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MDauditは、AIを使用して医療関係者の収益結果を改善することを目指しています

MDauditは、7万以上の医療提供者と1,500以上の医療施設にクラウドベースの請求のコンプライアンスと収益の正確性を保証するソフトウェアサービス（SaaS）プラットフォームを提供しています健康関連のお客様が規制のコンプライアンスを保持し、収益を維持できるようにしていますトップ60以上の米国の医療ネットワークとの取り組みを行っているMDauditは、人工知能（AI）の能力を拡張する必要があります...

言語モデルを使用したドキュメントの自動要約のテクニック

要約は、大量の情報をコンパクトで意味のある形式に短縮する技術であり、情報豊かな時代における効果的なコミュニケーションの基盤となっていますデータの溢れる世界で、長いテキストを短い要約にまとめることで時間を節約し、的確な意思決定を支援します要約は内容を短縮して提示することにより、時間を節約し、明確さを向上させる役割を果たします

なぜGPUはAIに適しているのか

GPUは人工知能の希少な地球の金属、さらには金そのものとも呼ばれています。それは、今日の生成的AI時代において基盤となる存在であるためです。それは3つの技術的理由と数多くのストーリーによって説明され、それぞれの理由には多くの側面がありますが、大まかに言えば次のようなものです。 GPUは並列処理を使用します。 GPUシステムはスーパーコンピュータの高さにまでスケールアップします。 AIのためのGPUソフトウェアスタックは幅広く深いです。その結果、GPUはCPUよりも高速かつエネルギー効率が優れており、AIのトレーニングおよび推論においても優れたパフォーマンスを提供し、高速計算を使用するさまざまなアプリケーションにおいても利益をもたらします。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIグループの最近のレポートによれば、GPUのパフォーマンスは「2003年以来約7000倍」向上し、価格性能比は「5600倍」増加していると報告されています。 2023年のレポートは、GPUのパフォーマンスと価格性能の急激な上昇を捉えています。レポートはまた、AIの進展を測定し予測する独立系の研究グループであるエポックの分析も引用しています。「GPUは、機械学習ワークロードを高速化するための主要なコンピューティングプラットフォームであり、過去5年間のほとんど（もしくはすべて）の最大のモデルがGPU上でトレーニングされています… それにより、AIの最近の進歩に重要な貢献をしています」とエポックはサイトで述べています。また、米国政府のためにAI技術を評価した2020年の研究も同様の結論を導いています。「製造および運用コストを含めた場合、最先端のAIチップは生産性と運用コストをリーディングノードCPUよりも1〜3桁高いと予想されます」と述べています。「NVIDIAのGPUは、過去10年間にAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させました」と同社の首席科学者であるビル・デーリー氏は、半導体およびシステムエンジニアの年次集会であるHot Chipsの基調講演で述べています。 ChatGPTがニュースを広める ChatGPTは、GPUがAIにとって優れたものであることを強力に示した例です。数千のNVIDIA GPUでトレーニングされ、実行される大規模な言語モデル（LLM）は、1億人以上の人々が利用する生成的AIサービスを提供しています。その2018年のリリース以来、AIの業界標準ベンチマークであるMLPerfは、NVIDIA GPUのトレーニングおよび推論のリーディングパフォーマンスを詳細に示しています。例えば、NVIDIA Grace Hopper Superchipsは最新の推論テストで圧倒的な成績を収めました。そのテスト以降にリリースされたNVIDIA TensorRT-LLM推論ソフトウェアは、パフォーマンスを最大8倍向上させ、エネルギー使用量と総所有コストを5倍以上削減します。実際、NVIDIA…

「生成AIのキーワードを解説する」

この記事では、生成AIに重要なキーワードを紹介し、説明しますさらに学習するための追加のリソースへのリンクも提供されます

Artificial Intelligence

Amazon Transcribeは、100以上の言語に対応する新しいスピーチ基礎モデル搭載のASRシステムを発表しました

アマゾン・トランスクライブは、完全に管理された自動音声認識（ASR）サービスであり、アプリケーションに音声からテキストへの機能を追加することが簡単になります本日、私たちは次世代の数十億パラメータ音声基礎モデル駆動のシステムを発表し、自動音声認識を100以上の言語に拡張することをうれしく思いますこの記事では、いくつかの話題について説明します

