンチマークであるBELEBELEが公開されました。データセットの各488パラグラフは、データセット全体の900の質問に対応しています。質問は言語理解能力の異なるモデルを区別し、注意深く作成されています。これらの質問は高い知識や推論を必要とはしませんが、一般化可能なNLUモデルを奨励し、バイアスのあるモデルを故意にペナルティを与えるように設計されています。英語で行われる質問は人間によってほぼ完璧な精度で回答することができます。さまざまなモデルの出力は、これがよく知られたLLMベンチマークであるMMLUと同様の識別的なNLUの課題であることを示しています。 BELEBELEシステムは、その種としては初めてであり、すべての言語で並列になっています。これにより、言語間でモデルの性能を直接比較することができます。データセットには29の文字システムと27の言語ファミリが含まれており、さまざまなリソースの利用可能性と言語の多様性を表しています。ヒンディー語、ウルドゥー語、ベンガル語、ネパール語、シンハラ語のローマ字化バージョンのための最初の自然言語処理（NLP）ベンチマークの一つは、これらの7つの言語を2つの異なるスクリプトで書かれたものに基づいています。データセットの並列性により、さまざまな言語間シナリオでクロスリンガルなテキスト表現を評価することができ、単言語および多言語モデルの評価に使用することができます。タスクは、比較可能なQAデータセットからトレーニングセットを組み合わせてフルファインチューニングによって評価することができます。研究者たちは、多言語間および英語と他の言語間の翻訳のために多数のマスク言語モデル（MLM）を使用しています。ファイブショットのコンテキスト学習とゼロショット（言語内および翻訳テスト）評価を使用して、LLMのさまざまなモデルを比較しています。研究結果は、英語中心のLLMが30以上の言語に広がり、VoAGIおよび低リソース言語で訓練されたモデルが大きな語彙サイズとバランスの取れた事前トレーニングデータの恩恵を最も受けることを示しています。チームは、彼らの研究が既存のモデルアーキテクチャとトレーニング方法を改善するのに役立つことを願っています。

「フィル・ザ・ギャップス：フィリピンの2022年貿易ネットワークの隠されたつながりを解明する」

ネットワーク科学に没頭すると、最新の学術的追求として、馴染みのある感覚が再燃しました3学期前のプロジェクトを思い出し、再訪することを誓っていたプロジェクトに引き寄せられました...

「Inflection AIが22,000のGPUを搭載した巨大なスーパーコンピュータを解放」

イントロダクションこのAI駆動の世界で、Inflection AIは「誰にでも個人用AI」を作り出すという大胆な一歩を踏み出しました。このAIスタートアップは、驚異的な22,000のNVIDIA H100 GPUを搭載した革命的なスーパーコンピュータを発表しました。これにより、計算パフォーマンスの限界を想像もつかない高みに押し上げています。Inflection AIは個人支援の風景を再定義し、この先駆的な驚異をイノベーションの最前線に押し上げることになります。また読む: NVIDIAがAIスーパーコンピュータDGX GH200を構築 Inflection AIの台頭その革新的なInflection-1 AIモデルで、有名なPiチャットボットの背後にある強力なエンジンを備え、Inflection AIは独自の地位を築きました。ChatGPTやGoogleのLaMDAモデルのような業界の巨人には達していないかもしれませんが、初期の報告では、Inflection-1は「常識的な」タスクで優れているため、個人支援アプリケーションには理想的な選択肢となっています。未来の公開長い期待の末、Inflection AIの野心的なスーパーコンピュータプロジェクトの詳細が明らかになりました。この巨大なマシンは「Inflectionスーパーコンピュータ」と名付けられ、驚異的な22,000のH100 GPUを搭載し、さらに700の4ノードラックにはIntel Xeon CPUが収まっています。この技術的な獣の欲求不満を満たすために、驚異的な31メガワットの電力が利用されます。詳しくはこちら: CPU vs GPU:…

DeepMindの最新のICLR 2022での研究

スポンサーとしてのイベント支援や定期的なワークショップ主催に加えて、今年は10件の共同研究を含む29件の論文を発表します以下に、私たちの今後の口頭発表、スポットライト発表、ポスター発表の一部をご紹介します

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DeepMindの最新の研究（ICML 2022）

今週末から、第39回国際機械学習会議（ICML 2022）が2022年7月17日から23日まで、アメリカのメリーランド州ボルチモアのボルチモア・コンベンションセンターでハイブリッド形式で開催されます人工知能、データサイエンス、機械ビジョン、計算生物学、音声認識などの分野で研究を行っている研究者たちが、機械学習の最先端の研究成果を発表し、出版します

Events

DeepMindの最新研究（NeurIPS 2022）

NeurIPSは人工知能（AI）と機械学習（ML）の世界最大のカンファレンスであり、私たちはダイヤモンドスポンサーとしてイベントをサポートし、AIとMLコミュニティでの研究進展の交流を促進することを誇りに思っていますDeepMindのチームは、仮想パネルやポスターセッションで、35の外部との共同研究を含む47の論文を発表しています

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