Deno’s mission is to dramatically simplify software development. In Deno 1.37, we’re happy to extend this to interactive Jupyter notebooks. Starting in 1.37, you can use the new deno jupyter command to create a Deno kernel that can be used within notebooks. Additionally, Deno 1.37 comes with stronger Visual Studio Code and LSP support, better testing performance, improved Node compatibility, and m
Large Language Models for Code (Code LLMs)と自然言語推論、ソースコードの関係について - Preferred Networks Research & Development
GPT-4が67%という突出したスコアを出しています。Codegen[^3]やStarcoder[^4]などの重みが公開されているモデルは2割から4割程で大きく後れを取っていたのですが、2023年の8月にLlama2[^16]やStarcoder[^4]をチューニングして作成されたWizard[^17], Code Llama[^18]が50%,60%台のスコアを出し、CodeLLMにおいてはチューニングが注目されています。特に、WizardやCode Llamaによってチューニングの中でも指示チューニングがHumanEvalのスコアを伸ばす事が確認されており、指示チューニングとCode LLMの関係が気になるところです。 Code LLMの自然言語指示チューニング CodeLLMが指示チューニングによってなぜスコアを大きく伸ばせるかが気になりました。我々はCodeLLMモデル自体に自然言
Autonomous agents are designed to achieve specific objectives through self-guided instructions. With the emergence and growth of large language models (LLMs), there is a growing trend in utilizing LLMs as fundamental controllers for these autonomous agents. While previous studies in this field have achieved remarkable successes, they remain independent proposals with little effort devoted to a sys
薬剤の発見や設計を行う「創薬」のプロセスでは、目的の薬剤を作り出すための候補となる化合物や化学物質の選定や、作用のスクリーニングの過程が必要です。創薬の過程では多額の費用や長い時間を要しますが、機械学習を行うことで、AIがわずか5分で抗老化薬の候補の分子を導き出したことが、エジンバラ大学のヴァネッサ・スマー・バレット氏らの研究チームによって報告されています。 Discovery of senolytics using machine learning | Nature Communications https://doi.org/10.1038/s41467-023-39120-1 AI finds drugs that could fight ageing and age-related diseases https://theconversation.com/ai-finds-drug
Snowpark PythonのDataFramesでテーブルに格納したデータを操作してみた | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 Snowflakeのテーブルに格納したデータの操作を、Snowpark PythonのDataFramesで行う方法を試してみたのでまとめました。 この記事の内容 Snowpark PythonでSnowflakeのデータをクエリして処理する主な方法として、以下のガイドではDataFrameの使用が紹介されています。今回はこの操作の中で、既にテーブルに格納されたデータに対して使いそうなものを試してみます。 APIの使い方はPySparkによく似ており、以下のページでもSparkによるパイプラインのSnowparkへの移行が紹介されています。PySparkに馴染みがある方はAPIリファレンスを見つつすぐに使えると思います。 Snowpark PythonのAPIリファレンスは以下になります。ガイドに載っていなかった一部の例はAPIリフ
マイクロソフトが提案する「生成AI×Copilot」 有意義な時間を作り出すための、導入・拡張・構築ステップ Copilot 迷子に告ぐ！あなたにピッタリな Microsoft x 生成 AI のススメ 本セッションで話すこと 大森彩子氏：題して「Copilot迷子に告ぐ！ あなたにピッタリなMicrosoft x 生成AI活用のススメ」ということで、みなさん「Copilot」っていっぱい聞きますよね。実はマイクロソフトにはいっぱいCopilotがあります。 社員として私もよく聞かれるのですが、「Copilot、いったいどれを使えばいいんですか？」「私、どうすれば生成AIが使えるようになるんですか？」という質問が非常に多い（笑）。 なので、いつもは「『Azure AI』や『Azure AI Studio』をどうやって使うの？」とか、そういう話をすることが多いのですが、みなさんが「生成AI使
Qualcommがスマホでローカル動作する生成AIライブラリ「Qualcomm AI Hub」＆AI内蔵5Gモデム「Snapdragon X80 5G Modem-RF System」＆Wi-Fi 7対応無線通信チップ「FastConnect 7900」を発表
Qualcommがスマートフォンでのローカル動作に最適化された機械学習モデルのコレクション「Qualcomm AI Hub」と、AI処理プロセッサを内蔵した5G通信システム「Snapdragon X80 5G Modem-RF System」、AIを活用して低消費電力・低遅延な通信を実現するWi-Fi 7およびBluetooth通信チップ「FastConnect 7900」をモバイル関連見本市「MWC」で発表しました。 Qualcomm Continues to Bring the Generative AI Revolution to Devices and Empowers Developers with Qualcomm AI Hub | Qualcomm https://www.qualcomm.com/news/releases/2024/02/qualcomm-continue
