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「ジェンAIができることとできないことの5つのこと」

ChatGPTのローンチからまだ一年も経っていないとは信じられないほどですが、私たちはGenerative AI（GenAI）が世界中で大流行しているのを目にしました大規模言語モデル（LLM）から安定した...

「🧨 JAXを使用したCloud TPU v5eでの高速で安定したXL推論の拡散を加速する」

生成AIモデルであるStable Diffusion XL（SDXL）などは、幅広い応用において高品質でリアルなコンテンツの作成を可能にします。しかし、このようなモデルの力を利用するには、大きな課題や計算コストが伴います。SDXLは、そのUNetコンポーネントがモデルの以前のバージョンのものよりも約3倍大きい大きな画像生成モデルです。このようなモデルを実稼働環境に展開することは、増加したメモリ要件や推論時間の増加などの理由から難しいです。今日、私たちはHugging Face DiffusersがJAX on Cloud TPUsを使用してSDXLをサポートすることを発表できることを大いに喜んでいます。これにより、高性能でコスト効率の良い推論が可能になります。 Google Cloud TPUsは、大規模なAIモデルのトレーニングや推論を含む、最先端のLLMsや生成AIモデルなどのために最適化されたカスタムデザインのAIアクセラレータです。新しいCloud TPU v5eは、大規模AIトレーニングや推論に必要なコスト効率とパフォーマンスを提供するよう特別に設計されています。TPU v4の半分以下のコストで、より多くの組織がAIモデルのトレーニングと展開が可能になります。 🧨 Diffusers JAX連携は、XLAを介してTPU上でSDXLを実行する便利な方法を提供します。それに対応するデモも作成しました。このデモは、時間のかかる書式変換や通信時間、フロントエンド処理を含めて約4秒で4つの大きな1024×1024の画像を提供するために複数のTPU v5e-4インスタンス（各インスタンスに4つのTPUチップがあります）で実行されます。実際の生成時間は2.3秒です。以下で詳しく見ていきましょう！このブログ記事では、なぜJAX + TPU + DiffusersはSDXLを実行するための強力なフレームワークなのかを説明します。…

「Googleバードを効果的に使用する5つの方法」

Google Bardで生産性を最大限に引き出すための5つの戦略をご紹介しますGoogle Bardはワークフローの再構築、意思決定の向上、そして成功を導く手段となっています

「Amazon SageMaker Canvas UIとAutoML APIを使用して、時系列の予測を最大50%高速化しましょう」

私たちは、Amazon SageMaker Canvasがタイムシリーズ予測のための機械学習モデルをより迅速かつ使いやすい方法で作成できることをお知らせできることを嬉しく思っていますSageMaker Canvasは、ビジネスアナリストが正確な機械学習（ML）モデルを生成するためのビジュアルなポイントアンドクリックサービスであり、機械学習の経験がなくてもコードを一行も書かずに利用できますSageMaker [...]

メタAI研究者が高度な長文脈LLMsを提案します：アップサンプリング、トレーニングテクニック、およびGPT-3.5-Turbo-16kの性能を超えるための深い探求

