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「エンコーディングからエンベディングへ」

この記事では、データ表現と機械学習の分野での2つの基本的な概念である「エンコーディング」と「埋め込み」について話しますこの記事の内容は、一部を...から引用されています

紹介データ中心の時代において、効果的なデータ管理と保護はこれまで以上に重要となっています。データ管理の中で、よく取り上げられる概念の一つが「データの冗長性」です。この記事では、データの冗長性の複雑さについて掘り下げ、その利点や欠点について明らかにし、成功した統合のための貴重な洞察を提供します。データの冗長性とは何ですか？データの冗長性は、データのセキュリティと強靱性を高めるため、システム内またはシステム間でデータを意図的に複製することを意味します。データの冗長性には次の2つの主要な形式が存在します：完全な冗長性：このアプローチでは、データの同一のコピーを複数の場所に保持します。1つのコピーがハードウェアの故障やその他の問題によってアクセスできなくなった場合、すぐに別のコピーがその場所に入ることができます。部分的な冗長性：部分的な冗長性は、データのセキュリティとリソースの効率性のバランスを取ります。重要なデータを複製する一方で、いくつかの変化や差異を許容します。データの冗長性は、データが複数の形式や場所に保存されることで、誤って発生することもあります。これは、一貫性の欠如や混乱を引き起こす可能性があります。データの冗長性はどのように機能しますか？データの冗長性は、システム内または複数のシステム間でデータを意図的に複製するデータ管理戦略です。この実践により、データの可用性、整合性、耐障害性が確保されます。データの重複コピーは異なる場所に保存され、同期メカニズムが使用されてこれらのコピーを一貫性を保ち、最新の状態に保ちます。データの冗長性はいくつかの重要な機能を果たします: 1つのソースが利用できなくなった場合でもデータの可用性を向上させ、ダウンタイムを削減し、中断のない運用を保証します。システムの障害耐性を強化し、ハードウェアの故障やシステムのクラッシュに対する安全なバックアップを提供します。データの整合性を保護し、事故やサイバー脅威によるデータの損失や破損から守ります。データの冗長性は、災害復旧に基本的です。災害後の迅速なデータの復元を可能にします。負荷分散、並列処理、スケーラビリティをサポートすることができ、システムのパフォーマンスを向上させます。データの冗長性の利点データの冗長性の利点を探りましょう: データの可用性の向上データの冗長性により、1つのソースが利用できなくなってもデータにアクセスできるようになります。これは特に、ダウンタイムが許容されないミッションクリティカルなシステムにおいて重要です。影響：データの可用性の向上により、中断のない運用、ダウンタイムの削減、ユーザーエクスペリエンスの向上が実現します。これは、金融、医療、電子商取引などの分野で重要です。システムの耐障害性の強化冗長性はシステムの障害に対する安全装置として機能します。1つのデータソースが破損したり、侵害されたり、ハードウェアの故障やその他の問題によってアクセスできなくなった場合、冗長なソースがシームレスに代わりになります。影響：障害耐性はシステムの信頼性を高め、重要なアプリケーションやサービスが中断することなく機能することを保証します。これは、システムの障害が重大な影響を及ぼす可能性がある産業において特に重要です。データの整合性の保護…

「翼を広げよう：Falcon 180Bがここにあります」

はじめに本日は、TIIのFalcon 180BをHuggingFaceに歓迎します！ Falcon 180Bは、オープンモデルの最新技術を提供します。1800億のパラメータを持つ最大の公開言語モデルであり、TIIのRefinedWebデータセットを使用して3.5兆トークンを使用してトレーニングされました。これはオープンモデルにおける最長の単一エポックの事前トレーニングを表しています。 Hugging Face Hub（ベースモデルとチャットモデル）でモデルを見つけることができ、Falcon Chat Demo Spaceでモデルと対話することができます。 Falcon 180Bは、自然言語タスク全体で最先端の結果を実現しています。これは（事前トレーニング済みの）オープンアクセスモデルのリーダーボードをトップし、PaLM-2のようなプロプライエタリモデルと競合しています。まだ明確にランク付けすることは難しいですが、PaLM-2 Largeと同等の性能を持ち、Falcon 180Bは公に知られている最も能力のあるLLMの一つです。このブログ投稿では、いくつかの評価結果を見ながらFalcon 180Bがなぜ優れているのかを探求し、モデルの使用方法を紹介します。 Falcon-180Bとは何ですか？ Falcon 180Bはどれくらい優れていますか？ Falcon 180Bの使用方法は？デモハードウェア要件…

「Declarai、FastAPI、およびStreamlitを使用したLLMチャットアプリケーション— パート2 🚀」

前回のVoAGI記事（リンク🔗）の人気を受けて、LLMチャットアプリケーションの展開について詳しく説明しました皆様からのフィードバックを参考に、この第二部ではさらに高度な内容を紹介します

「ベルカーブの向こう側：t-分布の紹介」

t-分布は、正規分布に非常に似ている連続確率分布ですが、以下の主な違いがあります：t-分布に関する興味深い事実は...

