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「より良いデータセットが新しいSOTAモデルを生み出す方法！」

時々、雑然としたMulti-Modal AIデータセットの整理だけで新しいSOTAモデルの達成は十分です新しいMMICL論文「MMICL ビジョン・言語モデルをマルチモーダルで強化する」を見てみましょう...

『RAG パイプラインの落とし穴：「テーブルの埋め込み」の語られざる挑戦』

「ゼロから何かになるRAGパイプラインの典型的な構築の旅と、改善したワークフローのためのLlamaIndexを使用したRAGテーブルの取り扱いガイド」

「ジェンAIができることとできないことの5つのこと」

ChatGPTのローンチからまだ一年も経っていないとは信じられないほどですが、私たちはGenerative AI（GenAI）が世界中で大流行しているのを目にしました大規模言語モデル（LLM）から安定した...

「Google DeepMindの研究者が『プロンプトブリーダー』を紹介：与えられたドメイン内で自己言及的かつ自己向上型AIシステムで、効果的なドメイン固有のプロンプトを自動的に進化させることができます」というものです

大型言語モデル（LLMs）は、人間の模倣特性により注目されています。これらのモデルは、質問に答える、コンテンツを生成する、長いテキストのパラグラフを要約するなど、さまざまな能力を持っています。GPT-3.5やGPT-4などのLLMの性能を向上させるためには、プロンプトは重要です。プロンプトの作成方法は、推論、多モーダル処理、ツールの使用など、様々な領域でLLMの能力に大きな影響を与えることができます。研究者が設計したこれらの技術は、モデルの蒸留やエージェントの振る舞いシミュレーションといったタスクで有望な結果を示しています。プロンプトの手動エンジニアリングによって、この手順が自動化できるかという疑問が生じます。Automatic Prompt Engineer（APE）は、データセットの入出力インスタンスに基づいてプロンプトのセットを生成することによって、この問題に取り組んだ試みを行いましたが、APEはプロンプトの品質の低下に伴う収益の減少を示しました。研究者は、LLL向けのプロンプト作成で収益の低下を克服するための多様性を保ちながら進化するアルゴリズムに基づく方法を提案しています。 LLMは、重み行列を変更して性能を向上させるように、プロンプトを変更することができます。この比較によれば、LLMは自身の能力と能力向上のプロセスの両方を向上させるために作成され、それにより人工知能は無限に向上し続けることが可能になります。これらの考えに応えて、Google DeepMindの研究チームは最近の研究でPromptBreeder（PB）を導入しました。これは、LLMが自己言及的な方法で自己を改善するための技術です。 PBでは、特定のドメインに対する問題の説明、変異プロンプトを変更するための指示である初期変異プロンプトのセット、およびテキスト形式の一般的な認知ヒューリスティクスである思考スタイルが必要です。PBは、LLMの変異演算子としての能力を利用して、異なるタスクのプロンプトと変異プロンプトを生成します。これら進化したタスクプロンプトの適合性は、トレーニングセットで評価され、タスクプロンプトとそれに関連する変異プロンプトからなる進化ユニットのサブセットが将来の世代に選択されます。研究チームは、PromptBreederが数世代にわたって特定のドメインに合わせてプロンプトが調整されることを共有しています。例えば、数学の分野で数学的な問題を解くための明示的な指示を含むタスクプロンプトをPBが開発しました。一般常識の推論、算術、倫理などを含むさまざまなベンチマークタスクで、PBは最先端のプロンプト技術を上回るパフォーマンスを発揮します。PBは自己言及的な自己改善のためのパラメータ更新は必要とせず、さらに広範かつ能力のあるLLLがこの戦略に利益を得る未来が示唆されています。 PromptBreederの作業プロセスは以下のように要約できます：タスクプロンプトの変異：タスクプロンプトは、特定のタスクやドメインのために作成されるプロンプトです。PromptBreederは、これらのプロンプトの集団から始めます。タスクプロンプトは変異を受けてバリアントが生成されます。適応評価：変更されたタスクプロンプトの適合性が、トレーニングデータセットを使用して評価されます。この評価では、LLMがこれらのバリエーションへの応答の良さが測定されます。継続的進化：生物学的進化と同様に、変異と評価のプロセスは複数世代にわたって繰り返されます。まとめると、PromptBreederは、LLLのためにプロンプトを自律的に進化させるためのユニークかつ成功した技術として大いに賞賛されています。PromptBreederは、タスクプロンプトと変異プロンプトの両方を反復的に改善することにより、マニュアルプロンプトメソッドを上回る性能を発揮します。

