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最適化アルゴリズム：ニューラルネットワークの基礎101

「前回の投稿で、ニューラルネットワークの性能をハイパーパラメータの調整によって改善する方法について話しましたこれは、学習率や層の数などの最適なハイパーパラメータを選ぶプロセスです...」

『MakeBlobs + フィクショナルな合成データ：新しい(まあ、新しい)ユースケース』

「Open Data Science Conference（ODSC）の西部版から、最も注目されたパネルの1つは、合成データに関するトピックでしたこの記事では、合成データの方法について新たな視点から再訪します...」

特徴選択にANOVAを使用しますか？

「機械学習モデルを開発する際に最も重要なステップをしばしば忘れがちです — 特徴選択です適切な特徴を選ばないことは、モデルが最良のパフォーマンスを発揮できない原因となります」

このフィンランド拠点のAIスタートアップがポロを発表：革命的なオープンソース言語モデルは、ヨーロッパの多言語AI能力を向上させます

ヨーロッパの言語に対して、英語よりもデータが少ない場合に大規模な言語モデルを作成することは、人工知能の世界では困難です。テックワールドの企業たちはこの問題に取り組んでおり、最近、フィンランドのヘルシンキに拠点を置くスタートアップ企業がこの問題に対する新しい解決策を提案しました。この前までは、いくつかの言語モデルが利用可能でしたが、それらは通常特定の言語に固有で、データが少ない言語に対しては性能が向上できる可能性がありました。問題は、これらのモデルがヨーロッパの各言語の固有の特性、文化、価値基盤を捉える必要があったということです。既存の解決策は限定的であり、より包括的なものが必要でした。今では、フィンランドのAIスタートアップがPoroというオープンソースのソリューションを開発しました。これは、欧州連合の公用語である24の言語をカバーすることを目指した大規模な言語モデルです。そのアイデアは、ヨーロッパの言語の多様性を理解し表現するモデルの系列を作ることです。このスタートアップは、これがデジタル主権にとって重要であり、これらのモデルによって生み出される価値がヨーロッパにとどまるようにする必要があると考えています。 Poroは、フィンランド語などのデータが少ない言語のための言語モデルのトレーニングの課題に取り組むために設計されています。クロスリンガルトレーニングの手法を使っており、よりデータが豊富な言語（例: 英語）のデータから学び、データが少ない言語におけるパフォーマンスを向上させるのです。 Poro 34Bモデルは、342億のパラメータを持ち、ALiBiエンベッディングと呼ばれるユニークなアーキテクチャであるBLOOM変換子を使用しています。これは、PythonやJavaなどの言語やプログラミング言語をカバーする大規模なマルチリンガルデータセットでトレーニングされます。そのトレーニングは、ヨーロッパで最速のスーパーコンピュータの1つで行われ、膨大な計算能力を提供します。スタートアップは、モデルのトレーニングプロセス中にチェックポイントをリリースし、進捗状況を示しています。Poroは30％の進捗でも最先端の結果を示しており、テストではフィンランド語において既存のモデルを上回り、英語のパフォーマンスに追いつくかそれを超える見込みです。まとめると、Poroはヨーロッパの言語にとって、AIにおける一歩前進を意味します。パワフルな言語モデルを作成するだけでなく、オープンで透明性のある方法でこれを行い、ヨーロッパの言語と文化の多様性を尊重することが重要です。成功すれば、Poroは主要なテック企業からの言語モデルに代わる国産の選択肢となり得る可能性があります。記事「This Finland-Based AI Startup Unveils Poro: A Revolutionary Open Source Language Model Boosting European Multilingual…

『Amazon Search M5がAWS Trainiumを使用してLLMトレーニングコストを30%節約しました』

数十年にわたり、Amazonは機械学習（ML）を先駆的かつ革新的に活用し、顧客に楽しい体験を提供してきました最初の日々から、Amazonは書籍の推薦、検索、不正検出など、さまざまなユースケースにMLを使用してきました同業他社と同様に、高速化されたハードウェアの進歩により、Amazonのチームはモデルの追求を可能にしました

WhatsAppチャットで言語モデルを構築しましょう

チャットボットは、デジタルプラットフォームとのやり取りを確実に変えてきました高度な言語モデルの能力の向上にもかかわらず、複雑なタスクを処理する能力において、ユーザー...

音声合成：進化、倫理、そして法律

ロマン・ガーリン、シニアバイスプレジデント @イノベーション、スポートレーダーこの記事では、音声合成の進化を辿り、それが及ぼす法的な影響について探求します

「Amazon Textractの新しいレイアウト機能は、一般的な目的と生成型のAIドキュメント処理タスクに効率をもたらします」

Amazon Textractは、任意のドキュメントや画像から自動的にテキスト、手書き、データを抽出する機械学習（ML）サービスですAnalyzeDocument Layoutは、ドキュメントから段落、タイトル、字幕、ヘッダー、フッターなどのレイアウト要素を自動的に抽出する新機能ですこのレイアウト機能は、Amazon Textractの単語と行の検出を拡張します

Amazon MusicはSageMakerとNVIDIAを使用してMLの訓練および推論のパフォーマンスとコストを最適化しています

Amazon Music のストリーミングのダイナミックな世界では、曲やポッドキャスト、プレイリストの検索ごとに物語、ムード、感情の洪水が待っていますこれらの検索は新たな発見、大切な経験、永続する思い出への入り口となります検索バーは単に曲を見つけるためだけではありません

「感覚AIの公開：人工汎用知能（AGI）の実現への道」

「人工知能の常に進化する風景において、イノベーションの最前線に立つ2つの重要な領域があります：センサーAIと人工汎用知能（AGI）の追求ですセンサーAIは興味深い分野であり、機械による感覚データの解釈と処理を可能にすることを目指し、人間の感覚系に鏡像を映しますこの分野は広範なスペクトルをカバーしています...」

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