Search Results 15

スタンフォード大学の研究者が、多様な視覚的な概念に対する現行モデルの解釈性と生成能力を向上させるための新しい人工知能フレームワークを紹介しました

多様な視覚的なアイデアを得るためには、既存のモデルの解釈性と生成力を高めることが重要です。スタンフォード大学の研究者たちは、言語に基づいた視覚的な概念表現の学習のためのAIフレームワークを紹介しました。このフレームワークでは、言語に基づいた概念軸により情報を符合化する概念エンコーダを訓練し、事前学習されたビジュアルクエスチョンアンサリング（VQA）モデルからのテキスト埋め込みとの関連付けを可能にします。概念エンコーダは、言語に基づいた概念軸によって情報を符合化するように訓練されます。モデルは新しいテスト画像から概念の埋め込みを抽出し、新しい視覚的概念構成を持つ画像を生成し、未知の概念にも対応します。このアプローチは、視覚的なプロンプトとテキストクエリを組み合わせてグラフィカルな画像を抽出し、テキストから画像を生成するモデルにおける視覚言語の根拠の重要性を示しています。この研究は、人間と似た視覚的概念を認識するシステムを作成することを目指しています。言語で指定された概念軸に対応する概念エンコーダを使用するフレームワークを導入しています。これらのエンコーダは画像から概念の埋め込みを抽出し、新しい構成の画像を生成します。フレームワーク内では、概念エンコーダは言語に基づいた概念軸に沿って視覚情報を符合化するように訓練されます。推論時に、モデルは新しい画像から概念の埋め込みを抽出し、新しい構成のアイデアを生成します。比較評価では、他の手法と比べて優れた再構築結果が示されています。提案された言語に基づく視覚的概念学習フレームワークは、テキストに基づく手法よりも優れたパフォーマンスを発揮します。フレームワークはテスト画像から概念の埋め込みを効果的に抽出し、新しい視覚的概念の構成を生成し、より明解性と組成性が高いです。比較分析では、より優れた色の変化捕捉が示され、人間の評価ではリアリティと編集指示に対する忠実さの高いスコアが示されています。結論として、この研究では事前学習モデルからの蒸留による言語に基づいた視覚的概念の効果的なフレームワークを提案しています。このアプローチにより、視覚的概念エンコーダの明解性が向上し、新しい概念の組成を持つ画像の生成が可能になります。この研究は、高いリアリティと編集指示への忠実さを持つ画像生成を制御するために、視覚的プロンプトとテキストクエリの使用効率も強調しています。研究は、言語に基づく視覚的概念学習フレームワークを改善するために、より大規模かつ多様なトレーニングデータセットの使用を推奨しています。また、異なる事前学習されたビジョン言語モデルの影響や、柔軟性を高めるための追加の概念軸の統合についても調査することを提案しています。また、フレームワークは様々な視覚的概念編集タスクとデータセットで評価されるべきです。研究は自然画像のバイアス緩和を特定し、画像合成、スタイル変換、視覚的ストーリーテリングの潜在的な応用についても提案しています。

言語の壁を打破：多言語オーディオの文字起こしと意味検索のマスタリングによる革命化

「先進的な転写と意味論的検索技術で、クロス言語情報アクセシビリティの可能性を解き放て」

裁判官がChatGPTを法的判決に使用することが許可されました

イギリスは今、裁判所で「非常に便利な」人工知能チャットボットの使用を許可しています

AIの付き添いロボットが、孤独感に苦しむ高齢者の一部には助けになっていますが、他の人には嫌われています

これまでに健康効果に関する限られた証拠がありますが、初期の研究では一つの方法が全てに適しているわけではないと示唆されています

特定のデータ処理タスクを効率的に解決するための3つのPython操作

あなたに届く生データはほぼ常に希望された形式または必要とされる形式とは異なりますあなたのワークフローは指定された形式に生データを取り込んで始まり、…

「RustコードのSIMDアクセラレーションのための9つのルール（パート1）」

「SIMDを使用してRustコードを高速化するための9つの基本ルールを探索してくださいcoresimd、最適化テクニック、およびパフォーマンスを7倍に向上させる方法を学びましょう」

