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「大規模言語モデルの微調整に関する包括的なガイド」

導入過去数年間、自然言語処理（NLP）の領域は大きな変革を遂げてきました。それは大規模な言語モデルの登場によるものです。これらの高度なモデルにより、言語翻訳から感情分析、さらには知的なチャットボットの作成まで、幅広いアプリケーションの可能性が開かれました。しかし、これらのモデルの特筆すべき点はその汎用性です。特定のタスクやドメインに対応するためにこれらを微調整することは、その真の可能性を引き出し、性能を向上させるための標準的な手法となりました。この包括的なガイドでは、基礎から高度な内容まで、大規模な言語モデルの微調整の世界について詳しく掘り下げます。学習目標大規模な言語モデルを特定のタスクに適応させるための微調整の概念と重要性を理解する。マルチタスキング、指示微調整、パラメータ効率的な微調整など、高度な微調整技術を学ぶ。微調整された言語モデルが産業界を革新する実際の応用例について実践的な知識を得る。大規模な言語モデルの微調整のステップバイステップのプロセスを学ぶ。効率的な微調整メカニズムの実装を行う。標準的な微調整と指示微調整の違いを理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。事前学習済み言語モデルの理解事前学習済み言語モデルは、通常インターネットから収集された膨大なテキストデータに対して訓練された大規模なニューラルネットワークです。訓練プロセスは、与えられた文やシーケンス内の欠損している単語やトークンを予測することで、モデルに文法、文脈、意味の深い理解を与えます。これらのモデルは数十億の文を処理することで、言語の微妙なニュアンスを把握することができます。人気のある事前学習済み言語モデルの例には、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）、RoBERTa（A Robustly…

「Amazon SageMakerを使用したヘルスケアの要約オプションの探索」

現在の急速に進化する医療の現場では、医師は介護者のメモ、電子健康記録、画像報告書など、さまざまな情報源から大量の臨床データに直面しています患者のケアには不可欠なこの情報の富は、医療専門家にとっても圧倒的で時間のかかるものになります効率的に要約し、抽出することは、

「UNETアーキテクチャの包括的なガイド | 画像セグメンテーションのマスタリング」

イントロダクションコンピュータビジョンという興奮する分野では、画像には多くの秘密と情報が含まれており、アイテムを区別し強調することが重要です。画像セグメンテーションは、画像を意味のある領域やオブジェクトに分割するプロセスであり、医療画像から自動運転や物体認識までさまざまなアプリケーションで必要です。正確で自動的なセグメンテーションは長い間課題であり、従来の手法では精度と効率が不足することがよくありました。そこで登場するのがUNETアーキテクチャです。UNETは画像セグメンテーションを革新した知能的な手法であり、そのシンプルな設計と独創的な技術により、より正確で堅牢なセグメンテーション結果を実現しました。コンピュータビジョンのエキサイティングな分野に初めて足を踏み入れる方でも、セグメンテーションの能力を向上させたい経験豊富なプラクティショナーでも、この詳細なブログ記事はUNETの複雑さを解き明かし、そのアーキテクチャ、コンポーネント、有用性を完全に理解することができます。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。畳み込みニューラルネットワークの理解 CNNはコンピュータビジョンのタスクで頻繁に使用されるディープラーニングモデルであり、画像分類、物体認識、画像セグメンテーションなどに非常に役立ちます。CNNは主に画像から関連する情報を学習し抽出するため、視覚データ分析に非常に有用です。 CNNの重要なコンポーネント畳み込み層： CNNは学習可能なフィルタ（カーネル）の集合で構成されており、入力画像または特徴マップに畳み込まれます。各フィルタは要素ごとの乗算と合計を適用し、特定のパターンやローカルな特徴を強調した特徴マップを生成します。これらのフィルタはエッジ、コーナー、テクスチャなど、多くの視覚要素を捉えることができます。プーリング層：畳み込み層によって生成された特徴マップをプーリング層を使用してダウンサンプリングします。プーリングは特徴マップの空間的な次元を削減しながら、最も重要な情報を保持し、後続の層の計算量を減らし、モデルを入力の変動に対してより抵抗力のあるものにします。最も一般的なプーリング操作は、与えられた近傍内の最大値を取るマックスプーリングです。活性化関数：活性化関数を使用して、CNNモデルに非線形性を導入します。畳み込み層やプーリング層の出力に要素ごとに適用し、ネットワークが複雑な関連性を理解し非線形の決定を行うことができるようにします。勾配消失問題を解決するためのシンプルさと効率性から、ReLU（Rectified Linear Unit）活性化関数がCNNでよく使用されます。全結合層：全結合層、または密結合層とも呼ばれるものは、取得した特徴を使用して最終的な分類または回帰操作を行います。これにより、1つの層のすべてのニューロンが次の層のすべてのニューロンに接続され、ネットワークは前の層の組み合わせ入力に基づいてグローバルな表現を学習し、高レベルの判断を行うことができます。ネットワークは、低レベルの特徴を捉えるために畳み込み層のスタックから始まり、その後プーリング層が続きます。より深い畳み込み層はネットワークが進化するにつれてより高レベルの特徴を学習します。最後に、1つまたは複数の全結合層を使用して分類または回帰操作を行います。全結合ネットワークの必要性従来のCNNは通常、単一のラベルが入力画像全体に割り当てられる画像分類のジョブに適しています。一方、従来のCNNアーキテクチャは、各ピクセルをさまざまなクラスや領域に分類するセマンティックセグメンテーションのようなより詳細なタスクには問題があります。ここでFully Convolutional Networks（FCN）が活躍します。セグメンテーションタスクにおける従来のCNNアーキテクチャの制約…

