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アリババグループによるこの論文では、FederatedScope-LLMという包括的なパッケージが紹介されていますこれは、フェデレーテッドラーニングでLLMを微調整するためのものです

今日、Hugging Faceのようなプラットフォームは、AI研究者から機械学習の経験が限られている人まで、さまざまなエンティティのために事前学習された大規模言語モデル（LLM）にアクセスし、活用することを容易にしました。似たようなタスクに取り組む複数の組織やエンティティが、プライバシー規制により直接ローカルデータを交換できない場合、フェデレーテッドラーニング（FL）は、これらのエンティティからの集合データを利用するための優れた解決策として浮上します。FLはまた、強力なプライバシー保護を提供し、モデルのアイデアを安全に保ち、異なる方法を使用してカスタマイズされたモデルを作成することができます。この研究では、データセットの前処理、フェデレーテッドファインチューニングの実行またはシミュレーション、およびフェデレーテッド大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングのコンテキストでのパフォーマンス評価など、包括的なエンドツーエンドのベンチマーキングパイプラインを確立し、さまざまな能力デモンストレーションの目的のために設計されています。上記の画像はFS-LLMのアーキテクチャを示しており、LLMBENCHMARKS、LLM-ALGZOO、LLM-TRAINERの3つの主要モジュールで構成されています。チームは、フェデレーテッドパラメータ効率の高いファインチューニング（PEFT）アルゴリズムの堅牢な実装と、将来の拡張を容易にする多目的プログラミングインターフェースを開発しました。これにより、クローズドソースLLMを扱う場合でも、最小限の通信および計算オーバーヘッドでLLMを効果的にフェデレーテッドラーニング（FL）シナリオで動作させることができます。詳しいチュートリアルは彼らのウェブサイトで提供されています：federatedscope.io FederatedScopeはFederatedScope PlaygroundまたはGoogle Colabを介してお試しください。彼らのアプローチは、リソース制約下でLLMのファインチューニングを行うための加速技術とリソース効率の高い戦略を組み込んでおり、LLMを個別化されたフェデレーテッドラーニング設定での応用などの異分野研究のための柔軟なプラグイン可能なサブルーチンも提供しています。この研究では、最新のパラメータ効率の高いファインチューニングアルゴリズムを使って、フェデレーテッドコンテキスト内でのFS-LLMの効果を検証し、高度なLLMのベンチマークを確立しています。これらの実験結果から得られた知見に基づき、FLおよびLLMコミュニティの将来の研究方向についていくつかの有望な方向性を示しています。

「今秋のAiXビジネスサミットの第一弾スピーカーを発表します」

最近、私たちは正式に発表しました今年の10月31日と11月1日にODSC Westと同時開催されるAi X Business and Innovation Summitでは、通常行っているものとは異なる形式に変更する予定です今年は、現在のAIのトレンドを活用するだけでなく、...ということに焦点を当てる予定です

West 2023

「マイクロソフトに韻を踏む事件」

「マイクロソフト事件の教訓として、反トラスト弁護士たちは、ワシントンからの監視がなんら重大なペナルティがなかったとしても、企業の成長を遅らせることがあると指摘しています」

「AIとの会話の仕方」翻訳結果は：

ChatGPTのようなチャットボットから驚くべき結果を得るための普通の人のガイド

大規模言語モデルのコード解読：Databricksが教えてくれたこと

「ファインチューニング、フラッシュアテンション、LoRa、AliBi、PEFTなどの技術を使用して、カスタムモデルを開発することにより、自分自身のエンドツーエンドのプロダクションレディなLLMワークフローの構築を学びましょう」

