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「カスタマイズされたLLMパワードAIアシスタントで研究を強化する」

イントロダクション情報が溢れる世界で、効率的に関連データにアクセスし抽出することは非常に貴重です。ResearchBotは、OpenAIのLLM（Large Language Models）とLangchainを組み合わせた情報検索のための先進的なLLMパワードアプリケーションプロジェクトです。この記事は、自分自身でResearchBotを作成し、現実の生活でどのように役立つかのステップバイステップガイドのようなものです。まるでデータの海から必要な情報を見つける知的なアシスタントを持っているようなものです。コーディングが好きであるかAIに興味があるかにかかわらず、このガイドは、カスタマイズされたLLMパワードAIアシスタントを使用して研究を強化するのに役立つものです。これは、LLMの潜在能力を引き出し、情報へのアクセス方法を革新するための旅です。学習目標 LLM（Large Language Models）、Langchain、ベクトルデータベース、埋め込みなど、より深い概念を理解する。 LLMとResearchBotのリアルワールドの応用例を研究、カスタマーサポート、コンテンツ生成などの分野で探求する。既存のプロジェクトやワークフローにResearchBotを統合するためのベストプラクティスを見つけ、生産性と意思決定を改善する。データの抽出とクエリの回答のプロセスを簡素化するためにResearchBotを構築する。 LLMテクノロジーの動向を把握し、情報へのアクセスと使用方法を革新する潜在能力について最新の情報を得る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一部として公開されました。 ResearchBotとは何ですか？ ResearchBotは、LLM（Large Language Models）によって動力を得る研究アシスタントです。さまざまな業界のプロフェッショナルにとって素晴らしいパートナーとなり、コンテンツを迅速にアクセスし要約することができる革新的なツールです。複数の記事、文書、ウェブページを読み理解し、関連性のある短い要約を提供できる個人的なアシスタントを想像してみてください。私たちのResearchBotは、研究目的に必要な時間と労力を削減することを目指しています。実世界の使用例金融分析: 最新の市場ニュースを把握し、金融に関するクエリに素早く回答します。ジャーナリズム: 記事のための背景情報、ソース、参考資料を効率的に収集します。医療:…

ビジネスプロフェッショナルにおけるノーコードAIの力を解き放ちましょう

イントロダクション人工知能（AI）は、顧客体験の向上から内部プロセスの効率化まで、ビジネスのさまざまな側面を革新する可能性を持っています。しかし、多くのビジネスプロフェッショナルは、技術的な専門知識が必要だという一般的な信念からAIから遠ざかる傾向にあります。しかし、一行のコードを書かずにAIを取り入れることができたらどうでしょうか？興奮すべきニュースは次の通りです。新世代のノーコード（No-Code）およびローコード（Low-Code）のAIツールが現れました。これらの使いやすいプラットフォームを活用することで、ほとんどの人はAIに飛び込み、機械学習の力を革新的な方法で活用するアプリケーションを作成することができます。ノーコードAI革命に参加することで、コーディングの課題にとらわれることなく、AIの無限の可能性を探求し、ビジネスに適用することができます。ノーコードAIとは何ですか？ノーコードAI（No Code AI）は、複雑なコードを書く必要なく、豊富なプログラミングや技術的なバックグラウンドを持たない人々がAIアプリケーションを作成・実装する技術です。使いやすく視覚的で直感的なインターフェースを提供することで、人工知能ソリューションの設計と展開を簡素化します。ノーコードツールが人気を得ている理由ノーコードツールは、技術的なスキルや開発者の雇用を必要とせずに、迅速かつ簡単にソリューションを構築したいと考える企業や個人の間でますます人気が高まっています。ノーコードの人気が高まる理由は以下の通りです。効率とコスト削減：ノーコードソリューションは、開発時間を大幅に短縮することができ、ビジネスにおいてコスト効果の高い選択肢となります。この効率性は特に高速なデジタル環境では魅力的です。市民開発者の力：ノーコードは、技術的なバックグラウンドを持たない人々（一般的には「市民開発者」と呼ばれる）に力を与えます。これらの非技術的なユーザーは、特定のビジネスニーズに対応するためのアプリケーションを作成することができます。この開発の民主化により、ノーコードは2024年までにアプリケーション開発活動の約65％を占めるでしょう。競争上の優位性：新興および新技術を受け入れる企業は競争上の優位性を持ちます。約69％の顧客が革新的なテクノロジーを活用するビジネスと関わりたいと考えており、ノーコードソリューションを利用する組織には明確な優位性があります。市場の成長：ノーコードの人気は、業界の専門家の予測に反映されています。Gartnerによると、2024年までにノーコードツールはアプリケーション開発活動の約65％を占めるでしょう。さらに、Allied Market Researchは、ノーコード/ローコードプラットフォームの収益が急速に拡大し、2030年までに1,870億ドルに達すると予測しており、広大な市場機会を示しています。業界のリーダーによる支持： Salesforceなどの有名企業は、ノーコードソリューションが開発時間の短縮にどれだけ役立つか認識しています。彼らの支持とこれらのツールの活用は、業界での価値をさらに固めています。さらに読む：ローコードノーコードの開発とプラットフォームについての解説ビジネスプロフェッショナルにとってノーコードAIはどのように役立つのでしょうか？ノーコードAIは、ビジネスプロフェッショナルに以下のような方法で役立ちます。アクセシビリティ：…