「フューショットラーニングの力を解き放つ」

はじめに少数のラベル付きの例だけでタスクを征服し、データのオッズに挑む機械の領域へようこそ。このガイドでは、少数のラベル付き例で偉業を達成するための賢いアルゴリズムがどのように偉大さを実現するかについて探求します。人工知能の新たな可能性を開く少数のデータでのアプローチの概念や、従来の機械学習との違い、データが少ないシナリオでのこのアプローチの重要性について学びましょう。学習目標技術的な詳細に入る前に、このガイドの学習目標を概説しましょう：概念を理解し、従来の機械学習との違い、データが少ないシナリオでのアプローチの重要性を理解する少数のデータ学習に使用されるさまざまな手法やアルゴリズム、メトリックベースの手法、モデルベースのアプローチ、およびその基本原理を探索するさまざまなシナリオでの少数のデータ学習の技術の適用方法を理解する。効果的なトレーニングと評価のためのベストプラクティスを理解する少数のデータ学習の現実世界の応用を発見する少数のデータ学習の利点と制限を理解するさあ、ガイドの各セクションについて探求して、これらの目標を達成する方法を理解しましょう。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 Few Shot Learningとは何ですか？ Few Shot Learningは、クラスまたはタスクごとに限られた数のラベル付き例からモデルを訓練して認識と一般化を行う機械学習のサブフィールドです。Few Shot Learningは、データに飢えたモデルの従来の概念に挑戦します。大量のデータセットに頼る代わりに、Few Shot Learningはわずかなラベル付きサンプルから学習することを可能にします。限られたデータから一般化する能力は、広範なラベル付きデータセットを入手することが実践的または高価でないシナリオでの驚くべき可能性を開くものです。新しい概念を素早く把握し、オブジェクトを認識し、複雑な言語を理解し、限られたトレーニング例でも正確な予測を行うモデルを想像してみてください。Few Shot Learningはまさにそれを可能にし、さまざまなドメインでのさまざまな課題へのアプローチ方法を変えています。Few…

