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機械学習エンジニアリングチームの炭素排出量’ (Kikai Gakushū Enjiniaringu Chīmu no Tanso Hatsu shutsuryō)

「人間の活動による地球温暖化による気候危機は誰もが認識していますその壊滅的な結果を防ぐために、世界は温室効果ガスの排出を減らす必要があります…」

AIブームがクラウドサービスに与える影響の調査

「クラウドサービスはかつてデータサイエンス界で話題となりましたしかし、今や話題はAIに移っています - 無限の可能性を持つテクノロジーツールですこの変化はクラウドが過去のものとなることを意味するわけではありませんAIの人気によって、クラウドはさらに良くなるでしょうクラウドは最も...」

Cloud

ファインチューニングLLM パラメータ効率の改善 (PEFT) — LoRA および QLoRA — パート1

このブログでは、パラメータ効率的微調整（PEFT）のアイデアを理解し、PEFTの2つの最も重要な手法であるLoRAとQLoRAを探求します

オラクルは、AIとクラウドを基盤とした未来のビジョンを明らかにしました

ラリー・エリソンは、生成的AIが変革的であり、エンタープライズAIアプリケーションの構築におけるOracle Cloudの独特な利点を詳細に説明しています

「AIの透明性を解き放つ：Anthropicのフィーチャーグルーピングがニューラルネットワークの解釈可能性を向上させる方法」

最近の論文「Towards Monosemanticity: Decomposing Language Models With Dictionary Learning」では、研究者が、特に言語モデルと呼ばれる複雑なニューラルネットワークの理解の課題に取り組みました。これらのモデルは、さまざまなアプリケーションで使用されるようになっています。彼らが解決しようとした問題は、これらのモデル内の個々のニューロンのレベルでの解釈可能性の欠如であり、個別のコンポーネントに焦点を当てて全体のネットワークの動作を完全に理解することが困難になっていることです。ニューラルネットワークを解釈するための既存の手法やフレームワークについて議論され、その多義性のために個々のニューロンを分析する際の制約が強調されました。ニューロンはしばしば見かけ上関連性のない入力の混合に反応するため、個々のコンポーネントに焦点を当てることでネットワーク全体の動作について理論的な推論をするのは困難です。研究チームは、この課題に取り組むための新しいアプローチを提案しました。彼らは、学習済みのニューラルネットワークモデルから解釈可能な特徴を生成するために、スパースオートエンコーダーという弱い辞書学習アルゴリズムを活用するフレームワークを導入しました。このフレームワークは、個々のニューロンよりも理解しやすく分析しやすいより一義的なユニットをネットワーク内で特定することを目指しています。論文では、提案手法の詳細な説明がなされており、スパースオートエンコーダーが、512ニューロンのMLP層を持つ1層のトランスフォーマーモデルを解釈可能な特徴に分解するためにどのように適用されるかが詳細に説明されています。研究者は、自身の手法の有効性を検証するために大規模なデータセットでモデルをトレーニングし、包括的な分析と実験を行いました。彼らの研究成果は、論文のいくつかのセクションで発表されました： 1. 問題の設定：論文では、研究の動機を概説し、彼らの研究で使用されるニューラルネットワークモデルとスパースオートエンコーダーについて説明しています。 2. 個別の特徴の詳細な調査：研究者は、特徴がニューロンとは異なる機能的に特定された因果関係のあるユニットであることを裏付ける証拠を提供しました。このセクションでは、彼らの手法の存在証明となりました。 3. グローバル分析：論文は、典型的な特徴が解釈可能であり、MLP層の重要な一部を説明することを主張し、彼らの手法の実用性を実証しました。 4. 現象論：このセクションでは、特徴の分割、普遍性、および「有限オートマトン」に似た複雑なシステムを形成する方法など、さまざまな特徴の特性が説明されます。研究者はまた、特徴の包括的な可視化も提供し、その発見の理解を深めました。結論として、スパースオートエンコーダーはニューラルネットワークモデルから解釈可能な特徴を抽出することができ、個々のニューロンよりも理解しやすくなります。このブレークスルーにより、大規模な言語モデルの文脈では特に、モデルの振る舞いを監視し調整することが可能となり、安全性と信頼性が向上することが期待されます。研究チームは、この手法をより複雑なモデルにさらに拡大する意向を示し、そのモデルの解釈は科学的な問題ではなく、むしろエンジニアリング上の課題となっていることを強調しています。

