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人間に戻る：AIの道：コードからぬいぐるみまでの旅

人工知能（AI）の急速に進化する風景の中で、私たちはアプローチの転換を求める分岐点に立っています。特にシリコンバレーを中心に、テック業界では既存の製品にAIを統合し、増分のイノベーションを生み出す傾向があります。この戦略は、AIに対する一般の人々の理解を深め、抵抗を減らすという点で重要な役割を果たしてきました。しかし、このアプローチは頭打ちになりつつあります。AIの革命的な可能性を実現するためには、人間の根本的なニーズと行動に戻り、AIアプリケーションのための新しい革新的な「チャネル」を築かなければなりません。AIは感性的にならなければなりません！その重要性を強調するため、著名な作家でありデザイン思考家であるドン・ノーマンは、彼の画期的な著書「日常のデザイン」で、製品デザインを人間の本能と反応に整合させることの重要性を強調しています。この原則は、AIアプリケーションにおいても重要です。既存の製品にAIを埋め込むだけではなく、基本的な人間の経験とニーズを理解し、活用することが重要です。これらの人間中心のデザインを発見するための効果的な手法の一つは、「デザインフィクション」です。この手法は、未来に自分自身を投影して、SF要素や弱いシグナルを活用して新たな使い方を概念化することを意味します。将来のシナリオを想像し、逆算して現在の製品に至るロードマップを作成することで、革新的な使い方を見つけることができます。 AIの変革的な性質を持つためには、持続可能な統合のための新たなパラダイムが必要です。そのためには、ある程度の科学的な洞察力が必要です。DeepMind、Google Research、FAIR、OpenAI、およびNvidiaなどの組織は、科学的な進歩によってこれに足場を築いています。ChatGPTなどの初期のプロトタイプは驚きと可能性を提供しました。次のステップでは、AIを現行の製品に埋め込んで利用性を向上させることが求められます。しかし、真に革新的な使い方を見つけるためには、技術の可能性に合ったものを特定することが重要です。 iPhoneのタッチスクリーンやApp Storeによってもたらされた革命を考えてみてください。スティーブ・ジョブズは、ブラックベリーのキーボードではなくタッチスクリーンを提唱したのは単なる姿勢ではなく、ユーザーの好みとニーズを深く理解していたからです。このアプローチは、最近OpenAIとの議論で示唆されたJony Iveの考え方に似ています。AIにおける同様の画期的な開発を暗示しています。これらの革新的な使い方を特定するために、私たちは現行の製品にとどまるのではなく、SFや映画の世界に飛び込んでみるべきです。作家たちはそこで未来を予見しています。その一つの良い例は映画やテレビシリーズ「リミットレス」です。NZTという薬を通して人間の能力を高めるという中心テーマは、AIの増強パラダイムと共鳴します。主人公のエディ・モラやブライアン・フィンチは、注意を分散させず、後で細部を思い出すことを示しています。このコンセプトは、深い人類学的なニーズと増強パラダイムに合致します。WhatsAppの会話に集中していたとき、チームメイトが今朝コーヒーマシンであなたに話したことを思い出せたら、それはどんなに素晴らしいことでしょうか。 Rewind AIなどの企業も同様のコンセプトを探求しています。Rewind AIは、基本的なフォトエディティングやチャットボットを超える革命的な技術です。ユーザーは、生活の瞬間を卓越した明瞭さと詳細さで再訪・思い出すことができます。それを物語的な「リミットレス」の薬のようなデジタル版と考えてください。Rewind AIを使用すると、ユーザーは写真アルバムをめくるように、過去の経験を手軽にアクセスして再生することができます。さらに、Rewind AIは、スクリーンから離れているときでも、日常生活を記憶する力を与えるウェアラブル技術の開発も模索しています。最近リリースされたGemini Nanoのような軽量AIモデルのポテンシャルも強調されています。このAI技術の最新進歩は、コンパクトで効率的かつ驚くべきパワフルさを備えた、機械学習の未来を具現化しています。このような軽量でありながら強力なAIモデルを受け入れることで、AIが単なる臨時のアシスタントでなく、私たちの日常生活の一部として完全かつなめらかに統合された世界に一歩近づくのです。結論として、AIの未来は既存の製品を単に強化するだけでなく、私たちの最も深い人間の本能とニーズと共感する新しい製品を作り出すことにあります。デザインフィクションからインスピレーションを得て、人間の行動の本質を理解することにより、革新的でありながら自然な傾向と欲望と深い共鳴を持つAIアプリケーションを開発することができます。私たちがこの旅に乗り出すにあたり、先見の明のあるデザイナーとAIの専門家との協力は、この変革的なテクノロジーの真の可能性を引き出し、AIが単なるツールではなく、私たちの人間の体験の拡張となる未来への道を開きます。この記事は「人間に戻る：AIの旅、コードから愛撫へ」がMarkTechPostで最初に掲載されました。