イノベーションと持続可能性のバランス：ジェネラティブAIの環境への影響を解明する

フランスのデータウィズグッド協会が、生成AIに関連する社会的および環境的な問題を探求したホワイトペーパーを発表しました私は特に環境への影響に興味を持ちました

「Google CloudがGenerative AIの保護を顧客に約束」

Google Cloudは、顧客の利益に対する取り組みを再確認し、共有のイノベーション、サポート、運命が特徴となる旅へと先進的に進んでいます。つまり、企業がGoogle Cloudとパートナーシップを結ぶと、最新かつ最高の技術を優先し、安全性とセキュリティを確保しながら共同の探求に乗り出すことになります。変化し続ける生成AIの世界では、この取り組みは非常に重要な意味を持ちます。今年早いうちに、Google Cloudは常時 AI コラボレータである Duet AI を、Google Workspace から Google Cloud Platform に至るまで、その製品一連に統合しました。この画期的な進展は、Vertex AI に対する重要な進歩と組み合わされ、お客様に対して安全で安心感のある方法で生成AIの基盤モデルで実験や構築ができるようにしました。その結果、多種多様な業界から革新的なユースケースが生まれています。 Google Cloudが取り組む重要な側面の1つは、生成AIの文脈において知的財産コンピードの問題を検討しています。特に、著作権の問題が生じる場合に顧客が直面する可能性のある法的リスクをGoogle Cloudは認識しています。そのため、Google Cloudは画期的な2つの手法を開発し、新たな業界基準を設定しました。この手法は、顧客が生成AI製品を展開する際に、より安全かつ自信を持って行えるようにすることを目指しています。最初の手法は、Googleのトレーニングデータの利用に焦点を当てています。このコンピードは新しい保護ではありませんが、Google Cloudがサービスの背後に立つことへの揺るぎない取り組みを裏付けています。これは生成AIの提供を含む、すべてのサービスに適用され、すべての顧客に対するサードパーティの知的財産コンピード基準となります。この保証は、Googleがトレーニングデータを生成モデルの構築に利用することが第三者の知的財産権侵害につながるとする主張に対処します。要するに、この保証は強力な保護手段として機能し、サービスの基盤となるトレーニングデータに関係なく、Googleが顧客を明確に保護することを保証します。…

AIの環境負荷軽減：アプリを持続可能にするための7つの戦略

記事では、AIアプリケーションに関連する炭素排出量を正確に推定する方法について包括的な方法論を探求しています現在の世界において、環境への影響は重要な考慮事項であり、それについて説明しています

