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大規模な言語モデルにおけるコンテキストに基づく学習アプローチ

言語モデリング（LM）は、単語のシーケンスの生成的な尤度をモデル化することを目指し、将来の（または欠損している）トークンの確率を予測します言語モデルは自然言語処理の世界を革新しました...

データサイエンスは良いキャリアですか？

イントロダクションデータサイエンスはその持続的な重要性と影響力により、キャリアパスを考える個人たちの間で非常に興味深く魅力的な話題となっています。データの生成、分析、利用が指数関数的に増加する時代において、データサイエンスは良いキャリアなのかという疑問が生じます。データサイエンスの多様な側面、職業成長への潜在能力、さまざまな産業での関連性を探求することで、データサイエンスが魅力的で良いキャリア選択肢であるという価値と見通しを理解することができます。この記事では、データサイエンティストが良い仕事なのか、データサイエンスが将来の良いキャリアなのかについての疑問に答えます。これらの疑問への回答は、データサイエンスが持つ見通しと機会について包括的な理解を提供します。さあ、始めましょう！データサイエンスとは何ですか？データサイエンスは、さまざまな科学的手法、アルゴリズム、手順を利用して膨大なデータから知識を抽出することに焦点を当てています。それは生データの中にある曖昧なパターンを見つけるのに役立ちます。データサイエンスはビジネスの問題を研究プロジェクトに変え、それを実際の解決策に変えることができます。多くの人々は、データサイエンスのキャリアを求める理由として、多くの役割と魅力的な給与があるためです。また読む: 2023年にデータサイエンティストになるためのステップバイステップガイドなぜデータサイエンスを選ぶのですか？データサイエンスの分野は広範で多様です。この分野には、テクノロジーの分野でキャリアを求めている専門家に多くのものを提供しています。それは成長の機会が多い魅力的なキャリアオプションです。データサイエンスをキャリアに考えるべき理由のいくつかは次のとおりです：需要があるデータサイエンスは非常に求められています。見込みのある従業員の機会は数多くあります。LinkedInでは、この職種の成長率が最も高く、2026年までに1150万の仕事が追加されると予想されています。そのため、データサイエンスの分野は需要があります。多くの職種がありますデータサイエンティストになるためには必要なスキルセットを持っている人はごく一部です。そのため、データサイエンスは他のIT産業よりも発展が遅れています。その結果、データサイエンスの領域は非常に多様で、多くの選択肢があります。データサイエンティストは需要が高いですが、さらに需要があります。報酬の良いキャリアデータサイエンスの分野は最高の給与をもたらします。Glassdoorによると、データサイエンティストの平均年収は11万6100ドルです。そのため、データサイエンスの仕事は非常に報酬が良いです。データサイエンスは柔軟な分野ですデータサイエンスには幅広い応用があります。銀行、医療、コンサルティング、電子商取引などで頻繁に使用されます。データサイエンスの分野は非常に多様です。そのため、さまざまな領域で働くことができます。データサイエンスのトレンドと産業事実データサイエンスは著しい成長を遂げ、多くの産業に不可欠な存在となっています。データサイエンスのトレンドと産業事実には、キャリア選択肢としてのデータサイエンスの重要性と潜在能力を示すものがいくつかあります。データサイエンスの分野は魅力的な報酬パッケージを提供しています。Glassdoorによると、アメリカのデータサイエンティストの平均給与は年間約11万3000ドルです。この高い収益性は、データサイエンスのスキルと専門知識の求人市場での価値を示しています。さらに、データサイエンスはさまざまな産業に応用されています。医療や金融からマーケティングや電子商取引まで、さまざまなセクターの組織はデータサイエンティストに頼って意味のある洞察を抽出し、戦略的な意思決定を推進しています。例えば、医療業界では、データサイエンスは患者データの分析や個別化された治療計画の開発に使用されます。同様に、マーケティングでは、データサイエンスが消費者のトレンドを特定し、特定のターゲットオーディエンスを対象にし、広告キャンペーンを最適化するのに役立ちます。これらのトレンドと産業事実は、データサイエンスが発展し求められているキャリアパスであり、さまざまなセクターでの成長と影響の大きな機会があることを示しています。データサイエンスのキャリアの未来仕事の機会に関して、データサイエンスには数多くのものがあります。経済学者によれば、2026年までに全国で1100万以上の求人があると予測されています。実際、2019年以来、データサイエンスの採用は46%増加しています。それにもかかわらず、2020年8月末までにインドでは約9万3000件のデータサイエンスの求人がありました。そのため、データサイエンスの潜在能力は否定できません。データサイエンティストの役割に加えて、この分野には多くの仕事の選択肢があります。以下はその一部です：…

