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「OpenAI Dev Day 2023 創設者サム・オルトマンの基調講演からの4つの重要発表、見逃せません！」

「OpenAIによって初めて開催されたデベロッパーカンファレンスは、素晴らしい製品発表で満員御礼でしたさらに興味深いことに、これらの発表によって多くのAIスタートアップは完全に時代遅れになってしまいます…」

「AutoGenを使った戦略的AIチームビルディングが簡単になりました」

イントロダクションデジタルフロンティアが無限の領域に達し、AutoGenは変革的なパラダイムの設計者として現れます。異なる領域でスキルを持つ個々のパーソナルAIチームがシームレスに協力し、円滑にコミュニケーションし、複雑なタスクに取り組み続けることを想像してみてください。それがAutoGenの本質であり、パーソナルAIチームの構築を可能にする先駆的なマルチエージェント対話フレームワークです。本記事では、AutoGenの魔法を解き明かし、独自のデジタルドリームチームを組み立て、非凡な成果を達成する方法を探ります。人間と機械の境界が薄れ、協力が無限になる未来へようこそ。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう。マルチエージェント対話フレームワークとしてのAutoGenについて包括的な理解を得る。エージェントがマルチエージェント対話フレームワークで自律的にコミュニケーションし、協力する方法を学ぶ。 AutoGenの動作におけるconfig_listの重要な役割について学ぶ。APIキーの保護とエージェントの効率的なパフォーマンスのための設定の管理に関するベストプラクティスを理解する。 AutoGenがサポートする完全自律から人間が関与する対話までのさまざまな対話スタイルを探索する。AutoGenがサポートする静的および動的な対話パターンについて学ぶ。検証データ、評価関数、最適化メトリクスに基づいてLLMを調整するためにAutoGenを利用する方法を発見する。コラボレーションコンテンツ作成チームや文化的な文脈での言語翻訳などの例を探索し、AutoGenがさまざまなシナリオでどのように適用されるかを理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 AutoGenとは何ですか？ AutoGenは、基盤モデルの使用のための高度な抽象化として機能する統合マルチエージェント対話フレームワークです。それは、能力のあるカスタマイズ可能なエージェントをLLM、ツール、および人間の参加者が自動化チャット経由で統合することにより、エージェントが自律的にコミュニケーションし、協力して作業することを可能にします。基本的には、複雑なタスクを効率的に進め、ワークフローを自動化することができます。なぜAutoGenが重要ですか？ AutoGenは、効率的かつ柔軟なマルチエージェント通信の需要に応えます。その重要性は次の点にあります：複雑なLLMワークフローのオーケストレーション、自動化、最適化を簡素化する。 LLMモデルのパフォーマンスを最大化すると同時に、制限を克服する。次世代のLLMアプリケーションを少ない努力でマルチエージェント対話に基づいて開発することを可能にする。開発環境のセットアップ仮想環境の作成仮想環境はプロジェクト固有の依存関係を分離し、システム全体のパッケージとの競合を避けるための良い習慣です。Python環境を設定する方法は次のとおりです：オプション1：Venv…