「エキスパートのミックスについて解説」

ミクストラル8x7Bのリリース（発表、モデルカード）により、トランスフォーマのクラスがオープンAIコミュニティで最も話題となっています。それがエキスパートの混合（Mixture of Experts、略してMoEs）です。このブログ記事では、MoEsの構成要素、トレーニング方法、および推論時の考慮事項について見ていきます。さあ、深く掘り下げてみましょう！目次ミクストラルとは何ですか？ MoEsの簡潔な歴史スパース性とは何ですか？ MoEsのトークンのロードバランシング MoEsとトランスフォーマスイッチトランスフォーマルータZ損失によるトレーニングの安定化エキスパートは何を学ぶのですか？エキスパートの数をスケーリングすると事前トレーニングにどのような影響を与えるのですか？ MoEsの微調整スパースMoEsと密なモデルの使用時期はいつですか？ MoEsを効果的に活用するためにエキスパート並列処理能力係数と通信コストサービングテクニック効率的なトレーニングオープンソースのMoEs ワークのエキサイティングな方向性いくつかのリソース…

ハグ顔（Hugging Face）での最新技術の組み合わせであるミクストラル（Mixtral）へようこそ

Mixtral 8x7bは、ミストラルが本日リリースした刺激的な大型言語モデルで、オープンアクセスモデルの最新技術基準を上回り、多くのベンチマークでGPT-3.5を凌駕しています。私たちは、MixtralをHugging Faceエコシステムに包括的に統合してのローンチをサポートすることに興奮しています🔥！本日リリースされる機能と統合には以下があります：ハブ上のモデル、モデルカードとライセンス（Apache 2.0） 🤗 Transformers統合推論エンドポイントとの統合高速で効率的な本番推論のためのテキスト生成推論との統合 🤗 TRLを使用した単一のGPUでのMixtralの微調整の例目次 Mixtral 8x7bとは何ですか名前についてプロンプト形式分からないことデモ推論 🤗 Transformersを使用するテキスト生成推論を使用する 🤗…

機械学習信頼性の向上：異常性がモデルのパフォーマンスと不確実性の定量化を向上させる方法

オブジェクトがそのカテゴリーの他のアイテムに似ている場合、それは典型的と見なされます。例えば、ペンギンは普通でない鳥ですが、ハトやスズメは普通の鳥です。いくつかの認知科学の研究は、典型性がカテゴリーの知識において重要であることを示唆しています。例えば、人間は普通のオブジェクトに対してより速く学習し、思い出し、関連付けるとされています。同様に、類似性ヒューリスティックは、人々が出来事がどれくらい一般的かに基づいて判断する傾向を指します。これは迅速な意思決定に役立つかもしれませんが、不正確な不確実性の評価につながる可能性もあります。例えば、普通の出来事の確率を過大評価したり、珍しい出来事についての判断の不確実性を過小評価したりするかもしれません。人間の判断の不確実性の度合いを測定することは難しいですが、機械学習の手法は予測において保証を提供します。ただし、信頼性を判断するためには信頼度だけでは十分ではない場合もあります。たとえば、低信頼度の予測は、明示的な不確実性やトレーニング分布においてサンプルの不足から生じる場合があります。同様に、高信頼度の予測は正確であるかもしれないが、誤ったキャリブレーションをしている場合もあります。彼らの主な提案は、トレーニング分布の範囲または予測の予測性を理解するために、モデルが両方の非典型性と信頼度を測定すべきであるということです。ただし、多くの機械学習アプリケーションでは、非典型性の測定ではなく、信頼度のみを提供する事前学習済みモデルが使用されます。スタンフォード大学とラトガーズ大学の研究チームは、サンプルやクラスの非典型性（稀な存在）とモデルの予測の正確性との関連を調査しています。以下は彼らの貢献です： 1. 予測品質の認識：この研究により、非典型性を考慮した推定子を使用することで、モデルの予測確率が実際の発生確率と一致するかどうかを評価できます。例えば、ロジスティック回帰やニューラルネットワークでも、調整が不正確な場合があります。ここでは、非典型性はモデルの信頼性が信頼できるかどうかに関する情報を提供できます。厳密なテストと理論的な研究によって、非典型性は予測の品質が低下することが示されています。特に、非典型な入力や非典型クラスからのサンプルでは、過度の自信と予測の精度が低下することが研究チームによって実証されました。 2. 精度とキャリブレーションの向上：確率モデルを修正することで、キャリブレーション技術によって誤キャリブレーションを軽減できます。研究チームは、モデルは異常な入力やクラスに基づいてさまざまな補正を必要とし、非典型性が再校正に重要な役割を果たすことを示しました。この調査結果に基づいて、彼らは非典型性を考慮した簡単な手法「非典型性に対する再校正」を提案しています。彼らの再校正技術は簡単に実装でき、入力やクラスの非典型性を考慮に入れます。研究チームは、非典型性を再校正技術に加えることで、予測の精度と不確実性の量子化を向上させることを実証しました。また、スキンレセプトリズムのカテゴリ分類を行う事例研究において、非典型性を意識したことが、複数のスキンタイプの性能向上に寄与することも示しました。 3. 予測セットの向上：ラベルの含まれる可能性が高い予測セットは、不確実性を評価する別の方法です。ここでは、研究チームは既存のアプローチの非典型性を検討し、低信頼度または非典型のサンプルが予測セットの性能を低下させる可能性があることを実証しています。研究チームは非典型性を使用することで予測セットの向上の可能性を示しています。総じて、研究チームはモデルに非典型性を考慮することを提案し、使用が容易である非典型性推定子が非常に価値があることを実証しています。

