Search Results Leonardo

「コンピュータビジョン101」

コンピュータビジョンの進歩により、未来には莫大な可能性がありますその変革的な影響は、さまざまな産業にまたがっています

「Stable-Baselines3を用いた便利な強化学習」

「過去の強化学習に関する記事では、NumPyとTensorFlowだけを使って（深層）Q学習の実装方法をご紹介してきましたこれは重要な一歩でしたが、これにはまだまだ続きがあります...」

Reinforcement Learning

「デベロッパー用の15以上のAIツール（2023年12月）」

“`html GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIによるコーディングアシスタントです。開発者が効率的に優れたコードを作成できるように設計され、CopilotはOpenAIのCodex言語モデルを基に動作します。このモデルは自然言語と公開コードの広範なデータベースの両方でトレーニングされており、洞察に満ちた提案を行うことができます。コードの行や関数を完全に補完するだけでなく、コメント作成やデバッグ、セキュリティチェックの支援など、開発者にとって大変貴重なツールとなっています。 Amazon CodeWhisperer AmazonのCodeWhispererは、Visual StudioやAWS Cloud9などのさまざまなIDEでリアルタイムのコーディング推奨事項を提供する、機械学習に基づくコード生成ツールです。大規模なオープンソースコードのデータセットでトレーニングされており、スニペットから完全な関数までを提案し、繰り返しのタスクを自動化し、コードの品質を向上させます。効率とセキュリティを求める開発者にとって大変便利です。 Notion AI Notionのワークスペース内で、AIアシスタントのNotionがさまざまな執筆関連のタスクをサポートします。創造性、改訂、要約などの作業を助け、メール、求人募集、ブログ投稿などの作成をスピードアップさせます。Notion AIは、ブログやリストからブレストセッションや創造的な執筆まで、幅広い執筆タスクの自動化に使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再構成や変換ができます。 Stepsize AI Stepsize AIは、チームの生産性を最適化するための協力ツールです。プロジェクトの履歴管理やタスク管理の役割を果たし、Slack、Jira、GitHubなどのプラットフォームと統合して更新を効率化し、コミュニケーションのミスを防ぎます。主な機能には、活動の統一した概要、質問への即時回答、堅牢なデータプライバシーコントロールが含まれます。 Mintlify Mintlifyは、お気に入りのコードエディタで直接コードのドキュメントを自動生成する時間の節約ツールです。Mintlify Writerをクリックするだけで、関数のための良く構造化された、コンテキストに即した説明を作成します。開発者やチームにとって理想的であり、複雑な関数の正確なドキュメントを生成することで効率と正確性が高く評価されています。 Pieces for Developers…

AWSを使った生成AIを活用したクラウド上の新しい構築の時代へようこそ

「私たちは、時間の経過とともに、生成型AIが私たちが知るほぼすべての顧客エクスペリエンスを変革する可能性を持っていると信じていますAWS上で生成型AIアプリケーションを導入する企業の数は多く、adidas、Booking.com、Bridgewater Associates、Clariant、Cox Automotive、GoDaddy、LexisNexis Legal & Professionalなどがすばやく増えていますPerplexityなどの革新的なスタートアップも存在します...」

レオナルドAI：Midjourneyの新たな競合相手

レオナルドAIは、ミッドジャーニーがこれまで築いてきた地位に挑戦する注目すべき代替手段として徐々に浮上しています

ボロノイ格子：実用的な応用

ボロノイグリッド、またはボロノイダイアグラムは、与えられたシードポイントの周りに連続した領域に平面を分割するために使用されます各シードに対して、ボロノイと呼ばれる対応する領域があります…

