専門家混合モデル (MoE) のアーキテクチャとその作動原理を詳細に解説。Mixtral 8X7B、DBRX、Deepseek-v2 といった注目のMoEモデルの応用と利点を探索。PythonでMoEモデルを実装し、論理推論、要約、エンティティ抽出などのタスクにおけるパフォーマンスを評価します。

サポートベクターマシン（SVM）は機械学習における古典的なアルゴリズムです。この記事では、SVMの公式導出に焦点を当て、マージン距離の詳細な推論や、元の問題と双対問題の公式化を説明します。制約付き最適化問題をラグランジュ関数を用いて解決し、KKT条件を利用して最適解を求める過程を深く探ります。また、多項式カーネル関数とガウスカーネル関数の公式特性についても触れます。

体验VLDB 2024学术会议的精彩瞬间，品味广州的美食盛宴，领略岭南文化的独特魅力。从现代化的都市到充满历史韵味的角落，探索一座包容开放的城市。

AIの発展は大量のデータに依存しており、インターネット上の高品質なテキストデータが徐々に枯渇しているため、AI業界は「データウォール」の挑戦に直面しています。この記事では、データ品質の向上、合成データの使用、モデルの微調整や強化学習など、現在の対策を探ります。データボトルネックを突破し、AIの持続的な発展を確保する方法を理解しましょう。

本文では微調、プロンプトと思考チェーン技術の応用シーンを詳解し、生成ブログ記事を例に、データ準備、モデル微調、評価結果の具体的なステップを提供します。オンラインインターフェースを通じてOpenAIが最新リリースしたGPT-4o-miniモデルを微調し、その性能はGPT-4に近く、価格はGPT-3.5の半分に過ぎません。

汎用人工知能（AGI）の実現過程において、AIエージェントの設計パターンは重要な役割を果たしています。従来のAI手法とは異なり、エージェントはタスク実行中に複数回の修正を行い、外部ツールやパートナーを活用することができます。この柔軟性により、エージェントは2024年におけるAGI実現への重要な道筋となっています。本稿では、Andrew NgのSequoia AIサミットでの講演と過去1年間の研究論文を組み合わせ、16種類のAIエージェント設計パターンを整理し、それらを4つの設計パラダイム：内省、ツール使用、計画、マルチエージェント協調に分類しています。 内省パラダイムには基本的な内省、Reflexion Actor、LATSなどのパターンが含まれ、自己内省と外部フィードバックを通じてエージェントの推論と意思決定能力を向上させます。ツール使用パラダイムは、外部ツールの呼び出しによるエージェントの機能強化を重視します。計画パラダイムのReActとPlan and Execute手法は、それぞれ推論と行動の組み合わせ、および複数ステップの計画立案を通じて、エージェントの柔軟性と適応性を高めます。マルチエージェント協調パラダイムは、監督と階層型チームによって、複数のエージェントが協力して複雑なタスクを完了することを可能にします。 これらの設計パターンは、AIエージェント開発に理論的基盤と実践的ガイダンスを提供し、開発者が基盤モデルをより効果的に活用してタスクの自動化と知能化を実現することを支援します。エージェントはAGI実現への有望なアプローチですが、唯一の方法ではありません。エージェントはRAGやユーザー参加など他の技術と組み合わせることで、より複雑なタスク解決ソリューションを実現することができます。