Artificial Intelligence

アムステルダム大学とクアルコムAIの研究者がVeRAを発表：LoRAと比べて訓練可能なパラメーターの数を10倍削減する革新的なファインチューニングAI手法

自然言語処理の応用範囲の拡大に伴い、最小限の計算複雑性とメモリ要件で特定の指示を効果的に理解し行動するモデルへの需要が高まっています。この研究では既存の手法の限界を示し、VeRAという新しいアプローチを紹介し、指示調整プロセスを劇的に最適化することを目指しています。言語モデルは、メモリ要件と計算要求の点で助けが必要なことがよくあり、実世界のアプリケーションには効率的ではありません。この問題に対処するため、研究者はVeRAを導入し、Llama2 7Bモデルがわずか140万トレーニング可能なパラメータのみを使用して効果的な指示の追跡ができるようにしました。これは、以前に使用されていたLoRA手法と比べて、パラメータの数が159.9万であり、64のランクが必要とされたというDettmersらによって提案されたものと比べて顕著な進歩です。パフォーマンスレベルを維持しながらパラメータを大幅に減らすことは、VeRAアプローチの効果と約束を示しています。 VeRAメソッドの成功には、上部層を除いたすべての線形層に重点を置いた包括的な微調整戦略があります。さらに、シングルGPUトレーニング用の量子化技術の利用と、Alpacaデータセットのクリーンバージョンの利用がVeRAの能力の披露に重要な役割を果たしています。研究チームは、オプティマルなパフォーマンスを確保するために、Alpacaデータセットからの10,000のサンプルのサブセットでのトレーニングを行い、詳細な学習率スイープに続いています。データ選択とトレーニング方法論への慎重なアプローチは、研究の結果の堅牢性と信頼性を強調しています。評価フェーズでは、研究チームはChiang et al.と同様のアプローチを採用し、予め定義された80の質問のモデル応答を生成し、これらの応答をGPT-4で評価しました。表4に示される結果は、従来のLoRA手法と比較して、VeRAメソッドの優れたパフォーマンスを示しています。この重要な成果は、最適な効率性を保ちながら指示の追跡能力を向上させるVeRAアプローチの効果を裏付けるものです。 VeRAメソッドの影響は、即座の応用を超えて、指示調整と言語モデルの最適化におけるパラダイムシフトを示しています。トレーニング可能なパラメータ数を大幅に減らすことで、VeRAは言語モデルの適用における重要なボトルネックを効果的に解決し、より効率的でアクセスしやすいAIサービスの道を開拓しました。この突破は、AI駆動のソリューションに依存するさまざまな産業とセクターにとって、さまざまなアプリケーションに対する指示調整の実用的で効率的なアプローチを提供し、莫大な可能性を秘めています。まとめると、VeRAメソッドの出現は、言語モデルと指示調整の方法論の進化における重要なマイルストーンを示しています。その成功は、最小限の計算複雑性とメモリ要件で最適なパフォーマンスを達成する可能性の証明です。効率的で実用的なAIソリューションへの需要が引き続き高まる中、VeRAメソッドはAI研究の進歩と異なる産業とセクターにおける潜在能力を示すものです。研究チームの結果は、よりアクセスしやすく効率的なAIソリューションの追求における重要な一歩を示し、自然言語処理と指示調整技術の将来の革新と発展の舞台を作り出します。

