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フォックスコンとNVIDIAが電気自動車革新を加速

NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang氏とHon Hai（Foxconn）の会長兼CEOであるYoung Liu氏は、継続的なパートナーシップの一環として、グローバル自動車市場向けの次世代のインテリジェント電気自動車（EV）プラットフォームの最新技術を発表しました。この最新の動きは、台湾で開催された第4回目のHon Hai Tech Dayで発表され、FoxconnはNVIDIA DRIVEソリューションの範囲内でEVのビジョンを実現するために協力しています。今日のNVIDIA DRIVE Orinから後続のDRIVE Thorまで。さらに、Foxconnは、NVIDIA DRIVE Hyperion 9プラットフォームを搭載した高度に自動化された自律型AI搭載EVの契約製造業者となります。これには、DRIVE Thorと最新のセンサーアーキテクチャが含まれます。卓越したパフォーマンスを持つ次世代EV 高度に自動化された完全自動運転車両の計算要件は非常に大きいものです。NVIDIAは、DRIVE Orinをグローバル自動車メーカー25社以上で使用される最も高度で最高性能のAIカーコンピュータを提供しています。 FoxconnはすでにDRIVE Orin搭載の電子制御ユニット（ECU）の一流メーカーであり、DRIVE Thorが利用可能になれば、DRIVE Thor搭載のECUも製造します。…

NVIDIA RTXビデオスーパーレゾリューションのアップデートがビデオ品質や詳細の保全を向上させ、GeForce RTX 20シリーズのGPUへの拡張も行われました

今日、NVIDIAはRTXビデオスーパーレゾリューション（VSR）のアップデートを発表しました。このアップデートにより、全体的なグラフィカルな忠実度が向上し、詳細が保持され、ネイティブのビデオのアップスケーリングとGeForce RTX 20シリーズのデスクトップおよびノートPCのGPUのサポートが可能になります。 RTX VSRなどのAIアシストで、より向上した創造性や生産性から、爆速のゲームまで、詳細はAI向けのRTXページをご覧ください。また、今週の「NVIDIA Studio」では、TwitchパーソナリティのRunebeeさんが自身のインスピレーション、ストリーミングのヒント、およびAIとRTX GPUの加速をどのように活用しているかについて共有しています。そして、10月にはお化けのハロウィンテーマのアート、11月には収穫と秋をテーマにした作品を投稿してくださることをお忘れなく。インスピレーションの源として、iryna.blender3dさんなどのアーティストの作品をTwitterでご覧ください。 The #SeasonalArtChallenge continues on with an incredible render from iryna.blender3d (IG). 🎃 Share your spooky/Halloween-themed…

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…」

NLPスーパーパワーを活用する：ステップバイステップのハグフェイスファインチューニングチュートリアル

はじめに Natural Language Processing（NLP）モデルの調整は、モデルのハイパーパラメータやアーキテクチャを変更し、通常はデータセットを調整して、特定のタスクでモデルのパフォーマンスを向上させることを意味します。学習率、モデルのレイヤー数、埋め込みのサイズ、およびさまざまな他のパラメータを調整することで、これを実現することができます。ファインチューニングは、モデルとタスクについての堅実な理解を要する時間のかかる手続きです。この記事では、Hugging Faceモデルのファインチューニング方法について説明します。学習目標 Transformerとセルフアテンションを含むT5モデルの構造を理解する。モデルのパフォーマンスを向上させるためのハイパーパラメータの最適化方法を学ぶ。トークン化やフォーマットなどのテキストデータの準備方法をマスターする。事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させる方法を知る。モデルのトレーニングのためのクリーニング、分割、およびデータセットの作成方法を学ぶ。損失や精度などのメトリクスを使用してモデルのトレーニングと評価の経験を積む。ファインチューニングされたモデルを使用した応答や回答の生成の実世界の応用を探索する。本記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Hugging Faceモデルについて Hugging Faceは、自然言語処理（NLP）モデルのトレーニングと展開のためのプラットフォームを提供する企業です。このプラットフォームは、言語翻訳、テキスト生成、質問応答など、さまざまなNLPタスクに適したモデルライブラリを提供しています。これらのモデルは、大規模なデータセットでトレーニングされ、幅広い自然言語処理（NLP）活動で優れたパフォーマンスを発揮するように設計されています。 Hugging Faceプラットフォームには、特定のデータセットで事前学習済みモデルをファインチューニングするためのツールも含まれており、アルゴリズムを特定のドメインや言語に適応させるのに役立ちます。プラットフォームには、アプリケーションで事前学習済みモデルをアクセスおよび利用するためのAPIや、ベスポークモデルを構築してクラウドにデリバリーするためのツールもあります。 NLPタスクにおけるHugging Faceライブラリの使用には、次のようなさまざまな利点があります：…