「BI-LSTMを用いた次の単語予測のマスタリング：包括的なガイド」

はじめに次の単語を特定することは、次の単語の予測、または言語モデリングとしても知られています。自然言語処理のベンチマークタスクの一つは、言語モデリングです。基本的な形式では、特定の単語の後に続く単語を、それらに基づいて最も起こりやすいものとして選ぶことを意味します。言語モデリングは、さまざまな分野でさまざまな応用があります。学習目標統計分析、機械学習、データサイエンスで使用される多くのモデルの基本的なアイデアと原則を認識する。回帰、分類、クラスタリングなどの予測モデルを作成し、データに基づいて正確な予測とタイプを生成する方法を学ぶ。過剰適合と適合不足の原則を理解し、精度、適合率、再現率などの指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価する方法を学ぶ。データの前処理とモデリングに関連する特性を特定する方法を学ぶ。グリッドサーチと交差検証を使用して、ハイパーパラメータを調整し、モデルを最適化する方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。言語モデリングの応用以下は言語モデリングの注目すべき応用例です。モバイルキーボードのテキスト推奨スマートフォンのキーボードには、モバイルキーボードのテキスト推奨、予測テキスト、またはオートサジェストと呼ばれる機能があります。入力すると、単語やフレーズを提案します。これにより、タイピングがより速く、エラーが少なくなり、より正確で文脈に適した推奨が行われます。また読む：コンテンツベースのレコメンデーションシステムの構築 Google検索の自動補完 Googleなどの検索エンジンを使用して何かを検索するたびに、多くのアイデアが表示され、フレーズを追加すると、推奨がより良く、現在の検索に関連性が高くなります。それはどのように実現されるのでしょうか？自然言語処理（NLP）技術が可能にします。ここでは、自然言語処理（NLP）を使用して、双方向LSTM（長短期記憶）モデルを利用して、文の残りの単語を予測する予測モデルを作成します。さらに詳しくはこちら：LSTMとは？長短期記憶の紹介必要なライブラリとパッケージのインポート次の単語の予測モデルを作成するために、双方向LSTMを使用するために必要なライブラリとパッケージをインポートするのが最も良いでしょう。一般的に必要なライブラリの一部を以下に示します： import…

適切なバランスを取る：機械学習モデルにおける過学習と過小適合の理解

機械学習の問題に取り組むすべての人は、自分のモデルができるだけ最適に動作することを望んでいますしかし、望むほどモデルが最適に動作しない場合もありますそれは、以下のいずれかの理由による可能性があります...

「ICML 2023でのGoogle」

Cat Armatoさんによる投稿、Googleのプログラムマネージャー Googleは、言語、音楽、視覚処理、アルゴリズム開発などの領域で、機械学習（ML）の研究に積極的に取り組んでいます。私たちはMLシステムを構築し、言語、音楽、視覚処理、アルゴリズム開発など、さまざまな分野の深い科学的および技術的な課題を解決しています。私たちは、ツールやデータセットのオープンソース化、研究成果の公開、学会への積極的な参加を通じて、より協力的なエコシステムを広範なML研究コミュニティと構築することを目指しています。 Googleは、40回目の国際機械学習会議（ICML 2023）のダイヤモンドスポンサーとして誇りに思っています。この年次の一流学会は、この週にハワイのホノルルで開催されています。ML研究のリーダーであるGoogleは、今年の学会で120以上の採択論文を持ち、ワークショップやチュートリアルに積極的に参加しています。Googleは、LatinX in AIとWomen in Machine Learningの両ワークショップのプラチナスポンサーでもあることを誇りに思っています。私たちは、広範なML研究コミュニティとのパートナーシップを拡大し、私たちの幅広いML研究の一部を共有することを楽しみにしています。 ICML 2023に登録しましたか？私たちは、Googleブースを訪れて、この分野で最も興味深い課題の一部を解決するために行われるエキサイティングな取り組み、創造性、楽しさについてさらに詳しく知ることを願っています。 GoogleAIのTwitterアカウントを訪れて、Googleブースの活動（デモやQ&Aセッションなど）について詳しく知ることができます。Google DeepMindのブログでは、ICML 2023での技術的な活動について学ぶことができます。以下をご覧いただき、ICML 2023で発表されるGoogleの研究についてさらに詳しくお知りください（Googleの関連性は太字で表示されます）。理事会および組織委員会理事会メンバーには、Corinna Cortes、Hugo Larochelleが含まれます。チュートリアルの議長には、Hanie Sedghiが含まれます。 Google…

