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プロセオンフォトニクス-コンピューティングを革新する可能性のある高校運営のスタートアップ企業

プロキオンは、ChatGPTの大規模な言語モデルのニューラルネットワークを自社のハードウェア上で実行できる可能性があると考えています

「既存のビデオからYouTube Shortsを作成するための10の最高のAIツール」

デジタルコンテンツ制作の超速い世界では、YouTube Shortsの登場が重要な変化をもたらし、簡潔さと関与を強調していますコンテンツ制作者やビジネスがこの機能を活用してより広い視聴者にアプローチする中、既存のビデオからYouTube Shortsの作成を簡素化し向上させると約束するAIツールが登場していますこのブログでは、いくつかの点に焦点を当てます

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省エネAI：ニューロモーフィックコンピュータとの新しい夜明け

人工知能（AI）の急速に成長する領域は、その性能で有名ですが、かなりのエネルギーコストがかかりますドイツのエアランゲンのマックス・プランク光学研究所の二人の主要な科学者によって提案された革新的な手法は、AIの効率的なトレーニングを目指しており、データ処理の方法を革命化する可能性があります現在の...

マルチモーダルニューロンの秘密を明らかにする：モリヌーからトランスフォーマーへの旅

トランスフォーマーは人工知能領域において最も重要なイノベーションの一つとなるかもしれません。これらのニューラルネットワークアーキテクチャは、2017年に導入され、機械が人間の言語を理解し生成する方法を革新しました。これまでの方法とは異なり、トランスフォーマーは入力データを並列で処理するための自己注意機構に依存しており、情報のシーケンス内の隠れた関係や依存関係を捉えることができます。この並列処理能力は、トレーニング時間の短縮だけでなく、有名なChatGPTのような洗練されたモデルの開発への道を開きました。最近の数年間は、人工ニューラルネットワークがさまざまなタスクにおいてどれだけ能力を発揮できるかを示してくれました。言語タスクや視覚タスクなどを変えました。しかし、真の可能性は、ビジョンとテキストなど、さまざまな感覚モーダリティを統合するクロスモーダルタスクにあります。これらのモデルは追加の感覚入力で補完され、異なるソースからの情報の理解と処理を必要とするタスクで印象的な性能を発揮しました。 1688年、ウィリアム・モリナクスという哲学者が、ジョン・ロックに対して長い間学者たちの心を捉え続ける魅力的な謎を提案しました。彼が提起した質問は簡単ですが、深遠です。生まれつき盲目だった人が突然視力を取り戻した場合、以前に触覚や他の視覚以外の感覚だけで知っていた物体を認識することができるでしょうか？この興味深い問い合わせは、モリナクスの問題として知られ、哲学の領域に深く関わるだけでなく、視覚科学にも重要な意味を持っています。 2011年に、視覚神経科学者たちはこの古代の問いに答えるためのミッションを開始しました。彼らは、以前は触覚のみで知っていたオブジェクトの直ちに視覚的な認識は不可能であることを見つけました。しかし、重要な発見は、私たちの脳が驚くほど適応性があることでした。視力を取り戻す手術の数日後には、個人は迅速に視覚的にオブジェクトを認識することができるようになり、異なる感覚モーダリティの間のギャップを埋めることができました。この現象は、マルチモーダルニューロンにも当てはまるのでしょうか？答えに出会う時間です。マルチモーダルニューロンはトランスフォーマーMLP上で特定の特徴を活性化させます。出典：https://arxiv.org/pdf/2308.01544.pdf 私たちは技術革新の真っただ中にいます。特に言語タスクで訓練された人工ニューラルネットワークは、視覚とテキストなど、さまざまな感覚モーダリティを統合するクロスモーダルタスクにおいて驚異的な能力を発揮しています。これらのモデルは、追加の感覚入力で補完され、異なるソースからの情報の理解と処理を必要とするタスクで印象的な性能を発揮しました。これらのビジョン-言語モデルにおける一般的なアプローチの一つは、画像に応じたプレフィックス調整の形態を使用することです。このセットアップでは、別の画像エンコーダがテキストデコーダと整合し、しばしば学習済みのアダプタレイヤーの助けを借りています。このような戦略を採用している方法はいくつかありますが、通常はCLIPなどの画像エンコーダを言語モデルと一緒に訓練しています。しかし、最近の研究であるLiMBeRは、機械においてモリナクスの問題に似たユニークなシナリオを提示しました。彼らは、一切の言語データを見たことがない自己教育画像ネットワーク「BEIT」を使用し、線形射影層で画像からテキストへのタスクでトレーニングされた言語モデル「GPT-J」と接続しました。この興味深いセットアップは、基本的な疑問を呼び起こします。モーダリティ間の意味の翻訳は射影層内で行われるのか、それともビジョンと言語の表現の整合が言語モデル内で起こるのでしょうか？ 6つのCOCOのスーパーカテゴリのサンプル画像に対するトップ5のマルチモーダルニューロン。出典：https://arxiv.org/pdf/2308.01544.pdf MITの著者によって発表された研究は、この400年以上の謎の解明と、これらの多様なモデルがどのように機能するのかを明らかにすることを目的としています。まず、彼らは画像プロンプトが変換器の埋め込み空間に変換されても解釈可能な意味をエンコードしないことを発見しました。代わりに、異なるモダリティ間の翻訳は変換器内で行われます。第二に、同じ意味を持つ画像とテキスト情報の両方を処理できる多モダルニューロンが、テキスト専用の変換器MLP内で発見されました。これらのニューロンは、視覚表現を言語に変換する上で重要な役割を果たしています。最後に、そしておそらく最も重要な発見は、これらの多モダルニューロンがモデルの出力に因果的な影響を与えるということです。これらのニューロンを制御することで、画像のキャプションから特定の概念を除去することができ、コンテンツの多モダル理解における重要性が強調されます。深層ネットワーク内の個々のユニットの内部構造に対するこの調査は、多くの情報を明らかにします。画像分類器の畳み込みユニットが色やパターンを検出し、後のユニットがオブジェクトのカテゴリを認識できるのと同様に、変換器でも多モダルニューロンが現れることがわかりました。これらのニューロンは、同じ意味を持つ画像とテキストに対して選択的です。さらに、ビジョンと言語が別々に学習されている場合でも、多モダルニューロンが現れることがあります。彼らは効果的に視覚表現を統一されたテキストに変換することができます。異なるモダリティ間で表現を整列させるこの能力は、言語モデルがゲーム戦略の予測からタンパク質の設計に至るまで、さまざまな順序モデリングを必要とするさまざまなタスクにおいて、強力なツールとなります。