(Juriya o ukeireru shoutaijou)

ジュリアはジェネラルパーパース、ダイナミック、ハイパフォーマンスで高レベルなプログラミング言語で、ジャストインタイムコンパイルされますメジャーな1.0リリースは最近されました

「ジェネラティブAIブームは間もなく崩壊する」

持続不可能なハイプ、現在の技術の制約、現実離れした評価、未検証の事業モデルのため

Artificial Intelligence

文法AIの向上にBERTを活用する：スロット埋め込みの力

イントロダクション会話型AI時代において、チャットボットや仮想アシスタントは普及し、私たちがテクノロジーとの対話を革新しています。これらのインテリジェントシステムはユーザーのクエリを理解し、関連する情報を提供し、さまざまなタスクを支援することができます。しかし、正確かつコンテキストに沿った応答を実現することは複雑な課題です。このプロセスを支援する重要なコンポーネントの一つがスロットの補完です。そして、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の登場により、その効果が大きく向上しました。この記事では、スロット補完アプリケーションにおけるBERTの役割と実装について探求し、会話型AIシステムの向上にどのように貢献するかを明らかにしていきます。学習目標会話型AIにおけるスロット補完の概念と重要性を理解する。 BERTがコンテキスト理解を活かしてスロット補完をどのように向上させるか、データの準備からファインチューニングまでの手順を学ぶ。 BERTを会話型AIに利用するメリットを知ることで、ユーザーの意図認識が向上する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。スロット補完とはスロット補完はタスク指向の会話システムにおいて重要なタスクです。ユーザーのクエリからスロットとして知られる特定の情報を抽出することです。例えば、フライト予約のシナリオでは出発都市、目的地、日付、クラスなどがスロットとなります。抽出したスロットの値は適切な応答を生成し、ユーザーの要求を効果的に実現するために使用されます。正確なスロット補完はユーザーの意図を理解し、個別化された関連する応答を提供するために重要です。スロット補完におけるBERTの力 BERTは豊富なテキストデータを前提にした文脈理解に優れており、スロット補完アプリケーションに自然な適合性があります。BERTの能力を活用することで、会話型AIシステムはスロット抽出の精度を大幅に向上させ、全体的なパフォーマンスを高めることができます。 BERTがスロット補完を向上させる方法は以下の通りです：文脈化された表現： BERTは入力シーケンス全体から文脈情報を捉え、単語やフレーズの関係性を理解することができます。この文脈理解により、スロットの境界を特定し、異なる文脈での類似した単語やフレーズを区別することができます。曖昧さ解消：ユーザーのクエリには曖昧な表現や省略形が含まれることがあり、それらを解消する必要があります。BERTは文脈の微妙なニュアンスを把握する能力があり、これにより正確なスロット値の抽出が可能になります。未知語処理： BERTの語彙には多くの単語が含まれていますが、未知語が出現する可能性もあります。しかし、BERTのサブワードトークン化アプローチにより、未知語をより小さなサブワード単位に分割し、サブワード埋め込みを使用して表現することができます。…

テキストをベクトルに変換する：TSDAEによる強化埋め込みの非教示アプローチ

TSDAEの事前学習を対象ドメインで行い、汎用コーパスでの教師付き微調整と組み合わせることで、特化ドメインの埋め込みの品質を向上させる埋め込みはテキストをエンコードする...

未来のマスタリング：IaC技術を活用したLLM生成データアーキテクチャの評価

この記事では、LLMの適用性について取り上げますインフラストラクチャのプロビジョニングから構成管理、展開に至るまで、実際のアプリケーションのライフサイクルを活用するものです

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