中国のこのAI研究は、AIの幻覚を探求する：大型言語モデルにおける幻視に深く潜る

大型言語モデルは最近、自然言語処理におけるパラダイムの変化をもたらし、以前には考えられなかった言語の創造、理解、推論の進歩をもたらしました。しかし、LLMの急速な発展と共に共起する懸念すべき傾向は、信憑性があるように思える情報を誘発し、事実の裏付けがないというものです。現在の幻覚の定義は、それらが与えられたソースコンテンツに対して不合理であるかまたは不忠実であると説明しており、以前の研究と一致しています。元の素材との不一致の程度に基づいて、これらの幻覚は内在的な幻覚と外在的な幻覚のカテゴリーにさらに分けられます。タスク固有のバリアントが存在しますが、このカテゴリはいくつかの自然言語生成の仕事で共有されています。タスク固有のモデルと比較して、LLMはその優れた適応性と優れた性能のため、特にオープンドメインの応用において、幻覚を引き起こす可能性が高いです。LLM内では、幻覚は事実の不正確さに主眼を置いたより広範かつ包括的な概念であり、その幻覚タクソノミーはLLMの進化に合わせて関連性と柔軟性を向上させるために修正する必要があります。中国の哈爾滨工业大学と Huawei の研究チームがこの研究で幻想的なタクソノミーを再分類し、LLMの応用により専門化された基盤を提供しています。彼らは幻覚を主に2つのカテゴリに分けています：忠実度幻覚と事実性幻覚。事実性の幻覚では、作成されたコンテンツと検証された現実世界の事実との違いに重点が置かれます；これらの違いは通常、でっち上げや事実の不一致として現れます。例えば、図1に示すように、月に初めて足を踏み入れた人物に関する質問に対して、モデルは1951年にチャールズ・リンドバーグがそうしたと自信を持って回答するでしょう。しかし、1969年のアポロ11号のミッションにより、ニール・アームストロングが初めて月に足を踏み入れました。一方、「信頼性の幻想」は生成されたコンテンツがユーザーの指示や入力の文脈からの不一致や離反を表す用語です。図1に見られるように、ニュースストーリーを説明するように求められた際にイスラエルとハマスの対立に関する出来事の日付を間違ってしまい、2023年10月を2006年10月と誤解するモデルが生成しました。彼らはまた、事実性を検証可能なソースの存在に応じて、事実の不一致と事実のでっち上げの2つのサブカテゴリに細分化しています。彼らはユーザーの視点から不一致を解消することに重点を置き、論理的な、文脈的な、指示的な不一致に分類しています。これにより、現在のLLMの使用方法により一致するようになりました。これはNLGのタスクの文脈で調査されてきましたが、幻覚の根本的な原因は最新のLLMにとって特別な困難をもたらし、さらなる研究が必要です。図1：LLMの幻覚を自然な形で示したイラスト彼らの徹底的な調査は、LLMにおける幻覚の特定の原因に焦点を当てており、トレーニングやデータから推論フェーズまで、幅広い関連要素を扱っています。この枠組みの中で、不十分なソースや未活用のリソース、不十分なトレーニング戦略による事前トレーニングやアライメントの幻覚、および推論中の確率的デコーディング手法や不正確な表現に起因する幻覚など、データ関連の原因が考えられます。さらに、彼らはLLMにおける幻覚を特定するための効率的な検出技術の詳細な説明と、LLMの幻覚の度合いを評価するためのベンチマークの包括的な概要を提供しています。また、幻覚の認識源を軽減するために設計された徹底的な戦術も提供しています。彼らは、この研究がLLMの分野をさらに発展させ、LLMの幻覚に関連する潜在的な利点と困難についての洞察を提供することを期待しています。この調査により、既存のLLMの欠点に対する理解が改善され、さらなる研究とより信頼性のある強力なLLMの作成に向けた重要な方向性も提供されます。

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...

新たなAIツールは、より高度な天体生物学の研究を可能にするドアを開く

AIは人間よりも効率的にパターンを検出する能力から、複数の分野で注目されていますそのような分野の一つである天体生物学では、新しいディープラーニングの技術が、新たなタンパク質ファミリーの宝庫を発見する可能性があり、新たな謎解きに役立つかもしれませんNatureに掲載された研究によると...

