Искусственный интеллект для анализа табличных данных: GenSQL

 GenSQL: A Generative AI System for Databases that Advances Probabilistic Programming for Integrated Tabular Data Analysis

«`html

GenSQL: Искусственный интеллект для анализа табличных данных

Генеративные модели табличных данных играют ключевую роль в байесовском анализе, вероятностном машинном обучении, а также в таких областях, как эконометрика, здравоохранение и системная биология. Исследователи разработали методы для автоматического обучения вероятностных моделей для таких данных. Для эффективного использования этих моделей для сложных задач пользователи должны без проблем интегрировать операции доступа к записям данных и вероятностным моделям. Это включает в себя генерацию синтетических данных с учетом ограничений, условное распределение на наблюдаемых данных и выполнение операций с базами данных на комбинированных табличных и модельных данных. Однако большинство систем вероятностного программирования фокусируются на спецификации моделей и оценке параметров, требуя большей поддержки для сложных запросов к базам данных, объединяющих табличные данные с генеративными моделями.

GenSQL: новая система для запросов к генеративным моделям

Исследователи из MIT, Digital Garage и Carnegie Mellon представляют GenSQL — систему вероятностного программирования для запросов к генеративным моделям таблиц баз данных. GenSQL расширяет SQL с новыми примитивами для выполнения сложных байесовских рабочих процессов. Он интегрирует вероятностные модели, которые могут быть автоматически изучены или созданы на заказ, с табличными данными для задач, таких как обнаружение аномалий и генерация синтетических данных. Новый интерфейс GenSQL и гарантии корректности обеспечивают точное и эффективное выполнение запросов. Тесты показывают превосходную производительность GenSQL, предлагая ускорение до 6,8 раз по сравнению с конкурентами. Реализация с открытым исходным кодом поддерживает различные языки вероятностного программирования, доказывая свою полезность в реальных приложениях.

Преимущества GenSQL

GenSQL предлагает формальную систему, денотационную семантику, гарантии корректности и унифицированный интерфейс для вероятностных моделей. Он использует синтез вероятностных программ для мощных байесовских рабочих процессов и поддерживает модели из различных языков вероятностного программирования. В отличие от BayesDB, GenSQL предоставляет новые семантические концепции, теоремы корректности и улучшенную производительность и выразительность, позволяя вложенные запросы и объединение результатов из нескольких моделей.

Использование GenSQL

GenSQL — это вероятностное расширение SQL, предназначенное для запросов к вероятностным моделям табличных данных. Он включает конструкции для традиционных операций SQL и вероятностных моделей, с отдельными именами и типами для столбцов и таблиц. Система типов обеспечивает корректность выражений, обрабатывая непрерывные и дискретные типы, и включает специальные правила для событий с нулевой вероятностью. Семантика GenSQL использует теорию мер для вероятностных аспектов, предлагая композиционную семантику для выражений. Он содержит конструкции условий, синтаксические ярлыки и специальную обработку значений null. GenSQL идеален для генерации синтетических данных, запросов к вероятностным моделям и выполнения сложных условных запросов.

Оценка GenSQL

Оценка GenSQL, расширения SQL для вероятностного программирования на основе Clojure, сравнивает его производительность с аналогичными системами. Проведенные на экземпляре Amazon EC2 C6a исследования бенчмарков оценивают время выполнения и оптимизации с использованием вероятностных моделей, сгенерированных через ClojureCat. GenSQL значительно превосходит BayesDB по результатам десяти бенчмарковых запросов, достигая ускорения от 1,7 до 6,8 раз благодаря эффективному бэкэнду ClojureCat и стратегическим оптимизациям, таким как кэширование и использование независимости столбцов. Кейс-стади демонстрируют его практическое применение в обнаружении аномалий в клинических испытаниях и генерации синтетических данных для генетических экспериментов, подтверждая его эффективность в сложных сценариях анализа данных и моделирования.

Инновации GenSQL

GenSQL инновирует вероятностное программирование, специализируясь на приложениях табличных данных и отличаясь от универсальных систем вероятностного программирования в нескольких ключевых аспектах. Он облегчает многоязычные рабочие процессы через свою AMI, позволяя без проблем интегрировать модели на различных языках и бэкэндах. GenSQL также вводит декларативный подход к запросам, упрощая сложные запросы, объединяющие вероятностные модели с операциями баз данных. Более того, он обеспечивает многоразовые оптимизации производительности, подобные тем, что применяются в традиционных СУБД, повышая эффективность в различных областях без необходимости оптимизаций, специфичных для отрасли. Эти инновации обещают более широкое применение в генерации синтетических данных и разработке модульных запросов, способствуя эффективному и масштабируемому использованию генеративных моделей в практическом анализе данных.

Подробнее о статье, блоге и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 46 тыс. подписчиков на Reddit.

Источник: MarkTechPost

«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…