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155 平易な英語のガイド、構造化された学習パス、オープン ライブラリ - 独立した 501(c)(3) 非営利団体によって構築され、誰でも最新の AI を理解できるようになります。

155無料ガイド
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5 成果ベースのコース

各コースには、明示的な成果、マッピングされたコンピテンシー、練習アクティビティ、および適用されたキャップストーンが含まれています。

トピックトラック

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気になるエリアに飛び込んでみましょう。すべてのトラックには複数のわかりやすい英語のガイドが付いています。

基本中心となる概念: AI が高レベルでどのように機能するか。84 ガイド 言語AILLM、NLP、ChatGPT、プロンプト、およびテキストの理解。155 ガイド ビジュアルAI画像生成、コンピュータビジョン、ビデオ、デザイン。133 ガイド オーディオAI音声、音楽、ポッドキャスティング、オーディオファースト AI。117 ガイド 企業OpenAI、Anthropic、Google、Meta などのプロファイル。121 ガイド アプリケーションAI がコーディング、検索、エージェント、日常生活にどのように現れるか。111 ガイド 産業ヘルスケア、金融、教育、エネルギーなどにおける AI。91 ガイド 技術的なチップ、微調整、RAG、ベクター、AI インフラストラクチャ。177 ガイド 社会偏見、プライバシー、著作権、安全性、そして AI の未来。30 ガイド

フルライブラリ

すべてのガイド

155 の 1019 ガイドが表示されます。トラックでフィルタリングするか、上で検索してください。

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反復ペナルティとデコード制御

デコード コントロールは、言語モデルが確率分布から次の各単語をどのように選択するかを決定するノブです。

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ALiBi 位置バイアス

ALiBi (Attendee with Linear Biases) は、従来の位置埋め込みを使用せずに、トランスフォーマーに語順の感覚を与える賢い方法です。

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マルチクエリアテンション

マルチクエリ アテンション (MQA) は、すべてのアテンション ヘッド間で 1 セットのキーと値を共有する、トランスフォーマ アテンションのメモリを節約する工夫です。

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SentencePiece のトークン化

SentencePiece は言語に依存しないトークナイザーで、スペースに依存せずに、生のテキストをデータから直接サブワード部分に分割する方法を学習します。

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WordPiece のトークン化

WordPiece は、BERT と多くの Google モデルを強化するサブワード トークン化アルゴリズムであり、単語を再利用可能なフラグメントに分割して、モデルがあらゆるものを処理できるようにします。

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文-BERT埋め込み

Sentence-BERT (SBERT) は、BERT を適応させて文全体の単一の固定長ベクトルを生成するため、意味を高速コサイン類似度と比較できます。

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T5 とテキスト間転送

2019 年の Google からの T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) は、あらゆる NLP タスク、翻訳、要約、分類、さらには回帰をフィードとして再構成します。

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密集した通路の検索

Dense Passage Retrieval (DPR) は、単語の一致ではなく、質問とパッセージの意味を数値ベクトルとして比較することにより、関連するテキストを見つけます。

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BM25 と語彙検索

BM25 は、用語の希少性と文書の長さを調整して、クエリ用語が出現する頻度によって文書にスコアを付ける、古典的なキーワード ベースのランキング関数です。

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HyDE の仮想ドキュメントの埋め込み

HyDE は、最初に言語モデルに偽の回答ドキュメントを想像するよう依頼し、次に生のドキュメントの代わりにそのドキュメントの埋め込みを使用して検索することで検索を改善します。

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投機的デコードのドラフト モデル

投機的デコードでは、小規模で高速な「ドラフト」モデルを使用して、今後のいくつかのトークンを推測し、その後、大規模なモデルが 1 回のパスでそれを検証します。

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先読みデコード

先読みデコードは、N グラムを使用して複数の将来のトークンを並行して推測および検証することで、追加のドラフト モデルなしで LLM 生成を高速化します。

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