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「初めてのデータサイエンスプロジェクトに打ち勝つための6つの初心者向けの素晴らしいヒント」

「経験がない状態で初めてのデータサイエンスプロジェクトを始める方法を知ることは難しいかもしれませんここでインサイトを得て、データサイエンスのデビューを成功させましょう！」

タイタン向けのOpenAIのミニAIコマンド：スーパーアライメントの解読！

AI（人工知能）の超人型人工知能（AI）への迫り来る課題に取り組むため、OpenAIが画期的な研究方向、つまり弱から強の汎化を発表しました。この先駆的な手法は、小さなAIモデルがより大きく、より洗練されたモデルを効果的に監督し制御できるかを探求することを目的とし、彼らの最新の「弱から強の汎化」に関する研究論文でも詳述されています。超整列問題 AIの急速な進展に伴い、次の十年以内に超知能システムを開発する可能性が高まるため、重要な懸念が浮上しています。OpenAIの超整列チームは、徹底的な研究論文で議論されているように、超人型AIを人間の価値観に整合させる課題を解決するために急務であると認識しています。現在の整合化手法既存の整合化手法（強化学習による人間のフィードバック（RLHF）など）は、人間の監督に大きく依存していました。しかし、超人型AIモデルの登場により、「弱い監督者」としての人間の不適切さが明らかになってきました。AIシステムが新しい複雑なコードを大量に生成する可能性は、従来の整合化手法にとって大きな課題となり、OpenAIの研究でも強調されています。経験的セットアップ OpenAIは、整合化の課題に取り組むための魅力的な類似点を提案しています：より小さくより能力の低いモデルが、より大きくより能力の高いモデルを効果的に監督できるか？その目標は、弱い監督者の意図に基づいて強力なAIモデルが汎化できるかどうかを判断することであり、彼らの最近の研究成果でも詳細に説明されています。印象的な結果と制約 OpenAIの研究論文で詳述されている実験結果は、汎化の著しい改善を示しています。OpenAIは、より大きなモデルが必要な場合には弱い監督者と異なる意見を持ち、より自信を持つようにする方法を使用し、GPT-2レベルのモデルを使用してGPT-3.5に近い性能を達成しました。これは概念の証明であるにもかかわらず、彼らの研究結果に詳述されているように、弱から強の汎化の可能性を示しています。私たちの意見 OpenAIによるこの革新的な方向性は、機械学習研究コミュニティに整合化の課題に取り組む機会を提供しています。提示された手法には制約がありますが、それはAIが進化し続ける中で整合化問題に対して経験的な進歩を遂げるための重要な一歩であり、OpenAIの研究論文でも強調されています。OpenAIのコードのオープンソース化とさらなる研究のための助成金提供は、AIの進展を重視する上で整合化の問題に取り組む緊急性と重要性を強調しています。 AIの整合化の未来を解読することは、超人型AIの安全な開発に寄与するための研究者にとってのエキサイティングな機会であり、OpenAIの最新の研究論文でも探求されています。彼らのアプローチは協力と探求を奨励し、先進的なAI技術を社会に責任を持って有益に統合するための共同の取り組みを促進しています。

「Pythonで脂肪尾を数値化する4つの方法」

「これはパワーロウとファットテールに関するシリーズの三番目の記事です前回の記事では、実証データからパワーロウを検出する方法について探求しましたこの技術は便利ですが、ファットテールはさらなる調査が必要です...」

「AV 2.0、自動運転車における次のビッグウェイブ」

自律型車載技術の新たな時代であるAV2.0は、知覚、計画、制御など多くの要素を制御できる統合型のAIモデルによって特徴付けられています。ロンドンを拠点とする自律走行技術企業のWayveがリードしています。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストのKatie Burke Washabaughが同社の共同創設者でCEOのAlex Kendall氏と対談し、AV 2.0が自動運転車の将来にどのような意味を持つのかについて話しました。 AV 1.0のように車両の知覚能力を高めるために複数のディープニューラルネットワークを使用することに焦点を当てるのではなく、AV 2.0では現実世界のダイナミックな環境で意思決定を行うために包括的な車載インテリジェンスが必要とされています。 The AI PodcastWayve CEO Alex Kendall on Making a Splash in Autonomous Vehicles –…

「DeepSeek：中国最新の言語モデルの支配」

In a recent development, the DeepSeek LLM has emerged as a formidable force in the realm of language models, boasting an impressive 67 billion…