このAIの論文は、生成型AIモデルのサイバーセキュリティに関する意味を明らかにしています-リスク、機会、倫理的な課題

生成AI（GenAI）モデル、ChatGPT、Google Bard、そしてMicrosoftのGPTなどは、AIインタラクションを革新しました。これらはテキスト、画像、音楽などの多様なコンテンツを作成し、コミュニケーションや問題解決に影響を与えることで、さまざまな領域を再構築しています。ChatGPTの急速な普及は、GenAIが日常のデジタルライフに統合され、人々のAIとの認識とやり取りを変えていることを反映しています。人間のような会話を理解し生成する能力により、AIはより広範な観客に対してアクセス可能で直感的になり、認識を大きく変えることができました。 GenAIモデルの状態は、GPT-1からGPT-4などの最新の試行まで、急速に進化しています。それぞれの試行は、言語理解、コンテンツ生成、およびマルチモーダル機能において、大きな進歩を示してきました。しかし、この進化には課題もあります。これらのモデルの高度化は、倫理的な懸念、プライバシーのリスク、および悪意のある主体が悪用するかもしれない脆弱性とともにやってきます。この観点から、最近の論文では、特にChatGPTについて、セキュリティとプライバシーの影響について詳しく検討されています。この論文では、ChatGPTにおいて倫理的な境界とプライバシーを侵害する脆弱性が明らかにされ、悪意のあるユーザーに悪用される可能性があることが示されています。論文では、Jailbreaksや逆心理学、およびプロンプトインジェクション攻撃などのリスクが強調され、これらのGenAIツールに関連する潜在的な脅威が示されています。また、サイバー犯罪者がソーシャルエンジニアリング攻撃、自動ハッキング、およびマルウェアの作成にGenAIを誤用する可能性についても探求されています。さらに、ポテンシャルな攻撃に対抗するために、GenAIを利用した防御技術についても論じられており、サイバーディフェンスの自動化、脅威インテリジェンス、安全なコード生成、および倫理的なガイドラインの強化を強調しています。この研究チームは、ChatGPTを操作する方法について詳細に探求しました。DAN、SWITCH、およびCHARACTER Playなどのジェイルブレーキング手法について説明し、制約を上書きし倫理的な制約を回避することを目指しています。これらの手法が悪意のあるユーザーによって悪用された場合の潜在的なリスクが強調され、有害なコンテンツの生成やセキュリティ侵害が起こる可能性があります。さらに、ChatGPT-4の機能が制限されずに利用される場合にインターネットの制限を破る可能性がある心理プロンプトインジェクション攻撃にも踏み込んでおり、ChatGPTなどの言語モデルの脆弱性を紹介し、攻撃ペイロード、ランサムウェア/マルウェアコード、およびCPUに影響を与えるウイルスの生成の例を提供しています。これらの探求は、AIモデルの潜在的な誤用による重要なサイバーセキュリティの懸念を明確にし、ChatGPTのようなAIモデルがソーシャルエンジニアリング、フィッシング攻撃、自動ハッキング、およびポリモーフィックマルウェアの生成にどのように誤用されるかを示しています。研究チームは、ChatGPTがサイバーディフェンスに貢献するいくつかの方法を探求しました： – 自動化：ChatGPTはSOCアナリストを支援し、インシデントの分析、レポートの生成、および防御戦略の提案を行います。 – レポート作成：サイバーセキュリティデータに基づいて理解可能なレポートを作成し、脅威の特定とリスクの評価を支援します。 – 脅威インテリジェンス：広範なデータを処理して脅威を特定し、リスクを評価し、緩和策を推奨します。 – セキュアコーディング：コードレビューにおけるセキュリティバグの検出を支援し、セキュアなコーディングのプラクティスを提案します。 – 攻撃の特定：データを分析して攻撃パターンを説明し、攻撃の理解と予防を支援します。 – 倫理的なガイドライン：AIシステムの倫理的なフレームワークの要約を生成します。 – テクノロジーの向上：侵入検知システムと統合して脅威検知を向上させます。 – インシデント対応：即時のガイダンスを提供し、インシデント対応プレイブックを作成します。 –…