データアナリストからデータサイエンティストへのキャリアチェンジの方法は？

人々は常にデータを扱っており、データアナリストは専門知識を身につけた後、よりチャレンジングな役割を求めています。データサイエンティストは、最も収益性の高いキャリアオプションの1つとされています。スキルセットの拡大が必要ですが、いくつかの教育プラットフォームが変化に有益な洞察を提供しています。多くのデータアナリストが成功して転身していますし、あなたも次の転身者になることができます！以下のステップは、データサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせる際に、企業の成長に貢献し、専門知識を増やすのに役立ちます：スキルギャップの評価データサイエンティストの役割に必要な基本的なスキルと知識データサイエンティストはデータを実験する必要があるため、新しいアイデアや研究を開発するマインドセットが重要です。過去の実験のミスを分析する能力も同様に重要です。これに加えて、以下のような技術スキルと知識が求められます：技術スキル： PythonやRなどのプログラミング言語やデータ言語線形回帰やロジスティック回帰、ランダムフォレスト、決定木、SVM、KNNなどの機械学習アルゴリズム SAP HANA、MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle Databaseなどのリレーショナルデータベース Natural Language Processing（NLP）、Optical Character Recognition（OCR）、Neural networks、computer vision、deep learningなどの特殊なスキル RShiny、ggplot、Plotly、Matplotlitなどのデータ可視化能力 Hadoop、MapReduce、Sparkなどの分散コンピューティング分析スキル：…

既存のLLMプロジェクトをLangChainを使用するように適応する

おめでとうございます！素晴らしいLLMの概念証明が完成しましたね自信を持って世界に披露できます！もしかしたら、OpenAIライブラリを直接利用したかもしれませんし、他のライブラリを使用しているかもしれませんが、どのようにしても、この素晴らしい成果を誇示できます！

科学ソフトウェアの開発

この記事では、このシリーズの最初の記事で示されたように、科学ソフトウェアの開発においてTDDの原則に従って、Sobelフィルタとして知られるエッジ検出フィルタを開発します