「ベストプロキシサーバー（2023年9月）」

プロキシサーバは、コンピュータが自分自身の代わりにリクエストを行うためのネットワーク上で動作するアプリケーションまたはウェブサービスです。これは、お客様（あなた）とサービス（コンピュータ上で表示するウェブサイト）の間の仲介役として機能します。プロキシサーバは、ユーザがウェブを閲覧する際に実際のIPアドレスを隠すためによく使用されます。ブロックされているウェブサイトにアクセスできるようにするだけでなく、プロキシサーバは未成年者や労働者などのユーザを制限または監視する場合もあります。特定のウェブサイトへのアクセスを防ぐために設定されることもあります。データを盗み見から守ったり、オンラインで匿名になったり、コンテンツフィルタの効果を評価したりしながら、ネットワークの速度を向上させることができます。以下に、トップのプロキシサーバをリストアップします。 Bright Data Bright Dataは、ウェブデータの世界的なプラットフォームとして存在しています。フォーチュン500社から学術機関や中小企業まで、さまざまな組織がBright Dataの効率的で信頼性の高い柔軟なソリューションを利用して、主要な公共ウェブデータを収集しています。このデータは、研究、監視、データ分析、意思決定プロセスの向上に活用されます。Bright Dataは、195の国に広がる膨大な数のプロキシを誇り、99.99%という驚異的な成功率、7200万以上の実在する居住地IPの蓄積を誇ります。 Ake Akeは、最も信頼性と安定性に優れたレジデンシャルプロキシネットワークとして他とは異なる存在です。信頼性と信頼性のあるソース、大量のレジデンシャルIPアドレスのプールを通じて、顧客はさまざまな地理的なコンテンツにアクセスすることができます。150以上の異なる国にあるプロキシサーバに接続して選択することができます。米国、フランス、ドイツ、英国、オランダなど、多くの国でプロキシサーバが提供されています。アプリケーションテスト用のグローバルプロキシサーバは、650の場所と150の国で見つけることができます。 Live Proxies Live Proxiesは、プライベートなレジデンシャルおよびモバイルプロキシソリューションの業界基準を設定しています。最適な透明性と信頼性を保証しながら、多様なユースケースに対応する高品質で安定したプロキシを提供しています。回転および静的なレジデンシャルIP、回転するモバイルIPなど、さまざまなニーズに対応しています。これらのプロキシは排他的に割り当てられており、すべてのウェブサイトでのブロック解除が保証されています。また、強力なカスタマーサポートとカスタムソリューションもあり、その信頼性の高さに貢献しています。さらに、使いやすい管理ダッシュボードを使用してプロキシの分析を簡単に表示することができます。競争力のある価格から始まる柔軟なプランから選ぶことができるため、Live Proxiesは今日のデジタル主導の世界で貴重な資産です。 NodeMaven NodeMavenは、プロキシIPを割り当てる前にリアルタイムで高度なフィルタリングアルゴリズムを使用してIPをスクリーニングします。NodeMavenが提供するプロキシに接続すると、IPが割り当てられるまでに、高度な品質保証アルゴリズムを通過したIPのみが割り当てられます。これにより、IPの95%がクリーンな状態であることが保証されます。さらに、NodeMavenはハイブリッドプロキシ技術を使用しており、IPセッションを平均よりも長い24時間保持することができます。これにより、Facebook、Google、eBay、Amazon、LinkedInなどのプラットフォームでアカウントを管理するのに最適です。1400以上の都市と150以上の国で5百万以上のレジデンシャルIPを提供しています。また、有効期限の切れないロールオーバーバンド幅も提供しており、価格も非常に競争力があります。 IPRoyal IPRoyalは、195以上の国で数千のIPアドレスを持つ、倫理的に調達されたレジデンシャルプロキシのネットワークを提供しています。合計8056839個のレジデンシャルIPアドレスがプロキシプールに使用されています。IPRoyalを使用すると、世界中のどの国でも、実際の家庭ユーザーの実際のインターネットサービスプロバイダ（ISP）接続から本物のIPアドレスを取得できます。信頼性が重要なプロフェッショナルまたは個人の状況に最適です。 Nimble Nimbleを使用すると、単一のインターフェースから家庭、データセンター、インターネットサービスプロバイダなど、世界中のIPアドレスを使用することができます。このシステムはデータの利用可能性を向上させ、費用を削減し、難しい目標の達成を容易にします。Nimbleの使いやすいコントロールパネルは、他のプロキシサービスプロバイダとは異なります。ダッシュボードは、支出状況の把握や消費の追跡などに役立ちます。コントロールパネルを使用してパイプラインの設定、変更、削除も行うことができます。…

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アリババグループによるこの論文では、FederatedScope-LLMという包括的なパッケージが紹介されていますこれは、フェデレーテッドラーニングでLLMを微調整するためのものです

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AIに倫理を注入する

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