Apple introduces M4 chip
M4 enables the breakthrough design and stunning display of the new iPad Pro, while delivering a giant leap in performance M4 is a system on a chip (SoC) that advances the industry-leading power-efficient performance of Apple silicon. CUPERTINO, CALIFORNIA Apple today announced M4, the latest chip delivering phenomenal performance to the all-new iPad Pro. Built using second-generation 3-nanometer t
GoogleのマルチモーダルAI「Gemini Pro」を開発者や企業がAPI経由で利用可能に、1分あたり60クエリまで無料
Googleは2023年12月6日、文字・音声・画像を同時に処理できるマルチモーダルAI「Gemini」を発表しました。現地時間の12月13日、Geminiのミドルモデルである「Gemini Pro」がAPIを介してアクセス可能となり、開発者や企業が独自のユースケース向けに構築できるようになりました。 Google Gemini API: New developer and enterprise AI products https://blog.google/technology/ai/gemini-api-developers-cloud/ Google: Gemini API, Imagen 2, Duet AI and more updates https://blog.google/technology/ai/google-gemini-pro-imagen-duet-ai-upd
Workers AI: serverless GPU-powered inference on Cloudflare’s global network
Workers AI: serverless GPU-powered inference on Cloudflare’s global network09/27/2023 This post is also available in 简体中文, 日本語, 한국어, Français, Deutsch and Español. If you're anywhere near the developer community, it's almost impossible to avoid the impact that AI’s recent advancements have had on the ecosystem. Whether you're using AI in your workflow to improve productivity, or you’re shipping AI
第0章 はじめに この記事は「NTTドコモ R&D Advent Calendar 2023」24日目の記事です。 いよいよ今年も残すところあと1週間と年の瀬が迫ってきましたが、みなさんは今年の技術トレンドと言えば何が思い浮かぶでしょうか？ Web3？ゼロトラスト？はたまた量子コンピューティング？ 私はやはりGPT-4, DALL·E3, GitHub Copilot Xなどに代表される生成AIの普及が強く印象に残っています。 実際、「新語・流行語大賞2023」には「生成AI」「チャットGPT」がノミネートされているということで、世間でも大きなインパクトを残しているようです。 www3.nhk.or.jp ただ、今年の生成AI関連のニュースを振り返ると、必ずしも良いニュースばかりではなかったように思います。 春ごろには画像生成AI Midjourneyの登場で多くの人がこぞって様々な画像を
Lessons Learnt From Consolidating ML Models in a Large Scale Recommendation System
by Roger Menezes, Rahul Jha, Gary Yeh, and Sudarshan Lamkhede In this blog post, we share system design lessons from consolidating several related machine learning models for large-scale search and recommendation systems at Netflix into a single unified model. Given different recommendation use cases, many recommendation systems treat each use-case as a separate machine-learning task and train a b
はじめに Microsoft Ignite 2023でのAzure AIのアップデートをまとめました。 まずは下記ブログの翻訳を中心にしています（ほぼ翻訳です）。 Ignite 2023: What’s new in Azure AI Platforms – Charting the Future with Innovative AI and ML - Microsoft Community Hub 主要なアップデート Azure AI Studioのパブリックプレビュー サティヤ・ナデラの基調講演で、Azure AI Studioのパブリックプレビューが発表されました。これは、生成型AIアプリケーションとコパイロット開発を簡素化する最先端のプラットフォームです。Azure AI Studioは、急速に成長しているモデルカタログ、ツール、サービスをシームレスに統合し、統一された開発体験を提