“`html 大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理における画期的な進展を示しています。これらのモデルは膨大な量のデータで訓練され、膨大な計算リソースを活用することで、人間のデジタル世界との相互作用を変革することを約束しています。スケールと迅速な展開を通じて進化することで、これらのモデルの潜在的なユースケースはますます複雑になります。例えば、知識豊富な文書の分析、より本物らしく魅力的なチャットボット体験の向上、コーディングやデザインなどの反復的な創造的プロセスを支援するといったタスクに彼らは能力を拡張しています。この進化を可能にする重要な特徴の一つは、長い文脈の入力を効果的に処理する能力です。つまり、LLMは適切な前文脈に基づいてテキストを理解し、生成することができる必要があります。これは、長い文書、マルチターンの会話、または複雑な問題解決に関わるタスクに特に重要です。しかし、ここまでのところ、長文脈の機能が強力なLLMは主にプロプライエタリなLLM API経由で利用可能であり、研究者や開発者が利用できる解決策にはギャップがありました。価値のあるオープンソースの長文脈モデルは存在しますが、評価ではしばしば不十分でした。通常、これらのモデルは言語モデリングの損失と合成タスクに焦点を当てますが、これは情報提供にはなりますが、多様な現実世界のシナリオにおいて効果的であることを包括的に示すものではありません。さらに、これらのモデルの多くは、標準的な短文脈のタスクでも高いパフォーマンスを維持する必要性を見落とし、これらの評価を回避したり、劣った結果を報告したりしています。これらの課題に対応するために、新しいメタ研究では、すべての既存のオープンソースモデルを凌駕する長文脈LLM構築手法を提案しています。この手法は、LLAMA 2のチェックポイントから継続的な事前訓練を行い、追加の4000億トークンを使用して広範な訓練シーケンスを構築します。これらのシーケンスは、長文脈の理解の要点を捉えるように設計されています。この研究では、32,768トークンのシーケンスで訓練された小型の7B/13Bモデルと、16,384トークンのシーケンスで訓練された大型の34B/70Bモデルなど、さまざまなモデルバリアントを提供しています。この手法の特徴は、評価プロセスの徹底さです。以前の研究とは異なり、チームはモデルのパフォーマンスを複数の側面で評価しています。これには、言語モデリングの能力、合成タスクのパフォーマンス、そして何よりも重要なことに、さまざまな実世界のベンチマークでの能力の評価が含まれます。彼らは長文脈と短文脈のタスクをカバーし、モデルの能力の包括的なビューを提供しています。研究の結果は、スケーリングの挙動がモデルの能力を一貫して高めることを示し、文脈の長さをLLMのさらなる拡大の重要な要素として強調しています。研究ベンチマークにおけるLLAMA 2と比較して、この手法では長文脈のタスクにおいて大きな改善が見られ、標準的な短文脈のタスクでも僅かな向上があります。これらの改善は、コーディング、数学的問題解決、知識関連のタスクにおいて特に顕著です。さらに、チームは人間によって注釈付けられたデータなしで達成される連続的に事前訓練された長いモデルの命令微調整のための簡単で費用効果の高い手順を探索しています。その結果、この手法は一連の長文脈ベンチマークでgpt-3.5-turbo-16kのパフォーマンスを凌駕するチャットモデルを実現しています。全体として、この手法はプロプライエタリとオープンソースの長文脈LLMのギャップを埋めるための大きな進歩です。優れたパフォーマンスを持つモデル、さまざまな側面にわたる包括的な評価、および能力に影響を与える要素のより深い理解を提供しています。最終的には、研究者や開発者が長文脈LLMの潜在能力を広範なアプリケーションに活用することを可能にしたいと考えています。これにより、自然言語処理の新時代が訪れることになります。 “`

『今日、企業が実装できる５つのジェネレーティブAIのユースケース』

様々な産業で、エグゼクティブたちはデータリーダーにAIを活用した製品を作り上げるよう求めていますそれにより時間の節約や収益の促進、競争上の優位性の獲得を目指していますまた、OpenAIのようなテックジャイアントも同様です…

ミッドジャーニーV5：ミッドジャーニーの最新バージョン

最新のMidjourneyのインカネーションであるV5は、このアート生成人工知能の進化におけるマイルストーンを示しています

『倫理と社会ニュースレター＃5：ハグフェイスがワシントンに行くと、他の2023年夏の考え事』

人工知能（AI）における「倫理」について知っておくべき最も重要なことの一つは、それが「価値観」に関連しているということです。倫理は何が正しくて何が間違っているかを教えてくれるのではなく、透明性、安全性、公正などの価値観の語彙と優先順位を定めるための枠組みを提供します。今年の夏、私たちはAIの価値観についての理解を欧州連合、イギリス、アメリカの立法府に伝え、AIの規制の未来を形作るのに役立ちました。ここで倫理が光を放つのです：法律がまだ整っていないときに前進するための道筋を切り開くのに役立つのです。 Hugging Faceの主要な価値であるオープンさと責任を守るために、私たちはここで私たちが言ったことや行ったことのコレクションを共有しています。これには、私たちのCEOであるクレムが米国議会に対する証言や米国上院AI Insight Forumでの発言、E.U. AI Actに関するアドバイス、NTIAに対するAIの責任に関するコメント、そして私たちのChief Ethics Scientistであるメグの民主党議員団に対するコメントなどが含まれています。これらの議論の多くで共通していたのは、なぜAIのオープンさが有益であるのかという質問でした。私たちはこの質問に対する私たちの回答のコレクションをこちらで共有しています。 Hugging Faceのコア価値である民主化に則り、私たちは多くの時間を公に話すことに費やしてきました。そしてAIの世界で今起こっていることを説明するためにジャーナリストと対話する機会を与えられています。これには以下のものが含まれます：サーシャのAIのエネルギー使用と炭素排出に関するコメント（The Atlantic、The Guardian、2回、New Scientist、The Weather Network、The Wall Street Journal、2回）およびWall Street Journal op-edの一部の執筆；AIの終末論的なリスクに対する考え（Bloomberg、The Times、Futurism、Sky…

「5つの手順でGoogle Cloud Platformを始める」

「アカウントのセットアップからモデルの展開まで、データサイエンスと機械学習のためのGoogle Cloud Platformの必須要素を、実践的なプロジェクトの例を交えて探索してください」

Data Engineering

「5つのステップでPyTorchを始めましょう」

このチュートリアルは、PyTorchとその高レベルのラッパー、PyTorch Lightningを使用した機械学習の詳細な紹介を提供しますこの記事では、インストールから高度なトピックまでの重要なステップをカバーし、実践的なアプローチでニューラルネットワークの構築とトレーニングを行う方法を強調して、Lightningを使用する利点を重視します

Machine learning

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