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「イェール大学とGoogleの研究者が、効率的な長距離シーケンス処理のために大規模言語モデルを迅速に加速する近似Attentionメカニズム、HyperAttentionを紹介する」という文章です

大規模言語モデルの急速な進歩により、チャットボットから機械翻訳までの幅広いアプリケーションが可能になりました。ただし、これらのモデルはしばしば効率的に長いシーケンスを処理するための支援が必要です。入力シーケンスの長さが増えると、これらのモデルの注意機構はますます計算コストが高くなります。研究者たちは、この課題に対処する方法を探索し、大規模言語モデルをさまざまなアプリケーションにより実用的にすることを試みています。最近、研究チームは「ハイパーアテンション」と呼ばれる画期的な解決策を紹介しました。この革新的なアルゴリズムは、特に長いシーケンスを扱う際に大規模な言語モデルの注意機構の近似を効率的に行います。既存のアルゴリズムを単純化し、注意行列内の主要なエントリを特定するために様々な技術を活用することで、計算を加速させます。ハイパーアテンションによる大規模言語モデルの効率の問題解決アプローチには、いくつかの重要な要素があります。詳細を見てみましょう。スペクトル保証：ハイパーアテンションでは、近似の信頼性を確保するためにスペクトル保証の実現を重視しています。条件数に基づいたパラメータ化を利用することで、通常この領域で行われる特定の仮定の必要性を低減させます。主要なエントリの特定のためのSortLSH：ハイパーアテンションは、ハミングソートされたLocality-Sensitive Hashing（LSH）技術を使用して効率を向上させます。この方法により、アルゴリズムは注意行列内の最も重要なエントリを特定し、より効率的な処理のために対角線と整列させます。効率的なサンプリング技術：ハイパーアテンションは、注意行列内の対角エントリを効率的に近似し、値行列との行列積を最適化します。このステップにより、大規模な言語モデルが性能を大きく低下させることなく、長いシーケンスを処理できるようにします。柔軟性と利便性：ハイパーアテンションは、異なるユースケースの処理に柔軟性を提供するよう設計されています。論文で示されているように、事前定義されたマスクを使用する場合や、sortLSHアルゴリズムを使用してマスクを生成する場合に効果的に適用できます。ハイパーアテンションの性能は印象的です。推論とトレーニングの両方で大幅な高速化が可能であり、大規模な言語モデルにとって貴重なツールとなっています。複雑な注意計算を簡素化することで、長いシーケンス処理の問題を解決し、これらのモデルの実用性を向上させています。結論として、HyperAttentionの研究チームは大規模な言語モデルにおける効率的な長距離シーケンス処理の課題に取り組む上で、重要な進展を遂げました。彼らのアルゴリズムは、注意機構に関与する複雑な計算を簡素化し、その近似に対してスペクトル的な保証を提供します。ハミングソートされたLSHのようなテクニックを活用することで、HyperAttentionは優勢なエントリを識別し、行列の積を最適化して推論とトレーニングのスピードアップを実現します。このブレイクスルーは、大規模な言語モデルが中心的な役割を果たす自然言語処理において、有望な発展です。自己注意機構のスケーリングに新たな可能性を開き、これらのモデルをさまざまなアプリケーションにより実用的にします。効率的でスケーラブルな言語モデルへの需要がますます高まる中、HyperAttentionは正しい方向に向けた重要な一歩を象徴し、最終的にはNLPコミュニティの研究者や開発者に恩恵をもたらすものとなるでしょう。

JAXを使用してRL環境をベクトル化・並列化する：光の速さでのQ学習⚡

前回の話では、グリッドワールドのコンテキストで、特にQ学習に焦点を当て、時間差学習を紹介しましたこの実装は、デモンストレーションの目的を果たすために役立ちましたが、...