![[Ignite 2023] Azure AI アップデートまとめ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/573822077090aae9b12186c6fbc1ea3d721c9349/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--F2DUXkkA--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BIgnite%2525202023%25255D%252520Azure%252520AI%252520%2525E3%252582%2525A2%2525E3%252583%252583%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252583%252588%2525E3%252581%2525BE%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252582%252581%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3AMicrosoft%252520%252528%2525E6%25259C%252589%2525E5%2525BF%252597%252529%252Cx_220%252Cy_160%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3AShohei%252520N.%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2MzZDNiN2I3OGYuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzEzNmNkNzdkYWMuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
はじめにこんにちは、SAIG/MLOpsチームでアルバイトをしている板野です。 AzureのPrompt Flowをローカル環境で動かし、作成したフローをコードで管理する方法をご紹介します。 Prompt Flowとは、Azure Machine Learning上の機能で、Azure OpenAIで提供されているLLMを利用したアプリケーション開発を円滑にするためのツールです。 実際にLLMアプリケーションを開発する場合、「プロンプトを入力して終わり」ではなく、ベクトル検索など複数の要素を組み合わせることもあります。このため、Prompt Flowでは処理のフローをDAG(有向非巡回グラフ)で可視化することで、開発効率が大きく向上します。 Prompt FlowはPythonライブラリ（2023/09/27時点ではMITライセンス）として提供されており、Azureのコンソール画面だけでな
Metaがベイズ最適化の予想外の改善を実現
3つの要点 ✔️ 評価のコストが高いシステムの効率的な最適化技術としてベイズ最適化がある ✔️ 改善量の期待値（EI）を計算することで解の改善に必要な試行錯誤を削減可能 ✔️ パラメータが高次元の場合のEIの不具合を解決することで予想外の改善を達成 Unexpected Improvements to Expected Improvement for Bayesian Optimization written by Sebastian Ament, Samuel Daulton, David Eriksson, Maximilian Balandat, Eytan Bakshy (Submitted on 31 Oct 2023 (v1), last revised 18 Jan 2024 (this version, v2)) Comments: NeurIPS 2023 Spotlig
Personalize your generative AI applications with Amazon SageMaker Feature Store | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Personalize your generative AI applications with Amazon SageMaker Feature Store Large language models (LLMs) are revolutionizing fields like search engines, natural language processing (NLP), healthcare, robotics, and code generation. The applications also extend into retail, where they can enhance customer experiences through dynamic chatbots and AI assistants, and into
2024年4月13日紙版発売 2024年4月13日電子版発売 齋藤優太 著 A5判／336ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-14029-8 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle honto この本の概要 反実仮想（Counterfactual）─ 起こり得たけれども実際には起こらなかった状況 ─ に関する正確な情報を得ることは，機械学習や意思決定最適化の応用において必要不可欠です。例えば，「現在運用している推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたとしたら，ユーザの行動はどのように変化するだろうか？」や「仮にある特定のユーザ群に新たなクーポンを与えたら，収益はどれほど増加するだろうか？」「仮に個々の生徒ごとに個別化さ
「静止画をアニメーション付きの動画に変換したい」とお考えの方へ。 Runway AIというツールを利用すれば、ブラシで動かしたい要素をなぞるだけで、簡単に動画を生成することができることから、いま世界中で話題となっています。 Motion brush in runway…damn good. Much better control. This was very needed.#runwayml #midjourneyV52 #AIArtCommuity #aiart pic.twitter.com/r8ZhM0GnAd — Rory Flynn (@Ror_Fly) November 24, 2023 しかも、無料で利用できるというからオドロキです。 Runwayって何？ Runway AI（ランウェイ エーアイ）は、クリエイティブなプロジェクトやデザインにおいて、機械学習（Machine
Inside OpenAI: How does ChatGPT Ship So Quickly?
