Search Results HELM

「データビジュアライゼーションを簡略化するためのスロープチャートの使用」

私たちは視覚化にできるだけ多くの概念を含めるためにチャートを作成するかもしれませんその結果、私たちのチャートは読みづらく、気を散らすことがありますそのため、何かをプロットする前に座って考えることが重要です...

「Amazon SageMaker ClarifyとMLOpsサービスを使用して、LLM評価をスケールで運用化する」

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）は類稀なる能力を持ち、テキストの理解、生成、操作が可能な優れたツールとして注目されてきましたその潜在能力は、会話エージェントからコンテンツ生成、情報検索まで広範囲にわたり、あらゆる産業を革新する可能性を秘めていますしかし、この潜在能力を生かす一方で、責任ある利用と...

最大のLLMベンチマーキングスイート：MEGAVERSE

「LLMがより高度かつ網羅的になるにつれて、評価フレームワークも複数のモダリティ、言語、バリエーションを対象にしたパフォーマンス評価能力に対応しなければなりません...」 (LLMがよりこうどかつもうらてきになるにつれて、ひょうかフレームワークもふくすうのもだりてぃ、げんご、ばりえーしょんをたいしょうにしたぱふぉーまんすひょうかのうりょくにたいおうしなければなりません...)

イントロダクション APIは人工知能の時代における解決策であり、AIモデルをソフトウェアやアプリケーションに統合する際の高い計算要件を管理する企業にとって重要な課題です。その解決策として、Application Programming Interfaces（API）が存在します。APIはメンテナンスの手間を省き、ビジネスロジックとユーザーエクスペリエンスに集中できるようにしてくれます。つまり、誰でもこれらのAPIを活用してアプリを構築し、商品化できます。本記事では、画像生成に焦点を当てた一連のGenerative AIモデルであるStable Diffusion APIsについて詳しく説明します。まずは非常に効率的かつ効果的なオプションであるSegmind APIについて見ていきましょう。これらのAPIは、開発者、デザイナー、クリエイターが視覚コンテンツの生成に取り組む方法を革新しました。トップ5のStable Diffusion APIsを探求し、その特徴、使用用途、価格などをハイライトします。学習目標 Stable Diffusionモデルに関する洞察を得る。 Stable Diffusionモデルの基礎を理解する。それには、その応用も含まれます。現代のソフトウェア開発におけるAPIの理解。 APIがソフトウェアおよびアプリケーションの開発を簡素化する際に果たす重要な役割の探求。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Stable Diffusionモデルの理解 Stable…

ガローデットの最新技術革新はヘルメットです

聴覚障害のあるサッカー選手は、プレイの視覚的な表示を提供するプロトタイプのヘルメットの恩恵を受けることができます

「確信せよ、ただし検証せよ」

非決定的なソフトウェアの開発、テスト、および監視の課題を理解することこれは、可観測性のための新しいかつ重要な課題です (Hiteki teki na sofutowea no kaihatsu, tesuto, oyobi kanshi no kadai o rikai suru koto. Kore wa, kakanokusaburutokusei no tame no atarashī katsu…