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このAI論文は、イメージとテキストのアラインメントモデルにおける詳細なテキストとビジュアルの説明のための高度な技術を紹介しています

“`html 画像テキストの整列モデルは、視覚的コンテンツとテキスト情報の意味のある関連を確立し、イメージキャプショニング、リトリーバル、理解などのアプリケーションを可能にすることを目指しています。情報を伝える際にテキストと画像を組み合わせることは強力なツールになることがありますが、それらを正しく整列させることは難しい場合があります。整列の誤りは混乱や誤解を招く可能性があり、それらを検出することが重要です。テルアビブ大学、グーグルリサーチ、ヘブライ大学の研究者は、テキストの説明とそれに対応する画像の不一致を見るための新しいアプローチを開発しました。 T2I（テキストから画像へ）ジェネレーティブモデルは、GANベースからビジュアルトランスフォーマーや拡散モデルに移行することで、複雑なT2I対応を正確に捉えるという課題に直面しています。GPTのようなビジョン言語モデルはさまざまなドメインを変革しましたが、主にテキストに重点を置いており、ビジョン言語タスクにおいては効果が制限されています。ビジュアルコンポーネントと言語モデルを組み合わせた進歩は、テキストの説明を通じてビジュアルコンテンツの理解を向上させることを目指しています。従来のT2I自動評価は、FIDやインセプションスコアなどの指標に依存しており、より詳細な不一致のフィードバックが必要です。最近の研究では、画像テキストの説明可能な評価を導入し、質問応答ペアを生成し、ビジュアル質問応答（VQA）を使用して特定の不一致を分析しています。この研究では、既存のテキスト画像ジェネレーティブモデルの不一致を予測・説明する方法を紹介しています。連動評価モデルを訓練するためにトレーニングセット、テキストとビジュアルフィードバックを構築しています。提案された手法は、質問-応答パイプラインに依存せずに画像テキストの不一致の説明を直接生成することを目指しています。研究者は、言語とビジュアルモデルを使用して、不一致したキャプション、対応する説明、および視覚的な指標のトレーニングセットを作成しました。彼らはこのセットでビジョン言語モデルを微調整し、画像テキストの整列を改善しました。彼らはまた、略奪研究を行い、テキストから質問応答ペアを生成するためにVQAを使用する最近の研究を参照して、特定の不一致に関する洞察を提供しました。提案手法のトレーニングセットでトレーニングされた微調整されたビジョン言語モデルは、2つの不一致の分類と説明生成タスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。これらのモデルは画像テキストのペアで不一致を明確に示し、詳細なテキストと視覚的な説明を提供します。PaLIモデルは、バイナリアラインメント分類で非PaLIモデルを凌駕しますが、小さいPaLIモデルは分布内テストセットで優れた性能を発揮しますが、分布外の例では遅れます。この手法は、テキストフィードバックタスクで大幅な改善を示しており、今後の作業でマルチタスキングの効率を向上させる予定です。まとめると、この研究の主なポイントは次の通りです： ConGen-Feedbackは、相反するキャプションと不一致のテキストおよび視覚的な説明を生成できるフィードバック中心のデータ生成方法です。この手法は、大規模な言語モデルとグラフィカルグラウンディングモデルを利用して包括的なトレーニングセットTVフィードバックを構築し、バイナリアラインメントの分類と説明生成タスクでベースラインを上回るパフォーマンスを引き出すモデルをトレーニングするために使用されます。提案された手法は、質問-回答パイプラインや評価タスクの分解に頼らずに、画像テキストの不一致の説明を直接生成することができます。 SeeTRUE-Feedbackによって開発された人間の注釈付き評価は、ConGen-Feedbackを使用して訓練されたモデルの正確性とパフォーマンスをさらに向上させます。全体的に、ConGen-Feedbackは、フィードバック中心のデータと説明を生成するための効果的で効率的なメカニズムを提供することにより、NLPおよびコンピュータビジョンの分野を革新するポテンシャルを持っています。 “`

インディアナ大学の研究者たちは、「Brainoware」という最先端の人工知能技術を発表しましたこの技術は、脳器官のようなオルガノイドとシリコンチップからインスピレーションを受けています