👋 Hi, this is Gergely with a subscriber-only issue of the Pragmatic Engineer Newsletter. In every issue, I cover challenges at Big Tech and startups through the lens of engineering managers and senior engineers. OpenAI might be the hottest company in tech right now. The company is behind the popular large language-based model, ChatGPT, and also built the GPT-3, GPT-3.5 and GPT-4 models which seve
Large language models can do jaw-dropping things. But nobody knows exactly why. コンピューター科学者は 大規模言語モデルをなぜ 「科学」するのか？ 大規模言語モデルが破竹の勢いで成功を収めているにもかかわらず、こうしたモデルがうまく機能する仕組みや理由は、いまだによくわかっていない。コンピューター科学者たちは、その謎を解明することで次世代のAI技術の開発とリスク管理に生かしたい考えだ。 by Will Douglas Heaven2024.03.29 1 18 2年前、オープンAI（OpenAI）の研究者ユーリ・ブルダとハリー・エドワーズは、言語モデルに基礎的な算数をさせるには何が必要かを調べていた。2人は、2つの数を足し合わせる例題をいくつ見せれば、モデルは与えられた2つの数を足し合わせられるようになるのかを
GitHub - HojiChar/HojiChar: The robust text processing pipeline framework enabling customizable, efficient, and metric-logged text preprocessing.
Text preprocessing is far from a one-size-fits-all process. Depending on the data source and the specific task at hand, various steps including normalization, noise removal, and filtering may be necessary. Not all texts require the same level of preprocessing. For instance, relatively clean texts may only need minimal filtering, while "dirtier" sources like Common Crawl data often require more tho
An introduction to the emerging fusion of machine learning and causal inference. The book presents ideas from classical structural equation models (SEMs) and their modern AI equivalent, directed acyclical graphs (DAGs) and structural causal models (SCMs), and covers Double/Debiased Machine Learning methods to do inference in such models using modern predictive tools.
AI caught everyone’s attention in 2023 with Large Language Models (LLMs) that can be instructed to perform general tasks, such as translation or coding, just by prompting. This naturally led to an intense focus on models as the primary ingredient in AI application development, with everyone wondering what capabilities new LLMs will bring. As more developers begin to build using LLMs, however, we b
Behind the Scenes on AWS Contributions to Open Source Databases | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Behind the Scenes on AWS Contributions to Open Source Databases AWS managed open source services make it easier for customers to set up and operate their favorite open source projects on AWS. We help reduce the overhead of self-managing open source and provide better integrations with AWS services. In the process, we hire maintainers or develop engineers to become experts and
はじめに この記事はre:Invent 2023初日のアップデートをまとめていく記事です。 https://twitter.com/shimagaji さんのツイートをまとめました。 GitHubにもあります。 AWS Black Belt Online Seminar 2023 年 AWS re:Invent 速報 AWS Black Belt Online Seminar 2023 年 AWS re:Invent 速報 Redshift provisioned concurrency scaling and serverless autoscaling now supports Create Table As Select (CTAS) Redshiftの同時実行スケーリングとサーバーレス自動スケーリングにて、Create Table As Select（CTAS）クエリがサポートされ
人工知能（AI）は、人と技術との関わり方を革新し続けているため、人の未来に信じられないほどの影響を及ぼすことは否定できない。野放しのままであれば、AIにはかなり深刻なリスクがあることも否定できない。 ここで登場するのが、OpenAIが立ち上げた新しい専門家チームだ。 「壊滅的な」リスクに対応する目的で結成されたOpenAIの専門家チーム「Preparedness」は、現在および将来のAIモデルが抱えるリスク要因を検証する。そうしたリスクはさまざまなカテゴリーに及び、それには聞き手に合わせた説得、全体的なサイバーセキュリティ、自律的な複製や適応、さらには化学攻撃や生物攻撃、放射性物質による攻撃、核攻撃のような絶滅レベルの脅威が含まれる。 AIが核戦争を始めるというのはいささか起こりそうにない出来事に思えるが、トップクラスのAI研究者やエンジニア、Google DeepMindの最高経営責任者