「アデプトは、冬ゲームでマルチモーダルを変えました」

エーデプトは、驚くべき能力を持つ8兆パラメータのマルチモーダルモデル「Fuyu」をリリースしました最も重要なのは、独特で革命的なアーキテクチャです

「採用されるデータアナリストの履歴書の作り方」

はじめにデータ分析の領域では、情報から具体的な洞察を抽出する能力が重要視されるため、あなたの履歴書は重要な役割を果たします。それは単なる文書ではなく、あなたのキャリアの夢の仕事の扉を開くか、しっかりと閉じたままにしてしまう戦略的な入り口です。データアナリストの履歴書は、第一印象がますます重要視される競争の激しい雇用市場において、あなたの声となります。さらに、なぜデータアナリストの履歴書があなたのキャリアの目標にとって不可欠なツールであるのか、重要な側面をさらに探ってみましょう。詳しくはこちらをご覧ください：2023年にデータアナリストになるためのステップバイステップガイドデータアナリストの履歴書の重要性データアナリストの履歴書の重要性は、候補者の資格、スキル、経験をデータ分析に関連付けて示す重要なツールであることにあります。以下は、その重要性の詳細な説明です：初めての印象履歴書は候補者と潜在的な雇用主との最初の接点です。それは採用マネージャーやリクルーターがあなたについて最初に持つ印象です。数秒の間に、履歴書はインパクトを与える必要があります。整然とした情報が記載されていて、情報提供力のある履歴書は、すぐに注意を引き、読者があなたの資格を深く探求することを促します。スキルと経験の披露データアナリストのような専門職にとって、履歴書は特定の技術スキル、分析能力、データ処理に関連する経験を強調する機会です。それはプログラミング言語、統計的方法、データ可視化ツール、その他関連するソフトウェアの知識を展示するプラットフォームです。差別化競争の激しい求人市場では、上手に作成された履歴書が他の応募者との差別化を図ることができます。これにより、あなたの独自のスキルセット、成果、プロジェクトを強調し、企業にとっての潜在的な資産として差別化することができます。以前の役割での具体的な成果や貢献を強調することで、将来の雇用主にあなたの価値を示すことができます。求人要件の一致求人内容に合わせて履歴書をカスタマイズすることは重要です。求人広告に明示された特定の要件とあなたのスキルや経験を調整することで、注目される可能性が高まります。データアナリストの役割に関連するキーワードやフレーズを履歴書に含めることで、自動応募者追跡システム（ATS）を通過しやすくなります。プロフェッショナルなキャリアのゲートウェイ履歴書はあなたの経験のまとめではなく、プロフェッショナルなキャリアの道筋です。それはあなたのキャリアの進歩を示し、データアナリストのポジションに必要なスキルと専門知識をどのように獲得してきたかを示します。経験と教育の構成方法によって、あなたの成長の物語を伝えることができます。さらなる話し合いのためのプラットフォーム履歴書が雇用主の注意を引けば、それは面接のさらなる話し合いの基盤となります。採用マネージャーはこれを参照し、面接の過程であなたの経験やスキルについて更なる質問や探求を行うための参考点として使用することができます。また読む: 2023年にデータサイエンティストになるための学習パスデータアナリストの履歴書の主要な要素導入と目的履歴書の最初の部分には連絡先情報が含まれており、ドキュメントのトーンを設定します。あなたのフルネーム、専門用のメールアドレス、電話番号を必ず含める必要があります。このセクションは潜在的な雇用主との最初の接点を確立します。サマリーまたは目的の声明簡潔なサマリーまたは目的の声明は、あなたを専門家として紹介します。これはあなたの専門知識、経験、キャリアの目標を簡潔にまとめた概要です。このセクションを求人内容に合わせてカスタマイズすることが重要です。…

「ウッドペッカーは、言語モデルにおけるAIの精度を革新している方法とは？」

中国の腾讯YouTu Labと中国科学技術大学（USTC）のAI研究者グループが、Multimodal Large Language Models（MLLM）の幻想問題に取り組むために開発されたAIフレームワーク「Woodpecker」を発表しました。この開発は画期的なものです。本記事では、Woodpeckerの意義、機能、およびAI産業への変革の可能性について探っていきます。幻想の課題を理解する AIモデルは、訓練セットと何の関係もない結果を自信満々に表示するという幻想という混乱した問題に直面しています。そこで救世主として登場するのがWoodpeckerです。Woodpeckerは、特に視覚とテキストデータを統合したGPT-4VなどのMultimodal Large Language Models（MLLM）に焦点を当てています。詳しくはこちらをご覧ください：Woodpecker：Multimodal Large Language Modelsの幻想修正 Woodpeckerのソリューション：幻覚の修正 Woodpeckerは名前だけでなく、強力なツールです。この画期的なフレームワークは、GPT-3.5 Turboを始めとする3つのAIモデルを使用して幻想を検出および修正します。重要なステップである視覚的な知識の検証やキーコンセプトの抽出など、5つのステップからなる手順を使用しています。素晴らしい結果：精度の30.66％の向上ここで魔法が起こります。Woodpeckerに関する研究では、基準モデルと比較して驚異的な30.66％の精度向上が示されています。この数字は、WoodpeckerがAIモデルの性能を大幅に改善することができるかを示しています。 Woodpeckerのワークフローの一部を垣間見る Woodpeckerの操作の微妙なニュアンスを見てみましょう。5つのステップはタスクシンフォニーを構成しています。まず、テキストが参照する重要なアイテムをリストアップします。次に、これらのアイテムに関するクエリを投げ、それらの数量や特性を調べます。視覚的な知識の検証というプロセスを通じて、フレームワークは専門家モデルを使用してこれらの質問に答えます。そしてここで魔法が起こります：質問-回答ペアは、画像の属性やオブジェクトレベルでの主張を含む視覚的な知識ベースに変換されます。最終的に、Woodpeckerは幻覚を取り除き、関連する証拠を追加し、視覚的な知識ベースをガイドとして使用します。オープンソースでインタラクティブ：AIの応用を広げる Woodpeckerの開発者たちは情報の共有を目指しています。ソースコードは親切に提供されており、広いAIコミュニティはこの画期的なフレームワークを調査して活用することができます。また、インタラクティブなシステムデモも用意されており、ユーザーはWoodpeckerの能力を直に確認し、幻覚の修正能力を理解することができます。 Woodpeckerの効率を評価する…

