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a16mixxは生成AIと経営戦略の研究所です。 AIは生成AI (Generativ…

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a16mixxは生成AIと経営戦略の研究所です。 AIは生成AI (Generative AI) のディープラーニングに特化しています。 経営戦略はインターネットサービスのプラットフォーマー戦略、企業価値最大化、M&Aを主眼にしています。

Evol-Instruct：LLMが複雑な指示に従う能力を向上させた論文。【論文翻訳サービス付】

この論文の超まとめ 大規模言語モデル（LLM）が複雑な指示に従うことを可能にするWizardLMという手法を提案しています。 既存研究の課題 近年、大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい発展を遂げており、様々な自然言語処理タスクにおいて目覚ましい成果を上げています。 しかし、これらのモデルはしばしば、ユーザーが指定した指示や目標に従うのに苦労するという問題を抱えていました。 特に、複雑な指示や多様なタスクに対応する能力が不足していました。 本研究で解決した課題 この研

¥450
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    • 数学特化LLM：WizardMathの作り方【論文PDF翻訳サービス付】

      解説する論文WizardMath: Empowering Mathematical Reasoning for Large Language Models via Reinforced Evol-Instruct 既存研究の課題 大規模言語モデル（LLM）は、ChatGPTに代表されるように、自然言語処理において目覚ましい成果を上げています。しかし、既存のオープンソースのモデルは、大規模なインターネットデータで事前学習されているだけで、数学的な推論能力の向上のために最適化

      ¥250〜
      割引あり
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      • 企画職向けDL論文解説：Transformerを使った強化学習：Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling

        企画職の為のディープラーニングの論文解説です。DLの概要理解を通してAIのビジネス活用企画を立案する事を目的としておりDL専門家視点では細かな間違いが含まれている可能性があります。 元論文はこちら 要点強化学習の時系列処理にTransformer（causal transformer）という2021年時点で流行りの高速高性能時系列処理パーツを使ったよ。そうする事で、長い時系列データに対しても良い結果が出たよ。 強化学習とは？コンピューターが自身で試行錯誤しながらゲームを

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        • 企画職向けAI論文解説：画像の文字の指示による変換：StyleGAN-NADA: CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators

          文系企画職の為のディープラーニングの論文解説です。DLの概要理解を通してAIのビジネス活用企画を立案する事を目的としておりDL専門家視点での細かな部分の説明は省略していたり、分かりやすく調整している場合があります。 元論文はこちら（2021年8月投稿の論文） 要点文字で指示を与える事で、画像を変換するよ。例えば、普通の車の写真をスポーツカーの写真に変えたり、顔の写真をスケッチ風などに変換したり、ディズニー風にしたり、どんな変換でも文字での指示のみで変換可能。この論文のポイン

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        Evol-Instruct：LLMが複雑な指示に従う能力を向上させた論文。【論文翻訳サービス付】

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        • 数学特化LLM：WizardMathの作り方【論文PDF翻訳サービス付】

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        • 企画職向けDL論文解説：Transformerを使った強化学習：Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling

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        • 企画職向けAI論文解説：画像の文字の指示による変換：StyleGAN-NADA: CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators

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          BERTの日本語学習済みモデルの種類

          BERTモデル自体は自分で作る必要はない BERTモデルのプログラミング自体は、既にあるものを利用すればOKです。最も有名で確実なものは下記になります。 Googleがオフィシャルに公開しているもの（Tensorflow版のみ） https://github.com/google-research/bert huggingfaceが公開しているもの（こちらはTensorflowとPyTorch版両方ある） https://github.com/huggingface/tr

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          BERTの日本語学習済みモデルの種類

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