「信頼性のあるLLMテストの5つの柱」

「ハロウィーン、偏見、品質を含む責任あるAIの主要な柱を見つけ、特定の業界ニーズに合わせた信頼性のあるモデルを作成する際の課題は何かを発見してください」

「リアルタイムの高度な物体認識を備えたLego Technicソーターの構築」

「Nullspace Roboticsでのインターンシップ中、私は会社の能力を高めるプロジェクトに取り組む機会を得ました物体検出と機械学習画像を統合しました…」

「スーパーニックとは何ですか？」

創造的なAIは、速変わりするデジタルランドスケープにおける最新のトレンドです。それを可能にする画期的な革新の1つが、比較的新しい用語である「スーパーニック」です。スーパーニックとは何ですか？スーパーニックは、イーサネットベースのクラウドにおいて、ハイパースケールのAIワークロードをスーパーチャージするために設計された新しいクラスのネットワークアクセラレータです。リモートダイレクトメモリアクセス（RDMA）を使用した収束したイーサネット（RoCE）技術を介して、GPU間通信のための高速ネットワーク接続を提供し、400Gb/sに達する速度を実現しています。スーパーニックは、以下のユニークな特性を組み合わせています：高速パケット並べ替えを利用して、データパケットが元々送信された順序で受信および処理されるように保証します。これにより、データフローのシーケンシャルな整合性が維持されます。リアルタイムテレメトリデータとネットワーク意識アルゴリズムを使用した高度な輻輳制御により、AIネットワークにおける輻輳を管理および予防します。入出力（I/O）パス上でのプログラマブルコンピューティングにより、AIクラウドデータセンターのネットワークインフラのカスタマイズと拡張が可能になります。制約された電力予算内でAIワークロードを効率的に処理するためのパワーエフィシェントで低プロファイルな設計。コンピュート、ネットワーク、ストレージ、システムソフトウェア、通信ライブラリ、アプリケーションフレームワークなど、フルスタックのAI最適化。 NVIDIAは最近、AIコンピューティング向けに特化した世界初のスーパーニックを発表しました。それはBlueField-3ネットワーキングプラットフォームをベースにしています。これはNVIDIA Spectrum-Xプラットフォームの一部であり、Spectrum-4イーサネットスイッチシステムとシームレスに統合されています。 NVIDIA BlueField-3スーパーニックとSpectrum-4スイッチシステムは、AIワークロードを最適化するために特別に設計された高速コンピューティングファブリックの基盤を形成しています。Spectrum-Xは従来のイーサネット環境を凌駕する高いネットワーク効率を一貫して提供します。「AIが次の技術革新の波を起こす世界では、BlueField-3スーパーニックは欠かせない要素です」と、NVIDIAのDPUおよびNIC製品担当副社長であるヤエル・シェンハブ氏は述べています。「スーパーニックは、効率と速度でAIワークロードを実行することを保証し、AIコンピューティングの未来を可能にする基盤的な要素です」。 AIとネットワーキングの進化するランドスケープ AIの分野は、生成型AIと大規模言語モデルの出現により、地殻変動を起こしています。これらの強力な技術は新たな可能性を開き、コンピュータが新たなタスクを処理できるようにしました。 AIの成功は、データ量の膨大さを処理し、大規模なAIモデルを訓練し、リアルタイム推論を可能にするためのGPUアクセラレーションされたコンピューティングに大きく依存しています。この新しいコンピュートパワーは新たな可能性を開いた一方で、イーサネットクラウドネットワークにも課題を与えました。インターネットインフラの基盤となる従来のイーサネットは、広範な互換性を提供し、ゆるく結合されたアプリケーションを接続するために考案されました。それは、現代のAIワークロードの要求する厳密に結合された並列処理、迅速なデータ転送、独自の通信パターンの処理といった要件を処理するために設計されたものではありませんでした。基礎となるネットワークインターフェースカード（NIC）は、汎用のコンピューティング、データ伝送および相互運用性を目的として設計されました。AIワークロードの計算的なインテンシティがもたらすユニークな課題に対応するためには、これらのNICには必要な機能や機能が欠けています。一方で、スーパーニックは、現代のAIワークロードに特化して設計されたものです。 AIコンピューティング環境でのスーパーニックの利点データ処理ユニット（DPU）には、高スループット、低レイテンシのネットワーク接続など、多くの先進的な機能が備わっています。2020年の導入以来、DPUsはクラウドコンピューティングの領域で人気を獲得しており、データセンターのインフラ処理をオフロード、高速化、分離することができる能力によります。 DPUsとスーパーニックは、さまざまな機能や能力を共有していますが、スーパーニックはAIのネットワークを加速するために特化して最適化されています。以下のチャートは、それらの比較を示しています。分散型AIトレーニングおよび推論の通信フローは、成功にはネットワーク帯域幅の可用性に大きく依存しています。スリックなデザインで特徴付けられるSuperNICは、DPUsよりも効果的にスケーリングし、GPUごとに印象的な400Gb/sのネットワーク帯域幅を提供します。…

OpenAI GPT（ジェネラルプロダクトトランスフォーマー）：自分自身で作るChatGPTを活用した対話型AI

私たちの詳細な記事でカスタムGPTについて学びましょうその中では、あなたのニーズに合わせたAIチャットボットを簡単に作成する方法を探求しますアルゴリズムの指導からパーソナライズされた映画のおすすめまで、最新のOpenAIの機能、プライバシーコントロール、コーディング不要のカスタムチャットボットの将来について学びましょう

「Pandasを使用したSpark上のPythonの並列化並行性のオプション」

私の前の役職では、数千のディスクにわたるマネージドサービスのお客様の将来のディスクストレージ使用量を予測するための内部プロジェクトに取り組んでいました各ディスクは以下の条件があります...