「GANの流行 | ファッション画像生成のステップバイステップガイド」

イントロダクションこの記事では、生成対抗ネットワーク（GAN）とその驚異的な画像生成能力について探求します。GANは生成モデリングの分野を革新し、敵対的学習を通じて新しいコンテンツを作成する革新的なアプローチを提供しています。このガイドでは、GANの基本的な概念から始まり、徐々にファッション画像生成の複雑さに入り込んでいきます。実践的なプロジェクトとステップバイステップの手順を通じて、TensorFlowとKerasを使用してGANモデルを構築してトレーニングする方法を詳しく説明します。 GANのポテンシャルを引き出し、AIの魔法をファッションの世界で目撃してください。経験豊富なAIプラクティショナーまたは好奇心旺盛な愛好家であっても、「GANS in Vogue」は、感動的なファッションデザインを作成し、生成的アートの限界を押し広げるためのスキルと知識を提供します。GANの魅力的な世界に飛び込み、内なる創造力を解き放ちましょう！この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。生成対抗ネットワーク（GAN）の理解 GANとは何ですか？生成対抗ネットワーク（GAN）は、ジェネレータとディスクリミネータの2つのニューラルネットワークから構成されています。ジェネレータは新しいデータサンプルの生成を担当し、ディスクリミネータの役割はジェネレータによって生成された偽のデータと実際のデータを区別することです。2つのネットワークは競争的なプロセスを通じて同時にトレーニングされ、ジェネレータはよりリアルなサンプルの生成能力を向上させ、ディスクリミネータはリアルと偽のデータをより正確に識別する能力を向上させます。 GANはどのように機能しますか？ GANは、ジェネレータとディスクリミネータが互いに対戦するゲームのようなシナリオに基づいています。ジェネレータは実際のデータに似たデータを作成しようとし、ディスクリミネータは実際のデータと偽のデータを区別しようとします。ジェネレータはこの敵対的なトレーニングプロセスを通じてよりリアルなサンプルの生成を学習します。 GANの主要なコンポーネント GANを構築するには、いくつかの重要なコンポーネントが必要です：ジェネレータ：新しいデータサンプルを生成するニューラルネットワーク。ディスクリミネータ：データを実際のデータまたは偽のデータとして分類するニューラルネットワーク。潜在空間：ジェネレータがサンプルを生成するための入力として使用するランダムなベクトル空間。トレーニングループ：ジェネレータとディスクリミネータを交互にトレーニングする反復プロセス。 GANの損失関数 GANのトレーニングプロセスは特定の損失関数に依存しています。ジェネレータはジェネレータの損失を最小化し、よりリアルなデータの生成を促します。同時に、ディスクリミネータはディスクリミネータの損失を最小化し、リアルと偽のデータを区別する能力を向上させます。プロジェクト概要：GANを用いたファッション画像生成プロジェクトの目標このプロジェクトでは、Fashion MNISTデータセットのファッション画像に似た新しいファッション画像を生成するためのGANの構築を目指します。生成された画像は、ドレス、シャツ、パンツ、靴など、さまざまなファッションアイテムの重要な特徴を捉える必要があります。…

スタンフォード大学の研究者が、言語モデルの事前トレーニングのための拡張可能な二次最適化手法であるSophiaを紹介しました

言語モデルのトレーニングには高い初期コストがかかるため、最適化プロセスの非自明な改善は、トレーニングプロセスの完了に必要な時間とお金を劇的に削減するでしょう。Adamとその派生物は長い間最先端の技術でしたが、2次（ヘシアンベース）の最適化アルゴリズムは、ステップごとのオーバーヘッドが大きいため、ほとんど使用されていませんでした。研究者によって提案された2次順序クリップストキャスティック最適化アルゴリズムSophiaでは、軽量な対角ヘシアンの見積もりが2次最適化の事前条件として提案されています。SophiaはAdamよりも2倍速くLLMを解決できる新しい最適化アルゴリズムです。アップデートの後に要素ごとのクリップが行われ、それは勾配の平均を取り、推定ヘシアンの平均で除算することによって見つかります。クリッピングは最悪のケースのアップデートのサイズを制限し、軌跡の非凸性とヘシアンの急速な変化の影響を軽減します。いくつかの新しいコードを追加することで、$2Mの予算を$1Mの範囲まで削減することができるかもしれません（スケーリングの法則が適用されると仮定）。平均のステップごとの時間とメモリのオーバーヘッドは低く、Sophiaは数億2500万から7億7000万のサイズのGPT-2モデルで言語をモデリングする際に、ステップ数、総計算量、壁時計の時間の面でAdamの速度を2倍にします。研究者は、Sophiaが言語モデリングタスクの基礎となるパラメータの変動に対応できることを示しています。ランタイムの制約は損失の条件数に依存しません。主な特徴 SophiaはPyTorchで簡単に実装できます。グラジェーションの前に対角ヘシアンの軽量な推定を事前条件として必要とします（最初の画像の疑似コードを参照）。 Sophiaは予練状態の安定性にも役立ちます。AdamやLionと比べて、勾配クリッピングがあまり頻繁に起こりません。また、焦点温度がレイヤーインデックスに応じて変化する再パラメータ化トリックは不要です。 Sophiaは、鋭いサイズ（大きなヘシアン）の更新を平坦な次元（小さなヘシアン）よりも重くペナルティを与えることで、すべてのパラメータ次元で一貫した損失の減少を確保します。2次元空間では、Adamは収束が遅くなります。この取り組みの重要な側面これは、限られたリソースでも、学術界がLLMの事前トレーニングを調査し、新しい効果的なアルゴリズムを開発できることを示しています。最適化の前の授業の内容を再確認するだけでなく、研究者は研究プロセス全体で理論的な推論を広範に利用しました。明日リリース予定のコードでは、研究者は一般的に受け入れられているLRの定義のわずかに変更されたバージョンを使用しました。タイピングには便利ですが、論文のLRの定義はコンピュータコードには向いていないかもしれません。

