Search Results 25

「0人の従業員で250万ドルを稼ぐ（ジャスティン・ウェルシュのソロビジネスシステム）」

ジャスティン・ウェルシュは、自身の人生を丹念に作り上げ、スケジュールを緻密に調整し、システムを最適化して、年間250万ドルを自ら稼ぐようにしています

「フォンダンAIは、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスに基づいた画像テキストのペアデータセット、フォンダン-25Mを公開しました」

大量のデータの処理と分析を行うことを大規模データ処理と呼びます。これには有益な洞察の抽出、情報に基づいた意思決定、複雑な問題の解決が含まれます。ビジネス、科学、医療など、さまざまな分野で重要です。ツールと方法の選択は、データ処理タスクの具体的な要件と利用可能なリソースによって異なります。Python、Java、Scalaなどのプログラミング言語は、大規模データ処理によく使用されます。この文脈では、Apache Flink、Apache Kafka、Apache Stormなどのフレームワークも価値があります。研究者は、大規模データ処理を簡素化し高速化するための新しいオープンソースのフレームワーク「Fondant」を開発しました。データのダウンロード、探索、処理にはさまざまな埋め込みツールが備わっています。また、URLを介してのダウンロードや画像のダウンロード用のコンポーネントも含まれています。 Stable DiffusionやDall-Eなどの生成AIの現在の課題は、著作権付き作品を含むパブリックインターネットからの数億もの画像でトレーニングされていることです。これは、これらの画像を使用するユーザーにとって法的なリスクと不確実性を生じさせ、許可なく所有権のある作品が再現されることにおいて著作権保持者に対して不公平です。これに対処するため、研究者はデータ処理パイプラインを開発し、クリエイティブ・コモンズの画像の5億のデータセットを作成し、潜在的な拡散画像生成モデルを訓練するために使用しました。データ処理パイプラインは、データの収集、処理、移動のために設計されたステップやタスクであり、さまざまな目的に対してデータが保存され、分析される場所へ移動されます。カスタムデータ処理パイプラインを作成するには、いくつかのステップが必要であり、具体的なアプローチはデータソース、処理要件、ツールによって異なる場合があります。研究者は、カスタムパイプラインを作成するためのブロックを組み合わせる方法を使用しています。彼らは再利用可能なコンポーネントとカスタムコンポーネントを混ぜ合わせたFondantパイプラインを設計しました。さらに、それを本番環境に展開し、定期的なデータ処理の自動化を設定しました。 Fondant-cc-25mには、Creative Commonsライセンス情報を含む2,500万の画像URLが一括で簡単にアクセスできます！研究者は、ローカルユーザー向けの詳細なインストール手順を公開しています。パイプラインをローカルで実行するためには、ユーザーのシステムにDockerがインストールされ、Docker環境に少なくとも8GBのRAMが割り当てられている必要があります。リリースされたデータセットには個人情報が含まれる可能性があるため、研究者はオープンアクセスの研究を実施し公開するための公共的な、非個人情報のみを含むデータセットを設計しました。彼らはデータセットのフィルタリングパイプラインはまだ進行中であり、他の研究者から匿名パイプラインの作成への貢献を歓迎しています。研究者は将来的には、画像ベースの重複削除、自動キャプション付け、視覚的品質評価、ウォーターマーク検出、顔検出、テキスト検出などさまざまなコンポーネントを追加したいと述べています！

LMSYS-Chat-1Mとは、25の最新のLLM（Large Language Models）を使用して作成された、100万件の実世界の会話を含む大規模データセットです

