Search Results LXT

「LXTのテクノロジーバイスプレジデント、アムル・ヌール・エルディン – インタビューシリーズ」

アムル・ヌール・エルディンは、LXTのテクノロジー担当副社長ですアムルは、自動音声認識（ASR）の文脈での音声/音響処理と機械学習の分野で16年以上の専門的な経験を持つ博士研究員です特に近年は、深層学習技術に焦点を当てた実務経験に注力しています

「RAGとLLM：動的言語モデリングの新たなフロンティア」

「LLM（Legal and Letters of Masters）はどんな課題をもたらすのか？ GPT-4やLlama2などの従来の言語モデルには固有の制限がありますそれらの静的な性質は、最後のトレーニング日以降の進歩についての知識を持たせることができず、彼らが認識しないまま固定された知識の切り捨てに縛られています彼らは膨大な量のデータを包含していますが、彼らの知識には制限があります...」

Qwak

「Serverlessを導入するのは難しいですか？」

「チームがサーバーレスを採用すると、さまざまな理由で困難を感じることがしばしばありますこの記事では、一般的な間違いを分析し、指摘します」

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃73

今週の会話は、再びOpenAIのDevdayの余波、新製品のリリース、そしてGPTStoreの将来の可能性についての推測で占められていましたすでに10,000以上のGPTが作成されています...

『ラグランジュの未定乗数法、KKT条件、そして双対性 – 直感的に説明する』

この物語では、数理最適化に関連する3つの明確で洞察力のある概念を探求しますこれらの概念は、私が完全に理解するために相当な時間と努力を要しましたので、私は...

「限定招待：今朝のAIボットについての私のトークに参加しませんか！」

昨年、会話型AIおよびチャットボットの世界は急激に広がり、私はその洞察を共有したいと思っていますChatbotsLifeやBecomingHuman.Aiの創設者として、私はこの波の一部になっていただきたいです

このAIの論文は、純粋なゼロショットの設定で、タスクの適応と未知のタスクや環境への一般化に優れたCLIN（Continuous Learning Language Agent）を紹介しています

人工知能の持続的な進化により、繊細な言語ベースのエージェントが複雑なタスクを訓練や明示的なデモなしで実行できるようになりました。しかし、その卓越したゼロショット能力にも関わらず、これらのエージェントは特に異なる環境やタスクにおいて持続的にパフォーマンスを向上させることに制約がありました。この課題に取り組むため、最近の研究チームはCLIN（Continually Learning Language Agent）という画期的なアーキテクチャを提案しました。これにより、言語エージェントは頻繁なパラメータの更新や強化学習の必要なく、複数の試行でパフォーマンスを適応・改善することが可能となります。既存の言語エージェントの状況は、主にゼロショット学習技術を通じた特定のタスクでの熟練度を達成することに焦点を当ててきました。これらの方法は、様々なコマンドの理解と実行において印象的な能力を示してきましたが、大幅な変更やトレーニングなしで新しいタスクや環境に適応することが必要となることが多々ありました。この制約に対応するため、CLINアーキテクチャは、原因の抽象化の獲得と利用を継続的に強調するダイナミックなテキストメモリシステムを導入し、エージェントが時間とともに学習しパフォーマンスを向上させることができるようになりました。 CLINのアーキテクチャは、現在のタスクと過去の経験に基づいてゴールを生成するコントローラ、これらのゴールを具体的な手順に変換するエグゼキュータ、および各試行後に定期的に更新されるメモリシステムなど、一連の相互接続されたコンポーネントを中心に設計されています。CLINのユニークなメモリ構造は、必要な関係と非貢献関係を確立することに焦点を当てており、抽象的な学習における信頼度を評価する「may」や「should」といった言語の不確実性尺度を補完しています。 CLINの最も特徴的な要素は、様々なタスクと環境に対して迅速な適応と効率的な汎化が可能であるという点です。エージェントのメモリシステムにより、以前の試行から有益な知見を抽出し、後続の試行においてそのパフォーマンスと意思決定プロセスを最適化することができます。その結果、CLINは従来の最先端の言語エージェントや強化学習モデルのパフォーマンスを上回り、持続的な学習能力を持つ言語ベースのエージェントの開発における重要なマイルストーンを達成しました。この研究の結果は、言語ベースのエージェントの既存の制約、特に異なるタスクと環境への適応性に対処するCLINの重要な可能性を示しています。継続的な学習や改善を可能にするメモリシステムを組み込むことで、CLINは明示的なデモや広範なパラメータの更新なしに効率的な問題解決と意思決定ができる傑出した能力を示しています。全体として、CLINの登場は言語ベースのエージェントの重要な進展であり、持続的な改善と適応性を備えたインテリジェントシステムの開発に向けた有望な展望を提供しています。革新的なアーキテクチャとダイナミックなメモリシステムにより、CLINは次世代の言語エージェントの新たな基準を設定し、様々な領域でより洗練されて適応性のある人工知能アプリケーションへの道を開拓しています。