「リアルAI社が、ヨーロッパのオープンソースの大規模言語モデルの構築プロジェクトに勝利」

2023年11月23日（木）、ベルグラードで開催されたデータサイエンスカンファレンス2023で、Real AIがISCRAプロジェクトを受賞したと発表されました。Real AIは、世界第4位のAIコンピュータクラスター「LEONARDO」において、ヨーロッパ初の人間中心のLLM（Large Language Model）を構築するために選ばれました。 LEONARDO – 世界第4位のAIクラスターボローニャのCINECAデータセンターにあるLeonardoスーパーコンピュータは、高性能なコンピューティングパワーを備えた存在です。Atos BullSequana XH2000コンピュータシステムを基盤とし、約14,000のNvidia Ampere GPUを組み込んで構築されています。2022年11月のオープン時点では、Leonardoは世界で4番目に速いスーパーコンピュータであり、ヨーロッパで2番目に速い位置にありました。この技術力は、Leonardoをヨーロッパ全体でAIアプリケーションの発展に重要な資産として位置付けています。 REAL AIの特筆すべき機会「私たちは、責任あるAIの開発にヨーロッパの答えを提供することを目指しています。UNINAとAIスーパーコンピュータークラスター’Leonardo’と共に、これを可能にすることができます。」- Real AI B.V.のCEOであるタリー・シン氏 Real AIは、Leonardoから大幅な計算能力を割り当てることにより、ゼロからLLMの開発を大幅に加速するため、初の人間中心のLLMを構築します。この野心的なプロジェクトにより、Real AIはAI開発の最前線に立ち、環境保護と技術革新に取り組むことを表明しています。プロジェクトHOMINIS:インテリジェントで中立かつ包括的なシステムのためのヒューマンセンタードなオープンソースモデル。プロジェクトHOMINISは、オープンで検査可能なデータセットを使用して、倫理的かつバイアスのないAIシステムの革新を目指しています。ウェブスケールのデータセットにおける有害性への対処により、AIの基盤モデルに持続可能な代替手段を提案しています。このプロジェクトの4つの主要目標は次のとおりです：1）科学論文や知識ベースなど、さまざまな情報源からハイバリューで多様なデータセットを編集し、バイアスのあるコンテンツを排除すること。2）トランスフォーマーモデルに関する広範な検討研究を実施し、代替アーキテクチャを探索すること。3）高度な技術を用いて基盤モデルを最適化し、コミュニティの協力のもとに予備版をリリースすること。4）倫理的一致性となるための指示のチューニングを実装し、責任あるトレーニング済みAIモデルの最終リリースにつなげること。さらに、HOMINISはFlash Attentionとルーティングといった革新的な手法を用いてエネルギー消費を削減し、データ処理効率を向上させ、モデルの干渉と知識統合を強化することを目指しています。REAL AIとUNINA、NVIDIAのパートナーシップ:The University…

「加速、効率的なAIシステムの新しいクラスがスーパーコンピューティングの次の時代を示す」

エヌビディアは、今日のSC23で、科学や産業の研究センターを新たなパフォーマンスとエネルギー効率のレベルに引き上げる次世代のテクノロジーを発表しました。同社の高性能コンピューティングおよびハイパースケールデータセンター事業の副社長であるイアン・バックは、この会議での特別なスピーチで、「エヌビディアのハードウェアとソフトウェアのイノベーションは、新しいAIスーパーコンピュータのクラスを創り出しています」と述べました。これらのシステムの一部は、メモリ強化型のNVIDIA Hopperアクセラレータを搭載し、他のシステムは新しいNVIDIA Grace Hopperシステムアーキテクチャを搭載しています。すべてのシステムは、拡張された並列処理を使用して、生成AI、HPCおよびハイブリッド量子コンピューティングのためのスタックを実行するための加速ソフトウェアを使用します。バックは新しいNVIDIA HGX H200を「世界最高のAIコンピューティングプラットフォーム」と表現しました。 NVIDIA H200 Tensor Core GPUsは、成長する生成AIモデルを実行するためのHBM3eメモリを搭載しています。このGPUは、最初のAIアクセラレータとして超高速技術を使用した141GBのHBM3eを搭載しています。GPT-3などのモデルを実行する場合、NVIDIA H200 Tensor Core GPUsは前世代のアクセラレータに比べて18倍のパフォーマンス向上を提供します。ほかの生成AIベンチマークの中でも、彼らはLlama2-13Bの大規模な言語モデル(LLM)で1秒あたり12,000トークンを処理します。バックは、4つのNVIDIA GH200 Grace Hopper…

「伝統的な機械学習はまだ重要ですか？」

伝統的な機械学習が生成モダルAIの時代でも不可欠である理由を探求し、その強み、弱点、およびさまざまな産業における重要な役割を理解する

2024年、データサイエンティストとして、より良いワークライフバランスを実現するために、以下の境界線を設定しましょう

グーグルで「ワークライフバランス」と検索すると、29億の検索結果が表示されますそれだけでも、私たちがみな求めていることが明らかですそれだけでなく、過去3年間で注目されるようになりました...

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