Search Results モード

画像処理におけるノイズとは何ですか？ – 簡易解説

「画像処理におけるノイズの種類、原因、モデル、および応用を探究してください」

ヨハネス・ケプラー大学の研究者たちは、GateLoopを紹介します：線形循環とデータ制御された状態遷移によるシーケンスモデリングの進歩

ヨハネス・ケプラー大学の研究者が、効率的な長いシーケンスのモデリングのために線形再帰の可能性を活用する革新的なシーケンスモデルであるGateLoopを紹介しました。これは線形再帰モデルを一般化し、自己回帰言語モデリングでそれらを上回りました。GateLoopは低コストの再帰モードと効率的な並列モードを提供し、Transformerアーキテクチャに強く関連する置換注意モードを導入します。これはデータ制御された相対的位置情報を注意に提供し、既存のモデルで使用される従来の累積和を超えたより堅牢なシーケンスモデルのためのデータ制御された積の重要性を強調します。 GateLoopはS4、S5、LRU、RetNetなどの線形再帰モデルの機能を拡張する多目的なシーケンスモデルで、データ制御された状態推移を利用しています。GateLoopは自己回帰言語モデリングで優れた性能を発揮し、効率的な再帰モードと非常に効率的な並列モードの両方を提供します。Transformerアーキテクチャに関連する置換注意モードを導入します。研究では、接頭辞累積積の事前計算、演算子の結合性、非データ制御パラメータ化などの重要な側面について議論しています。GateLoopはWikiText103データセットでより低いパープレキシティスコアで経験的に検証されています。既存のモデルは線形再帰の可能性を十分に活用していないことが示されており、GateLoopはデータ制御された推移と複雑な累積積を用いてこれを解決しています。長距離の依存関係を持つシーケンスは、機械学習においては再帰ニューラルネットワーク（RNN）で従来から取り組まれています。ただし、RNNは消失・発散勾配に直面し、長いシーケンスに対して安定性を妨げます。LSTMやGRUなどのゲート付きのバリアントはこれらの問題を軽減しますが、より効率的である必要があります。Transformerはグローバルな依存関係のための注意メカニズムを導入し、再帰を排除しました。並列トレーニングとグローバルなペアワイズ依存性を可能にするものの、二次の計算量によって長いシーケンスでの利用が制限されます。線形再帰モデル（LRM）はGateLoopを通じてLRMを一般化する基本的なシーケンスモデルとしての代替手段を提供し、自己回帰言語モデリングで優れた性能を発揮し、多目的な操作モードを提供します。 GateLoopは効率的なO(l)再帰モード、最適化されたO(llog2l)並列モード、およびO(l2)の置換注意モードを提供し、注意にデータ制御された相対的位置情報を提供します。WikiText-103ベンチマークでの実験により、GateLoopの自己回帰自然言語モデリングの能力が示されています。合成課題により、データ制御された状態推移の経験的利点が確認されます。重要な側面には、接頭辞累積積の事前計算、非データ制御パラメータ化が含まれ、変数の増加を防ぐために行われます。 GateLoopは、データ制御された状態推移を取り入れたシーケンスモデルであり、WikiText-103ベンチマークでの実験によって自己回帰言語モデリングで優れた性能を発揮します。他のモデルよりも低いテストのパープレキシティを達成し、シーケンスモデリングにおけるデータ制御された状態推移の実用的な利点を強調しています。GateLoopのメモリを入力に応じて忘れる能力は、関連する情報にために効果的に隠れた状態を管理することができます。研究では、初期化戦略、振幅と位相の活性化、学習された状態推移の解釈可能性など、将来の研究可能性について概説しています。 GateLoopは、データ制御された入力、出力、状態推移のゲーティングを通じて既存の線形再帰モデルを拡張する、完全にデータ制御された線形RNNです。他のモデルを上回る自己回帰言語モデリングの性能を発揮します。GateLoopのメカニズムは相対的な位置情報を注意に提供し、O(l2)の計算量を持つ置換注意モードと同等の形式で再定式化できます。経験的結果は、完全にデータ制御された線形再帰の効果を自己回帰言語モデリングで検証しています。このモデルは入力に応じてメモリを忘れることができ、関連する情報のためにスペースを確保します。将来の研究の可能性には、異なる初期化戦略、振幅と位相の活性化、および習得された状態推移の解釈可能性の向上があります。

