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メタGPTとは何ですか？LLMエージェントが複雑なタスクを解決するために協力することです

GPTと最近の大規模な言語モデルのおかげで、新しいタイプのAIベースのシステム、エージェントの普及が見られましたエージェントとは、ChatGPTのようなAIモデルで、アクセスして対話を行うことができるものです

LangChain + Streamlit + Llama ローカルマシンに会話型AIをもたらす

「オープンソースのLLMsとLangChainを統合して、無料の生成型質問応答を実現します（APIキーは必要ありません）」

MLOps

「テキストから具体的なものへ：3D-LLMが言語モデルを3D世界に解き放つ」

私たちは大規模な言語モデルを見てきましたテキストやコード、画像での作業も見てきましたが、それらが欠けているものは、私たちの世界での作業です私が言っているのは、私たちの世界を理解することができるということです...

「トランスフォーマーと位置埋め込み：マスタリーのためのステップバイステップのNLPチュートリアル」

私はTransformersについての新しいチュートリアルシリーズを始めますTensorFlowでステップバイステップで実装し、すべてのパーツを説明します作成されたすべてのレイヤーは機械学習トレーニングに含まれます...

「雨は雨を予測するのか？米国の気象データと今日と明日の雨の相関関係」

「米国の気象データと今日と明日の雨の相関関係有用な気候データセットを紹介し、地球温暖化予測を検証します」

AIによる写真の向上：HDアップスケーリングからカートゥーンフィルターまで

「あなたの顔を取り込んで、それを面白いアニメに変えたり、髪の色を変えたり、画像をHDにアップスケールするなど、顔の属性を編集するAiモデルについて話しましょうもしも...」

「Stitch FixにおけるMLプラットフォーム構築からの学び」

この記事は元々、MLプラットフォームポッドキャストのエピソードであり、Piotr NiedźwiedźとAurimas GriciūnasがMLプラットフォームの専門家と一緒に、デザインの選択肢、ベストプラクティス、具体的なツールスタックの例、そして最高のMLプラットフォームの専門家からの実世界の学びについて話し合っていますこのエピソードでは、Stefan KrawczykがMLを構築する際に得た学びを共有しています...

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「テキストから具体的なものへ：3D-LLMが言語モデルを3D世界に解き放つ」

「トランスフォーマーと位置埋め込み：マスタリーのためのステップバイステップのNLPチュートリアル」

「雨は雨を予測するのか？米国の気象データと今日と明日の雨の相関関係」

AIによる写真の向上：HDアップスケーリングからカートゥーンフィルターまで

「Stitch FixにおけるMLプラットフォーム構築からの学び」

再抽出を用いた統計的実験

大規模言語モデルの挙動を監視する7つの方法

「LLMによる製品の発見：ハイブリッド検索を超えた進歩」

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