Search Results [email protected]

テキストから音声へ – 大規模な言語モデルのトレーニング

はじめに音楽家の声コマンドをAIが受け取り、美しいメロディックなギターサウンドに変換する世界を想像してみてください。これはSFではありません。オープンソースコミュニティでの画期的な研究「The Sound of AI」の成果です。本記事では、「テキストからサウンドへ」というジェネレーティブAIギターサウンドの範囲内で、「ミュージシャンの意図認識」のための大規模言語モデル（LLM）の作成の道のりを探求します。このビジョンを実現するために直面した課題と革新的な解決策についても議論します。学習目標：「テキストからサウンド」のドメインでの大規模言語モデルの作成における課題と革新的な解決策を理解する。声コマンドに基づいてギターサウンドを生成するAIモデルの開発において直面する主な課題を探求する。 ChatGPTやQLoRAモデルなどのAIの進歩を活用した将来のアプローチについて、ジェネレーティブAIの改善に関する洞察を得る。問題の明確化：ミュージシャンの意図認識問題は、AIが音楽家の声コマンドに基づいてギターサウンドを生成できるようにすることでした。例えば、音楽家が「明るいギターサウンドを出してください」と言った場合、ジェネレーティブAIモデルは明るいギターサウンドを生成する意図を理解する必要があります。これには文脈とドメイン特有の理解が必要であり、一般的な言語では「明るい」という言葉には異なる意味がありますが、音楽のドメインでは特定の音色の品質を表します。データセットの課題と解決策大規模言語モデルのトレーニングには、モデルの入力と望ましい出力に一致するデータセットが必要です。ミュージシャンのコマンドを理解し、適切なギターサウンドで応答するために、適切なデータセットを見つける際にいくつかの問題が発生しました。以下に、これらの問題の対処方法を示します。課題1：ギターミュージックドメインのデータセットの準備最初の大きな課題は、ギターミュージックに特化したデータセットが容易に入手できないことでした。これを克服するために、チームは独自のデータセットを作成する必要がありました。このデータセットには、音楽家がギターサウンドについて話し合う会話が含まれる必要がありました。Redditの議論などのソースを利用しましたが、データプールを拡大する必要があると判断しました。データ拡張、BiLSTMディープラーニングモデルの使用、コンテキストベースの拡張データセットの生成などの技術を使用しました。課題2：データの注釈付けとラベル付きデータセットの作成 2番目の課題は、データの注釈付けを行い、ラベル付きのデータセットを作成することでした。ChatGPTなどの大規模言語モデルは一般的なデータセットでトレーニングされることが多く、ドメイン固有のタスクに対してファインチューニングが必要です。例えば、「明るい」という言葉は、光や音楽の品質を指す場合があります。チームは、正しい文脈をモデルに教えるために、Doccanoという注釈付けツールを使用しました。ミュージシャンは楽器や音色の品質に関するラベルをデータに注釈付けしました。ドメインの専門知識が必要であるため、注釈付けは困難でしたが、チームはデータを自動的にラベル付けするためにアクティブラーニングの手法を一部適用し、これに対処しました。課題3：MLタスクとしてのモデリング – NERアプローチ適切なモデリングアプローチを決定することもまた、別のハードルでした。トピックまたはエンティティの識別として見るべきでしょうか？チームは、モデルが音楽に関連するエンティティを識別して抽出できるNamed Entity Recognition（NER）を採用しました。spaCyの自然言語処理パイプライン、HuggingFaceのRoBERTaなどのトランスフォーマーモデルを活用しました。このアプローチにより、ジェネレーティブAIは音楽のドメインにおける「明るい」や「ギター」といった単語の文脈を認識できるようになりました。モデルトレーニングの課題と解決策…