生物学の原理と技術革新の融合により、人工知能（AI）の著しい進歩が得られてきました。インディアナ大学ブルーミントン校の研究者らが開発したBrainowareは、実験室で育てられた脳細胞のクラスターを利用して初等的な音声認識や数学問題の解決を実現する革新的なシステムです。この技術の飛躍点は、脳の基本単位であるニューロンに成熟する特殊な幹細胞を培養することにあります。通常、人間の脳は860億個のニューロンが広範につながり合っていますが、研究チームはわずかナノメートルの小さな器官を設計することに成功しました。この小さながらも強力な構造物は、電極の配列を介して回路基板に接続され、機械学習アルゴリズムが脳組織からの応答を解読できるようにしました。 Brainowareと呼ばれるこの生物学的なニューロンと計算回路の融合体は、短期間の訓練の後、驚くべき能力を発揮しました。さまざまな母音の発音の違いに基づいて8つのサブジェクトを78％の精度で識別することができました。さらに驚くべきことに、Brainowareは、複雑なカオスダイナミックス内のHenonマップを予測する人工ネットワークを上回りました。研究チームはBrainowareの役割を強調し、脳に触発されたニューラルネットワークを通じてAIの能力を向上させる上での重要な役割を示しました。その際立つ利点の1つはエネルギー効率です。従来の人工ニューラルネットワークが毎日何百万ワットもの電力を消費するのに対し、Brainowareは人間の脳の機能を模倣し、わずか20ワットの電力で動作します。これらの進歩はAIの拡張を超えて意義があります。研究者たちは、Brainowareを利用して睡眠中の脳波活動を解読し、夢を記録するなど、アルツハイマーなどの神経学的な疾患の理解に潜在的な応用を想定しています。ただし、このような器官の持続的な維持と保守のためには、恒常的な栄養とケアが求められるなどの難題も存在します。倫理的な考慮事項もこれらの進展に伴って存在します。バイオコンピューティングシステムと人間の神経組織を統合することに関連する神経倫理学的な問題の解決が必要とされます。器官の進化に伴い、これらの倫理的な問題は入念に検討される必要があります。この研究は包括的なバイオコンピューティングシステムの開発には長い期間がかかるかもしれませんが、学習メカニズム、神経の発達、神経変性疾患に関連する認知的な側面を理解するための重要な基盤を築いています。バイオエンジニアリングとAIの融合によるBrainowareは、神経ネットワークが生体組織と融合して技術革新を起こす未来の一端を示しています。課題が存在するものの、人間の心の謎を解明し、コンピューティングのパラダイムを変革する可能性は、この先駆的な研究を未来の希望の兆しとしています。投稿：Researchers from Indiana University Unveil ‘Brainoware’: A Cutting-Edge Artificial Intelligence Technology Inspired by Brain Organoids and…

「ChatGPTがクラッシュしましたか？ OpenAIのAIのダウンタイムと迅速な回復！」

人工知能コミュニティは一時的な挫折に直面しました。OpenAIが開発した人気のあるチャットボット、ChatGPTは「大規模な障害」に直面しました。OpenAIの創設者であるSam Altman氏は、ウェブサイトのお知らせを通じてその事故を確認しました。問題に関する詳細は限られていますが、OpenAIはユーザーに解決済みであることを保証しました。予期しない中断は午後5時32分から午後6時10分（PST）までの間に発生し、ユーザーはChatGPTサービスに時折アクセスできない状況がありました。障害指定された時間帯に、ChatGPTユーザーは問題に直面し、AIチャットボットの機能に関して懸念が生じました。Sam Altman氏率いるOpenAIは問題を迅速に認識しましたが、障害の性質に関する具体的な情報は提供しませんでした。OpenAIのウェブサイトのお知らせによれば、この問題は主にChatGPTのウェブユーザーに影響を与えた可能性があります。興味深いことに、この期間中にiOSやAndroidプラットフォームのユーザーは中断を経験しなかった可能性があります。解決と回復この事故に続いて、OpenAIは迅速な対応で問題を解決しました。同社がタイムリーに更新した情報によれば、ユーザーはChatGPTのサービス中断が修正されたと確認されています。OpenAIの積極的な取り組みは、人工知能アプリケーションの信頼性を維持するためのコミットメントを反映しています。 ChatGPTの中断に関連した事故は、ユーザーフィードバックや問い合わせの波を引き起こしました。ユーザーコミュニティは、OpenAIが問題を認識し、迅速に解決に取り組んだことについて透明性を評価しています。AIサービスにおけるこのような中断の重要性は、高度な言語モデルの安定性と機能性の維持における持続的な課題を浮き彫りにしています。 GPT-4の「怠慢」この週の初めに、OpenAIは公然とそのGPT-4言語モデルが「怠惰に」なったことを認めました。同社は、11月11日以降モデルを更新していないことを明確にし、この意図しない行動が自分たちに驚きをもたらしたと述べました。OpenAIはユーザーフィードバックを認識し、問題の解決に向けて積極的に調査および取り組んでいると述べました。高度な言語モデルには予測不可能なモデル動作が絡む複雑さがあります。私たちの意見人工知能のダイナミックな景色では、時折中断が避けられません。OpenAIがChatGPTの障害に対して迅速に対応したことは、ユーザーの満足度と技術的な信頼性へのコミットメントを示しています。技術が進化するにつれて、予期しないモデルの動作などの課題は学習の過程に組み込まれていきます。ユーザーはOpenAIが問題を迅速に認識し解決することに対して安心感を得ることができ、彼らのAIアプリケーションとのシームレスな体験を確保できます。

