Search Results 6. 結論

「深層学習モデルの可視化方法」

ディープラーニングモデルは通常非常に複雑です多くの伝統的な機械学習モデルが数百のパラメータで済むことがありますが、ディープラーニングモデルは数百万または数十億のパラメータを持っていますオープンAIが2023年春にリリースした大規模言語モデルGPT-4は、約2兆のパラメータを持っていると噂されていますそれは･･･

ML Model Development

「ローカルCPUで小規模言語モデルを実行するための7つの手順」

わずか7つの簡単な手順で、地元のCPUで小規模な言語モデルを実行する方法を発見しましょう

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新たなAIツールは、より高度な天体生物学の研究を可能にするドアを開く

AIは人間よりも効率的にパターンを検出する能力から、複数の分野で注目されていますそのような分野の一つである天体生物学では、新しいディープラーニングの技術が、新たなタンパク質ファミリーの宝庫を発見する可能性があり、新たな謎解きに役立つかもしれませんNatureに掲載された研究によると...

ビッグデータの力を解放する：グラフ学習の魅力的な世界

大企業は膨大な量のデータを生成し蓄積しています例えば、このデータの90%は最近の数年間に作成されたものですしかし、このうち73%のデータはまだ利用されていません[1]しかし、ご存知のように…

「Amazon Personalizeを使用してリアルタイムで個別のおすすめを実施しましょう」

基本的には、機械学習（ML）技術はデータから学習し、予測を行いますビジネスは、MLによる個別化サービスを活用して顧客体験を向上させるためにデータを利用しますこのアプローチにより、ビジネスはデータを活用して実行可能な洞察を導き、収益とブランドロイヤリティの成長を支援することができますAmazon PersonalizeはMLを用いたデジタルトランスフォーメーションを加速させます...

「グラフ彩色問題：正確な解とヒューリスティックな解」

グラフ着色理論は離散数学において中心的な位置を占めています色付けとは関連性がないかわずかな状況でも多くの場所で現れますこれは基本的な問題に取り組むものであります...

クロード2 APIの使い方をはじめる

最近、AnthropicのAPIにアクセス権限を取得しましたが、使用方法が簡単でオープンAI APIよりも速いと感心しています

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「LLaVAと一緒にあなたのビジョンチャットアシスタントを作りましょう」

大規模な言語モデルは、革命的な技術であることが証明されていますその能力を活用した数多くのアプリケーションがすでに開発されており、まもなくさらに多くのアプリケーションが期待されています...

スタンフォードの研究者たちは「CORNN」という機械学習手法を紹介します：大規模な脳神経記録のリアルタイム分析のためのものです

技術の進歩により、神経科学の研究分野では新たな時代を迎えました。この非凡な力により、生物の脳機能と行動の微妙な関係をより深く理解することが可能になりました。神経科学の研究では、ニューロンのダイナミクスと計算機能の間に重要なつながりがあります。科学者たちは、光学的または電気生理学的な画像化技術によって取得された大規模なニューラルレコーディングを使用して、ニューロン集団ダイナミクスの計算構造を理解するためにこれらを利用します。近年、さまざまな記録法の新しい進展により、より多くの細胞を記録し操作する能力が向上しました。その結果、さまざまな記録手法によって生成される巨大なデータセットを効率的に分析できる理論的および計算的ツールの必要性が高まっています。特に単一の細胞や小規模な細胞グループを記録する場合、手動で構築されたネットワークモデルが使用されてきましたが、これらのモデルは現代の神経科学で生成される大規模なデータセットを管理するのは困難でした。これらの大規模なデータセットから計算原理を導くために、研究者たちはデータ制約再帰ニューラルネットワーク（dRNN）をトレーニングするためのアイデアを提案しました。その目的は、リアルタイムでこのトレーニングを行い、医療応用や研究手法において単一細胞の分解能で治療をモデル化・調節することで特定の動物行動タイプに影響を与えることです。しかし、現在のdRNNトレーニング方法の限定的なスケーラビリティと効率の低さは、広範な脳レコーディングの分析を妨げる障害となっています。これらの課題を克服するために、研究チームはConvex Optimisation of Recurrent Neural Networks（CORNN）という独自のトレーニング技術を提案しました。CORNNは従来の最適化技術の非効率性を排除することで、トレーニングの速度とスケーラビリティを向上させることを目指しています。シミュレートされた記録調査において、CORNNは従来の最適化技術に比べてトレーニング速度が約100倍速く、モデリングの正確性を損なうことなく、むしろ向上させる結果を示しています。研究者たちは、CORNNの有効性を、タイミング応答や3ビットフリップフロップの実行など、基本的な操作を行う数千の細胞が含まれるシミュレーションを使用して評価しました。これは、CORNNが複雑なニューラルネットワークのジョブを処理する能力の高さを示しています。研究者たちはまた、CORNNがアトラクタ構造とネットワークダイナミクスを再現する能力が非常にロバストであることを示しています。CORNNは、ニューラルタイムスケールの食い違いや、観測されるニューロンの極度のサブサンプリング、またはジェネレータと推論モデルの非互換性などの障害に直面しても、正確かつ信頼性のある結果を生み出す能力を示しています。結論として、CORNNは通常のコンピュータ上で数百万のパラメータを持つdRNNをサブミニットの処理速度でトレーニングすることができるため、その重要性は大きいです。この達成は、広範なニューロン記録によって制限されるリアルタイムネットワーク再現への重要な第一歩を示しています。CORNNによって大規模なニューラルデータセットのより速く、よりスケーラブルな研究が可能になることで、ニューラルコンピューティングの理解が向上する可能性を秘めた強力な計算ツールとしての位置づけがされています。