「AIを使ってGmailの受信トレイをクリアする方法」

あなたはGmailの受信トレイでメールの山を探検するのに疲れていますか？ニュースレターやプロモーション、スパムに溺れている自分を見つけますか？それでは、あなたは一人ではありません。メールの過負荷は私たちのデジタル時代における共通の問題です。そして、AIのおかげで、メールがあふれる問題に完璧な解決策があります。AIを使ってGmailの受信トレイを整理する方法を学びましょう！ Gmailの受信トレイを整理するためのトップ5のAIツールこれらのAIパワードツールは、Gmailの受信トレイを取り戻すために必要な方にとって非常に価値のあるものです。メールのクリーンアップ、整理、優先順位付けを自動化することで、ユーザーは生産性を保ち、重要なことに集中することができます。混雑した受信トレイに対処しているか、単にメールの管理を効率化したい場合でも、これらのトップ5のAIツールはあなたをサポートします。 Clean.email Clean.emailは、メールの受信トレイを簡単にクリーンアップし管理するための強力なツールと機能を提供しています。Clean.emailがあなたにできることを詳しく見てみましょう：主な特徴メールのバンドル： Clean.emailは、送信者、件名、またはラベルなどの共通の特徴に基づいてメールを知的にバンドルすることができます。これらのバンドルされたメールは、便利にゴミ箱に移動したり一緒にアーカイブしたりすることができます。これにより、受信トレイが整理され、シンプルになります。ニュースレターの管理：邪魔なニュースレターが受信トレイを詰まらせているのにうんざりしていますか？Clean.emailを使用すると、ニュースレターの購読を解除したり一時停止したりすることができます。また、ニュースレターの最新バージョンのみを保持することも選択できますので、受信トレイを新鮮で関連性のある状態に保つことができます。クイッククリーン：メールを迅速にクリアしたいですか？クイッククリーン機能は、ソーシャル通知や指定期間より古いメッセージ（例：3年以上前のメール）など、一般的にクリーンアップされるメールを対象にしており、簡単に整理するのに役立ちます。スマートビュー： Clean.emailはスマートビューを使用してメールを知的に整理します。類似した種類のメールは一緒にグループ化され、受信トレイのナビゲーションが簡素化され、重要なことに集中しやすくなります。広範なメールプロバイダのサポート： Gmail、Yahoo、AOL、iCloud、Outlook、およびIMAPを使用している他のメールサービス。このツールを使ってGmailの受信トレイをクリーニングしてみましょう。 Mailsorm このAIメールクリーナーは、メールの管理を簡素化する堅牢なメールクリーンアップツールです。主な特徴メールのバンドル： Mailsormは、関連するメールを特定し、それらを一緒にバンドルすることに優れています。この機能により、関連するメールをグループとして管理できるため、一括でアクションを実行しやすくなります。スパムブロック：受信トレイを詰ませるスパムメールにさようならを言いましょう。Mailsormは便利なワンクリックのスパムブロック機能を提供し、受信トレイをクリーンで不要なメールから解放します。…

「AI Time JournalがeBook「2023年の顧客サービスとサポートにおけるAIのトレンド」を発表 – アシスタンスの進化に関する先駆的なインサイト」

「アメリカ、サンフランシスコ─人工知能（AI）の分野における知識交換とリーダーシップの促進を目的とした主要な出版物であるAI Time Journalは、最新のeBook「AI in Customer Service and Support Trends 2023」のリリースを喜んで発表しますこの画期的なコンピレーションは、アシスタンスの進化に関する先駆的な洞察を提供していますAI Time Journalが発行するeBook「AI in Customer Service and Support Trends 2023」についての詳細はこちらをご覧ください」

Press Releases

「OpenAIのChatGPTコードインタプリタの探索：その機能に深く潜る」

OpenAIの自然言語処理（NLP）における進展は、大規模言語モデル（LLM）の台頭によって特徴付けられていますこれらのモデルは、GitHub CopilotやBing検索エンジンなど、数百万人に利用される製品の基盤となっていますこれらのモデルは、情報を記憶し統合するという独自の能力を持つことにより、コードやテキストなどのタスクにおいて前例のないベンチマークを設定しています

