Search Results 6. 結論

このMITのAI論文では、ロボット操作に革新的な方法を紹介しています：エンコードされた特徴フィールドとビジョン言語モデルによる2Dから3Dのギャップの橋渡し

MITとAIおよび基礎相互作用研究所（IAIFI）の研究チームは、ロボットの操作に革新的なフレームワークを紹介し、予測不可能な複雑な環境で物体を理解し操作する能力の向上に取り組んでいます。課題は、ロボットが3Dジオメトリの詳細な理解を持つ必要があることであり、これは2Dイメージの特徴からは不十分な場合がよくあります。現在、多くのロボットのタスクでは、空間的な理解と意味的な理解の両方が必要です。たとえば、倉庫のロボットは、製品マニフェストのテキストの記述に基づいて整理されたストレージ容器からアイテムを取り出す必要があります。これには、幾何学的な特性と意味的な属性の両方に基づいて、安定したアイテムの把持能力が必要です。 2Dイメージの特徴と3Dジオメトリのギャップを埋めるため、研究者はFeature Fields for Robotic Manipulation（F3RM）と呼ばれるフレームワークを開発しました。このアプローチは、精緻化された特徴フィールドを活用して、正確な3Dジオメトリと2D基礎モデルの豊かな意味論を組み合わせます。重要な考え方は、事前にトレーニングされたビジョンモデルとビジョン言語モデルを使用して特徴を抽出し、それらを3D特徴フィールドに蒸留することです。 F3RMフレームワークには、特徴フィールドの蒸留、特徴フィールドを使用した6自由度（6-DOF）のポーズ表現、および開放テキスト言語ガイダンスの3つの主要なコンポーネントが含まれます。蒸留された特徴フィールド（DFFs）は、Neural Radiance Fields（NeRF）の概念を拡張し、ビジョンモデルから密な2D特徴を復元するための追加の出力を含めています。これにより、モデルは3D位置を特徴ベクトルにマッピングすることができ、空間的な情報と意味的な情報を統合します。ポーズ表現には、ギリパーの座標フレーム内の一連のクエリポイントを使用し、これらは3Dガウス分布からサンプリングされます。これらのポイントはワールドフレームに変換され、特徴はローカルジオメトリに基づいて重み付けされます。生成された特徴ベクトルはポーズの表現に結合されます。フレームワークには、オブジェクト操作のための開放テキスト言語コマンドの組み込み機能も含まれます。ロボットはテストの際に、オブジェクトの操作を指定する自然言語のクエリを受け取ります。それから関連するデモンストレーションを取得し、粗い把持を初期化し、提供された言語ガイダンスに基づいて把持姿勢を最適化します。結果として、研究者は把持と配置のタスク、および言語ガイドの操作についての実験を行いました。密度、色、およびアイテム間の距離を理解できました。カップ、マグ、ドライバーハンドル、およびキャタピラの耳の実験では成功しました。ロボットは形状、外観、材料、およびポーズが大きく異なるオブジェクトにも一般化することができました。また、デモンストレーション中に見たことのない新しいカテゴリのオブジェクトに対しても、自由テキストの自然言語コマンドに正しく応答しました。結論として、F3RMフレームワークは、ロボット操作システムのオープンセット汎化の課題に対する有望な解決策を提供します。2D視覚の事前知識と3Dジオメトリを組み合わせ、自然言語のガイダンスを組み込むことにより、ロボットが多様で複雑な環境で複雑なタスクを処理する道を開きます。シーンごとにモデル化にかかる時間など、まだ制限はありますが、このフレームワークはロボティクスと自動化の分野を進歩させるための重要なポテンシャルを秘めています。