人事プロフェッショナル向けの10の最高のChatGPTプロンプト

「人材管理（HR）のダイナミックな世界では、革新的なツールと技術を前向きに取り入れることが成功に不可欠です人事の専門家は、プロセスを効率化し、従業員のエンゲージメントを高め、人材マネジメントを最適化する方法を常に模索していますChatGPTは、高度なAIの能力を備えた強力な味方として現れますこのブログでは、 […]」

『RAG データとの会話の仕方』

「以前の記事では、ChatGPTを使用してトピックモデリングを行う方法についてご紹介しました私たちのタスクは、さまざまなホテルチェーンの顧客からのコメントを分析し、それぞれに言及された主要なトピックを特定することでした...」

「PyMC-Marketingによる顧客のライフタイムバリュー予測」

要約：顧客生涯価値（CLV）モデルは、顧客分析において価値のある顧客を特定するための重要な技術ですCLVを無視すると、過剰な投資が生じる可能性があります...

AVCLabsフォトエンハンサーAIのレビュー：最高のフォトエンハンサー？

(AVCLabs Photo Enhancer AIは、AI写真の強化と画像アップスケーリングの分野で注目を集めていますこの驚くべきツールは、ぼやけた写真を手軽に高画質化し、解像度と色の修正を可能にしますしかし、AVCLabs Photo Enhancer AIは市場最高の画像強化ツールなのでしょうか？このAVCLabs Photo Enhancer AIのレビューで[…]')

avclabs

「KOSMOS-2：Microsoftによるマルチモーダルな大規模言語モデル」

イントロダクション 2023年はAIの年となりました。言語モデルから安定した拡散モデルの強化にSegMind APIを使うまで、AI技術は進化し続けています。その中で、Microsoftが開発したKOSMOS-2が注目を浴びています。これはマイクロソフトによって開発されたマルチモーダルの大規模言語モデル（MLLM）であり、テキストと画像の理解力において画期的な能力を発揮しています。言語モデルを開発することは一つのことですが、ビジョンモデルを作成することは別のことです。しかし、両方の技術を組み合わせたモデルを持つことは、さらなるレベルの人工知能を実現することになります。この記事では、KOSMOS-2の特徴と潜在的な応用について掘り下げ、AIと機械学習への影響を解説します。学習目標 KOSMOS-2のマルチモーダル大規模言語モデルの理解 KOSMOS-2のマルチモーダルグラウンディングと参照表現生成の仕組みの学習 KOSMOS-2の現実世界での応用について洞察を得る KOSMOSを使ったColabでの推論の実行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。 KOSMOS-2モデルの理解 KOSMOS-2はマイクロソフトの研究チームによる研究成果で、そのタイトルは「Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World（KOSMOS-2：マルチモーダル大規模言語モデルのグラウンディング）」です。テキストと画像を同時に処理し、マルチモーダルデータとの相互作用を再定義することを目指して設計されたKOSMOS-2は、他の有名なモデルであるLLaMa-2やMistral AIの7bモデルと同様にトランスフォーマーベースの因果言語モデルのアーキテクチャを採用しています。しかし、KOSMOS-2の特徴はその独自のトレーニングプロセスです。特殊なトークンとして画像内のオブジェクトへの参照を含むテキストである、GRITと呼ばれる巨大なデータセットでトレーニングされています。この革新的なアプローチにより、KOSMOS-2はテキストと画像の新たな理解を提供することができます。マルチモーダルグラウンディングとは何ですか？ KOSMOS-2の特徴的な機能の一つは、「マルチモーダルグラウンディング」の能力です。これは、画像のオブジェクトとその位置を記述するイメージキャプションを生成することができるという意味です。これにより、言語モデルにおける「幻覚」の問題を劇的に減少させ、モデルの精度と信頼性を向上させることができます。この概念は、テキストを画像内のオブジェクトに特殊なトークンを通じて接続し、実質的にはオブジェクトを視覚的な文脈に結びつけるというものです。これにより幻覚が減少し、正確なイメージキャプションの生成能力が向上します。…

「Amazon CodeWhispererで持続可能性を最適化しましょう」

この投稿では、Amazon CodeWhispererが、リソース効率を高めることを通じたコードの最適化にどのように役立つかについて探っています計算リソースの効率的なコーディングは、1行のコードを処理するために必要なエネルギー量を減らすことを目指す技術の一つであり、結果として企業が総合的により少ないエネルギーを消費できるように支援しますクラウドコンピューティングの時代において[…]