「FastEmbedをご紹介：高速かつ軽量なテキスト埋め込み生成のためのPythonライブラリ」

言葉やフレーズは、埋め込みを使用して高次元空間で効果的に表現することができます。これは、自然言語処理（NLP）の分野で重要なツールであり、機械翻訳、テキスト分類、質問応答など、多くのアプリケーションで単語間の意味的な関連性を捉えるために利用されています。しかし、大規模なデータセットを扱う場合、埋め込みを生成するための計算要件は困難を伴うことがあります。これは、Word2VecやGloVeなどの従来の埋め込み手法の事前条件として、大規模共起行列の構築が必要であるためです。非常に大きなドキュメントや語彙数の場合、この行列は非常に巨大になり管理が困難になる可能性があります。低速な埋め込み生成の課題に対処するために、PythonコミュニティはFastEmbedを開発しました。 FastEmbedは、スピード、リソース使用の最小化、および精度を重視して設計されています。これは、共起行列を必要としない先端的な埋め込み生成手法によって実現されています。単に単語を高次元空間にマッピングするだけでなく、FastEmbedはランダムプロジェクションと呼ばれる技術を活用しています。ランダムプロジェクションの次元削減アプローチを利用することで、データセットの次元数を削減しながらその基本的な特性を保持することが可能になります。 FastEmbedは、単語を意味の類似した他の単語に近づける可能性のある空間にランダムにプロジェクトします。このプロセスは、単語の意味を保持するように設計されたランダムプロジェクション行列によって容易に行われます。単語が高次元空間にマッピングされると、FastEmbedは各単語の埋め込みを学習するために簡単な線形変換を使用します。この線形変換は、単語間の意味的な関連を捉えるために設計された損失関数を最小化することで学習されます。 FastEmbedは、標準的な埋め込み手法よりもはるかに高速でありながら、高い精度を維持することが実証されています。また、比較的軽量ながら大規模なデータセットの埋め込みを作成することもできます。 FastEmbedの利点スピード：Word2VecやGloVeなどの他の一般的な埋め込み手法と比較して、FastEmbedは顕著な速度向上を提供します。 FastEmbedは、大規模なデータベースで埋め込みを生成するためのコンパクトでパワフルなライブラリです。 FastEmbedは、他の埋め込み手法と同様に正確です。もしくはそれ以上の正確性を持っています。 FastEmbedの応用機械翻訳テキスト分類質問応答と文書要約情報検索と要約 FastEmbedは、テキストの埋め込みを生成するための効率的で軽量なツールキットです。大規模なデータセットに埋め込みを作成する必要がある場合、FastEmbedは必須のツールです。

GoogleのAIがPaLI-3を紹介：10倍も大きい似たモデルと比べて、より小型、高速、かつ強力なビジョン言語モデル（VLM）です

ビジョン言語モデル（VLM）は、自然言語理解と画像認識の能力を組み合わせた高度な人工知能システムです。OpenAIのCLIPやGoogleのBigGANのように、VLMはテキストの説明を理解し、画像を解釈することができるため、コンピュータビジョン、コンテンツ生成、人間との対話など、さまざまな分野での応用が可能です。VLMは、視覚的なコンテキストでテキストを理解し生成する能力を示し、AIの分野で重要なテクノロジーとなっています。 Google Research、Google DeepMind、Google Cloudの研究者は、分類と対照的な目標で事前学習されたVision Transformer（ViT）モデルと比較し、特にSigLIPベースのPaLIがマルチモーダルタスクで優れた成果を上げていることを明らかにしました。研究者たちは、2兆パラメータのSigLIP画像エンコーダをスケーリングし、新たなマルチリンガルクロスモーダル検索の最先端を実現しました。彼らの研究は、分類スタイルのデータではなく、ウェブ規模の画像テキストデータでビジュアルエンコーダを事前学習することの利点を示しています。PaLI-Xのような大規模ビジョン言語モデルの分類事前学習の拡大による利点が明らかになっています。彼らの研究では、VLMのスケーリングについて詳しく説明し、実用性と効率的な研究の重要性を強調しています。彼らは競争力のある結果を出すために、5兆パラメータのPaLI-3というモデルを導入しました。PaLI-3のトレーニングプロセスは、ウェブスケールのデータでの対照的な事前トレーニング、改善されたデータセットのミキシング、およびより高解像度のトレーニングを含んでいます。さらに、2兆パラメータのマルチリンガルな対照的なビジョンモデルも紹介されています。脱落研究は、特に位置特定や視覚に関連するテキスト理解のタスクにおいて、対照的な事前学習モデルの優越性を確認しています。彼らのアプローチでは、事前学習済みのViTモデルを画像エンコーダとして使用し、特にViT-G14を使用しています。ViT-G14は約2兆パラメータを持ち、PaLI-3のビジョンのバックボーンとなります。対照的な事前トレーニングでは、画像とテキストを別々に埋め込み、それらの対応を分類します。ViTの出力からのビジュアルトークンは、テキストトークンと組み合わされます。これらの入力は、タスクに固有のプロンプト（VQAの質問など）によって駆動される、30億パラメータのUL2エンコーダ-デコーダ言語モデルによって処理されます。 PaLI-3は、特に位置特定と視覚的に配置されたテキストの理解において、より大きなモデルと比較して優れています。対照的な画像エンコーダの事前トレーニングを持つSigLIPベースのPaLIモデルは、新たなマルチリンガルクロスモーダル検索の最先端を確立しています。フルのPaLI-3モデルは、リファリング表現のセグメンテーションの最新技術を凌駕し、検出タスクのサブグループ全体で低いエラーレートを維持しています。対照的な事前トレーニングは、位置特定タスクにおいてより効果的です。PaLI-3のViT-G画像エンコーダは、複数の分類およびクロスモーダル検索タスクで優れています。まとめると、彼らの研究は、SigLIPアプローチによる対照的な事前トレーニングの利点を強調し、高度で効率的なVLMを実現します。より小規模な5兆パラメータのSigLIPベースのPaLI-3モデルは、位置特定およびテキスト理解において大きなモデルよりも優れており、さまざまなマルチモーダルベンチマークで優れた成果を上げています。PaLI-3の画像エンコーダの対照的な事前トレーニングは、新たなマルチリンガルクロスモーダル検索の最先端を実現しています。彼らの研究は、画像エンコーダの事前トレーニング以外のVLMトレーニングのさまざまな側面について包括的な調査が必要であり、モデルのパフォーマンスをさらに向上させる必要性を強調しています。