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

JAXを使用してRL環境をベクトル化・並列化する：光の速さでのQ学習⚡

前回の話では、グリッドワールドのコンテキストで、特にQ学習に焦点を当て、時間差学習を紹介しましたこの実装は、デモンストレーションの目的を果たすために役立ちましたが、...

「Apple M1とM2のパフォーマンス- SSLモデルのトレーニングにおいて」

新しいAppleチップを使用してMLモデルをトレーニングするためのベンチマークの数はまだ少ないですさらに、ほとんどの結果は、M1チップと以前のソフトウェアバージョンを比較しているだけであり、それらが適切でなかった可能性もあります...

「スカイラインから街並みまで： SHoP Architectsが革新的なデザインを具体化する方法」

ニューヨーク市に拠点を置く建築会社、SHoP Architectsでは、機能する新興技術を取り入れることで業界のプロフェッショナルが視覚的な傑作を創造することを目指しています。 SHoPのビジュアライゼーションディレクターであるFanさんは、建築ビジュアライゼーションとデザインの分野に広範な専門知識を持っています。彼女は都市のスカイラインやストリートシーンにおいて、確定的で画期的で持続性のあるアプローチを取ります。 Fanさんと彼女のチームは、静止画からリアルタイムの歩行シミュレーションまで、様々な建築ビジュアライゼーションプロジェクトに取り組んでいます。彼らはAdobe Photoshop、Autodesk 3ds Max、Autodesk Revit、Epic GamesのUnreal Engineなど、プロジェクトの進行に合わせて複数の創造的なアプリケーションを使用します。SHoPはプロジェクトの開始時に建築家と直接協力し、設計プロセス中の迅速な意思決定を助けるための画像やアニメーションを提供します。チームは常に新たな技術を統合し、未開拓のイノベーションの機会を追求し、研究開発を推進しています。Fanさんはリアルタイムと伝統的なレンダリング、拡張現実とAIを自身の創造的なワークフローに取り入れることが多いです。デザインを結集させる詳細なディテールを捉えるために、SHoPはNVIDIA RTX A5500を利用しています。Fanさんはまた、NVIDIA RTXアンバサダープログラムの一員でもあり、RTX技術を使用して多様な業界のプロフェッショナルの業務をより大きくするためにデザイナーやクリエイターとのつながりを生み出しています。最新のRTXの能力を備えているFanさんは、リアルタイムのビジュアライゼーションやAI、デジタルツインアプリケーションの領域での限界突破を続けたいと考えています。全ての画像はSHoP Architectsの提供です。創造的な体験の再定義 3Dモデルは真実の唯一の源として重要な役割を果たしており、そのためにSHoPのデザイナーは創造性や生産性の低下を心配せずに詳細なモデルやビジュアライゼーションを作成するための高度な技術が必要です。以前、チームはCPUベースの製品を使用しており、そのために担当できる仕事や研究開発の範囲が限られていました。しかし、RTXを使用することでデザイナーは複雑なデザインを作成し、他の人との連携を継続しながらコミュニケーションできるようになりました。 RTX A5500を利用することにより、Fanさんは効率と高品質なレンダリングを優先することができ、コンピューティングパワーの制約を気にする必要がありません。「NVIDIAのプロフェッショナルなRTX GPUは現在、グラフィックスカードソリューションの業界標準として知られています」とFanさんは述べています。「RTXは、ハードウェアの制約を心配することなく上述のすべての作業を行うために私たちにパフォーマンスとパワーを提供してくれます。」…

ディープラーニングのためのラストバーンライブラリ

「研究者、MLエンジニア、開発者向けに柔軟性、パフォーマンス、使いやすさをバランスさせることを目指した、完全にRustで構築された新しいディープラーニングフレームワーク」

Machine learning

「AIの潜在能力解放：クラウドGPUの台頭」

「クラウドGPU」とは、AIアプリケーションによる複雑な計算課題に対するスケーラブルでコスト効率の良い包括的なソリューションです

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