画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2023）チュートリアル
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🎓 Free introductory course "LLM evaluations for AI product teams". Save your seat
Welcome to the 🤗 Course! This course will teach you about natural language processing (NLP) using libraries from the Hugging Face ecosystem — 🤗 Transformers, 🤗 Datasets, 🤗 Tokenizers, and 🤗 Accelerate — as well as the Hugging Face Hub. It’s completely free and without ads. What to expect? Here is a brief overview of the course: Chapters 1 to 4 provide an introduction to the main concepts of t
Self-supervised learning, dubbed the dark matter of intelligence, is a promising path to advance machine learning. Yet, much like cooking, training SSL methods is a delicate art with a high barrier to entry. While many components are familiar, successfully training a SSL method involves a dizzying set of choices from the pretext tasks to training hyper-parameters. Our goal is to lower the barrier
ReActとは？ LLMのpromptingの方法の一つです。LLMに質疑応答させたり、意思決定させたりという場面で力を発揮するほか、外部データベースや外部APIとLLMを組み合わせる場合にも使えます。 また、LangChainでもReActの考え方は多く活用されています（エージェントなど） 今回はReActが提案された論文REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELSを細かくチェックしていきます！ 論文のソースはこちら： この記事を見て分かること CoT、ReActのノリが分かる ReActの限界と能力の向上方法について理解できる Let's Go! 元の論文の各章の内容要約＋一言コメントでまとめています。ちょっとLangChainとか齧った方なら理解できる程度のものだと思います。（内容要約が分からなかったら所感だけ見
スライド概要 2022-08-07 JAWS-UG京都【京都駅前会場／オンライン】 オフラインでre:Boot! 最新のAIを本気で学ぼう の発表資料です。 ーーーお仕事についてーーー 【現在（2社目）：クラウドエンジニア】 2022/2/1より勤務中 クラウドサービスを利用したシステムの設計、開発、構築の業務を行なっています。 ーーージェンダー・お仕事以外についてーーー 私のジェンダーについて、簡単にまとめると以下のとおりです。 身体的性：男性 性的指向：女性が好き 性自認：Xジェンダー、Non-binary、MtX LGBTQ+：Q また、趣味として女装をやっておりまして、「酒井謎子」(sakai-nako)というハンドルネームで活動しています。
How to use advance feature engineering to preprocess data in BigQuery ML Preprocessing and transforming raw data into features is a critical but time consuming step in the ML process. This is especially true when a data scientist or data engineer has to move data across different platforms to do MLOps. In this blogpost, we describe how we streamline this process by adding two feature engineering
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