LangChainとPinecone Vector Databaseを使用したカスタムQ&Aアプリケーションの構築

イントロダクション大規模な言語モデルの登場は、現代における最もエキサイティングな技術の進展の一つです。これにより、人工知能の分野でさまざまな産業において実際の問題に対する解決策を提供する無限の可能性が開かれました。これらのモデルの魅力的な応用の一つは、個人や組織のデータソースから取得した情報をもとに、カスタムの質疑応答やチャットボットを開発することです。しかし、一般的なデータで訓練された大規模言語モデルは、常にエンドユーザーにとって特定の回答または有用な回答を提供するわけではありません。この問題を解決するために、LangChainなどのフレームワークを使用して、データに基づいた特定の回答を提供するカスタムチャットボットを開発することができます。この記事では、Streamlit Cloudでの展開を伴うカスタムQ&Aアプリケーションの構築方法について学びます。学習目標この記事に深く入る前に、主な学習目標を以下に概説しましょう：カスタムの質疑応答のワークフロー全体を学び、各コンポーネントの役割を理解する Q&Aアプリケーションの利点を知り、カスタムの言語モデルの微調整との比較を行う Pineconeベクトルデータベースの基礎を学び、ベクトルの保存と取得を行う OpenAIの言語モデル、LangChain、およびPineconeベクトルデータベースを使用してセマンティックサーチパイプラインを構築し、Streamlitアプリケーションを開発するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Q&Aアプリケーションの概要出典：ScienceSoft 質疑応答または「データに基づくチャット」は、LLMsとLangChainの広範なユースケースです。LangChainは、ユースケースに対して見つけることができるすべてのデータソースをロードするための一連のコンポーネントを提供しています。LangChainは多くのデータソースとトランスフォーマーをサポートし、ベクトルデータベースに保存するために文字列のシリーズに変換します。データがデータベースに保存されたら、リトリーバーと呼ばれるコンポーネントを使用してデータベースにクエリを送信することができます。さらに、LLMsを使用することで、ドキュメントを大量に参照することなく、チャットボットのような正確な回答を得ることができます。 LangChainは以下のデータソースをサポートしています。画像で確認できるように、様々なデータソースに接続するための120以上の統合が可能です。出典：LangChain Docs Q&Aアプリケーションのワークフロー LangChainがサポートするデータソースについて学びました。これにより、LangChainで利用可能なコンポーネントを使用して、質疑応答パイプラインを開発することができます。以下に、ドキュメントのロード、保存、リトリーバル、LLMによる出力生成に使用されるコンポーネントを示します。ドキュメントローダー：ユーザードキュメントをベクトル化および保存するためにロードするためのコンポーネントテキストスプリッター：これらは、ドキュメントを固定のチャンク長に変換して効率的に保存するドキュメントトランスフォーマーですベクトル保存：入力テキストのベクトル埋め込みを保存するためのベクトルデータベースの統合ドキュメントリトリーバル：データベースからユーザークエリに基づいてテキストを取得するためのコンポーネント。類似性検索技術を使用して取得します…

チェサピーク保護協会の保護イノベーションセンターが10周年を迎えます

2013年に創設され、Intelとデジタルエネルギーおよび持続可能なソリューションキャンペーンの助成金を受けたアナポリス、メリーランド州にあるChesapeake ConservancyのConservation Innovation Center（CIC）は、今年で10周年を迎えますCICは2013年に2人のスタッフで設立され、現在は13人の従業員が在籍し、最先端の技術を活用してデータ駆動型の保全と復元の成功を促進するために、保全の方法を変えるために貢献しています地域、地域、国内のパートナーシップを通じて、CICはデータを利用可能にし... Chesapeake ConservancyのConservation Innovation Centerが10周年を迎える詳細を読む»

Press Releases

「AI Time Journalが「AIにおけるSEOのトレンド2023」eBookを紹介します：SEOの将来に関する専門家の洞察」

8月9日、アメリカ、サンフランシスコ - AI Time Journalは、人工知能分野でのリーディングな出版物として、最新のeBook「AI in SEO Trends 2023」を紹介することを誇りに思っていますこのeBookは、50以上の業界の専門家とリーダーの知恵を集め、人工知能（AI）がSEOに与える変革的な影響についての貴重な洞察を提供しています... AI Time Journalは「AI in SEO Trends 2023」eBookを紹介します：SEOの未来に関する専門家の洞察をご覧ください»

