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「時系列分析による回帰モデルの堅牢性向上—Part 2」

第1部では、SARIMA（季節性自己回帰和分移動平均）を使用して、タイムシリーズモデルを成功裏に構築することに成功しましたさらに、構築したモデルを評価しました

チューリングのミル：AIスーパーコンピューターが英国の経済エンジンを加速

産業革命の発祥地であるイギリスが、次なる革命に巨額な投資を行うことを発表しました。イギリス政府は、世界最速のAIスパーコンピューターを構築するために、2億2500万ポンド（2億7300万ドル）を費やすことを発表しました。名前はイサンバードAIと呼ばれ、19世紀の伝説的なイギリスのエンジニアにちなんで命名され、ブリストル大学でホストされています。来年完全に設置されると、5,448のNVIDIA GH200 Grace Hopper Superchipsを搭載し、国内外の研究者に対して驚異的な21エクサフロップのAIパフォーマンスを提供します。この発表は、AIの安全サミットで行われました。このサミットは、100人以上の国際的な政府と技術リーダーが集まったもので、世界初のデジタルプログラム可能コンピューターの場所であるブレッチリーパークで開催されました。この場所は、アラン・チューリングなどの革新者の仕事を反映しており、AIの父とされています。「AIは産業革命、電気の登場、インターネットの誕生と同様に、産業に変革をもたらす」と、イギリスの首相であるリシ・スナック氏は先週のスピーチでこのイベントについて述べました。このイベントは、国際的な協力を促進することを目的としています。現代経済の推進力イサンバード・ブルネルが創造したものの一つ、世界初のプロペラ駆動の航海鉄船のように、彼の名前を冠したAI技術は既に国を前進させています。先日、国の科学、イノベーション、技術担当大臣であるミシェル・ドネラン氏がこのシステムについて行った発表によると、AIはイギリス経済に37億ポンド以上の貢献をし、5万人以上の人々を雇用しているとのことです。このブリストルにおけるAI研究リソースへの投資は、「科学的な発見を促進し、イギリスをAI開発の最先端に位置づけます」とドネラン氏は述べました。 AI自体と同様に、このシステムは機械学習の潜在能力を活用して、ロボット工学、データ分析、薬物探索、気候研究など、さまざまな組織で使用されるでしょう。「イサンバードAIは、イギリスのAI計算能力の大きな飛躍を表しています」と、イサンバード国立研究施設のブリストル大学教授であるサイモン・マッキントッシュ＝スミス氏は述べています。「現在のイサンバードAIは、世界で最速のスーパーコンピューターのトップ10にランクインし、2024年後半に稼働すると、どこにでもあるオープンサイエンスのための最も強力なAIシステムの一つになるでしょう。」次なる製造業の革命産業革命と同様に、AIは製造業の進歩を約束しています。それが、イサンバードAIがイギリスの7つの製造研究センターの一つであるブリストル・バス科学公園に拠点を置く理由の一つです。また、フロンティアAIタスクフォースという研究グループは、フロンティアAIの安全な開発に関してグローバルな取り組みをリードする役割を果たしており、このシステムの主要な利用者になる予定です。イサンバードAIを構築しているヒューレット・パッカード・エンタープライズは、イギリス政府のネットゼロカーボン目標をサポートするエネルギー効率の計画において、ブリストル大学とも協力しています。エネルギー効率の高いHPC 来年ブリストル・バス科学公園に導入される2つ目のシステムは、非加速のハイパフォーマンスコンピューティングワークロードのArmのエネルギー効率を示すものです。イサンバード-3は、推定2.7ペタフロップスのFP64ピークパフォーマンスを提供し、消費電力は270キロワット以下であり、世界でトップ3の最もエネルギー効率の高い非加速スーパーコンピューターの一つに位置づけられます。これは、バース、ブリストル、カーディフ、エクセターの大学の間で研究連携が行われる一環で、医学や科学の研究に使用される予定のArmベースの384のNVIDIA Grace CPU…