FastSAMとは、最小限の計算負荷で高性能のセグメンテーションを実現する画期的なリアルタイムソリューションです

セグメントアニシングモデル（SAM）は、この分野での新しい提案です。これは画像のセグメント化を正確に行うために、複数のユーザー参加プロンプトを利用する可能性があるビジョンの基礎コンセプトであり、画期的とされています。SA-1Bデータセットで広範にトレーニングされたトランスフォーマーモデルを使用することで、SAMはさまざまな状況とオブジェクトを簡単に扱うことができます。つまり、SAMのおかげでセグメントアニシングが可能になりました。このタスクは、その汎用性のため、さまざまな将来のビジョンの課題の基礎としての役割を果たす可能性があります。これらの改善とSAMおよびその後のモデルのセグメントアニシングタスクの有望な結果にもかかわらず、その実用的な実装はまだ改善が必要です。SAMのアーキテクチャの主な課題は、畳み込みのアナログと比較してトランスフォーマーモデル（ViT）の高い処理要件です。商業アプリケーションからの増加する需要に触発され、中国の研究者チームはセグメントアニシングの問題に対するリアルタイムな解答を作成しました。研究者たちはそれをFastSAMと呼んでいます。この問題を解決するために、研究者はセグメントアニシングタスクを2つのパートに分割しました：全インスタンスセグメンテーションとプロンプトによる選択ガイド。最初のステップでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づいた検出器を使用します。画像内の各インスタンスのセグメンテーションマスクが生成されます。次のステージでは、入力に対して一致する関心領域を表示します。彼らは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の計算効率を利用することで、任意のデータセグメントのリアルタイムモデルが実現可能であることを示しています。彼らはまた、このアプローチが商業環境で基本的なセグメンテーションプロセスの広範な使用を可能にする可能性も示しています。提案されたFastSAMの基礎となるオブジェクト検出器であるYOLOv8-segを使用して、YOLACTアプローチを使用しています。研究者たちはまた、SAMの包括的なSA-1Bデータセットも使用しています。このCNN検出器は、SA-1Bデータセットのわずか2％（1/50）のみを使用して直接トレーニングされているにもかかわらず、SAMと同等のパフォーマンスを実現し、計算およびリソースの制約が大幅に減少しているため、リアルタイムアプリケーションが可能です。彼らはまた、それをさまざまなダウンストリームのセグメンテーションタスクに適用することで、その一般化性能を示しています。リアルタイムのセグメントアニシングモデルには、産業界での実用的な応用があります。それにはさまざまな可能性があります。提案された手法は、幅広いビジョンの課題に対する新しい実装可能な回答を提供するだけでなく、非常に高速であり、従来のアプローチよりも数十倍または数百倍速いことが多いです。大規模なモデルアーキテクチャに関する新しい視点も歓迎されます。私たちの研究は、特化したモデルが最も効率と精度のバランスを提供するケースがまだあることを示唆しています。そして、私たちの手法は、モデルを実行するために必要な計算コストを大幅に最小化するために、構造の前に人工的なものを挿入する経路の実現可能性を示しています。チームは、主な貢献を以下のようにまとめています：セグメントアニシングの課題は、高い処理要件を犠牲にせずに劇的に減少させる、革命的なリアルタイムCNNベースの手法を導入することで解決されます。この記事では、複雑なビジョンのタスクにおける軽量CNNモデルのポテンシャルについての洞察が示されており、CNN検出器をセグメントアニシングの課題に初めて適用した研究も含まれています。提案された手法のセグメントアニシング領域におけるメリットと短所は、さまざまなベンチマークでのSAMとの比較を通じて明らかにされています。総合的には、提案されたFastSAMは、SAMと同等のパフォーマンスを持ちながら、それぞれ50倍と170倍速く実行できます。その高速なパフォーマンスは、道路の障害物の識別、ビデオのインスタンス追跡、写真編集など、産業アプリケーションに利益をもたらす可能性があります。FastSAMは、いくつかの写真で巨大なオブジェクトのためのより高品質なマスクを生成することができます。提案されたFastSAMは、セグメント化された画像から弾力性と効率性のある関心領域を選択することにより、リアルタイムのセグメント操作を実現することができます。彼らは、FastSAMをSAMに対してエッジ認識、プロポーザル生成、インスタンスセグメンテーション、テキストプロンプトによる位置特定の4つのゼロショットタスクで比較する経験的な調査を実施しました。結果は、FastSAMがSAM-ViT-Hと比較して実行時間が50倍速く、リアルタイムで多くのダウンストリームジョブを効率的に処理できることを示しています。

デプロイ可能な機械学習パイプラインの構築

多くのデータサイエンティストは、最初のコーディング体験をノートブックスタイルのユーザーインターフェースを通じて行いますノートブックは、探索のために欠かせないものであり、私たちのワークフローの重要な要素ですしかし...