メタAIは、リアルタイムに高品質の再照明可能なガウシアンコーデックアバターを構築するための人工知能手法「Relightable Gaussian Codec Avatars」を紹介しますこれにより、新しい表情を生成するためにアニメーションさせることができるハイフィデリティのヘッドアバターが作成されます

“`html 画期的な進展を遂げたMeta AIの研究者たちは、ダイナミックな3Dヘッドアバターの高精細なリライティングを実現するという長年の課題に取り組みました。従来の方法では、特にリアルタイムの応用において効率性が重要となる場合に、表情の複雑な細部を捉えることができるようになるまでに時間がかかることがよくあります。Meta AIの研究チームは、この課題に対処すべく、「リライト可能ガウシアンコーデックアバター」という方法を発表し、アバターのリアリズムの領域を再定義する用意のある手法を作り出しました。研究チームが取り組んだ中核的な問題は、ダイナミックな顔のシーケンスにおいて、髪の毛や毛穴などのサブミリメートルの詳細をより明確に捉える必要があるということです。目、肌、髪などの人間の頭部の異質な材料を効率的にモデル化しながら、すべて周波数の反射に対応するというのは困難な課題です。既存の手法の制約は、リアリズムとリアルタイムのパフォーマンスをシームレスに組み合わせる革新的な解決策が必要とされています。リライト可能なアバターに関する既存のアプローチは、リアルタイムのパフォーマンスと忠実度のトレードオフに悩まされてきました。リアルタイムのアプリケーションにおいて、動的な顔の詳細を捉えることができるメソッドが必要とされてきたのです。Meta AIの研究チームは、この課題に目をつけ、「リライト可能ガウシアンコーデックアバター」を革新的な解決策として導入しました。 Meta AIの手法は、3Dガウシアンに基づくジオメトリモデルを導入し、サブミリメートルの精度まで拡張する精密さを提供しています。これは、ダイナミックな顔のシーケンスを捉えるための大幅な進歩であり、髪の毛や毛穴の微妙なニュアンスを含め、アバターが生命的な詳細を示すことを保証します。この革新的な手法の重要な要素であるリライト可能な外観モデルは、学習可能な輝度伝達に基づいています。 https://arxiv.org/abs/2312.03704 これらのアバターの優れた点は、アバターの構築における包括的なアプローチにあります。3Dガウシアンによってパラメータ化されたジオメトリモデルは、アバターのバックボーンを形成し、ガウシアンスプラッティング技術を使用した効率的なレンダリングを可能にします。学習可能な輝度伝達によって駆動される外観モデルは、拡散球面調和関数と反射球面ガウシアンを組み合わせています。この組み合わせにより、アバターは点光源と連続的な照明によるリアルタイムのリライティングを実現できます。これらの技術的側面を超えて、この手法は表情、視線、ビュー、照明に対する切り離し可能な制御を紹介しています。アバターは、潜在的な表情コード、視線情報、および目標視野方向を利用してダイナミックにアニメーション化することができます。この制御のレベルは、アバターアニメーションにおける重要な進展であり、繊細でインタラクティブなユーザーエクスペリエンスを提供します。これらのアバターは、単なる理論的な進展ではありません。その手法によって、ヘッドマウントカメラからのライブビデオによるアニメーションが実証されています。この能力により、リアルタイムのビデオ入力がアバターをシームレスに動かすことで、ダイナミックでインタラクティブなコンテンツを作り出すことができます。総括すると、Meta AIの「リライト可能ガウシアンコーデックアバター」は、複雑な課題に対処するためのイノベーションの力を示すものです。3Dガウシアンに基づくジオメトリモデルと革新的な学習可能な輝度伝達の外観モデルを組み合わせることで、研究チームは既存の手法の制約を超え、アバターのリアリズムに新たな基準を打ち立てました。 “`