Quantization is a technique to reduce the computational and memory costs of evaluating Deep Learning Models by representing their weights and activations with low-precision data types like 8-bit integer (int8) instead of the usual 32-bit floating point (float32). Reducing the number of bits means the resulting model requires less memory storage, which is crucial for deploying Large Language Models
Questions, shrugs and what comes next: A quarter century of change
Editor’s note: Google will officially celebrate our 25th birthday later this month. To kick off celebrations, Google and Alphabet CEO Sundar Pichai reflects on our first quarter century, including the questions and technological advancements that led to our biggest breakthroughs and most helpful products. He also shares some thoughts on the opportunity we have with AI to do things that matter on a
Research Millions of new materials discovered with deep learning Published 29 November 2023 Authors Amil Merchant and Ekin Dogus Cubuk AI tool GNoME finds 2.2 million new crystals, including 380,000 stable materials that could power future technologies Modern technologies from computer chips and batteries to solar panels rely on inorganic crystals. To enable new technologies, crystals must be stab
3つの要点 ✔️ 多様なエージェント間での討論プロセスを設計したマルチエージェントフレームワークであるRECONCILEを提案 ✔️ 性能の低いエージェント同士に討論を行わせることで、GPT-4と同等以上の性能を獲得 ✔️ 多様なエージェントから外部フィードバックを得ることにより、GPT-4の性能をさらに向上させることに成功 ReConcile: Round-Table Conference Improves Reasoning via Consensus among Diverse LLMs written by Justin Chih-Yao Chen, Swarnadeep Saha, Mohit Bansal (Submitted on 22 Sep 2023) Comments: Published on arxiv. Subjects: Computation and Lang
Victor MARTIN ~ Understanding Automatic Differentiation in 30 lines of Python
---> For French version of this article, click here I'm a Machine Learning engineer and I use libraries like Tensorflow and Pytorch in my work to train my neural networks. And it's been a while since I wanted to write the simplest piece of code to perform what is called automatic differentiation which is at the heart of neural network training. In this article, I will try to iteratively build the
やったー Google Cloud の主催する Google Cloud Innovators Gym Japan (G.I.G) というプログラムに参加して取りました。 Google Cloud を利用する企業を対象とした招待制のプログラムで、参加すると関連する Coursera コースへのアクセス、試験を受けるためのサポート、Google Cloud エンジニアの方によるハンズオンや質問できる機会が提供されます。 バッジ 以下の資格が対象。今回のプログラムは4月中頃に始まり、7月中頃までに Coursera のコースを終え合格報告をするスケジュール。お話を頂いて良い機会なのでチームの若者を誘って参加しました。 Professional Cloud Architect Professional Cloud Developer Professional Data Engineer poku
AWS Well-Architected Toolを使って 機械学習のワークロードをレビューする - Qiita
要約 AWS Well-Architected - Machine Leaning Lensが2023/7に更新された Well-Architected ToolでMachine Leaning Lensが扱えるようになっていた為、手順を紹介 Machine Leaning Lensの中身も簡単に紹介 はじめに AWS Well-Architected Frameworkとは AWS Well-Architected Framework（以下、WA FW）は公式に以下の説明があります。 AWS Well-Architected は、クラウドアーキテクトがさまざまなアプリケーションやワークロード向けに高い安全性、性能、障害耐性、効率性を備えたインフラストラクチャを構築する際に役立ちます。AWS Well-Architected では、6 つの柱 (優れた運用効率、セキュリティ、信頼性、パフォ
Introducing Amazon RDS Extended Support for MySQL databases on Amazon Aurora and Amazon RDS | Amazon Web Services
AWS Database Blog Introducing Amazon RDS Extended Support for MySQL databases on Amazon Aurora and Amazon RDS With the upcoming end-of-life of MySQL Community Version v5.7 in October 2023 (Page 24), Amazon Web Services (AWS) is actively preparing for this important transition. When MySQL 5.7 reaches community end of life, no further updates, bug fixes, or security patches will be released by the c