データプロジェクトが現実的な影響をもたらせない理由：アナリティクスマネージャーとして気をつけるべき5つの重要な要素

「データのプロジェクトに没頭していると、進まないことに気づいたことはありませんか？これは思っている以上に一般的な感じ方です2週間前にどのようにクオリティの高いデータ解析をするかについて話しましたが…」

「長い尾が犬に振り回される：AIの個別化されたアートに伴う予測不可能な影響」

メタの最近の生成型映画の世界でのエミューの発表は、技術と文化が前例のない形で交差する転換点を示しています。エミューは、AIの創造的な能力を進歩させるだけでなく、情報やエンターテイメントへのアクセスに革命をもたらす可能性を示す、生成型AIの新たな時代の灯台です。私たちは、出版とエンターテイメントの本質を変える可能性を秘めた、生成型AIの革命の絶頂に立っています。言語モデルは、情報を総合的にまとめ上げ、表現するという驚異的な能力を持ち、さまざまな言語で多様な主題をカバーする、比類なき広さと深さのグローバルなライブラリーを確約しています。しかし、生成される情報の信憑性は重要であり、事実確認とレビューに対して慎重なアプローチが必要です。エンターテイメントに注目すると、その示唆は深刻です。エミューに続く生成型AIの進展により、NetflixやAmazon Primeのようなプラットフォームが根本的に変わり、これまで想像もできなかったほどの個人化が可能となります。映画の物語をいくつかのポイントを経て作り上げ、アルゴリズムがストーリーを調整する未来を思い描いてください。主人公の運命、勝利か敗北か、全てはあなたの裁量に委ねられます。これは好みの問題だけでなく、頂点に達した個人化です。私たちはまもなく、主人公が最後に死ぬかどうかを決める映画を観ることになるでしょう。ハッピーエンドは…私が望むならのみです！しかし、この個人化には重大な警戒が必要です。芸術体験を個人の好みに合わせる能力は、多様な視点に露骨に露光することなく、世界を過度に単純化し、反響のみを反映する世界につながりかねません。この単純化への傾向は、しばしば「5歳の子に説明する」という信条によって象徴化されます。初めの理解を促進するかもしれませんが、豊かさと理解の深さを侵食する危険もあります。ここで特に重要なことは、エジソンの「できる限りシンプルにするが、それ以下にしない」という指針です。複雑な主題の微妙なニュアンスを保持しながら、明快さを維持することの重要性を強調しています。潜在的な落とし穴にもかかわらず、この技術の魅力は否応なく存在します。これは、NikeIdのようなカスタマイズ可能な製品の魅力を思い起こさせる、ユニークさと承認欲求に訴えるものです。しかしここでの危険は、AIが私たちの偏見を補強し、難解で多様なアイデアから遮断することです。これは創造性の本質に反するものであり、幅広い知識との関わり合いから生まれる創造活動のリスクをはらんでいます。 AIの世界で、特に強化学習の場合、探索と利用のバランスを取るようにエージェントを訓練します。これは私たち自身の知的な旅の戦略を反映しています。しかし、情報との相互作用では、私たちはしばしば既存の信念と合致するものに制限をかけます。この逆説は、AIの適用における重要な見落としを強調しています。 AIが世界を再形成する可能性の前に立つ我々としては、この強力なツールの利用方法を考慮することが重要です。真の危険は、AI自体ではなく、私たちがそれとの相互作用をどのように行うかにあります。私たちはAIを探求と理解のための触媒として利用する必要があり、複雑さを受け入れ、知的好奇心を養う環境を育むべきです。そうすることで、AIは本当に善の力となり、私たちの視野を広げ、共同の人間の経験を豊かにすることができます。この記事はAIの個人化された芸術の予期しない結果：(長い) エンドレスに最初に表示され、MarkTechPostから転載されました。