MITの新しいAI研究は、深層ニューラルネットワークが私たちとは異なる方法で世界を見ていることを示しています

人間の感覚システムの複雑な機能を模倣することを目指して、神経科学と人工知能の研究者は、計算モデルと人間の知覚の間の不変性の不均衡という持続的な課題に直面しています。最近の研究で強調されているように、人間の視覚および聴覚システムのさまざまな機能を模倣するために設計された人工ニューラルネットワークは、しばしば人間の知覚と一致しない不変性を示します。この矛盾は、これらのモデルの開発を導く基本原則とその実世界での適用可能性についての疑問を呼び起こします。計算モデルと人間の知覚の間の不変性の不一致に対処するための歴史的な試みは、敵対的摂動に対するモデルの脆弱性やノイズや平行移動のモデルの判断に対する影響など、さまざまな領域の調査に関与してきました。モデルメタマー：モデルメタマーの概念は、人間の知覚メタマーから着想を得ています。これらは、物理的には異なるが、特定の感覚系の段階では識別できない応答を生み出す刺激です。計算モデルの文脈では、モデルメタマーは特定の自然画像や音に対して、モデル内でほぼ同じ活性化を示す合成的な刺激です。重要な問題は、人間がこれらのモデルメタマーを生物学的な信号と同じクラスに属するものとして認識できるかどうかです。この研究の結果は、計算モデルと人間の知覚の不変性の間の重要な相違点を明らかにしています。研究チームは、視覚と聴覚のさまざまな深層ニューラルネットワークモデルからモデルメタマーを生成しました。これには、教師付きおよび教師なし学習モデルが含まれます。驚くべき発見として、これらのモデルの後の段階で生成されたモデルメタマーは、一貫して人間の観察者には識別できないものでした。これは、これらのモデルで多くの不変性が人間の感覚系と共有されていないことを示唆しています。これらのモデルメタマーがモデルと人間の間の差異を明らかにする効果は、それらの予測可能性によってさらに示されています。興味深いことに、モデルメタマーの人間の識別可能性は、他のモデルによる認識と強く相関しており、人間とモデルの間のギャップは、各モデル固有の不変性にあることを示しています。結論として、モデルメタマーの導入は、感覚システムの計算モデルと人間の知覚の間の相違点を理解し、解決するための重要な一歩です。これらの合成的な刺激は、研究者がより生物学的に忠実なモデルを作成する上での課題に新たな視点を提供します。まだ多くの作業が必要ですが、モデルメタマーの概念は、将来のモデル評価の有望な基準と、人間の感覚知覚の複雑さとより一致する改良された人工システムの可能性を示しています。