「OWLv2のご紹介：ゼロショット物体検出におけるGoogleのブレークスルー」

はじめに 2023年も終わりが近づいていますが、コンピュータビジョンコミュニティにとっての興奮するニュースは、Googleが最近OWLv2のリリースとともにゼロショットオブジェクト検出の世界で大きな進歩を遂げたことです。この最新モデルは🤗 Transformersで利用可能であり、これまでに存在する中でも最も堅牢なゼロショットオブジェクト検出システムの1つを表しています。これは昨年に導入されたOWL-ViT v1の基盤を築いています。この記事では、このモデルの動作とアーキテクチャを紹介し、推論を実行する実用的なアプローチを見ていきます。さあ、始めましょう。学習目標コンピュータビジョンにおけるゼロショットオブジェクト検出の概念を理解する。 GoogleのOWLv2モデルの背後にある技術とセルフトレーニングのアプローチについて学ぶ。 OWLv2の使用に必要な実用的なアプローチ。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。 OWLv2の技術 OWLv2の印象的な機能は、その革新的なセルフトレーニングのアプローチによるものです。このモデルは、10億以上の例から成るウェブスケールデータセットでトレーニングされました。これを達成するために、著者たちはOWL-ViT v1の強力さを活用し、そのモデルを使用して擬似ラベルを生成し、それを使ってOWLv2をトレーニングしました。さらに、モデルは検出データ上で微調整され、それによって先行モデルであるOWL-ViT v1に比べて性能が向上しました。セルフトレーニングによってオープンワールドの位置特定のウェブスケールトレーニングが可能になり、オブジェクトの分類や言語モデリングで見られるトレンドに倣っています。 OWLv2のアーキテクチャ OWLv2のアーキテクチャはOWL-ViTと似ていますが、オブジェクト検出のヘッドに注目すべき追加があります。これにより、予測ボックスがオブジェクトを含む可能性を予測するオブジェクト性の分類器が含まれるようになりました。オブジェクト性スコアは洞察を提供し、テキストクエリに関係なく予測を順位付けやフィルタリングするために使用することができます。ゼロショットオブジェクト検出ゼロショット学習は、GenAIのトレンド以来一般的になった新しい用語です。これは、主に大規模言語モデル（LLM）の微調整で見られます。これは、いくつかのデータを使用してベースモデルを微調整し、モデルが新しいカテゴリに対応するようにすることを指します。ゼロショットオブジェクト検出はコンピュータビジョンの分野で画期的なものです。これは、手動で注釈付けされたバウンディングボックスの必要がなくなり、モデルが画像内のオブジェクトを検出する能力を向上させます。これによりプロセスがスピードアップし、手動の注釈が不要になるため、人間にとっては魅力的で、退屈ではありません。 OWLv2の使い方 OWLv2はOWL-ViTと同様のアプローチを採用していますが、更新されたイメージプロセッサOwlv2ImageProcessorを特徴としています。さらに、モデルはテキストのエンコードにCLIPTokenizerを使用しています。Owlv2ProcessorはOwlv2ImageProcessorとCLIPTokenizerを組み合わせた便利なツールであり、テキストのエンコードプロセスを簡素化します。以下に、Owlv2ProcessorとOwlv2ForObjectDetectionを使用してオブジェクト検出を実行する方法の例を示します。…

ミストラル7B：コンピューターでの微調整と量子化のためのレシピ

ミストラル7Bは、ミストラルAIが作成した非常に人気のある大規模言語モデル（LLM）です他の同じサイズの事前学習済みLLMを凌駕し、Llama 2 13Bなどのより大きなLLMよりも優れています...

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