欧州データ保護委員会は、AI規制の一般政策を策定するためにChatGPTワーキンググループを設立
4 月 14 日のニュース、欧州データ保護委員会 (EDPB) は現地時間木曜日、ChatGPT タスクフォースを設置したと発表しました。インテリジェンス プライバシー ルール 政策における重要な前進。
EDPB が対策本部を設立する前に、イタリアは先月すでに ChatGPT を制限する措置を開始していました。ドイツのデータ保護委員もChatGPTが制限される可能性があると述べた。スペインデータ保護局（AEPD）は木曜日、ChatGPTによるデータ漏洩の可能性について予備調査を開始すると発表した。
昨年 11 月のリリース以来、人工知能チャットボット ChatGPT は、ユーザーの質問に生成された回答で迅速に応答する機能で多くの注目を集めており、史上最も急速に成長している消費者向けアプリケーションとなっています。月間アクティブ ユーザー数はすぐに 1 億人を超えました。同時に、人々は ChatGPT がセキュリティ、プライバシー、雇用を脅かすのではないかと疑問を持ち始めました。
業界専門家、米国政府、多くの欧州政府も、ChatGPT などの人工知能製品の急速な普及について懸念を表明しました。
EDPBは木曜日に声明を発表し、「EDPBメンバーは、ChatGPTサービスを理由にイタリアのデータ保護機関がOpenAIに対して行った最近の執行措置について議論した。」「EDPBは、OpenAIとの間の協力を強化するためのタスクフォースを設立することを決定した」と述べた。
EU加盟国は政策を調整したいと考えているが、これには時間がかかると政府規制当局関係者は述べた。
関係者によると、EU加盟国の目的はOpenAIを罰したり、OpenAIに影響を与える可能性のあるルールを策定したりすることではなく、「透明性のある」一般政策を導入することだという。
上記の関係者らによると、木曜日の会議の参加者には人工知能に関する政策専門家が含まれていたが、意思決定者は含まれておらず、それぞれの意見を発表し、交換したという。
EDPB は、主に EU 内のデータ保護規則の監督を担当する独立組織であり、欧州各国のデータ保護規制機関で構成されていると報告されています。
今週初め、スペインは ChatGPT 問題について議論する申請書を提出し、EDPB は直ちにこの問題を議題に上げました。
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Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A
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Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
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7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム（GaN）技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
