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～AI関連記事を3行にまとめて紹介～

「生成拡張」ワークフローがPhotoshopに追加され、画像のコンテンツをテキストプロンプトで追加、拡大、削除できるようになりました
生成拡張機能を使用すると、画像をシームレスに拡張し、より迅速かつ直感的に画像編集が可能に
生成AI機能は日本語を含む100以上の言語に対応し、世界中のユーザーが好みの言語でテキストプロンプトを入力可能

「LangSmith」は、LLMアプリケーションのデバッグ、テスト、監視のための統合プラットフォームです
APIキーを取得し、トレースの実行、エージェントの作成と実行、ダッシュボードでの結果確認が可能です
評価用のデータセットの作成、評価の実行などの手順があります

32Kコンテキストモデル「LLaMA-2-7B-32K」をリリース、長いコンテキストのタスクに対して最大3倍の高速化を実現
オープンソースのモデルの今後の機会は、コンテキスト長を32K-128Kの領域に拡張すること
LLaMA-2-7Bを32Kの長いコンテキストに拡張し、補間と継続的な事前学習を使用

推薦と検索のシステムデザインでは、オフラインとオンラインの環境に分けて実装が行われます。
オフライン環境では、モデルのトレーニングやカタログアイテムの埋め込みの作成などが行われます。
オンライン環境では、生成されたアーティファクトを使用して個々のリクエストに応じ、候補の検索とランキングを行います。

オープンソースAI関係者6団体がEUのAI法案の最終化に向けて連携
EUの政策立案者にオープンソースイノベーションの保護を求める
この法案は世界初の包括的なAI法となる予定

AIは既に実際の人々に大きな影響を与え、Webも変わりつつあります。
最新のAI技術を体験する主な方法は、生成型AIチャットボットを介しています。
オープンソースAIの領域で最近急速かつ興奮する進展があり、AIシステムが本当に信頼性のあるものになると信じています。

LGBMClassifierは、ランキングや分類などの機械学習タスクに決定木アルゴリズムを使用します
大規模なデータを正確に処理するために、Gradient-based One-Side Sampling（GOSS）およびExclusive Feature Bundling（EFB）という新しい技術を使用
これらの技術により、高速化とメモリ使用量の削減が可能です

強化学習を適用し、自動音楽プレイリスト生成問題を解決するためのフレームワークを開発しました。
シミュレーション環境を使用してユーザーの満足度メトリックを最適化し、改良されたDeep Q-Network（AH-DQN）を開発・トレーニングしました。
オンラインA/Bテストで、開発したエージェントがユーザー満足度メトリックを向上させ、シミュレータからのパフォーマンス評価がオンラインメトリック結果と強い相関を示しました。

LLMFlowsは、チャットボットや質問応答システムなどのLLMアプリケーションを構築するフレームワークです。
LLMとベクトルストアを利用し、隠されたプロンプトやLLM呼び出しを持たない最小限の抽象化を提供します。
各コンポーネントの完全な透明性を確保し、監視、メンテナンス、デバッグを容易にします。

文科省は2024年度から科学研究専用の生成AIを開発し、効率的な研究モデルを作成します。
技術流出を防ぐために、生成AIの基盤モデルを国産化し、R&Dの安全性と国際競争力を高めます。
医学や材料研究向けに開発し、生成AIの注目度が高まる中で規制や著作権に関わるルールの策定が急がれています。

1666年、ドイツの学者ライプニッツは、基本的な概念の組み合わせによって、人間の思考はすべて表現されると主張しました。
ライプニッツは、論理的な操作を迅速かつ正確に実行できる機械を作りたいと考えていました。
ライプニッツの考えは、後の機械計算機の開発に影響を与え、現代のデータサイエンティストたちは、自然言語処理のためのアルゴリズムを開発する際に、彼のアイデアについて議論しています。

トランスフォーマーモデルは、元々はニューラル機械翻訳のためのツールとして生まれ、自然言語処理（NLP）を超えた応用範囲を持つ
トランスフォーマーモデルのアテンションメカニズムからエンコーダーデコーダー構造まで、すべての主要なコンポーネントを解剖する
トランスフォーマーモデルのNLP以外の応用と、この影響力のあるアーキテクチャの現在の課題と潜在的な将来の方向についても探求する

大規模言語モデル（LLM）は、ユーザーの質問に対する応答で有害なコンテンツを生成しないように微調整されていますが、特定のクエリによって意図しない応答が引き起こされることがある
ユーザークエリに特定の文字列を追加することで、LLMに有害なコンテンツを生成させることが可能で、これは完全に自動化された方法で行われ、無数の攻撃を作成することができる
LLMプロバイダーによってこのような動作が完全に修正されるかどうかは不明で、深層学習モデルの性質自体がこのような脅威を避けることを不可能にしている可能性がある

スタートアップアクセラレーターは若く経験の浅い創業者に投資し、何かを構築し公開するまで待つ手法を取っている
ハードウェアのコスト、広告費、人件費の面での進歩が成功に大きく貢献している
バッチ形式で多数のスタートアップを支援し、人材ネットワーク全体が飛躍的に成長している

AIチャットボットのChatGPTは、テーマと関連キーワードを入力するだけで記事を生成するサービスを提供
生成される記事は常識的で参考になるが、感情や文のリズムはない
記事のタイトルや文章構成も編集可能で、AIとの共存について考える必要がある

2023年07月30日

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2023年07月28日

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