「ビルドの学び方 — Towards AI コミュニティ ニュースレター第2号」

「美容とファッションのプロがお教えする、ビルドの学び方」

週末とAIの週だったわね…

最近のOpenAIの騒動をフォローしていないなんて、見逃しているわよ。信じられないことが起こったのよ。多くの従業員がOpenAIの役員にサインと手紙を送ることに決めました。なんとOpenAIのCEOであるサム・オルトマンが先週金曜日に解任されたので、彼を呼び戻すか彼と一緒に辞めると脅したの。こんな話を聞いたことある？まさに共同体とはこれほどのものよ。サム・オルトマン、グレッグ・ブロックマン、そしてOpenAIは家族と同じような絆で結ばれていたの。

これが正しく機能する共同体の力よ。彼らは優位な存在であるかに関係なく、小さくて弱いとしても、優勢な存在を打ち破れるわ。そして、だからこそ私は人工知能の分野でこれほど素晴らしい人々と共同体の一部であることを非常に誇りに思っているの。

• 「オルトマンの退任につながった手紙？」
• ユーザーエクスペリエンスの向上：インタラクティブなチャットボットにOpenAIアシスタントAPIを実装する
• 新しいOpenAIの理事会を解説

P.S. もしこの騒動が興味深いと思ったのであれば、オンラインで追いかけてなかった場合、直近のニュースレターを読んでね。

さて、では、今週の私たちの家族や私たちがやっていることについてのニュースに入りましょう。まずはMindStudioのCEOで私の友人でもある方との素晴らしい対話から始めましょう。人工知能の将来と、LLMsの開発、使用方法などについて話し合います…

– Louis-François Bouchard、Towards AI共同創設者＆コミュニティ担当

AI週間ニュースとは

今週のWhat’s AIポッドキャストエピソードでは、Louis Bouchardが、以前Googleで働き、MySpace MusicのCTOでもあったDmitry Shapiroさんにインタビューしました。現在、Dmitryさんは人工知能を民主化するために非常に野心的なプロジェクトを進めています。このエピソードでは、彼のプラットフォームであるYouAIとMindstudioについて、モデル選択、プロンプティング、RAGなどのAIアプリをより良く作るための実用的なヒントについても話し合っています。ユーザーの視点やAIの民主化、AIの将来に興味がある方は、YouTube、Spotify、およびApple Podcastsでお楽しみください！

AI Togetherコミュニティセクションをご紹介！

Discordからの注目コミュニティ投稿

Mateomd_devが私たち皆のために便利な何かを作りました！Code Project Helperは、プログラミング言語を学ぶ際に、固有の強みと用途に基づいてプロジェクトを推奨するのに役立ちます。学びたいプログラミング言語の名前を入力すると、GPTが言語の短い説明、例、およびプロジェクトのアイデアを提供します。こちらで試してみて、仲間のコミュニティメンバーをサポートしてください。スレッドであなたの体験やフィードバックをシェアしてください。

今週のAIポール

『RAG（検索拡張生成アーキテクチャ）』について理解したいという投票の結果を考慮し、ここで簡単に説明します：

RAGは、LLMの入力長の制限と知識の切り捨て問題を効率的に克服したAIフレームワークです。言い換えると、RAGは外部の知識源を取り込むことでLLMの出力品質を向上させます。これにより、モデルの幻覚を減らす効果もあります。もし知識ベース（つまりテキストデータセット）を持っているのであれば、RAGを使うべきです！

コミュニティで質問やインサイトを共有しましょう！

コラボレーションの機会

Learn AI TogetherのDiscordコミュニティは、コラボレーションの機会に溢れています。応用AIに飛び込みたい、勉強のパートナーが欲しい、または自分の情熱的なプロジェクトのパートナーを見つけたい場合は、コラボレーションチャンネルに参加してみてください！また、このセクションにも注意を払ってください。私たちは毎週クールな機会を共有しています！

1. Louis BouchardさんがTowards AIでAIテクニカルライターおよびLLMs向けの開発者として働く素晴らしい機会を共有しました。彼らは技術的で応用的な学習リソースの構築を手助けしてくれる分野の人材を求めています。有給の機会であり、主にLLMベースのコンテンツの作成やチュートリアル/コースプロジェクトの執筆が含まれます。詳細はスレッド内のこちらをご覧ください。
2. CozzyさんはDQNとDDQNを使ったLunar Landerを実装し、今はDuel DQNを追加し、3つを比較したいと考えています。現在、リポジトリへのコントリビューターを探しています。興味がある方は、スレッド内で彼らに連絡してください。
3. Adhishtaさんはデータクリーニング、EDA、可視化などのスキルを開発するための勉強パートナーを探しています。さまざまなデータセットを学び、探索することに情熱を持っている方は、スレッド内で連絡を取ってください。

今週のミーム！

ミーム共有者：ghost_in_the_machineさん

TAIキュレーションセクション

今週の記事

LangChainチートシート — すべての秘密を1ページで by Ivan Reznikov

LangChainは、量子化やCUDAなどのパフォーマンス向上手法を使ってテキスト生成モデルの簡単なセットアップを可能にします。言語モデルのパフォーマンスを最適化するための基礎について深く掘り下げたい場合は、この記事をチェックしてください。著者はコードのセクションを通して進み、LangChainをマスターするために必要なスターターパッケージについて説明しています。

私たちの必読記事

1. Ghostbuster内部をのぞく：バークレー大学によるAI生成コンテンツの検出方法の新しい手法 by Jesus Rodriguez

バークレーのGhostbusterは、AIテキストの検出とヒトと機械によるコンテンツの違いを知らずに行うための画期的なツールです。Ghostbusterは、言語モデルを使用して単語をベクトルに変換し、ドメイン全体で99.0のF1スコアの精度を達成し、ヒトとAIテキストを区別する分類器をトレーニングします。

2. OpenAI API Dev Dayのアップグレードは驚異的です：DALL-E 3、GPT-4 Vision、GPT-4 Turboのアクションを紹介 by Kris Ograbek

OpenAIの新しいAPI開発は、DALL-E 3、GPT-4 Vision、GPT-4 Turboなどのアップグレードを通じて、AIの能力を向上させます。記事では、これらの新機能を自分自身でテストするための最新のコード例を提供しています。

3. 読んだことだけについて話す：LLMsは事前トレーニングデータを超えて一般化できるのか？ by Salvatore Raieli

大規模言語モデルの「文脈に即した学習」により、理にかなった応答を提供できるようになります。研究者たちは、この能力の範囲と起源、そして人工汎用知能への影響を探求しています。大規模言語モデルの「文脈に即した学習」を探求し、AIにおけるその将来を把握し、進化するテクノロジーランドスケープに関する示唆を提供します。

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