「DINO — コンピュータビジョンのための基盤モデル」

「コンピュータビジョンにとっては、エキサイティングな10年です自然言語の分野での大成功がビジョンの領域にも移されており、ViT（ビジョントランスフォーマー）の導入などが含まれています...」(Konpyūta bijon ni totte wa, ekisaitinguna jūnen desu. Shizen gengo no bunya de no daiseikō ga bijon no ryōiki ni mo utsusarete ori, ViT…

ChatGPTと仮想アシスタントの未来 💻

「それほど遠くない過去に、仮想アシスタントを持つというアイデアは純粋なSFの題材でしたしかし、今日ではChatGPTのようなAIパワーを持つ助手が私たちのドアをノックしています...」

デシAIは、DeciDiffusion 1.0を公開しました：820億パラメータのテキストから画像への潜在的拡散モデルで、安定した拡散と比べて3倍の速度です

問題の定義テキストから画像を生成することは、人工知能において長い間の課題でした。テキストの説明を鮮明でリアルな画像に変換する能力は、自然言語理解と視覚的なコンテンツ作成とのギャップを埋めるための重要なステップです。研究者たちはこの問題に取り組み、この偉業を効率的かつ効果的に達成するモデルの開発に努めました。 Deci AIはDeciDiffusion 1.0を紹介します – 新しいアプローチテキストから画像を生成する問題を解決するために、ある研究チームはDeciDiffusion 1.0を導入しました。これは、この分野での大きな飛躍を表す画期的なモデルです。DeciDiffusion 1.0は、以前のモデルの基盤を基にしていますが、いくつかの重要なイノベーションを導入しています。そのうちの1つの主要なイノベーションは、従来のU-Netアーキテクチャをより効率的なU-Net-NASに置き換えることです。このアーキテクチャの変更により、パラメータの数を減らしながらパフォーマンスを維持または向上させることができます。その結果、高品質の画像を生成するだけでなく、計算面でもより効率的なモデルが実現されます。モデルのトレーニングプロセスも注目に値します。サンプル効率と計算速度を最適化するために、4つのフェーズのトレーニング手順を経ます。このアプローチは、モデルが少ない反復で画像を生成できるようにするために重要です。これにより、実世界の応用により適したモデルが実現されます。 DeciDiffusion 1.0 – より詳細な説明 DeciDiffusion 1.0の技術をより深く探ると、Variational Autoencoder（VAE）とCLIPの事前学習済みテキストエンコーダを活用していることがわかります。この組み合わせにより、モデルは効果的にテキストの説明を理解し、それを視覚的な表現に変換することができます。モデルの主な成果の1つは、高品質の画像を生成する能力です。既存のモデルと比較可能なFrechet Inception Distance（FID）スコアを獲得しますが、より少ない反復で達成します。これは、DeciDiffusion 1.0がサンプル効率的であり、より迅速にリアルな画像を生成できることを意味します。研究チームによる評価の特に興味深い側面は、DeciDiffusion…

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「Hugging FaceはLLMのための新しいGitHubです」

「ゼロからLLMを構築する方法」

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