『日常のデザイン（AI）』

ドン・ノーマンの1988年のデザインの古典である『デザインの心理学』は、以来、優れたハードウェアとソフトウェアの設計に影響を与えるユーザーエクスペリエンスの原則を示したノーマンはアナログを参考にしていましたが、

このAI論文は、概念関連伝播（CRP）を用いて、「どこ」や「何」を解き明かすための深層学習モデルの理解に新たなアプローチを提案しています

“`html 機械学習と人工知能の分野は非常に重要になっています。日々進歩している新たな技術があります。この領域はあらゆる分野に影響を与えています。洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを利用することで、各セクターで非常に高い精度を誇るモデルがあります。その正確な性能にもかかわらず、これらのニューラルネットワークの動作を完全に理解する必要があります。これらのモデル内で属性選択と予測を司るメカニズムを知り、結果を観察および解釈する必要があります。ディープニューラルネットワーク（DNN）の複雑で非線形な性質は、望ましくない特徴にバイアスを示す可能性のある結論につながることがしばしばあります。彼らの論理の固有の不透明性は、さまざまな関連するアプリケーション領域で機械学習モデルを適用することが困難になります。AIシステムがどのように意思決定を行うかを理解するのは簡単ではありません。そのため、Thomas Wiegand教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Wojciech Samek教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Sebastian Lapuschkin博士（Fraunhofer HHI）は、論文で関連性伝播（CRP）の概念を紹介しました。この革新的な手法は、属性マップから人間に理解可能な説明までの経路を提供し、AIの個々の意思決定を人間が理解できる概念を通じて解明することを可能にします。彼らはCRPを、既存の説明モデルを補完し豊かにするディープニューラルネットワークの高度な説明手法として強調しています。CRPは、個々の予測に関する「どこで」と「何を」の質問に答えるためのローカルとグローバルな視点を統合することで、AIのアイデアを使用し、それらが入力に与える影響を考慮する個別のニューラルネットワークセグメントを明らかにします。その結果、CRPは人々が理解できる言葉でAIによる意思決定を説明します。研究者たちは、この説明可能性のアプローチがAIの入力から出力までの予測プロセスを調査することを強調しています。研究グループは、AIアルゴリズムが判断を下す方法を示すためにヒートマップを使用する技術をすでに開発しています。 Fraunhofer HHIのExplainable Artificial Intelligence研究グループの責任者であるSebastian Lapuschkin博士は、新しい技術について詳しく説明しています。彼は、CRPが説明を、全てのピクセルの存在する入力空間（イメージがある場所）から、ネットワークの上位層によって形成された意味豊かな概念空間へ転送すると説明しました。研究者たちはさらに、CRPとして知られるAIの説明可能性の次の段階が、AIモデルの研究、評価、パフォーマンスの向上のための新しい機会を開拓していると述べています。 CRPベースの研究を使用して、モデルの設計とアプリケーションドメインを探求することによって、モデル内のアイデアの表現と構成の洞察と、予測におけるそれらの影響の定量的評価を取得することができます。これらの調査は、CRPの力を活用してモデルの複雑なレイヤーに入り込み、概念の景色を解明し、さまざまなアイデアが予測的な結果に与える定量的影響を評価します。 “`