NVIDIAはAPECの国々と協力し、人々の生活を変え、機会を増やし、成果を改善します

ベトナムの患者が困難な状況で医療施設に入ると、医師はNVIDIAの技術を使用して正確なスキャンを取得し、彼らの病気を診断します。香港では、別の一群の医師が生成AIを活用して患者の新たな治療法を見つけ出しています。市民の健康と福祉を向上させ、経済と地域社会を強化することは、2023年アジア太平洋経済協力会議（APEC）サミットのために世界の指導者たちがサンフランシスコに集まる際のキーテーマです。彼らが市民と社会の生活を改善するための大胆な解決策を議論する際、NVIDIAのAIと加速計算の取り組みは重要な促進要素となります。 NVIDIAはAPECのパートナーとの深い投資に基づいて、日常の人々の結果を改善し、将来の課題に取り組む取り組みを行っています。この地域全体で強力な存在感を持ち、数千人の従業員と農業から医療、教育までのさまざまな共同プロジェクトを通じて新しいテクノロジーや労働力育成プログラムを提供し、産業開発を向上させ、生成AI研究を推進しています。これらの努力は、技術革新を超えて経済成長を促し、高収入の雇用を創出し、世界中の人々の健康と福祉を向上させます。研究と国内計算パートナーシップ NVIDIAはいくつかのAPEC加盟国とAIの研究パートナーシップを進めています。これにより、医療、スキル開発、および福祉、繁栄、安全保障の向上を目指してAIとHPCの科学的なブレークスルーが加速されます。例えば：オーストラリアの国立科学・研究機関であるCSIROは、気候変動、宇宙探査、量子コンピューティング、AI教育など、様々な領域でオーストラリアのAIプログラムを進めるためにNVIDIAと協力しています。シンガポールの国立スーパーコンピューティングセンターと教育省は、ヘルスケア、気候科学、デジタルツインなどの分野を重点的に捉え、主権AI能力を推進するためにNVIDIAと提携しています。タイは、東南アジアで最初にNVIDIAのAIネーションズイニシアチブに参加した国であり、教育省と一流大学の連盟と協力して都市計画、公衆衛生、自動運転などの公私の協力を進めています。ベトナムでは、NVIDIAが国内最大の雇用主であるベトテルとベトナム科学技術アカデミーと提携し、労働力のスキルアップ、産業へのAIサービスの導入の加速、次世代5Gサービスの展開を支援しています。イノベーションエコシステムスタートアップ企業はAI革新の最前線にあり、堅牢なスタートアップエコシステムはAPEC加盟国内での技術の進歩に不可欠です。 NVIDIA Inceptionは、スタートアップ企業がより速くイノベーションするための無料プログラムです。NVIDIAはこれを通じて、APEC加盟国内で5,000以上、世界中で15,000以上のスタートアップ企業を支援しており、最新の技術、ベンチャーキャピタルとのつながり、最新の技術リソースへのアクセスを提供しています。 2023年、NVIDIAはこのプログラムにAPEC地域のスタートアップ企業を約1,000社追加しました。イノベーションは経済的機会を創出するだけでなく、社会の最大の課題に対する新しい解決策を開発するために中小企業をサポートしています。以下に一部のメンバーの事例を示します：マレーシアでは、TapwayがAIを使用して、1日の利用者数100万人以上の交通渋滞を軽減し、交通を効率化しています。ニュージーランドでは、Lynkerが地球観測のためのジオスペーシャル分析、深層学習、リモートセンシングを使用しています。Lynkerの技術は農場の炭素隔離を測定し、湿地の検出、監視、回復を行い、効果的な災害救援を可能にしています。タイでは、イノベーションパートナーのAltoTech GlobalがAIソフトウェアをインターネットオブシングスデバイスに統合し、ホテル、建物、工場、スマートシティのエネルギー消費を最適化しています。AltoTechの究極の目標は、ネットゼロ経済への貢献であり、顧客のネットゼロ目標の達成を支援しています。デジタルスキルと成長のためのツール NVIDIA Deep Learning…

「生成型人工知能の新たな倫理的意味合い」

ジェネレーティブAIの急速な進歩は、データ、スケール、責任、著作権、そして情報の誤りのリスクに対する緊急の倫理的な保護策が必要です

Artificial Intelligence

Learn more about Search Results モード - Page 14