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「Amazon CodeWhispererで持続可能性を最適化しましょう」

この投稿では、Amazon CodeWhispererが、リソース効率を高めることを通じたコードの最適化にどのように役立つかについて探っています計算リソースの効率的なコーディングは、1行のコードを処理するために必要なエネルギー量を減らすことを目指す技術の一つであり、結果として企業が総合的により少ないエネルギーを消費できるように支援しますクラウドコンピューティングの時代において[…]

クラウドウォッチの高度なメトリクス、ダッシュボード、アラートを使用してAWSのコストを最適化する

この記事では、Amazon CloudWatchを活用した高度なダッシュボードを使用して、AWSのコストを効率的に管理および分析する方法について深く掘り下げます

ヒットパウ写真エンハンサーレビュー：最高のAI写真エンハンサー？

「AI技術を使って写真を高めたいですか？本記事では、HitPaw Photo Enhancerのレビューを読んで、それが投資に値するかどうかを見つけてください」

「JAXとHaikuを使用してゼロからTransformerエンコーダを実装する🤖」

2017年に「アテンションはすべて」という画期的な論文で紹介されたトランスフォーマーアーキテクチャは、最近の深層学習の歴史の中でも最も影響力のあるブレークスルーの一つと言えるでしょう

「ヌガーで科学文書処理を高める」

イントロダクション自然言語処理および人工知能の分野では、科学的なPDFなどの非構造化データソースから価値ある情報を抽出する能力がますます重要になっています。この課題に対処するため、Meta AIは「Nougat」または「Neural Optical Understanding for Academic Documents」と呼ばれる最先端のトランスフォーマーベースのモデルを導入しました。Nougatは、科学的なPDFを一般的なMarkdown形式に転写するために設計されたモデルであり、Lukas Blecher、Guillem Cucurull、Thomas Scialom、Robert Stojnicによって「Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents」というタイトルの論文で紹介されました。これにより、オプティカル文字認識（OCR）技術の画期的な変革が実現され、NougatはMeta AIの印象的なAIモデルの最新バージョンとなります。この記事では、Nougatの機能を探求し、そのアーキテクチャを理解し、このモデルを使用して科学的なドキュメントを転写する実践的な例を見ていきます。学習目標 Meta AIの最新トランスフォーマーモデルであるNougatを理解する。 Nougatが前任であるDonutを基に開発され、ドキュメントAIに対する最先端アプローチが導入されていることを学ぶ。…

「OpenAIのDevDay 2023がAIの発展とカスタマイズの新時代を公開」

OpenAIのDevDay 2023イベントで、人工知能の未来が魅力的な展開を見せるという画期的な発表シリーズが行われました。OpenAIは、AIのアクセシビリティとパワーを向上させる開発者向け製品や新しいモデルを紹介しています。新しい機能に加えて、「GPTs」と呼ばれるChatGPTをカスタマイズする新しい方法もあります。これらの「GPTs」は、ユーザーが特定の目的に合わせてChatGPTのバージョンを作成できるようにします。それだけでなく、他のユーザーと共有することもできます。これらの革新的な進展のハイライトを見ていきましょう。 GPTの作成 – コーディング不要 GPTの最も注目すべき側面の1つは、誰でも簡単に自分自身のGPTを作成できるということです。何よりも重要なのは、コーディングの専門知識は必要ありません。企業内での個人使用や他の人と共有するために、プロセスはシンプルです。たとえば、会話を始め、指示を提供し、ウェブ検索やデータ分析などの機能を指定することができます。こちらで自分自身で試すこともできます。OpenAIは、ChatGPT PlusおよびEnterpriseユーザー向けに、OpenAI DevDay 2023で共有されたExample GPTをすでに利用できるようにしています。コミュニティ主導のGPT OpenAIは、最も素晴らしいGPTがコミュニティから生まれると考えています。コーチや便利なツールを作成する情熱を持つ人々が、GPTエコシステムに貢献することができます。今月後半にも開始予定のGPTストアは、確認済みのビルダーが自分の作品を紹介するハブとなります。GPTは検索可能になり、リーダーボードも存在します。OpenAIは、生産性、教育、純粋なエンターテイメントなどのカテゴリで最も役立つGPTを紹介する予定です。さらに、ユーザーは自分のGPTを利用する人数に応じて報酬を受け取る機会があります。詳細はこちらをご覧ください：ChatGPTのトレーニング方法は？ GPT-4 Turbo：AIの可能性を広げる OpenAIは、次世代のAIモデルであるGPT-4 Turboの時代を迎えています。128Kのコンテキストウィンドウを備え、このモデルは単一のプロンプトで300ページ以上のテキストを処理できます。特筆すべきは、2023年4月までの世界の出来事に精通していることであり、前任者であるGPT-4と比べて性能が向上し、低コストで提供されることです。開発者は既にAPIを介してGPT-4 Turboのプレビューバージョンにアクセスできますし、安定した製品版のモデルも近い将来にリリースされる予定です。関数呼び出しの更新：スマートで効率的な操作関数呼び出しは、1つのメッセージで複数の関数を呼び出すことができるため、1つのインタラクションで複雑な操作が可能になります。さらに、GPT-4 Turboは、正確な命令の追跡と適切な関数パラメータの返却において、理解力と精度が向上しています。命令の追跡とJSONモードの改善 GPT-4 Turboは、正確な命令の追跡が必要なタスクに優れ、JSON形式での応答を提供できます。新しいJSONモードでは、応答が有効なJSONであることが保証され、他のシステムとの接続が簡素化されます。開発者は、『response_format』APIパラメータを使用して構文的に正しいJSONオブジェクトを生成することに対して細かい制御が可能です。…