EAGLEをご紹介します：圧縮に基づく高速LLMデコードのための新しい機械学習手法

ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、さまざまな言語関連タスクでその手腕を発揮し、自然言語処理を革命化しました。しかし、これらのモデルは、各トークンの処理に完全な順方向のパスを必要とする自己回帰デコーディングプロセスに取り組んでいます。この計算のボトルネックは、パラメータセットが広範囲であるLLMにおいて特に顕著であり、リアルタイムアプリケーションの妨げとなり、制約のあるGPUの機能を持つユーザーに課題を与えます。 Vector Institute、ウォータールー大学、北京大学の研究者チームは、LLMデコーディングに固有の課題に対処するためにEAGLE（Extrapolation Algorithm for Greater Language-Model Efficiency）を導入しました。MedusaやLookaheadなどの従来の方法とは異なり、EAGLEは、第2トップレイヤーの文脈特徴ベクトルの外挿に焦点を当てる独自のアプローチを取っています。前例のない効率的な次の特徴ベクトルの予測を目指すEAGLEは、テキスト生成を大幅に加速する画期的な成果を提供します。 EAGLEの方法論の中核には、FeatExtrapolatorと呼ばれる軽量プラグインの展開があります。このプラグインは、元のLLMの凍結された埋め込み層と連携してトレーニングされ、第2トップレイヤーの現在の特徴シーケンスに基づいて次の特徴を予測します。EAGLEの理論的な基盤は、時間の経過に伴う特徴ベクトルの圧縮性にあり、トークン生成の迅速化の道筋をつけます。EAGLEの優れたパフォーマンスメトリックには注目です。通常のデコーディングと比較して3倍の速度向上を誇り、Lookaheadの速度を2倍にし、Medusaと比較して1.6倍の加速を実現します。もっとも重要なのは、生成されたテキストの分布の保存を確保しつつ、通常のデコーディングとの一貫性を保つことです。 https://sites.google.com/view/eagle-llm EAGLEの能力は、その加速能力を超えます。標準的なGPUでのトレーニングとテストが可能であり、より広いユーザーベースにアクセスできるようになっています。さまざまな並列技術とのシームレスな統合は、効率的な言語モデルデコーディングのツールキットへの価値ある追加として、その応用性を高めます。 FeatExtrapolatorへの依存度を考慮すると、EAGLEの方法論は軽量ですがパワフルなツールであり、元のLLMの凍結された埋め込み層と協力しています。この協力によって、第2トップレイヤーの現在の特徴シーケンスに基づいて次の特徴を予測することができます。EAGLEの理論的な基盤は、時間の経過に伴う特徴ベクトルの圧縮性に根ざしており、より効率的なトークン生成プロセスを実現します。 https://sites.google.com/view/eagle-llm 従来のデコーディング方法では、各トークンに対して完全な順方向のパスが必要であるのに対し、EAGLEの特徴レベルの外挿はこの課題を克服する革新的な方法を提供します。研究チームの理論的な探求は、テキスト生成を大幅に加速するだけでなく、生成されたテキストの分布の品質と一貫性を維持するために重要な側面も保持しています。 https://sites.google.com/view/eagle-llm 結論として、EAGLEはLLMデコーディングの長年の非効率性に対処するための希望の光として浮かび上がっています。EAGLEの背後にある研究チームは、自己回帰生成の核心問題に巧妙に取り組み、テキスト生成を劇的に加速するだけでなく、配布の一貫性も保持する方法を導入しました。リアルタイム自然言語処理が高い需要を持つ時代において、EAGLEの革新的なアプローチは、先駆者としての地位を確立し、先端の能力と実際の現実世界の応用との間の溝を埋める役割を果たしています。