「NVIDIAがゲームチェンジャーとマーケットメーカーへの投資でAI革命を推進する方法」

偉大な企業は物語によって繁栄します。NVIDIAのベンチャーキャピタル担当であるシド・サイディックは、これをよく知っています。サイディックは、最初の仕事のひとつで、投資家のミーティングからプレゼン資料を運び回り、トレーラーでの仕事中に、ドアが開くと「揺れる」トレーラーで、スタートアップのCEOとマネジメントチームが物語を伝えるのを手伝いました。そのCEOはJensen Huangであり、スタートアップはNVIDIAでした。サイディックは、投資家と起業家として働いた経験から、顧客やパートナー、従業員や投資家など、会社の物語を早い段階で共有するために適切な人々を見つけることがどれほど重要かを知っています。この原則こそが、NVIDIAが次世代イノベーションを支援するために取り組んでいる多面的なアプローチの基盤です。この戦略は、NVIDIAの企業開発責任者であるヴィシャル・バグワティも支持しています。この取り組みは、今年に入ってこれまでに2ダース以上の投資を果たしました。AIと加速コンピューティングのイノベーションのペースが加速するにつれ、さらに加速しています。 AIエコシステムを支援するNVIDIAの三本の戦略 NVIDIAがエコシステムを投資する方法は3つあります。まず、バグワティが監督するNVIDIAの企業投資によるもの。次に、サイディックが率いる私たちのベンチャーキャピタル部門であるNVenturesによるもの。そして最後に、ベンチャーキャピタルとスタートアップを結び付ける私たちのNVIDIA Inceptionです。 PwCによれば、AIだけで2030年までに世界経済に15兆ドル以上の寄与ができる可能性があります。したがって、現在AIと加速コンピューティングに取り組んでいる場合、NVIDIAは手助けする準備ができています。あらゆる業界の開発者が加速コンピューティングアプリケーションを作成しています。そして、まだ始まったばかりです。その結果、AIの物語を日々進化させている企業のコレクションが生まれました。Cohere、CoreWeave、Hugging Face、Inflection、Inceptiveなどが含まれます。私たちは彼らと一緒にいます。「NVIDIAと提携することはゲームチェンジャーです」とMachina LabsのCEOであるEd Mehrは言いました。「彼らの類まれな専門知識が、私たちのAIとシミュレーション能力を飛躍的に向上させます」。企業投資：エコシステムの成長 NVIDIAの企業投資部門は戦略的な協力に焦点を当てています。これらのパートナーシップは共同イノベーションを促進し、NVIDIAプラットフォームを強化し、エコシステムを拡大します。2023年の始め以来、14件の投資に関する発表が行われています。これらのターゲット企業には、チップ間の光接続に特化したAyar Labsや、先進的なAIモデルのハブであるHugging Faceなどがあります。ポートフォリオには、次世代のエンタープライズソリューションも含まれています。Databricksは、機械学習のための業界をリードするデータプラットフォームを提供しており、CohereはAIを通じた企業自動化を提供しています。他の注目すべき企業にはRecursion、Kore.ai、Utilidataなどがあり、それぞれが薬物発見、会話型AI、スマート電力グリッドのユニークなソリューションを提供しています。消費者サービスも投資の焦点です。Inflectionは、クリエイティブ表現のためのパーソナルAIを作り上げており、Runwayは生成AIを通じたアートと創造性のプラットフォームとして機能しています。…

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人間に戻る：AIの道：コードからぬいぐるみまでの旅

「エキスパートのミックスについて解説」

ハグ顔（Hugging Face）での最新技術の組み合わせであるミクストラル（Mixtral）へようこそ

機械学習信頼性の向上：異常性がモデルのパフォーマンスと不確実性の定量化を向上させる方法

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‘LLMがデータアナリストを置き換えることはできるのか？ LLMを活用したアナリストの構築’

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