「言語の力を解き放つ：NVIDIAのアナマライ・チョッカリンガムがLLMの台頭について語る」

生成型AIおよび大規模言語モデルは、産業全体に変革をもたらしていますが、NVIDIAのシニアプロダクトマネージャーであるアナマライ・チョッカリンガム氏によれば、「私たちはまだ序盤です」とのことです。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストのノア・クラビッツ氏がチョッカリンガム氏とLLM（大規模言語モデル）について話しました。具体的には、LLMとは何か、現在の状況、そして将来の可能性についてです。チョッカリンガム氏はLLMを「より大きな生成型AI運動の一部」と表現し、言語に関して5つのことができると述べました。それは、生成、要約、翻訳、指示、またはチャットです。「これらのモダリティとアクションを組み合わせることで、任意の問題を解決するためのアプリケーションを構築できます」と彼は述べています。彼女によれば、企業はLLMを利用して革新を推進し、新たな顧客体験を開発し、競争上の優位性を得ています。彼らはまた、これらのモデルの安全なデプロイメントについても検討しており、責任ある開発、信頼性、繰り返し性を実現しようとしています。検索補完生成などの新しいテクニックにより、LLMの開発が向上する可能性があります。検索補完生成では、モデルに最新のデータソースやサードパーティのAPIを与えることで、「より適切な応答」を実現することができるとチョッカリンガム氏は述べています。これにより、モデルは現在のコンテキストを把握し、より良い回答を生成することができます。チョッカリンガム氏は、LLMに興味を持つ人々に対して、「手を汚して始める」ことを奨励しています。これには、ChatGPTなどの人気のあるアプリケーションを使用するか、NVIDIA NGCカタログで事前学習済みモデルを使って遊ぶなど、様々な方法があります。NVIDIAは、LLMを実験する開発者や企業向けにフルスタックの計算プラットフォームを提供しており、400万人以上の開発者と1600以上の生成型AI組織からなるエコシステムを持っています。詳細については、11月17日に開催されるLLM Developer Dayに参加して、NVIDIAの専門家からアプリケーションの開発方法について学びましょう。 AIポッドキャストを購読：Amazon Musicで利用可能 AIポッドキャストは、Amazon Musicを通じて利用できるようになりました。さらに、AIポッドキャストは、iTunes、Google Podcasts、Google Play、Castbox、DoggCatcher、Overcast、PlayerFM、Pocket Casts、Podbay、PodBean、PodCruncher、PodKicker、Soundcloud、Spotify、Stitcher、およびTuneInを通じても聴くことができます。 AIポッドキャストをより良くするために、数分のお時間をいただけますか？このリスナー調査にご協力いただければ幸いです。

The AI Podcast

国連事務総長、AIに関する高位諮問機関を発足

「国連事務総長アントニオ・グテーレスは、人工知能（AI）に関するリスク、機会、国際的なガバナンスについてのアドバイザリーボディを立ち上げました」

ニュースグループが報道内容に大いに依存しているA.I.チャットボットについて述べています

ニュースメディア・アライアンスは、新聞を代表するトレードグループであり、A.I.チャットボットは一般的なオンラインコンテンツよりもニュース記事をより多く利用していると述べています

重要なGANモデルとアプリケーションの概要

生成対立ネットワーク（GAN）は、彼らの導入以来、画像合成を革命化しましたこの記事では、主要なGANモデルのいくつかについて概説します...