Press Releases

「Codey：Googleのコーディングタスクのための生成型AI」

イントロダクション OpenAIが導入されて以来、彼らのトップクラスのGPTフレームワークをベースにした数々の生成AIおよび大規模言語モデルがリリースされてきました。その中には、ChatGPTという彼らの生成型対話AIも含まれています。対話型言語モデルの成功に続いて、開発者たちは常に、開発者がアプリケーションのコーディングを開発または支援することのできる大規模言語モデルを作成しようとしています。OpenAIを含む多くの企業が、それらのプログラミング言語を知っているLLM（Large Language Models）によって開発者がアプリケーションをより速く構築できるようにするために、これらのLLMを研究し始めています。GoogleはPaLM 2のファインチューニングモデルであるCodeyを開発しました。Codeyはさまざまなコーディングタスクを実行できるモデルです。また、こちらも読んでみてください：GoogleがGPT-4効果に対処するためのPaLM 2 学習目標 Codeyの構築方法の理解 Google Cloud PlatformでのCodeyの使用方法の学習 Codeyが受け入れられるプロンプトのタイプの理解 Codey内のさまざまなモデルの探索と関与 Codeyを活用して作業可能なPythonコードを生成する Codeyがコードのエラーを特定して解決する方法のテストこの記事は、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。 Codeyとは何ですか？ Codeyは、最近Googleによって構築およびリリースされた基礎モデルの一つです。CodeyはPaLM 2 Large Language Modelに基づいています。CodeyはPaLM 2…

RAPIDS：簡単にMLモデルを加速するためにGPUを使用する

はじめに人工知能（AI）がますます成長するにつれて、より高速かつ効率的な計算能力の需要が高まっています。機械学習（ML）モデルは計算量が多く、モデルのトレーニングには時間がかかることがあります。しかし、GPUの並列処理能力を使用することで、トレーニングプロセスを大幅に加速することができます。データサイエンティストはより速く反復し、より多くのモデルで実験し、より短い時間でより良い性能のモデルを構築することができます。使用できるライブラリはいくつかあります。今日は、GPUの知識がなくてもMLモデルの加速化にGPUを使用する簡単な解決策であるRAPIDSについて学びます。学習目標この記事では、以下のことについて学びます： RAPIDS.aiの概要 RAPIDS.aiに含まれるライブラリこれらのライブラリの使用方法インストールとシステム要件この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 RAPIDS.AI RAPIDSは、GPU上で完全にデータサイエンスパイプラインを実行するためのオープンソースのソフトウェアライブラリとAPIのスイートです。RAPIDSは、最も人気のあるPyDataライブラリと一致する使い慣れたAPIを持ちながら、優れたパフォーマンスと速度を提供します。これは、NVIDIA CUDAとApache Arrowで開発されており、その非凡なパフォーマンスの理由です。 RAPIDS.AIはどのように動作するのですか？ RAPIDSは、GPUを使用した機械学習を利用してデータサイエンスおよび分析ワークフローのスピードを向上させます。GPU最適化されたコアデータフレームを持っており、データベースと機械学習アプリケーションの構築を支援し、Pythonに似た設計となっています。RAPIDSは、データサイエンスパイプラインを完全にGPU上で実行するためのライブラリのコレクションを提供します。これは、2017年にGPU Open Analytics Initiative（GoAI）と機械学習コミュニティのパートナーによって作成され、Apache Arrowのカラムメモリプラットフォームに基づいたGPUデータフレームを使用して、エンドツーエンドのデータサイエンスおよび分析ワークフローをGPU上で加速するためのものです。RAPIDSには、機械学習アルゴリズムと統合されるDataframe APIも含まれています。データの移動量を減らした高速データアクセス…