『NVIDIAの研究者たちが、現行のCTCモデルと互換性のあるGPU加速の重み付き有限状態トランスデューサ（WFST）ビームサーチデコーダを導入』

最近の人工知能の人気を受けて、自動音声認識（ASR）の分野は非常に進歩しました。これによって音声認識技術や人間とコンピュータのインタラクションが大きく変わりました。ASRでは、機械が話された言語をテキストに変換することができます。これは仮想アシスタントや音声文字起こしサービスなど、さまざまなアプリケーションに不可欠です。より正確で効果的なASRシステムのために、研究者たちは潜在的なアルゴリズムを探求しています。 NVIDIAの最近の研究では、研究チームがConnectionist Temporal Classification（CTC）モデルの欠点について調査しました。ASRパイプラインでは、CTCモデルが高い精度を達成するための一流の手法となっています。これらのモデルは、時間的な連続性を解釈する能力が非常に優れており、話された言語の微妙なニュアンスにも対応することができます。しかし、従来のCPUベースのビーム探索デコーディング方法では、CTCモデルの性能が制限されてしまいます。ビーム探索デコーディングは、話された単語を正確に書き起こすための重要な段階です。従来の方法である貪欲探索法では、各時間ステップでどの出力トークンが最も選ばれる可能性が高いかを音響モデルで決定します。この手法には、コンテキストのバイアスや外部データの処理に伴うさまざまな課題が存在します。これらの課題を解決するために、研究チームはGPUを利用したWeighted Finite State Transducer（WFST）ビーム探索デコーダーを提案しました。このアプローチは、現在のCTCモデルとの統合をスムーズに行うことを目的として導入されました。このGPUを利用したデコーダーにより、ASRパイプラインのパフォーマンスが向上し、スループットやレイテンシ、発話固有の単語ブースティングなどの機能のサポートも可能になります。提案されたGPUアクセラレーションデコーダーは、パイプラインのスループットが向上し、レイテンシが低いため、ストリーミング推論に特に適しています。研究チームは、このアプローチをオフラインおよびオンラインの環境でデコーダーをテストすることで評価しました。オフラインのシナリオでは、最新のCPUデコーダーと比較して、GPUアクセラレーションデコーダーは最大7倍のスループットが向上しました。オンラインストリーミングのシナリオでは、GPUアクセラレーションデコーダーは従来と同じまたはさらに高い単語エラーレートを維持しながら、8倍以上のレイテンシの低下を実現しました。これらの結果から、提案されたGPUアクセラレーションWFSTビーム探索デコーダーをCTCモデルと組み合わせることで、効率と精度が大幅に向上することが示されています。結論として、CTCモデルのCPUベースのビーム探索デコーディングのパフォーマンス制約を克服するために、このアプローチは非常に優れた効果を発揮することができます。提案されたGPUアクセラレーションデコーダーは、オフラインおよびオンラインの両方の状況でCTCモデルのための最速のビーム探索デコーダーです。なぜなら、スループットが向上し、レイテンシが低下し、先進的な機能をサポートするからです。デコーダーをPythonベースの機械学習フレームワークと統合するために、研究チームはGitHubで事前構築されたDLPackベースのPythonバインディングを提供しています。この作業により、提案されたソリューションをPython開発者とMLフレームワークにとって使いやすく、アクセスしやすくすることができます。カーネルウェーブフィールドトランスデューサーデコーダーはC++とPythonのライブラリであり、コードリポジトリはhttps://github.com/nvidia-riva/riva-asrlib-decoderからアクセスできます。

算術推論問題のための即座のエンジニアリング

大規模言語モデル（LLM）は、言語の理解と生成の能力において、学術研究者と業界の専門家の両方からますます注目を集めていますその理由は…

「トポロジカルキュービットの物語」

エキゾチックな量子状態の振る舞いを模倣することで、量子コンピューティングは厄介なノイズやエラーを効果的に取り除く手段を得るかもしれません

『チェッカーフラッグの先に：F1統計の探求』

「F1のような極めて競争力のあるスポーツでは、わずかなパフォーマンスの向上でも勝利につながることがありますファンやデータサイエンスの視点からF1を分析することで、有用な洞察を得ることができるかもしれませんこれがインスピレーションを与えました…」

「10の方法-人工知能が安全なアプリ開発を形作る」

「人工知能は、アプリ開発を含むさまざまな産業を革新しましたアプリは、マルウェア攻撃やデータ漏えい、プライバシーの問題、ユーザー認証の問題など、多くのセキュリティ上の問題に直面していますこれらのセキュリティの課題は、ユーザーデータのリスクだけでなく、アプリ開発者の信頼性にも影響を与えます人工知能をアプリ開発ライフサイクルに統合することで、セキュリティ対策を大幅に強化することができます[...]」