「BrainChipがエッジAIの進歩のための2世代目のAkidaプラットフォームを公開」

人工知能（AI）の能力への飽くなき欲求が特徴とされる時代において、ニューラルネットワークプロセッサのパイオニアであるBrainChipは、エッジデバイスに前例のない処理能力を与えるための重要な一歩を踏み出しました。同社の最新の発表である第2世代Akidaプラットフォームは、エッジAIの領域で画期的な飛躍を実現し、デバイスをクラウド依存性から解放する可能性をもたらしています。 BrainChipのオリジナルのアキダニューロモーフィック処理技術は、2019年のLinley Fall Processor Conferenceでの初めての公開以降、2021年には一般向けの開発キットとして具現化する旅を開始しました。2023年3月、テンポラルイベントベースニューラルネットワーク（TENN）アクセラレーションとオプションのビジョントランスフォーマーハードウェアをサポートする改良版であるAkida 2.0が発表されました。この向上により、プラットフォームの機能が強化されるだけでなく、ホストプロセッサへの計算負荷が軽減されます。BrainChipはAkida 2.0を3つの異なる製品クラスに分類しました。エネルギー効率を重視したAkida-E、マイクロコントローラーユニットやシステムオンチップへのシームレスな統合を目指したAkida-S、オプションのビジョントランスフォーマーアクセラレーションを補完したハイパフォーマンスレンジであるAkida-Pです。 BrainChipは現在、「早期アクセス」プログラムを開始し、Akida 2.0の知的財産（IP）へのアクセスと、TENNのサポートを通じて「オーダーオブマグニチュード」の計算密度の向上を約束しています。この画期的な進化は、マルチモーダルエッジAIへの不可避的な移行に対応するために知能コンピューティングへの要求が高まるトレンドを象徴しています。研究者はこの開発を称賛し、BrainChipの第2世代Akidaがこの移行を促進するために必要なパフォーマンス、効率、精度、信頼性という重要な要件と正確に合致していることを強調しています。 Akida 2.0プラットフォームの中心には、モデルサイズと計算要件の段階的な「オーダーオブマグニチュード」の削減を提供するTENNがあります。この効率の向上は、AIの採用の加速と、エッジAIソリューションのアクセスと展開の容易さを約束する可能性を秘めています。 BrainChipがAkida 2.0のIPを公開するにあたり、熱心なイノベーターやテック愛好家は、同社の営業部門に連絡することを奨励されています。現段階では価格は未公開ですが、第2世代プラットフォームに基づくハードウェア開発キットの発売時期はまだ確定していません。結論として、BrainChipの第2世代Akidaプラットフォームの導入は、エッジAIの景観を再定義することが期待されています。TENNを中心に据えたこの革新は、エッジコンピューティングにおけるパフォーマンス、効率、信頼性の向上への迫切なニーズに対応しています。

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「より良いデータセットが新しいSOTAモデルを生み出す方法！」

『RAG パイプラインの落とし穴：「テーブルの埋め込み」の語られざる挑戦』

「ジェンAIができることとできないことの5つのこと」

「Google DeepMindの研究者が『プロンプトブリーダー』を紹介：与えられたドメイン内で自己言及的かつ自己向上型AIシステムで、効果的なドメイン固有のプロンプトを自動的に進化させることができます」というものです

『日常のデザイン（AI）』

このAI論文は、概念関連伝播（CRP）を用いて、「どこ」や「何」を解き明かすための深層学習モデルの理解に新たなアプローチを提案しています

「BrainChipがエッジAIの進歩のための2世代目のAkidaプラットフォームを公開」

「AIを活用してより良い世界を実現する」

「Amazon SageMaker Feature Storeを使用して、あなたの生成型AIアプリケーションをパーソナライズしましょう」

「Amazon SageMakerを使用して、マルチモダリティモデルを用いた画像からテキストへの生成型AIアプリケーションを構築する」

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