「AWS 研究者がジェミニを紹介：大規模な深層学習トレーニングにおける画期的な高速障害回復」

ライス大学とAmazon Web Servicesの研究者チームが、GEMINIと呼ばれる分散トレーニングシステムを開発しました。このシステムは、大規模な機械学習モデルのトレーニングにおける障害復旧を改善することを目指しています。このシステムは、チェックポイントにCPUメモリを使用することにより、高い可用性を確保し、トレーニングの妨げを最小限に抑えるという課題に取り組んでいます。GEMINIは既存の解決策に比べて大幅な改善を示しており、大規模なディープラーニングモデルのトレーニングにおける有望な進歩となっています。 GEMINIは、大規模モデルのトレーニングにおける障害復旧プロセスの改善を目指して分散トレーニングシステムを導入しました。以前の解決策は、帯域幅とストレージの制約によりチェックポイントの頻度とモデルの精度に影響を与えていました。しかし、PyTorchやTensorFlowなどのディープラーニングフレームワークが提供するチェックポイントインターフェースを使用しても、それらの制約が存在しました。GEMINIのアプローチは、チェックポイントの配置とトラフィックスケジュールを最適化することで、この分野での貴重な進歩となっています。特に大規模なディープラーニングモデルのトレーニングは、その複雑さと時間の消費のために改善が必要であると認識されています。大規模モデルのトレーニングにおける障害復旧の現行の解決策は、リモートストレージの帯域幅の制約により、著しい障害復旧コストが発生します。GEMINIは、迅速な障害復旧を可能にする革新的なCPUメモリテクニックを導入しています。GEMINIの最適なチェックポイントの配置戦略とトラフィックスケジューリングアルゴリズムにより、既存の解決策よりも著しく速い障害復旧が実現されています。GEMINIは、ディープラーニングの研究領域において注目すべき貢献をしています。 GEMINIはDeep-Speed上に構築されており、分散トレーニングのためのZeRO-3設定が使用されます。GPUモデルの状態管理にはAmazon EC2 Auto Scaling Groupsが使用されています。チェックポイントはCPUメモリとリモートストレージに保存され、3時間ごとにチェックポイントが行われます。GEMINIは、ほぼ最適なチェックポイント配置戦略を採用し、干渉を減らすトラフィックスケジューリングアルゴリズムを使用しています。評価はNVIDIA GPU上で行われますが、AWS Trainiumなどの他のアクセラレータにも適用されます。 GEMINIは既存の解決策を13倍以上も上回る障害復旧の改善を実現しています。評価結果は、トレーニングスループットに影響を与えることなく、時間の浪費を減らす効果を証明しています。GEMINIの拡張性は、さまざまな障害頻度やトレーニングスケールにわたって示されており、大規模な分散トレーニングの可能性を示しています。GEMINIのトラフィック交錯アルゴリズムは、トレーニングスループットに肯定的な影響を与え、システムの効率をさらに向上させています。大規模なモデルのトレーニングにおける障害復旧の既存の解決策は、リモートストレージの帯域幅の制約により、高いチェックポイントの頻度を設定することができず、著しい時間の浪費が生じています。この研究は、静的かつ同期的なトレーニングと固定の計算リソースに焦点を当てており、弾力的かつ非同期的なトレーニングメソッドを考慮していません。また、障害復旧以外の目的でチェックポイント履歴を保存するためのCPUメモリサイズの問題は、現在の研究では取り上げられていません。 GEMINIは、高速かつ信頼性のある障害復旧を提供する効率的でスケーラブルな分散トレーニングシステムです。CPUメモリへのチェックポイント保存と先進的な配置戦略により、高いチェックポイントの頻度を実現しています。これにより、トレーニングスループットに影響を与えることなく時間の浪費を減らすことができ、GPUクラスタ上の大規模な分散トレーニングに優れた解決策となっています。

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「Amazon CodeWhispererで持続可能性を最適化しましょう」

クラウドウォッチの高度なメトリクス、ダッシュボード、アラートを使用してAWSのコストを最適化する

ヒットパウ写真エンハンサーレビュー：最高のAI写真エンハンサー？

「JAXとHaikuを使用してゼロからTransformerエンコーダを実装する🤖」

「ヌガーで科学文書処理を高める」

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「AWS 研究者がジェミニを紹介：大規模な深層学習トレーニングにおける画期的な高速障害回復」

直線回帰、カーネルトリック、リニアカーネル

「企業におけるAIの倫理とESGへの貢献の探求」

Amazon SageMaker JumpStartを使用した対話型ビジュアル言語処理

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