チャットGPTを使用して複雑なシステムを構築する

イントロダクション ChatGPTなどのLLMにより、人工知能は期待を超えて進化しました。先進的な言語モデルであるGPT-4は、この技術の進化の基盤として存在しています。AIによる意思決定の時代において、データパイプラインと意思決定パイプラインの対照的な領域を理解することは基本です。本記事では、技術と意思決定、そしてGPT-4が従来のパラダイムを再構築する上で持つ変革的なポテンシャルとの相互関係について明らかにすることを目的としています。学習目標：データパイプラインと意思決定パイプラインの違いを理解する。 GPT-4を意思決定パイプラインで活用する方法を学ぶ。プロンプトの調整を通じてGPT-4の効率を最大化する方法を学ぶ。データ駆動型意思決定とは何ですか？データ駆動型意思決定（DDDM）は、データ分析と証拠に基づいて情報を把握し、問題を解決するアプローチです。DDDMでは、データが収集され、分析され、ビジネス、医療、教育、政府など、さまざまな領域で意思決定プロセスのガイドとして使用されます。このアプローチは、直感や勘に頼るのではなく、データと実証的な証拠に依存することの重要性を強調しています。データパイプラインと意思決定パイプライン基本的な違いは、データパイプラインと意思決定パイプラインの間にあります。データパイプラインは、主にPythonとSQLを使用してデータを異なる形式に変換することに焦点を当てています。一方、意思決定パイプラインは、データに基づいた自動化された意思決定についてのものです。通常、PythonとGPT-4のような大規模な言語モデルの組み合わせを使用します。現実世界の応用：ChatGPTを使った意思決定パイプライン実際のビジネスアプリケーションにおいて、GPT-4の意思決定能力は明白です。たとえば、モデルを営業の意思決定パイプラインで使用することは非常に生産的です。具体的な例として、潜在的な顧客にメールで連絡することがあります。GPT-4は自動化プロセスを通じて返信を選別し、関心を持っている見込み客と関心のない当事者を特定し、適切な追跡メールを作成することができます。意思決定パイプラインの優れた使用例は、データベースから最適な顧客を特定するためにGPT-4を活用することです。このプロセスでは、関連するデータを抽出するための構造化クエリを生成し、データベースをフィルタリングし、指定された基準に基づいて正確な応答を提供します。さらに、もう1つの興味深い例は、GPT-4を出会い系アプリの領域で活用することです。プロフィールの詳細を送信し、モデルからメッセージを受け取ることにより、GPT-4の応答に基づいて個人が望む条件に合致するかどうかを見極めるのに支援を求めることができます。それに応じて、自動化されたアクションを実行できます。テキスト分類は、GPT-4などのLLMの存在により、機械学習（Machine Learning、ML）における長い間の課題が大幅に緩和されています。従来のMLソリューションでは、感情分析を行うには包括的なデータセットと入念なトレーニングが必要でした。しかし、GPT-4では簡素化されます。テキストがポジティブかネガティブかを決定するようにモデルに直接問い合わせることができ、従来のラベリングプロセスを大幅に削減することができます。 GPT-4は、要約タスクや自然言語ベースのデータベースのインタラクションにおいて、優れた解決策です。さらに、制約の中でビジネスの応答、セールス、または特定のクエリを自動化する意思決定パイプラインで美しく機能します。課題、セキュリティ上の懸念、およびモデルの信頼性 GPT-4には驚くべき有用性がありますが、制約も存在します。特に、非常に複雑なシナリオや未知の情報を扱う際には課題が生じます。GPT-4を効果的に活用するための鍵は、プロンプトの調整の技術にあります。望ましい応答やアクションに導くため、正確で明確なプロンプトを作成することが重要です。これは試行錯誤の旅であり、GPT-4を導くための指示を洗練させるプロセスです。意思決定のために言語モデルを使用する際のセキュリティは重要な関心事です。これらのモデルのトレーニングプロセスには複数の情報源が関与するため、機密性の高いデータをこれらのモデルを通じて送信しないことが最善の方法です。Enterprise版のChatGPTであっても、データ入力には注意を払うことが重要です。Samsungの独自のコードの問題などの事例は、共有するデータに対する警戒が必要であることを強調しています。 ChatGPTによって影響を受けたプログラミングの将来 GPT-4の登場により、プログラミングにおける言語モデルの認識が革命的に変わりました。転移学習のアーキテクチャが成功裏に実装され、ユーザーは特定のデータセットや目的に合わせてモデルを微調整することができるようになりました。さらに、言語モデルは進化し続けることにより、様々なタスクにおいてより賢くなり、機械学習モデルの評価やより良い結果を提供するためのガイダンスも行うようになっています。将来を見据えると、ChatGPTのプログラミングの進化に対する影響力は注目に値します。GPT-4によってコーディングの時間が短縮されることで、開発プロセスにおいてパラダイムシフトがもたらされ、構文に関する苦労が最小限に抑えられます。AIによる支援として、開発者の概念的な入力に合わせたコードの断片やフレームワークを提供することで、コーディングの効率が向上します。この進歩により、プログラマーがコードと対話する方法が変わり、生産性が向上することが予測されています。特定の企業データ向けにChatGPTを変革するリトリーバル拡張生成…

(sekai no toppu 10 no sōsei AI sutātappu)

はじめに生成AIは現在、世界中の人々の好奇心を引きつけています。私たちのソーシャルネットワーキングフィード内の仮想キャラクター、テキストから画像へのリソースの優位性、そしてChatGPTの成功は、そのハイプの理由のほんの一部です。より高速な処理速度と低コストにより、生成AIは人間の創造性に追いつきつつあります。生成AIに精通した熱狂的な愛好家の中には、このソフトウェアの助けを借りて優れた生成AIソリューションを作り上げた人々もいます。では、このソフトウェアの助けを借りて世界に優れた体験を提供してきたトップ10の生成AIスタートアップをご紹介しましょう。トップ10の生成AIスタートアップ名前設立年評価 OpenAI 2015 $28 million Hugging Face 2016 $15 million Anthropic 2021 $100 million　（年間売上高） Inflection AI 2022 $1.3 billion　（調達資金）…

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