「小規模言語モデルにおける意図の調整の解除：Zephyr-7Bの突破を目指した、蒸留された教師あり微調整とAIフィードバックの包括的ガイド」

ZEPHYR-7Bは、AIフィードバック（AIF）データを使用した蒸留直接好み最適化（dDPO）を通じてユーザーの意図整合性に最適化された、小型の言語モデルです。この手法は、人間の注釈なしで意図の整列を効果的に向上させ、7Bパラメータモデルのトップパフォーマンスを実現します。この手法はAIFからの好みデータに依存し、トレーニング時間を最小限に抑え、ファインチューニング中の追加サンプリングは必要ありません。これにより、新たな最先端を樹立しています。研究者は、ChatGPTなどのLLMの普及と、その派生モデルであるLLaMA、MPT、RedPajama-INCITE、Falcon、Llama 2に取り組んでいます。ファインチューニング、コンテキスト、検索補完生成、および量子化の進歩が強調されています。より小さいモデルのパフォーマンスを向上させるための蒸留技術、モデル評価のツールとベンチマークも議論されています。この研究では、ZEPHYR-7BのパフォーマンスをMTBench、AlpacaEval、HuggingFace Open LLM Leaderboardで評価しています。この研究では、精度とユーザーの意図の整列を向上させるために、蒸留教師付きファインチューニング（dSFT）を使用した、より小型のオープンLLMの強化方法について検討しています。それは、人間の注釈なしでLLMを整列させるためにdDPOを導入し、教師モデルからのAIFに頼っています。研究者は、dSFT、AIFデータ、およびdDPOを介したMistral-7Bの整列版であるZEPHYR-7Bを紹介し、人間のフィードバックに整列した70Bパラメーターのチャットモデルと同等のパフォーマンスを示しています。この研究は、LLM開発における意図の整列の重要性を強調しています。この手法では、モデルを高品質のデータでトレーニングするためにdSFTを組み合わせ、応答の好みを最適化するためにdDPOを利用して言語モデルを強化する方法が提案されています。教師モデルからのAIFを使用してユーザーの意図との整列性を改善します。このプロセスでは反復的なセルフプロンプティングを使用してトレーニングデータセットを生成します。その結果得られたZEPHYR-7Bモデルは、dSFT、AIFデータ、およびdDPOを介して達成され、改善された意図の整列性を持つ最先端のチャットモデルを表しています。 7BパラメータモデルであるZEPHYR-7Bは、オープンアクセスのRLHFベースモデルであるLLAMA2-CHAT-70Bを超えて、チャットのベンチマークで新たな最先端を確立しています。AlpacaEvalではGPT-3.5-TURBOとCLAUDE 2と競り合っていますが、数学やコーディングのタスクでは遅れています。7Bモデルの中で、dDPOモデルは優れており、dSFTとXwin-LM dPPOを上回っています。ただし、より大きなモデルは知識集約型のタスクでZEPHYRを上回っています。Open LLM Leaderboardでの評価では、ZEPHYRの多クラス分類タスクにおける強さが示され、ファインチューニング後の思考力と真実性の能力が確認されています。 ZEPHYR-7Bは、意図の整列性を高めるために直接好み最適化を採用しています。この研究は、評価者としてGPT-4を使用する際の潜在的なバイアスを強調し、ユーザーの意図との整列性に対するより小さいオープンモデルの能力を探求することを推奨しています。有害な出力や違法な助言などの安全性に関する考慮事項の欠落について指摘し、この重要な領域における今後の研究の必要性を示しています。この研究では、将来の研究のいくつかの展望が明らかにされています。有害な出力や違法なアドバイスに対する安全性の考慮事項は、まだ探求されていません。より大きな教師モデルが学生モデルのパフォーマンス向上にどのような影響を与えるかを調査することが提案されています。蒸留における合成データの使用は困難ですが、価値ある研究領域として認識されています。ユーザーの意図に合わせるためのより小さいオープンモデルとその能力のさらなる探求は、可能な進歩を目指しており、広範なベンチマークとタスクでZEPHYR-7Bの能力を包括的に評価することが推奨されています。

ショッピファイの製品推奨アプリに生成AIを導入する

ショッピファイの製品推薦アプリケーションであるSearch and DiscoveryにジェネレーティブAIがどのように実装されたかについて探求してみましょう

ChatDev ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント

ソフトウェア開発業界は、しばしば相談と直感に頼る領域であり、入り組んだ意思決定戦略に特徴付けられていますさらに、ソフトウェアの開発、保守、および運用には、厳格で方法論的なアプローチが必要です問題の複雑さに応じて、ソフトウェア開発者は相談ではなく直感に基づいて意思決定をすることが一般的です

ChatDev

「Javaを使用した脳コンピュータインターフェース（BCI）アプリケーションの開発：開発者のためのガイド」

BCIsは脳デバイスの通信を可能にし、Javaはライブラリを使用して開発を支援しています課題には信号の品質と倫理が含まれます

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