中国の新しいAI研究は、ハードウェアラスタライゼーションをサポートし、前例のないレンダリング速度を実現する4Dポイントクラウド表現である4K4Dを提案しています

Dynamic view synthesisは、キャプチャされたビデオから動的な3Dシーンを再構築し、没入型の仮想再生を作成するプロセスです。このプロセスは、コンピュータビジョンとグラフィックスの分野で長年の研究問題であり、VR / AR、スポーツ放送、芸術的パフォーマンスキャプチャの分野で大きな約束を持っています。動的な3Dシーンの表現には、テクスチャつきメッシュシーケンスを使用した従来の方法がありますが、これらの方法は複雑で計算コストが高く、リアルタイムアプリケーションでは実用的ではありません。最近では、いくつかの手法が動的な視点合成に優れた結果を生み出しており、印象的なレンダリング品質を示しています。ただし、高品質のイメージをレンダリングする際のレイテンシーを改善する必要があるという点では、まだ改善の余地があります。この研究論文では、4K4Dという4Dポイントクラウド表現を紹介し、ハードウェアラスタ化をサポートし、迅速なレンダリングを可能にします。 4K4Dは、4つのフィーチャーのベクトルとして、4Dグリッドベースで3Dシーンを表現します。このような表現では、グリッド内のポイントを規則的にし、最適化しやすくします。モデルはまず、入力ビデオのオブジェクトのジオメトリと形状をスペースカービングアルゴリズムとニューラルネットワークを使用して表現し、ポイントクラウドから3Dシーンを表現する方法を学習します。次に、ポイントクラウド表現をレンダリングするために、差分深度ピーリングアルゴリズムが開発され、レンダリングスピードを向上させるためにハードウェアラスタイザが活用されます。レンダリングスピードを向上させるために、次の加速技術を適用します：一部のモデルパラメータは事前に計算され、メモリに格納され、グラフィックスカードがシーンを高速にレンダリングできるようにします。モデルの精度を32ビット浮動小数点から16ビット浮動小数点に減らします。これにより、パフォーマンスの損失を見えることなく、FPSが20増加します。最後に、差分深度ピーリングアルゴリズムに必要なレンダリングパスの数を減らし、品質には見えない変化があるまま、FPSが20増加します。研究者は、4K4DのパフォーマンスをDNA-Rendering、ENeRF-Outdoorなどの複数のデータセットで評価しました。研究者の3Dシーンのレンダリング方法は、前者のデータセットでは1080pで400 FPS以上、後者のデータセットでは4Kで80 FPSでレンダリングすることができます。これは、最先端のリアルタイム動的視点合成方法ENeRFよりも30倍以上高速であり、さらに優れたレンダリング品質も提供しています。ENeRF Outdoorデータセットは、複数のアクターを含む比較的困難なものですが、4K4Dは他のモデルと比較しても優れた結果を生み出し、一部のレンダリングで画像の端周りに黒いアーティファクトが発生する他のモデルと比較しても、ぼやけた結果を生み出しました。まとめると、4K4Dは、4K解像度でのリアルタイム視点合成において、遅いレンダリングスピードの問題に対処する新しいメソッドです。これは、状態-of-the-artのレンダリング品質を実現し、レンダリングスピードを30倍以上向上させるニューラルポイントクラウドベースの表現です。ただし、長時間のビデオに対する高いストレージ要件やフレーム間のポイント対応の確立など、いくつかの制限事項があり、研究者は将来の作業でこれらに対処する予定です。

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