2024年に探すべき6つのリモートAIジョブ

「人工知能の分野は急速に成長しており、それに伴ってAIやAIを活用したツールの実務経験を持つ専門家の需要も高まっていますGartnerの最近の調査によると、2021年の世界のAI市場規模は157億ドルから2026年までに3312億ドルに成長すると予測されていますこの成長は...」

ミストラルAIは、MoE 8x7Bリリースによる言語モデルの画期的な進歩を発表します

パリに拠点を置くスタートアップMistral AIは、MoE 8x7Bという言語モデルを発表しました。Mistral LLMは、各々が70億のパラメータを持つ8人の専門家からなる、サイズダウンされたGPT-4としてしばしば比較されます。特筆すべきは、各トークンの推論には8人の専門家のうち2人のみが使用され、効率的で効果的な処理手法を示していることです。このモデルは、混合専門家（MoE）アーキテクチャを活用して、素晴らしいパフォーマンスと効率性を実現しています。これにより、従来のモデルと比べてより効率的で最適なパフォーマンスが得られます。研究者たちは、MoE 8x7Bが、テキスト生成、理解、コーディングやSEO最適化など高度な処理を必要とするタスクを含むさまざまな側面で、Llama2-70BやQwen-72Bなどの以前のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することを強調しています。これにより、AIコミュニティの間で多くの話題を呼んでいます。著名なAIコンサルタントであり、Machine & Deep Learning Israelコミュニティの創設者である人物は、Mistralがこのような発表を行っていることを称え、これを業界内で特徴的なものと評価しています。オープンソースAIの提唱者であるジェイ・スキャンブラー氏は、このリリースの異例性について言及しました。彼は、これがMistralによる故意の戦略であり、AIコミュニティからの注目と興味を引くためのものである可能性があると述べ、重要な話題を成功裏に生み出したと指摘しています。 MistralのAI分野における旅は、欧州史上最大と報じられている1億1800万ドルのシードラウンドという記録的な一歩で始まりました。同社は、9月には最初の大規模な言語AIモデルであるMistral 7Bのローンチにより、さらなる認知度を得ました。 MoE 8x7Bモデルは、各々が70億のパラメータを持つ8人の専門家を搭載しており、GPT-4の16人の専門家と1人あたり1660億のパラメータからの削減を表しています。推定1.8兆パラメータのGPT-4に比べ、推定総モデルサイズは420億パラメータです。また、MoE 8x7Bは言語問題に対するより深い理解を持っており、機械翻訳やチャットボットのインタラクション、情報検索の向上につながっています。 MoEアーキテクチャは、より効率的なリソース配分を可能にし、処理時間を短縮し、計算コストを削減します。Mistral AIのMoE 8x7Bは、言語モデルの開発において重要な進展を示すものです。その優れたパフォーマンス、効率性、柔軟性は、さまざまな産業やアプリケーションにおいて莫大なポテンシャルを持っています。AIが進化し続ける中、MoE 8x7Bのようなモデルは、デジタル専門知識やコンテンツ戦略を向上させたい企業や開発者にとって不可欠なツールとなることが予想されています。結論として、Mistral AIのMoE 8x7Bのリリースは、技術的な洗練と非伝統的なマーケティング戦略を組み合わせた画期的な言語モデルを導入しました。研究者たちは、AIコミュニティがMistralのアーキテクチャを詳しく調査・評価していく中で、この先進的な言語モデルの効果と利用方法を楽しみにしています。MoE 8x7Bの機能は、教育、医療、科学的発見など、さまざまな分野における研究開発の新たな道を開く可能性があります。

Learn more about Search Results 15 - Page 14