変分オートエンコーダーの概要

はじめに変分オートエンコーダ（VAE）は、特定のデータセットの基になる確率分布を捉え、新たなサンプルを生成するために明示的に設計された生成モデルです。VAEはエンコーダ-デコーダ構造を持つアーキテクチャを使用します。エンコーダは入力データを潜在形式に変換し、デコーダはこの潜在表現に基づいて元のデータを再構成することを目指します。VAEは元のデータと再構成データの相違を最小化するようにプログラムされており、基になるデータ分布を理解し、同じ分布に従う新たなサンプルを生成することができます。 VAEの注目すべき利点の一つは、トレーニングデータに似た新しいデータサンプルを生成する能力です。VAEの潜在空間は連続的であるため、デコーダはトレーニングデータポイントの間を滑らかに補完する新しいデータ点を生成することができます。VAEは密度推定やテキスト生成など、さまざまなドメインで応用されています。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。変分オートエンコーダのアーキテクチャ VAEは通常、エンコーダ接続とデコーダ接続の2つの主要なコンポーネントから構成されています。エンコーダネットワークは入力データを低次元の「秘密のコード」と呼ばれる空間に変換します。エンコーダネットワークの実装には、完全に接続されたネットワークや畳み込みニューラルネットワークなど、さまざまなニューラルネットワークのトポロジーが検討されることがあります。選択するアーキテクチャはデータの特性に基づいています。エンコーダネットワークは、サンプリングと潜在コードの生成に必要なガウス分布の平均値や分散などの重要なパラメータを生成します。同様に、研究者はさまざまなタイプのニューラルネットワークを使用してデコーダネットワークを構築し、その目的は提供された潜在コードから元のデータを再構成することです。 VAEのアーキテクチャの例：fen VAEは、入力データを潜在コードにマッピングするエンコーダネットワークと、潜在コードを再構成データに戻す逆操作を行うデコーダネットワークから構成されています。このトレーニングプロセスを経て、VAEはデータの基本的な特性を捉えた最適化された潜在表現を学習し、正確な再構成を可能にします。正則化に関する直感アーキテクチャの側面に加えて、研究者は潜在コードに正則化を適用し、VAEの重要な要素にします。この正則化により、トレーニングデータを単に記憶するのではなく、潜在コードのスムーズな分布を促進し、過学習を防ぎます。正則化は、トレーニングデータポイント間を滑らかに補完する新しいデータサンプルの生成に役立つだけでなく、トレーニングデータに似た新しいデータを生成するVAEの能力にも貢献します。さらに、この正則化はデコーダネットワークが入力データを完璧に再構成することを防ぎ、多様なデータサンプルを生成するためのより一般的なデータ表現の学習を促進します。数学的には、VAEでは正則化を損失関数にクロスエントロピー項を組み込むことで表現します。エンコーダネットワークは、ガウス分布のパラメータ（平均や対数分散など）を生成し、潜在コードのサンプリングに使用します。VAEの損失関数には、学習された潜在変数の分布と事前分布（正規分布）のKLダイバージェンスの計算が含まれます。研究者はKLダイバージェンス項を組み込んで、潜在変数が事前分布に類似した分布を持つように促します。 KLダイバージェンスの式は次の通りです： KL(q(z∣x)∣∣p(z)) = E[log q(z∣x) − log p(z)]…

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