LOMO（LOw-Memory Optimization）をご紹介します：メモリ使用量を削減するために、勾配計算とパラメータの更新を1つのステップで融合する新しいAIオプティマイザです

Large Language Models（LLMs）は、出現やグロッキングのような素晴らしいスキルや、モデルサイズの持続的な増加などを通じて、自然言語処理を変革してきました。これらのモデルを数千億のパラメータで訓練することにより、NLP研究のハードルが上がっています。しかし、LLMの調整は頻繁に880GBのマシンなどの高価なGPUリソースを必要とするため、小規模な研究所や企業がこの分野の研究に参加することは難しいです。最近では、LoRAやPrefix-tuningなどのパラメータ効率の良いファインチューニング技術により、リソース制約のあるLLMの調整が可能になりました。完全なパラメータのファインチューニングは、パラメータ効率の良いファインチューニングよりも効果的な戦略とされてきましたが、両方の技術が実行可能な解決策を提供する必要があります。彼らはリソースが制約された状況で完全なパラメータのファインチューニングを完了するための方法を調査したいと考えています。彼らはLLMのメモリ使用の4つの特性であるアクティベーション、オプティマイザの状態、勾配テンソル、およびパラメータを調べ、トレーニングプロセスを次の3つの方法で最適化します：1）オプティマイザのアルゴリズムの機能を再評価し、SGDがLLMの完全なパラメータのファインチューニングに適した代替手段であることを発見します。SGDは中間ステージを保持しないため、オプティマイザの状態の全部分を削除することができます。2）彼らの提案されたオプティマイザであるLOMO（図1参照）は、勾配テンソルのメモリ使用量を最大の勾配テンソルのメモリ使用量に等しくすることで、メモリ使用量を低減します。3）彼らは勾配の正規化と損失スケーリングを組み合わせ、トレーニング中に一部の計算を完全精度に切り替えることで、LOMOによる混合精度トレーニングを安定化させます。彼らの手法は、パラメータ、アクティベーション、および最大の勾配テンソルと同じ量のメモリを組み合わせます。彼らは完全なパラメータのファインチューニングのメモリ消費量を著しく増加させ、推論のレベルまで減少させます。これは、前向きのプロセスだけが逆向きのプロセスよりも少ないメモリを必要としないはずだからです。特に、彼らはLOMOを使用してメモリを節約するために、パラメータの更新プロセスがSGDと似ているため、ファインチューニング機能が損なわれないことを確認しています。Fudan大学の研究者たちは、LOMOのメモリとスループットの能力を経験的に評価することで、わずか8台のRTX 3090 GPUで65Bモデルを成功裏にトレーニングすることが可能であることを示しています。さらに、彼らはLOMOを使用してSuperGLUEデータセットコレクション上のLLMの全パラメータを調整し、彼らの提案手法のダウンストリームのパフォーマンスを検証しています。経験的な結果は、LOMOが多数のパラメータを持つLLMを最適化する際の性能を示しています。 https://arxiv.org/pdf/2306.09782.pdf 彼らの総合的な貢献は以下の通りです： • LLMのすべてのパラメータを調整する際にSGDが成功することを示唆する理論的な研究を提供します。LLMの最適化において、かつてSGDの広範な使用を妨げていた障壁は、重大ではなくなる可能性があります。 • ファインチューニングのプロセスを維持しながら、GPUメモリ使用量を劇的に削減するために、LOMO（低メモリ最適化）を提案します。 • メモリ使用量とスループットのパフォーマンスを注意深く分析することにより、LOMOがリソース制約のある状況でLLMを最適化する効率性を経験的に実証します。ダウンストリームのジョブのパフォーマンス評価は、これを裏付ける追加の正当性を提供します。コードの実装はGitHubで利用可能です。