機械学習エンジニアリングチームの炭素排出量’ (Kikai Gakushū Enjiniaringu Chīmu no Tanso Hatsu shutsuryō)

「人間の活動による地球温暖化による気候危機は誰もが認識していますその壊滅的な結果を防ぐために、世界は温室効果ガスの排出を減らす必要があります…」

ContentStudio レビュー：ソーシャルメディアにおける最高のAIツール？（2023年9月）

「ContentStudioがあなたのビジネスに最適なソーシャルメディア管理プラットフォームかどうか疑問に思っていますか？詳細なContentStudioレビューを読んで、それを知ることができます！」

CMU（カーネギーメロン大学）と清華大学の研究者が提案した「Prompt2Model：自然言語の指示から展開可能なAIモデルを生成する汎用メソッド」

与えられた問題を解決するためにNLPモデルを構築したいと考えたとします。まず、タスクの範囲を定義し、その後、意図したシステムの振る舞いを特定するデータを見つけるか作成し、適切なモデルのアーキテクチャを選択し、モデルをトレーニングし、評価を通じて性能を評価し、最後に実世界での使用のために展開します。研究者たちは、このような包括的なNLPモデルを1行のコードでプロトタイプ化することが可能になりました！ https://arxiv.org/abs/2308.12261 Prompt2Modelは、シンプルなプロンプトを使用してシステムの振る舞いを指定でき、同時にすべての利点を保持した展開可能な特殊な目的のモデルを提供するシステムです。上の図は、Prompt2Modelの動作アーキテクチャを示しています。基本的には、ユーザープロンプトからタスクに関する必要な詳細を抽出し、タスク関連の情報を収集し結合し、以下の異なるチャネルを使用して展開する自動パイプラインとして機能します。データセットの取得：プロンプトが与えられた場合、最初のタスクは、ユーザーのタスクの説明をサポートする既存の手動注釈付きデータを見つけることです。データセットの生成：幅広いタスクをサポートするために、ユーザーの特定の要件に従って合成トレーニングデータを生成するためのデータセットジェネレータが存在します。プロンプトパーサーによって解析されたユーザー固有の要件には、コンテキスト学習を備えたLLMが含まれており、OpenAIのgpt-3.5-turbo-0613を使用してユーザープロンプトをセグメント化するために使用されます。モデルの取得：提供されたプロンプトを使用して、ユーザーの目標に適した事前学習済み言語モデルが選択されます。この選択されたモデルは学生モデルとして機能し、生成および取得したデータを用いてさらに微調整および評価されます。 Webアプリ：最後に、訓練されたモデルと対話するための使いやすいグラフィカルユーザーインターフェースが存在します。このGradioを使用して作成されたWebアプリケーションは、簡単にサーバー上に公開されることができます。結論として、Prompt2Modelは、小規模で競争力のあるNLPシステムを迅速に構築するためのツールです。手動のデータ注釈やアーキテクチャなしに、数時間でLLMを上回るタスク固有のモデルを直接生成することができます。拡張性のある設計を持つモデルは、モデルの蒸留、データセットの生成、合成評価、データセットの取得、モデルの取得といった新しい技術の探索のためのプラットフォームを提供することができます。将来を見据えると、Prompt2Modelは協力的なイノベーションの触媒となることができます。異なる課題を提案することで、研究者は将来のフレームワークの各コンポーネントにおける多様な実装と改善の発展を促すことを目指しています。

Learn more about Search Results LXT