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「AIアクトの解読」

AI法 [1]は、長く苦痛な過程を経て形成されましたこれは、ヨーロッパの立法プロセスにおける政治の影響と重要性を完璧に示すものですしかし、同時に欠陥があることも問題として浮かび上がります...

AIの闇面──クリエイターはどのように助けを提供できるのか?

最近、AIツールが驚くべきことを成し遂げたという知らせを聞かない日はありませんはい、私たちは未知の領域にいますAI革命は猛スピードで進んでいます...

文の補完のための言語モデル

最近、GPTなどの言語モデルが非常に人気になり、ChatGPTや他の会話型AIシステムなど、さまざまなテキスト生成タスクに使用されていますこれらの言語モデルは...

「データサイエンスのワークフローをマスターする」

「定義からコミュニケーションまで、成功するデータサイエンスのワークフローを6つのステージで自信を持って進めるためのガイドです!」

大規模言語モデルのコード解読:Databricksが教えてくれたこと

「ファインチューニング、フラッシュアテンション、LoRa、AliBi、PEFTなどの技術を使用して、カスタムモデルを開発することにより、自分自身のエンドツーエンドのプロダクションレディなLLMワークフローの構築を学びましょう」

「熟練した実践」を用いてデータサイエンス(または他のスキル)を学ぶ

最近、アンダース・エリクソンとロバート・プールによって書かれた『ピーク:新しい専門知識の科学からの秘密』という本を読みましたこの本は、専門知識は自然な才能から生まれるという一般的な迷信に挑戦しています...

「Hugging FaceのTransformerモデルを使用して、コメントの有害性ランキングを作成する」

「データサイエンティストとして、私は自然言語処理の最新の進歩を十分に探る機会を持ったことがありません夏と新たな大規模言語モデルのブーム以来、…」

ジェネラティブAI時代におけるデータキャリアの拡大

ジェネレーティブAI時代にデータキャリアを築くために、新たなデータプロフェッショナルが持つべき基本的な知識は、データ品質管理とデータアーキテクチャです

一度言えば十分です!単語の繰り返しはAIの向上に役立ちません

大規模言語モデル(LLM)はその能力を示し、世界中で話題になっています今や、すべての大手企業は洒落た名前を持つモデルを持っていますしかし、その裏にはすべてトランスフォーマーが動いています...

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