テキストブック品質の合成データを使用して言語モデルをトレーニングする

マイクロソフトリサーチは、データの役割についての現在進行中の議論に新たな燃料を加える論文を発表しました具体的には、データの品質と合成データの役割に触れています

OpenAIのChatGPTアプリがBingの統合機能を備えたブラウジング機能を導入しました

OpenAIは、AIに関する最先端の研究機関であり、彼らのAIチャットボットのプレミアムバージョンであるChatGPT Plusのサブスクリプションユーザー向けに、興奮する新機能を最近発表しました。ブラウジングの導入により、ユーザーはChatGPTアプリを使用してウェブ上で回答を検索することができます。ただし、注意点があります。ブラウジング機能は、マイクロソフトの検索エンジンであるBingのみで動作します。この記事では、この統合の意味とユーザーエクスペリエンスへの潜在的な影響について探究します。 ChatGPTでBingを使用したブラウジングの有効化 OpenAIは、ChatGPT Plusのサブスクリプションユーザーが簡単にブラウジング機能を有効化できるようにしました。ユーザーは、ChatGPTアプリの設定内の新機能セクションに移動し、「GPT-4モデル」に切り替え、ドロップダウンメニューから「Bingでブラウジング」を選択することで、この機能を利用できます。このエキサイティングな機能は、ChatGPTアプリのiOSおよびAndroidバージョンの両方で利用可能です。また読む：OpenAI、すべてのPlusユーザー向けにChatGPTプラグインを展開 | 有効化方法を学ぶ ChatGPTの知識範囲の拡大 OpenAIは、ブラウジングがChatGPTの元のトレーニングデータを超える現在のイベントやトピックに関連するクエリに特に価値があると強調しています。この機能が導入される前は、チャットボットの知識は2021年までの情報に限定されていました。ブラウジングが有効になると、ユーザーは最新かつ包括的な情報にアクセスできるため、ChatGPTの研究能力が大幅に向上します。ユーザーのエンパワーメントと研究の向上 BingをChatGPTと統合することで、ユーザーには重要な利点がもたらされます。Bingの検索機能を活用することで、ChatGPTは貴重な研究アシスタントとなり、豊富な情報にアクセスできます。ユーザーが最新のニュース、歴史的な事実、さまざまなトピックに関する洞察を必要とする場合、ブラウジング機能はChatGPTが提供できる可能性を広げます。また読む：GPT-4は自立した科学的研究が可能 Bingの独占性に関する議論ブラウジングはChatGPTの有用性を高めますが、Bingへの検索機能の制限により、一部の懸念が生じています。批判者は、利用可能な検索エンジンの幅広さを考慮すると、Bingにのみ頼ることは制約があると主張しています。OpenAIはマイクロソフトとの緊密なパートナーシップを持っているため、この統合の背後にはバイアスがあるように見えるかもしれません。それにもかかわらず、Bingは検索の精度を向上させるためにアルゴリズムを継続的に改善していると認識することが重要です。制限への対応 ChatGPTのブラウジング機能には、Bingが不正確さや制限に遭遇した場合、アプリ内で別の検索エンジンを選択するオプションがないという懸念があります。OpenAIは、将来的に検索エンジンのオプションを拡張する可能性を検討することが考えられます。Bingが現在の独占パートナーである一方で、OpenAIは他の検索エンジンと協力してユーザーにより広範な選択肢を提供し、よりバランスの取れたアプローチを確保することができるかもしれません。また読む：ChatGPTのプラグインとWebブラウジングの有用性は？ブラウジングを超える向上点ブラウジング機能に加え、OpenAIはChatGPTアプリ内でユーザーフレンドリーな改善も実装しました。検索結果をタップすると、ユーザーは直接会話の関連ポイントに移動します。このアップデートにより、検索結果とチャットのやり取りの間でシームレスなナビゲーションが可能となり、ユーザーエクスペリエンスが向上します。私たちの意見 OpenAIがChatGPTアプリでBing統合とブラウジング機能を最近導入したことは、チャットボットの機能向上において重要な一歩です。Bingへの独占性が選択肢や潜在的なバイアスについての疑問を引き起こす一方で、ブラウジングがユーザーにもたらす価値、特に現在のイベントの調査や知識の拡大においては否定できません。OpenAIは、ユーザーエクスペリエンスを継続的に改善し、マイクロソフトとの緊密なパートナーシップに基づいて将来の発展を実現することがあります。これにより、ChatGPTアプリ内でより包括的かつ多様なブラウジング体験が確保されます。

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