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一時的なグラフのベンチマーク (Ichijiteki na gurafu no benchimāku)

最近では、公開データセットや標準化された評価プロトコルの提供により、静的グラフにおける機械学習において重大な進展がなされています

「ジェネレーティブAI 2024年とその先：未来の一瞥」

「ジェネレーティブAIファブリックの台頭から倫理が新しいNFRとなるまで、ジェネレーティブAI技術が2024年にもたらすものを探ってみましょう」

葉っぱが金色に変わり、12月の寒さが広がる中、人工知能の領域で目覚ましい進歩が見られた今年を振り返る時が来ました。2023年は単なる進歩の年ではありませんでした。それはトライアンフの年であり、AIが成し遂げられる限界が繰り返し押し広げられ、再定義された年でした。LLM（大規模言語モデル）の能力における画期的な進展から、前例のないほど世界とのナビゲーションや相互作用が可能な自律エージェントの登場まで、この年はこの変革的な技術の無限の可能性を示すものでした。この包括的な探求の中で、私たちは2023年のAIを定義した8つの主要なトレンドについて掘り下げ、産業を再構築し、未来を革命化する革新を明らかにしていきます。だから、AI愛好家の皆さん、私たちは技術史の記録に永遠に刻まれる一年についての旅に出発です。 RLHFとDPOの微調整 2023年は、大規模言語モデル（LLM）の能力を向上させるための重要な進展が見られました。2つの主要なアプローチが登場しました：人間のフィードバックに基づく強化学習（RLHF）：この手法は、人間のフィードバックを活用してLLMの学習プロセスをガイドし、持続的な改善と進化するユーザーのニーズや好みに対応させることができます。このインタラクティブなアプローチにより、LLMは複雑または主観的な領域において微妙な理解力と意思決定能力を開発することができます。直接的な選好最適化（DPO）：：DPOはよりシンプルな代替手法であり、明示的な強化信号を必要とせずにユーザーの選好に直接最適化します。このアプローチは効率性とスケーラビリティを重視し、より速い適応と展開を必要とするアプリケーションに最適です。そのすっきりした性格により、ユーザーフィードバックに基づいてLLMの振る舞いを迅速に調整することができ、進化する好みに合わせることができます。 RLHFとDPOはLLMの開発における重要な進展を表していますが、既存の微調整手法を置き換えるのではなく、補完するものです：事前学習：大規模なテキストとコードのデータセットを用いてLLMを訓練し、一般的な言語理解能力を学習させること。微調整：特定のタスクまたはデータセットに基づいてLLMをさらに訓練し、特定のドメインやアプリケーションに適した能力を調整すること。マルチタスク学習：LLMを複数のタスクに同時に訓練することで、共有表現を学習し、各タスクのパフォーマンスを向上させること。 LLMの効率性に対処する LLMの能力が向上するにつれて、計算上の制約とリソースの限界が重要な懸念事項となりました。その結果、2023年の研究はLLMの効率性の向上に焦点を当て、以下のような技術の開発をもたらしました： FlashAttention：この革新的なアテンションメカニズムは、LLMの計算コストを大幅に削減します。これにより、より速い推論と訓練が可能になり、LLMをリソースに制約のある環境でより実用的に利用し、実世界のアプリケーションに統合することができるようになります。 LoRA および QLoRA：LoRAやQLoRAなどの手法は、2023年にも提案された軽量かつ効率的なLLMの微調整方法を提供します。これらの手法は、既存のLLMアーキテクチャに追加された小さなモジュールであるアダプターに依存し、再トレーニングすることなくカスタマイズを可能にします。これにより、著しい効率の向上、より速い展開時間、さまざまなタスクへの適応性の向上が実現されます。これらの進展は、効率的なLLMへの需要の増大に対応し、この強力な技術への広範な導入の道を開き、結果としてこの技術へのアクセスを民主化することにつながります。検索補完生成（RAG）の浸透純LLMは巨大な可能性を秘めていますが、それらの正確性と実証的根拠に関する懸念は依然として存在しています。検索補完生成（RAG）は、既存のデータや知識ベースとLLMを組み合わせることで、これらの懸念に対処する有望な解決策として登場しました。このハイブリッドアプローチにはいくつかの利点があります：エラーの減少：外部情報から事実情報を取り込むことにより、RAGモデルはより正確で信頼性のある出力を生成することができます。拡張性の向上：RAGモデルは純LLMに必要な大規模なトレーニングリソースの必要性を排除し、大規模なデータセットに適用することができます。低コスト：既存の知識リソースを利用することにより、LLMのトレーニングおよび実行に関連する計算コストを削減することができます。これらの利点により、RAGは検索エンジン、チャットボット、コンテンツ生成など、さまざまなアプリケーションにおける貴重なツールとして位置付けられています。自律エージェント…

アジャイルなデータサイエンスプロジェクト管理を通じてAIコストを制御する

データサイエンスの世界は複雑で、予算的な制約を超える隠れたコストがありますデータサイエンティストは、どんな組織に対しても重要な投資です残念ながら、アイドル状態などの非効率さ…

最も近い近隣法を用いた写真モザイク：デジタルアートのための機械学習

ここに例があります！ズームインアニメーションフルスクリーンでの視聴をおすすめします（動画提供者の著者）技術革新は急速に進んでおり、デジタルストレージは非常に安くてアクセスしやすくなりましたさらに、ほとんどの人が高画質の画像を撮影できるカメラを搭載したスマートフォンを持っています大多数の人は...

最初のネイティブLLMは電気通信業界に最適化されました

キネティカのSQL-GPT for Telecomは、ネットワークのパフォーマンスと顧客体験を最適化するためのより高速な分析と対応を可能にします

幸運なことに、「The Day Before」はGeForce NOWで17のゲームをリードしています

17つの新しいゲームがGFN Thursdayに参加します。その中にはThe Day Before、Avatar: Frontiers of Pandora、そしてクラウドに参加する100番目のPC Game PassタイトルであるOri and the Will of the Wispsも含まれています。 GeForce NOWライブラリに参加しましょう。今週はまた重要な節目です：500以上のゲームとアプリケーションがRTX ONをサポートしています。 GeForce NOW UltimateとPriorityメンバーは、クラウド上のNVIDIA RTXでパワードされたゲーミングリグを使用してほぼすべてのデバイスでシネマティックなレイトレーシングを体験することができます。 GeForce…

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一時的なグラフのベンチマーク (Ichijiteki na gurafu no benchimāku)

「ジェネレーティブAI 2024年とその先：未来の一瞥」

「2023年のトップ8のAIトレンド：年間レビュー」

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マルチモーダルAIがデジタルのつながりを作り出す

ピーター・マッキー、Sonarの開発者担当責任者-インタビューシリーズ

なぜAIチップの将来がニューロモーフィックコンピューティングにおいて重要なのか？

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