「トランスフォーマーは長い入力をどのように扱うのか？CMUとGoogleの研究者が新しいアプローチを発表（FIRE）：相対位置エンコーディングのための機能的補間」

Transformerベースの言語モデルは、近年、自然言語処理（NLP）の領域を引き上げてきました。人間らしいテキストを理解し生成する能力により、さまざまなNLPタスクで画期的な改善がもたらされました。しかし、これらのモデルには重大な欠点があります。訓練中に遭遇したものよりも長い入力シーケンスにさらされると、パフォーマンスが明らかに低下する傾向があります。現実のアプリケーションにおいてより長い文脈を管理する能力を向上させる方法を見つける必要性が、この制限によって刺激されています。 Transformerアーキテクチャ自体は潜在的に異なる入力期間を処理する能力を持っていますが、トレーニング中に使用される位置エンコーディングによって長い入力の取り扱い能力が制限されることがあります。そこで、カーネギーメロン大学、Google Research、Google DeepMindの研究者チームは、Functional Interpolation for Relative Positional Encoding（FIRE）と呼ばれる独自のアプローチを導入しました。FIREの目的は、Transformerの長い文脈の一般化能力を向上させることです。これは、新たな進行的な補間と機能的な相対位置エンコーディングの組み合わせによって実現されています。 FIREの基本的なアイデアは、シーケンス内のトークンの配置を理解するためのTransformerモデルに柔軟性のある手段を提供することです。FIREは、事前定義された位置エンコーディングスキームの代わりに、位置情報をエンコードするための動的で学習可能なメカニズムを提供します。この戦略は重要です。なぜなら、モデルが遭遇する特定の文脈とシーケンスの長さに対して、位置の理解を修正および変更することができるからです。 FIREは、Kerple、Alibi、T5のRelative Positional Encoding（RPE）など、よく使用される相対位置エンコーディング技術の一部を概念的に説明する能力も持っています。これは、FIREが現行の手法とモデルとの互換性を保持しながら、パフォーマンスを向上させるということを示しています。長い文脈の理解が重要な状況において、FIREを装備したモデルのパフォーマンスを評価するために、さまざまなベンチマークで実験が行われました。この評価では、ゼロショットの言語モデリングや長文入力の問題などがカバーされています。この新しい手法を使用した改良モデルは、長い文脈を扱う際の汎化性能においてより優れたパフォーマンスを示しました。これは、長いシーケンスが与えられた場合、個人はより意味のあるテキストを理解し生成する能力が高まることを意味し、実用的な状況で非常に有用なスキルです。研究者たちは、主な貢献を次のようにまとめました。 Alibi、Kerple、T5のRPEなど、一部の人気のある位置エンコーディング手法を含む、新しい機能的な相対位置エンコーディング手法であるFIREが導入されました。 FIREは、さまざまなデータセットやベンチマークにおいて、ゼロショットとファインチューニングのシナリオで現行の技術を上回るパフォーマンスを示し、高い長さの汎化性能を発揮します。C4言語モデリングの問題において、最高のベースラインを2.28パープレキシティポイント上回り、その有用性を示しました。SCROLLSの長いテキストテストでも、他の手法を平均1ポイント以上上回ります。 FIREの柔軟性により、ローカルおよび逆ローカルの位置バイアスの両方を捉える能力が向上し、学習された位置の埋め込みの視覚化によって示されます。まとめると、FIREはTransformerモデルにおける持続的な問題に対する優れた解決策を提供します。相対位置エンコーディングは柔軟で学習可能な方法で取り組まれるため、これらのモデルは以前に経験したことのない長さの入力シーケンスに直面しても高いパフォーマンスで動作を続けることができます。

SAPシステムとのデータ統合のマスタリングと迅速なエンジニアリング

前回の発表では、データエンジニアリングからプロンプトエンジニアリングへと進み、ChatGPTを使用してデータの準備タスクを解決する方法を示しました受け取ったフィードバックに加えて、他の…

「Pythonによる完全な探索的データ分析」

「以前にもいくつかの探索的データ分析のチュートリアルを行ってきましたが、それをもう少しやるべきだと感じていますデータセットを取り、それを調査し、データのクリーニング、分析、可視化などを行います...」

ディープラーニングのマスタリング：分岐推定を使った非線形概算の芸術パート1

過去の1年間で、私たちはディープラーニングの人気が爆発的に急増しているのを目撃してきましたGPT-4のような大規模な言語モデルや、DALL·Eのような生成モデルは、あらゆる会話の中心となっています...