LLMs (Language Models)による電子メール効率化の次なるフロンティア

紹介人工知能（AI）は、特に大規模な言語モデル（LLM）の台頭のおかげで、過去数年間で大きく成長しました。豊富な人間の言語を含む広範なデータセットでトレーニングされたこれらの洗練されたAIシステムは、多くの技術的進展をもたらしています。GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）などのLLMの莫大なスケールと複雑さにより、彼らは自然言語の理解と生成の最前線に位置しています。この記事では、LLMの重要な役割がメールのレスポンス生成とソートの革新においてどのように重要な役割を果たしているかを強調しています。デジタルコミュニケーションの環境が進化する中で、効率的で文脈に即した個別化されたメールへの返信の必要性がますます重要になってきています。LLMは、コミュニケーションの生産性を向上させ、繰り返しのタスクを自動化し、人間の創造性を増強するソリューションを提供する可能性を持っています。LLM 学習目標言語モデルの進化をたどり、基礎システムからGPT-3.5のような高度なモデルまでの開発の重要なマイルストーンを把握する。大規模な言語モデルのトレーニングの複雑さについて理解します。データ準備、モデルアーキテクチャ、および必要な計算リソースについて積極的に理解し、ファインチューニングや転移学習における課題と革新的な解決策を探ります。大規模な言語モデルがメールコミュニケーションをどのように変革するかを調査します。言語モデルがメールのソートプロセスを最適化する方法について学びます。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルの理解大規模な言語モデルであるLLMは、特に人間の言語の理解において、人工知能の大きな進歩を表しています。彼らは人間のようなテキストを理解し作成することが得意です。人々は、彼らがさまざまな言語のタスクに優れているため興奮しています。LLMの概念を把握するには、それらが何であるかと、それらがどのように機能するかという2つの重要な側面に深入りすることが不可欠です。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルの中核には、広範なネットワーク接続を持つ優れたコンピュータープログラムのような存在があります。彼らを特徴付けるのはその巨大なスケールです。彼らは本や記事からウェブサイトやソーシャルメディアの投稿まで、様々なテキストデータセットに事前にトレーニングされています。この事前トレーニングフェーズにより、彼らは人間の言語の複雑さに触れ、文法、構文、意味論、そして一部の常識的な推論を学ぶことができます。重要なことは、LLMが学習したテキストを単に吐き出すだけでなく、状況に適した文脈のある応答を生成することができることです。最も注目すべきLLMの一つは、Generative Pre-trained Transformer 3の略であるGPT-3です。GPT-3は、正確に言うと1,750億のプロセスを持つ驚異的な数のパラメータを誇っており、最も重要な言語モデルの一つです。これらのパラメータは、モデル内の重みや接続を表し、文脈に基づいて文の次の単語を予測するために必要なものを調節するために微調整されます。この予測能力は、メールの応答生成からコンテンツ作成や翻訳サービスまで、さまざまなアプリケーションで活用されます。要するに、GPT-3などのLLMは、最先端のAI技術と人間の言語の複雑さの交差点に位置しています。彼らはテキストを流暢に理解し生成することができるため、さまざまな産業やアプリケーションに広範な影響を及ぼす多目的なツールとなっています。 GPT-3の訓練プロセスとモデル大規模言語モデルの訓練プロセスは複雑でリソースを消費する作業です。まず、インターネットから巨大なテキストデータセットを取得します。これらのデータセットはモデルの基礎です。訓練プロセスでは、モデルは前のコンテキストから単語または単語の系列の出現確率を予測するために学習します。このプロセスは、モデルのニューラルネットワークを最適化することによって行われ、パラメータの重みを調整して予測エラーを最小化します。…

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このMITのAI論文では、ロボット操作に革新的な方法を紹介しています：エンコードされた特徴フィールドとビジョン言語モデルによる2Dから3Dのギャップの橋渡し

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算術推論問題のための即座のエンジニアリング

「トポロジカルキュービットの物語」

『チェッカーフラッグの先に：F1統計の探求』

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LLMs (Language Models)による電子メール効率化の次なるフロンティア

「Pyroを使ったベイジアンABテスト」

「LLMを活用したサプライチェーン分析におけるLangChainの提供- GPTで強化されたコントロールタワー」

ドリームクラフト3D：ブートストラップされた拡散先行での階層的3D生成

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