LinkedInのフィード進化：より詳細かつパワフルな機械学習、そして依然として人間も重要

LinkedInのフィードとインフラの最新更新について読むと、人間を中心に据えた原則を技術用語と実装に繋げる方法が解説されています

AIキャリアのトレンド：人工知能の世界で注目されているものは何ですか？

急速に成長しているAI分野でのキャリアをお探しですか？エキサイティングな機会を提供するAIキャリアのトップ6つを発見してください

大規模展開向けのモデル量子化に深く掘り下げる

イントロダクション AIにおいて、大規模なモデルをクラウド環境に展開するという2つの異なる課題が浮かび上がっています。これにより、スケーラビリティと収益性を阻害するかなりの計算コストが発生し、複雑なモデルをサポートするのに苦労するリソース制約のあるエッジデバイスの問題も生じます。これらの課題の共通点は、精度を損なうことなくモデルのサイズを縮小する必要性です。一つの解決策となる人気のある手法であるモデルの量子化は、精度のトレードオフの懸念を引き起こします。量子化意識トレーニングは、魅力的な答えとして浮上します。これは、モデルのトレーニングプロセスに量子化をシームレスに統合することで、重要な精度を保ちながら、モデルのサイズを大幅に削減することを可能にします。時には２倍から４倍以上にもなります。この記事では、量子化について詳しく解説し、ポストトレーニング量子化（PTQ）と量子化意識トレーニング（QAT）を比較します。さらに、Deciによって開発されたオープンソースのトレーニングライブラリ「SuperGradients」を使用して、両方の方法を効果的に実装する方法を実践的に示します。また、モバイルや組み込みプラットフォームにおける畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の最適化についても探求します。サイズと計算要件のユニークな課題に取り組み、モデルの最適化における数値表現の役割を検討します。学習目標 AIにおけるモデルの量子化の概念を理解する。一般的な量子化レベルとそのトレードオフについて学ぶ。量子化意識トレーニング（QAT）とポストトレーニング量子化（PTQ）の違いを認識する。メモリ効率やエネルギー削減など、モデルの量子化の利点を探求する。モデルの量子化が広範なAIモデルの展開を可能にする方法を発見する。この記事はData Science Blogathonの一部として掲載されました。モデルの量子化の必要性の理解モデルの量子化は、ディープラーニングにおける基本的な技術であり、モデルのサイズ、推論速度、およびメモリ効率に関連する重要な課題に対処することを目指しています。これは、モデルの重みを高精度の浮動小数点表現（通常は32ビット）から低精度の浮動小数点（FP）または整数（INT）フォーマット（16ビットまたは8ビットなど）に変換することによって実現されます。量子化の利点は二つあります。まず第一に、モデルのメモリフットプリントを大幅に削減し、大きな精度の劣化を引き起こすことなく推論速度を向上させます。さらに、メモリ帯域幅の要件を減らし、キャッシュの利用効率を向上させることによって、モデルのパフォーマンスも最適化されます。 INT8表現は、ディープニューラルネットワークの文脈では「量子化された」と俗に言われることがありますが、ハードウェアアーキテクチャに応じてUINT8やINT16のような他のフォーマットも利用されます。異なるモデルは、精度とモデルサイズの削減のバランスを取るために、異なる量子化アプローチを必要とし、事前知識と緻密な微調整を要することがしばしば求められます。量子化は、特にINT8などの低精度の整数フォーマットにおいて、動的レンジが制限されているため、課題をもたらします。FP32の広範な動的レンジをINT8の255個の値に押し込めることは、精度の低下を招く可能性があります。この課題を緩和するために、パーチャネルまたはパーレイヤのスケーリングにより、重みと活性化テンソルのスケールとゼロポイント値が、より適した量子化フォーマットに適合するように調整されます。さらに、量子化意識トレーニングでは、モデルのトレーニング中に量子化プロセスをシミュレートすることで、モデルが優れた精度で低精度に適応することが可能になります。このプロセスの重要な側面であるスクイーズ（またはレンジの推定）は、キャリブレーションによって実現されます。本質的には、モデルの量子化は効率的なAIモデルの展開に不可欠であり、特に計算リソースが限られているエッジデバイスでの資源効率と精度の微妙なバランスを取るために重要です。モデルの量子化の技術量子化レベル量子化は、モデルの高精度浮動小数点の重みと活性化を、低精度の固定小数点値に変換します。 “量子化レベル”は、これらの固定小数点値を表すビット数を指します。一般的な量子化レベルは、8ビット、16ビット、およびバイナリ（1ビット）の量子化です。適切な量子化レベルを選択することは、モデルの精度とメモリ、ストレージ、および計算効率とのトレードオフに依存します。…

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