大規模言語モデル（LLM）は、仮想アシスタントからコード生成まで、さまざまなAIアプリケーションに不可欠な存在となっています。ユーザーは、異なる目的に応じて特定のクエリや質問形式を使用してLLMと関わる際に、その行動を適応させます。これらのパターンを研究することで、さまざまなLLMへのユーザーの期待や信頼についての洞察を得ることができます。さらに、単純な事実から複雑な文脈を持つクエリまでの質問の範囲を理解することで、LLMのサービス向上、誤用の防止、AIの安全性の向上に役立つでしょう。以下のように言えます：大規模言語モデルサービスの運営コストが高いため、多くの組織にとって実際のユーザーの質問データを収集することは財務的に難しいです。実際のユーザーの質問データを持っている企業は、競争上の優位性を明らかにする懸念やデータプライバシーの維持を望むため、それらを共有することにためらっています。オープンな言語モデルとのユーザーの対話を促すことは難しい課題です。なぜなら、これらのモデルは主要企業が開発したモデルほどの性能を発揮しないからです。オープンなモデルとのユーザーの関与の困難さから、調査目的のためにこれらのモデルとの実際のユーザーの対話を正確に反映した大規模データセットを編成することは困難です。このギャップに対応するために、本研究では「LMSYS-Chat-1M」という革新的な大規模な実世界データセットを紹介しています。このデータセットは、大規模言語モデル（LLM）とユーザー間の実際の対話の広範なコレクションから慎重に収集されました。これらの対話は、オープンソースと独自のモデルの両方を含む25の人気のあるLLMへのアクセスを提供する無料のオンラインLLMサービスをホスティングすることで、5か月間にわたって収集されました。このサービスには、数千時間にわたるA100の計算リソースが必要でした。ユーザーの関与を維持するために、著者らは「チャットボットアリーナ」と呼ばれる競争的な要素を実装し、人気のLLMのランキングとリーダーボードを定期的に更新することでユーザーにサービスの利用を促しました。その結果、LMSYS-Chat-1Mには100万以上のユーザー対話が含まれており、さまざまな言語とトピックをカバーしています。ユーザーは、データ収集ウェブサイトの「利用規約」セクションを通じて、このデータセットに対する使用の承諾を提供しました。このデータセットは、VicunaのデモとChatbot Arenaのウェブサイトから2023年4月から8月までに収集されました。このウェブサイトは、ユーザーに3つのチャットインターフェースオプションを提供しています：単一モデルチャット、チャットボット同士が戦うチャットボットアリーナ、および2つのチャットボットを横に並べて比較できるチャットボットアリーナ。このプラットフォームは完全に無料であり、ユーザーには補償も料金も課されません。この論文では、LMSYS-Chat-1Mを4つの異なるユースケースでの潜在的な応用を探求しています。LMSYS-Chat-1Mは、GPT-4と同等のパフォーマンスを発揮する強力なコンテンツモデレータとして小規模な言語モデルを効果的に微調整できることを示しています。さらに、一部の提供されたモデルにセーフティメカニズムがあるにもかかわらず、LMSYS-Chat-1Mには主要な言語モデルのセーフガードを挑戦できる対話が含まれており、モデルの堅牢性と安全性の研究のための新たなベンチマークとなります。さらに、このデータセットには、指示微調整に適したユーザーと言語モデルの質の高い対話も含まれています。これらの対話の一部を使用することで、Llama-2モデルは特定のベンチマークにおいてVicunaやLlama2 Chatと同等のパフォーマンスレベルを達成できることを著者らは示しています。最後に、LMSYS-Chat-1Mの幅広いトピックとタスクのカバレッジは、言語モデルのための新しいベンチマーク質問の生成において貴重なリソースとなります。

「2023年に使用するAI生産性ツールのトップ25」

現代社会の無情な要求に追いつくのに苦労していますか？時間を最大限に活用し、競争の先駆者になる方法を知りたいですか？迅速なデジタル時代において、生産性ツールのマスターが効率的な成功の鍵です。起業家、プロフェッショナル、学生であっても、AIツールの力を利用することで、生産性を向上させ、パフォーマンスを高めることができます。私たちは、仕事と生活のバランスを革新し、真の潜在能力を引き出すことができるトップ25のAIツールを探索しましょう。トップ25のAI生産性ツール Userpilot – AIライティングアシスタント CopyAI – AIライティングツール Surfer – SEOコンテンツ作成 Grammarly – オンラインライティングツール DALL-E2 Neural Love Illustroke Userpilot Alconost Smartling EliseAI Synthesia Levity…

「目標をより早く達成するための25のChatGPTプロンプト」

「自分の目標を達成することに苦しんでいると感じたときはいつでも、この記事を読んでください... 効果があります」

「質問、肩をすくめること、そして次は何か：変化の25年」

「Googleが設立されて以来、私たちは難しい質問に答えるために取り組み、人々が自分の質問に答えを得るのを助け、世界のためにテクノロジーを進化させるために取り組んできました」

「ビジネスを拡大するための25のChatGPTプロンプト」

「25個のChatGPTテンプレートのプロンプトをコピーして貼り付けすることで、あなたのビジネス（および収入）を次のレベルに引き上げることができます」

「25,000台のコンピュータがChatGPTを訓練した方法」

「おはよう」とか「さようなら」と思うかもしれませんしかし、「大きな良い」とは言いませんそれはただ意味をなしません数十年にわたり、コンピュータ科学者はAIにこの具体的な問題を解決するよう訓練してきました...

「Xbox PC Game PassがGeForce NOWに登場、25本の新しいゲームも同時に追加されます」

ゲーマーへのより多くの選択肢をもたらすため、NVIDIAとMicrosoftのコラボレーションの一環として、GeForce NOWにMicrosoft Storeの統合が追加されました。これにより、ゲーマーはXbox PC Game Passカタログの一部のタイトルをGeForce NOWでストリーミングできるようになります。統合は本日から開始されます。 Microsoft Storeの統合により、メンバーはサポートされているPCゲームで新しいXboxボタンを表示し、Microsoft Storeで単体のゲームを購入したか、アクティブなXbox Game Pass UltimateまたはPC Game Passのサブスクリプションを持っている場合には、これらのタイトルをデバイス間でシームレスに起動できます。最新のGamescomの発表に続いて、この秋にGeForce NOWに登場する4つの大ヒットタイトルがあります。それは、Alan Wake 2、Cyberpunk 2077: Phantom Liberty拡張、Party Animals、PAYDAY 3です。…

「25以上のChatGPTのプロンプトで、より多くのリードを生成し（そしてより多くの売り上げを生み出す）」

「競合他社がより多くのリードを得るためにAIツールを使用しているため、あなたは彼らに負けていますあなたも同じことをすべきです」

Learn more about Search Results 25