「PDF、txt、そしてウェブページとして、あなたのドキュメントと話しましょう」

LLMsを使用してPDF、TXT、さらにはウェブページなどのドキュメントに質問をすることができるウェブと知能を作成するための完全ガイド

「ブラックボックスの解除：ディープニューラルネットワークにおけるデータ処理の理解のための定量的法則」

人工知能の魅力は、特に深層学習の神秘的な領域で長く謎に包まれてきました。これらの複雑なニューラルネットワークは、複雑なプロセスと隠れた層を持ち、内部の動作を隠しつつ、研究者や実践者を魅了してきました。しかし、最近のブレイクスルーにより、この不明瞭な領域の中にある道を照らすことが約束されています。 Hangfeng HeとWeijie J. Su率いる研究チームが、深層ニューラルネットワークのトレーニング中に展開する組織化されたカオスに光を当てる画期的な経験則「等分離の法則」を発表しました。この発見により、トレーニングプロセスの神秘さが解明され、アーキテクチャの設計、モデルの堅牢性、予測の解釈に対する洞察が得られるようになります。この課題の核心は、深層ニューラルネットワークの固有の複雑さにあります。これらのモデルは、多数の層と相互接続されたノードを特徴とし、カオス的で予測不可能なデータ変換を行います。この複雑さにより、内部の動作をより深く理解する必要性が生じ、特に重要なアプリケーションにおいては、アーキテクチャの設計と意思決定の解釈の進展を妨げてきました。等分離の法則は、深層ニューラルネットワーク内にある秩序を明らかにし、見かけのカオスを切り抜けます。この法則の核心は、各層でのクラスメンバーシップに基づいてデータを分類する方法を定量化することです。この法則は一貫したパターンを明らかにします：各層内でデータの分離が一定の割合で幾何学的に改善していきます。これは、乱れたトレーニングの概念に挑戦し、ネットワークの層内に構造化された予測可能なプロセスを示しています。この経験則は、量的な関係を確立します：各層の分離の曖昧さは一定の割合で幾何学的に改善します。各層を通過するデータによって、この法則は異なるクラスの分離の徐々の向上を保証します。この法則は、様々なネットワークアーキテクチャやデータセットに適用され、深層学習の振る舞いの理解を豊かにする基礎的なフレームワークを提供します。分離の曖昧さを規定する式は次のようになります： D(l)=ρ^l * D(0) ここで、D(l)はl番目の層の分離の曖昧さを示し、ρは減衰率を表し、D(0)は初期層の分離の曖昧さを示します。 20層のフィードフォワードニューラルネットワークがFashion-MNISTでトレーニングされています。等分離の法則は、エポック100から観察されます。x軸は層のインデックスを示し、y軸は分離の曖昧さを示します。この発見は重要な意味を持ちます。従来の深層学習は、しばしばヒューリスティックやトリックに依存しており、時には最適な結果やリソースの消費が大きい計算を導くこともありました。等分離の法則は、アーキテクチャの設計のための指針を提供し、ネットワークが最適な性能を実現するためには深さを持つ必要があることを示唆しています。ただし、過度に深いネットワークは収益の減少をもたらす可能性があることも示唆しています。さらに、この法則の影響はトレーニング戦略とモデルの堅牢性にも及びます。トレーニング中にこの法則が現れると、モデルの性能と耐久性が向上します。法則に従うネットワークは、外部の干渉に対する抵抗力が高まり、現実世界のシナリオでの信頼性が向上します。この耐久性は、法則によって明らかにされる組織化されたデータの分離プロセスから直接生じ、ネットワークの汎化能力をトレーニングデータを超えて高めます。深層学習モデルの解釈は、そのブラックボックス性のために常に課題となっており、重要な意思決定の文脈での利用性を制限してきました。等分離の法則は新たな解釈の視点を提供します。各ネットワーク層はモジュールとして機能し、分類プロセスに均等に貢献します。この視点は従来の層ごとの分析に挑戦し、ネットワーク内のすべての層の集合的な振る舞いを考慮することの重要性を強調しています。凍結された右のネットワークとは異なり、左のネットワークは均等分離の法則を示しています。似たようなトレーニングパフォーマンスにも関わらず、左のネットワークはより高いテスト精度を誇っています（右のネットワークの19.67%に対して左のネットワークは23.85%です）。結論として、均等分離の経験則は、深層学習において変革的な発見です。これにより、深層ニューラルネットワークが不透明なブラックボックスではなく、予測可能で幾何学的に構造化されたプロセスによって駆動される組織的なシステムであるという私たちの認識が変わります。研究者や実践者がアーキテクチャの複雑さ、トレーニング戦略、モデルの解釈に取り組む中で、この法則はガイドとなり、さまざまな領域で深層学習の真のポテンシャルを開放するための手助けとなります。透明性とAIへの洞察を求める世界において、均等分離の法則は複雑な深層ニューラルネットワークを導くビーコンとして浮かび上がっています。

「The Research Agent 大規模なテキストコーパスに基づいた質問に答える課題への取り組み」

2021年に、大量のテキストコーパスに基づいて質問に答えるという課題に取り組み始めました事前学習済みトランスフォーマーの時代以前、この問題は解決が難しいものでしたそして、私の…

「SynthIDを使ったAI生成画像の識別」

今日は、Google Cloudとの提携により、SynthIDという新しいツールのベータ版をリリースしますSynthIDは、AIによって生成された画像にウォーターマークを付けたり、識別するためのツールですこの技術は、最新のテキストから画像を生成するモデルであるImagenを使用するVertex AIの一部の顧客向けに限定公開されますこの技術は、画像のピクセルにデジタルウォーターマークを埋め込むことで、人間の目には見えないが、識別可能なものです生成型AIは大きな創造力を引き出す一方で、作者が意図的または無意識に誤った情報を広めるという新たなリスクもありますAI生成コンテンツを識別できる能力は、人々に生成メディアとの対話中に自覚を持たせ、誤情報の拡散を防ぐために重要です

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LLM Fine-Tuningの初心者ガイド

この記事では、効率的な技術とクラウドベースのGPUサービスを使用して、(Code) Llamaモデルの微調整方法を示します

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