Pythonを使用したウェブサイトモニタリングによるリアルタイムインサイトの強化

イントロダクションこのプロジェクトの目的は、複数のウェブサイトの変更をモニタリングし、追跡するプロセスを自動化するPythonプログラムを開発することです。Pythonを活用して、ウェブベースのコンテンツの変更を検出し、文書化する繊細な作業を効率化することを目指しています。リアルタイムのニュース追跡、即時の製品更新、競合分析を行うために、この能力は非常に貴重です。デジタルの世界が急速に変化する中で、ウェブサイトの変更を特定することは、持続的な認識と理解を保つために不可欠です。学習目標このプロジェクトの学習目標は、以下のコンポーネントをカバーすることです： BeautifulSoupやScrapyなどのPythonライブラリを使用したウェブスクレイピングの方法に関する知識を向上させる。効率的にウェブサイトから価値のあるデータを抽出し、HTMLの構造をナビゲートし、特定の要素を特定し、さまざまなコンテンツタイプを処理することを目指します。ウェブサイトのコンテンツの微妙な変化を特定するスキルを向上させる。新しくスクレイピングされたデータを既存の参照と比較して、挿入、削除、または変更を検出するための技術を学ぶことを目指します。また、これらの比較中に遭遇するさまざまなデータ形式と構造を処理することも目指します。ウェブサイトの更新を追跡するためにPythonの自動化機能を活用する。cronジョブやPythonのスケジューリングライブラリなどのスケジューリングメカニズムを使用して、データ収集を強化し、繰り返しのタスクを排除する予定です。 HTMLのアーキテクチャについて包括的な理解を開発する。HTMLドキュメントを効率的にナビゲートし、データ抽出中に重要な要素を特定し、ウェブサイトのレイアウトと構造の変更を効果的に管理することを目指します。データ操作技術を探索することにより、テキスト処理のスキルを向上させる。抽出したデータをクリーンアップし、洗練させ、データエンコーディングの複雑さに対処し、洞察に基づいた分析と多目的なレポートのためにデータを操作する方法を学びます。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、特定のウェブサイトの変更を監視し、カタログ化するためのPythonアプリケーションを作成することを目指しています。このアプリケーションには、以下の機能が組み込まれます：ウェブサイトのチェック：特定のコンテンツやセクションの更新を検出するために、割り当てられたウェブサイトを一貫して評価します。データの取得：ウェブスクレイピングの方法を使用して、テキスト、グラフィック、または関連データなど、必要な詳細をウェブサイトから抽出します。変更の特定：新しくスクレイピングされたデータを以前に保存されたデータと比較し、違いや変更箇所を特定します。通知メカニズム：変更が検出された場合にユーザーをリアルタイムに通知するアラートメカニズムを実装します。ログ記録：変更の詳細な記録を時間スタンプや変更の情報とともに保持します。このアプリケーションは、ユーザーの設定に基づいて、任意のウェブサイトと特定のコンテンツを監視するようにカスタマイズできます。期待される結果には、ウェブサイトの変更に関する直ちにアラートが含まれ、変更の性質とタイミングを理解するための包括的な変更記録が含まれます。問題の定義このプロジェクトの主な目的は、特定のウェブサイトの監視プロセスを効率化することです。Pythonアプリケーションを作成することで、興味のあるウェブサイトの変更を追跡し、カタログ化します。このツールは、ニュース記事、製品リスト、その他のウェブベースのコンテンツの最新の変更について、タイムリーな更新情報を提供します。この追跡プロセスを自動化することで、時間の節約とウェブサイトへの変更や追加に対する即時の認識が確保されます。アプローチこのプロジェクトを成功裏に実装するために、以下の手順に従う高レベルのアプローチを取ります：プロジェクトでは、BeautifulSoupやScrapyなどの強力なPythonライブラリを使用します。これらのライブラリを使用すると、ウェブサイトから情報を収集し、HTMLコンテンツを取捨選択することが容易になります。始めに、ウェブサイトから情報を取得してベースラインを作成します。このベンチマークデータは、後で変更を特定するのに役立ちます。入力データを設定されたベンチマークと照合して、新しい追加や変更を追跡することができます。テキストの比較やHTML構造の違いの分析など、さまざまな技術を使用する場合があります。…

Learn more about Search Results [email protected] - Page 2