僧侶の病気探偵：AI技術を活用した植物健康ガイド

イントロダクション農業は私たちの文明の生命線であり、地球上の数十億人に栄養と食物を提供しています。しかし、この重要な産業は絶え間ない敵、つまり植物の病気に直面しています。これらの微小な脅威は作物に甚大な被害をもたらし、経済損失や食料不足を引き起こします。私たちの農業の遺産を守るカギは、最新の技術が介入する早期の検出と適時の対応にあります。この包括的なガイドでは、強力な機械学習ライブラリであるMonkを使用した植物の病気分類の旅に出ます。この記事の最後までに、人工知能を活用して植物の病気を効果的に特定し、対処するための知識を身につけることができます。では、Monkがどのように私たちに力を与え、植物の病気分類のためのディープラーニングモデルを作成、訓練、最適化するかを探求していきましょう。しかし、技術的な側面に入る前に、この取り組みの重要性とMonkが重要な役割を果たす理由を理解するために舞台を設定しましょう。学習目標 Monkソフトウェア/ライブラリの基本を理解する。ローカルマシンまたは好きな開発環境にMonkをインストールして設定する方法を学ぶ。機械学習における高品質なデータの重要性を探求する。 Monkを使用して、植物の病気の画像データセットを取得、前処理、整理して分類タスクに使用する方法を学ぶ。植物の病気分類に適したディープラーニングモデルアーキテクチャの選択に対する洞察を得る。 Monk内でモデルを設定し微調整する方法を理解する。転移学習における事前学習済みモデルも含む。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。実践ガイド：Monkによる最初の病気分類モデルの作成このセクションでは、植物の病気分類のためのMonkモデルのステップバイステップのプロセスをご紹介します。機械学習に初めて取り組む方から経験豊富なデータサイエンティストまで、以下の手順に従って植物の病気分類の旅を始めましょう。ステップ1：データ収集この最初のステップでは、植物の病気分類プロジェクトに必要なデータセットを収集します。以下の手順に従ってデータを収集してください：すばらしいPlant Villageのチームがデータセットを収集しました 1. Kaggle APIトークンのアップロード：以下のコードを使用してKaggle APIトークンをアップロードしてください。このトークンは、Kaggleからデータセットをダウンロードするために必要です。…

デコード Transformersを平易な英語で説明します

コード、数学、またはキー、クエリ、値の言及なし

「ジェネレーティブAIによる先進的なトランスフォーマーで創造性を解き放つ」

導入人工知能の絶え間なく進化する風景において、近年際立った存在となっている名前があります。それがトランスフォーマーという強力なモデルです。これらのモデルは、AIにおける生成タスクのアプローチ方法を変革し、機械が創造し想像することのできる範囲を広げました。本記事では、トランスフォーマーの生成AIにおける高度な応用について掘り下げ、その内部構造、現実世界での使用事例、そしてこの分野への画期的な影響について探求します。学習目標トランスフォーマーの生成AIにおける役割と、さまざまな創造的な領域への影響を理解する。テキスト生成、チャットボット、コンテンツ作成、さらには画像生成などのタスクにトランスフォーマーを使用する方法を学ぶ。 MUSE-NET、DALL-Eなどの高度なトランスフォーマーについて学ぶ。トランスフォーマーの使用に伴う倫理的考慮事項と課題を探求する。トランスフォーマーベースのモデルの最新の進展と現実世界での応用について洞察を得る。この記事は、Data Science Blogathonの一環として掲載されました。トランスフォーマーの台頭先転げする前に、トランスフォーマーがどのようなものであり、なぜAIにおいて力強い存在になったのかを理解するための時間を取りましょう。トランスフォーマーは、その中核となるのは、シーケンシャルなデータに適用されるディープラーニングモデルです。これらは、2017年にVaswaniらによる画期的な論文「Attention Is All You Need」で紹介されました。トランスフォーマーの特徴は、予測を行う際にシーケンス全体の文脈を見つけたり認識したりすることができる注目メカニズムです。このイノベーションは、自然言語処理（NLP）と生成タスクの革命を助けます。トランスフォーマーは固定されたウィンドウサイズに頼るのではなく、シーケンスの異なる部分に動的に焦点を当てることができるため、コンテキストと関係をキャプチャするのに非常に適しています。自然言語生成への応用トランスフォーマーは、自然言語生成の領域で最も有名です。この領域でのいくつかの高度な応用について探求しましょう。 1. GPT-3とその先 Generative…

Azure Machine Learningにおける生成AI：AI変革のためのアプリ開発の運用化

「ジェネラティブAIの時代において、リーダーたちは革新と目的の交差点に立たされています取締役会やデータサイエンスの会議場で響き渡るのは次のような疑問です：この最新鋭の技術の星座をどうやって活用し、創造性とビジネスの柔軟性を持って組織の目標を前進させつつ、社会とのバランスを取ることができるのでしょうか...」

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