このAI論文は、ChatGPTを基にしたテキストデータの拡張アプローチであるAugGPTを提案しています

“`html NLP、または自然言語処理は、言語を使用した人間とコンピュータの対話に焦点を当てたAIの分野です。テキスト分析、翻訳、チャットボット、感情分析などがその多くの応用の一部です。NLPは、コンピュータが人間の言語を理解し、解釈し、生成することを目指しています。最近のNLPの研究では、データの不十分さに対応するための少ないデータ学習（FSL）方法の改善に焦点が当てられています。これらの方法は、アーキテクチャの設計や事前学習言語モデルを通じてモデルの能力を向上させますが、データの品質や数量の制限は依然として存在します。さらに、テキストデータの拡張方法は、サンプルの数の制限に対処するための貴重なツールとして注目されています。シノニムの置換やバックトランスレーションなどのより高度な手法を含む、モデルに依存しないこれらの技術は、NLPのFSL方法を補完し、これらの課題に対する解決策を提供します。同じ文脈において、研究チームは「AugGPT」と呼ばれる新しいデータ拡張手法を紹介する新しい論文を発表しました。この方法は大きな言語モデルであるChatGPTを活用して、少数のフューショットテキスト分類タスクのための補助的なサンプルを生成します。この方法は、限られたデータで訓練されたモデルがわずか数例しかないターゲットドメインで一般化することが期待される少数学習における課題に対応します。提案されているAugGPT方法は、ChatGPTを活用してより多くのサンプルを生成し、テキスト分類のためのトレーニングデータを向上させることを目的としています。具体的には、モデルは比較的大規模なラベル付きサンプルセットを含むベースデータセット（Db）と、わずかなラベル付きデータのみを含む新しいデータセット（Dn）で訓練されます。目標は、新しいデータセットにおいて満足のいく一般化能力を達成することです。AugGPTのフレームワークは、ベースデータセットでBERTを微調整し、ChatGPTを使用して拡張データ（Daugn）を生成し、拡張データでBERTを再度微調整するというものです。データ拡張にはChatGPTが使用され、入力文を追加の文に再表現してフューショットサンプルを増やすことが行われます。フューショットテキスト分類モデルはBERTに基づいており、クロスエントロピーとコントラスティブ損失関数を使用して効果的にサンプルを分類します。AugGPTは、シノニムの置換や文字、単語レベルの置換、キーボードシミュレーションなどの他のデータ拡張手法と比較されます。本方法のプロンプトは、シングルターンとマルチターンの対話に適しており、さまざまなデータセットとシナリオに対して効果的なデータ拡張を可能にします。要約すると、提案されたAugGPTの手法を実行するためには、以下の手順が取られます： 1- データセットのセットアップ：ラベル付きサンプルの大規模なベースデータセット（Db）を作成します。ラベル付きサンプルがわずかしか含まれていない新しいデータセット（Dn）を準備します。 2- BERTの微調整：ベースデータセット（Db）でBERTモデルを微調整し、事前学習言語理解能力を活用します。 3- ChatGPTによるデータ拡張：少数学習のテキスト分類タスクに向けて、大規模な言語モデルであるChatGPTを利用して拡張データ（Daugn）を生成します。 ChatGPTを使用して入力文を言い換え、少数学習サンプルを増やすための追加の文を作成します。このプロセスにより、データの多様性が向上します。 4- 拡張データを使ったBERTの微調整：拡張データ（Daugn）を使ってBERTモデルを微調整し、少数学習分類タスクに適応させます。 5- 分類モデルのセットアップ：…

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