『LLM360をご紹介します：最初の完全オープンソースで透明な大規模言語モデル（LLM）』

“`html オープンソースの大規模言語モデル（LLM）であるLLaMA、Falcon、Mistralなどは、AIのプロフェッショナルや学者向けにさまざまな選択肢を提供しています。しかし、これらのLLMの大部分は、エンドモデルの重みや推論スクリプトなどの一部のコンポーネントだけが利用可能であり、技術的なドキュメントでは、一般的な設計の側面や基本的なメトリックに焦点を絞った内容が多いです。このアプローチでは、LLMのトレーニング手法の明確性が低下し、チームがトレーニング手順のさまざまな側面を継続的に解明するための努力が重複してしまいます。 Petuum、MBZUAI、USC、CMU、UIUC、UCSDの研究者チームが、LLM360を導入しました。これは、エンドツーエンドのLLMトレーニングプロセスを透明で再現可能にすることにより、オープンかつ協力的なAIの研究をサポートするイニシアチブです。LLM360は、トレーニングコードとデータ、モデルのチェックポイント、中間結果などのすべてをコミュニティに提供することを主張する、完全なオープンソースのLLMです。 LLM360に最も近いプロジェクトはPythiaであり、LLMの完全な再現性を目指しています。GPT-JやGPT-NeoXなどのEleutherAIモデルは、トレーニングコード、データセット、中間モデルのチェックポイントと共にリリースされており、オープンソースのトレーニングコードの価値を示しています。INCITE、MPT、OpenLLaMAは、トレーニングコードとトレーニングデータセットがリリースされ、RedPajamaも中間モデルのチェックポイントを公開しています。 LLM360は、AMBERとCRYSTALCODERの2つの7BパラメータLLMをリリースし、そのトレーニングコード、データ、中間チェックポイント、分析も提供します。事前トレーニングデータセットの詳細、データの前処理、フォーマット、データミキシングの比率、LLMモデルのアーキテクチャの詳細については、研究で詳しく説明されています。この研究では、以前の研究で導入された記憶スコアの使用と、メトリック、データチャンク、チェックポイントの公開により、研究者が対応関係を容易に見つけることができるようになることを示しています。研究ではまた、LLMが事前にトレーニングされたデータを削除することの重要性や、データのフィルタリング、処理、トレーニング順序の詳細についても強調しています。研究では、ARC、HellaSwag、MMLU、TruthfulQAの4つのデータセットについてのベンチマーク結果が示され、モデルの事前トレーニング中のパフォーマンスが示されています。HellaSwagとARCの評価スコアはトレーニング中に単調に増加し、TruthfulQAのスコアは減少します。MMLUのスコアは最初に減少し、その後成長します。AMBERのパフォーマンスはMMLUなどのスコアで競争力があるものの、ARCでは遅れています。ファインチューニングされたAMBERモデルは、他の類似モデルと比較して強力なパフォーマンスを示します。 LLM360は、オープンソースLLMの完全かつ包括的なイニシアチブであり、オープンソースのLLM事前トレーニングコミュニティ内での透明性を推進するものです。この研究では、AMBERとCRYSTALCODERの2つの7B LLMをトレーニングコード、データ、中間モデルのチェックポイント、分析と共にリリースしています。研究では、チェックポイント、データチャンク、評価結果を公開することにより、包括的な分析と再現性を可能にするため、すべての角度からLLMをオープンソース化することの重要性を強調しています。 “`

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このAI論文は、イメージとテキストのアラインメントモデルにおける詳細なテキストとビジュアルの説明のための高度な技術を紹介しています

インディアナ大学の研究者たちは、「Brainoware」という最先端の人工知能技術を発表しましたこの技術は、脳器官のようなオルガノイドとシリコンチップからインスピレーションを受けています

「ChatGPTがクラッシュしましたか？ OpenAIのAIのダウンタイムと迅速な回復！」

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「長い尾が犬に振り回される：AIの個別化されたアートに伴う予測不可能な影響」

『LLM360をご紹介します：最初の完全オープンソースで透明な大規模言語モデル（LLM）』

ドメイン固有アプリケーションのためのLLM細かい調整戦略

「Amazon SageMaker Pipelines、GitHub、およびGitHub Actionsを使用して、エンドツーエンドのMLOpsパイプラインを構築する」

「QLoRAを使ってLlama 2を微調整し、AWS Inferentia2を使用してAmazon SageMakerに展開する」

開発者と企業は、Gemini Proで構築する時です

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