日本時間2024/3/1（土）、こんな新機能が生えていました。 具体的な利用方法が少し分かりづらかったので解説です。 ナレッジベース for Bedrockとは？ 生成AI利用時の「社内文書検索」（いわゆるRAG）機能をGUIで簡単に作成できてしまうAWSの機能です。 今回のアップデートは何が嬉しいの？ このナレッジベースが文書の検索時に「ハイブリッド検索」をサポートしたことで、ユーザーの質問に意味的に近いテキストのかたまり（チャンク）を引っ張ってくる際の精度が向上することが期待できます。 ※ハイブリッド ＝ セマンティック（意味）検索とテキスト（全文）検索の双方の結果を比べて、「いいとこ取り」をしてくれる動作と想像しています。 Hybrid Search is now generally available in Knowledge Bases for Bedrock for OpenS
Free data transfer out to internet when moving out of AWS | Amazon Web Services
AWS News Blog Free data transfer out to internet when moving out of AWS You told us one of the primary reasons to adopt Amazon Web Services (AWS) is the broad choice of services we offer, enabling you to innovate, build, deploy, and monitor your workloads. AWS has continuously expanded its services to support virtually any cloud workload. It now offers over 200 fully featured services for compute,
LayerX Machine Learning勉強会
このページは何？LayerXでは、毎週MLチームで機械学習関連の勉強会を開催しています。このページは勉強会の内容を外部用に公開したものになります。目的知識の共有：各機械学習エンジニアが得た新たな知識やスキルを他のメンバーと共有することで、チーム全体のスキルを向上させます。新しい視点やアイデアの創出：複数人で同じテーマについて議論することで、新しい視点やアイデアが生まれます。スキルの更新と維持：機械学習は非常に進歩が速い分野であり、最新のトレンドやテクノロジーを把握しておくことが重要です。定期的に勉強会を開催することで、継続的なキャッチアップを促します。発表することによる深い理解：自分が学んだことを他人に教えることは、そのトピックに対するより深い理解を促します。教える側のエンジニアも、このプロセスを通じて学びを深めることができます。運用方針各々がその週に学んだことやキャッチアップしたこと、噂
はじめに 先週の水曜日に最後のAWS Certified Machine Learning - Specialty 認定を取得し、やっとAWS12冠を達成することが出来ました。 ※1:AWSだけ表示する方法が分からなかったので、Azureも入っております ※2:Azureの資格が1つ期限切れになってますが、これはAzureがCredly撤退で更新が反映されてないだけです 本記事は、以下の観点で記載させて頂きます。 12冠までの道のり 各試験の個人的な難易度ランキング TOP5 各試験の勉強方法 感想 既に、2024年度廃止がアナウンスされた以下の3つの資格についても記載しております。 AWS Certified Data Analytics – Specialty AWS Certified Database – Specialty AWS Certified: SAP on AWS –
So you want to build your own open source ChatGPT-style chatbot… – Mozilla Hacks - the Web developer blog
(Expanded from a talk given at DWeb Camp 2023.) Artificial intelligence may well prove one of the most impactful and disruptive technologies to come along in years. This impact isn’t theoretical: AI is already affecting real people in substantial ways, and it’s already changing the Web that we know and love. Acknowledging the potential for both benefit and harm, Mozilla has committed itself to the
GenAI Handbook
William Brown @willccbb | willcb.com v0.1 (June 5, 2024) Introduction This document aims to serve as a handbook for learning the key concepts underlying modern artificial intelligence systems. Given the speed of recent development in AI, there really isn’t a good textbook-style source for getting up-to-speed on the latest-and-greatest innovations in LLMs or other generative models, yet there is an
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Deno 1.37: Modern JavaScript in Jupyter Notebooks
GitHub - Paitesanshi/LLM-Agent-Survey
AIが調査に数週間以上かかる抗老化薬の候補となる分子を数分で導き出したことが報告される、創薬プロセスの加速が進む可能性
マイクロソフトが提案する「生成AI×Copilot」 有意義な時間を作り出すための、導入・拡張・構築ステップ
生成AI時代に重要になりそうなCAI/C2PA（コンテンツの来歴証明技術）を読み解いてみた
[Ignite 2023] Azure AI アップデートまとめ
Prompt Flowをローカルで動かす＆コードで管理する | フューチャー技術ブログ
反実仮想機械学習 〜機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践
まるで魔法！なぞるだけで静止画が動き出すAI新ツール Runway
コンピューター科学者は 大規模言語モデルをなぜ 「科学」するのか？
Applied Causal Inference Powered by ML and AI
The Shift from Models to Compound AI Systems
【AWS】AWS re:Invent 2023 初日のアップデートをまとめてみた - Qiita
OpenAI、AIの「壊滅的」リスクに備え専門家チームを創設--核攻撃などを想定
Quanto: a pytorch quantization toolkit
Millions of new materials discovered with deep learning
多様なエージェント同士を討論させることで、GPT-4を超える性能を引き出すフレームワークが登場！
Google Cloud 認定 Professional Data Engineer 取りました - ぽ靴な缶
RAG検索の精度向上!? ナレッジベース for Bedrockがハイブリッド検索に対応 - Qiita
AWS 12冠を達成したので、各試験の難易度や感想、どんな感じで勉強したかを書いてみる - Qiita