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「LLMテクノロジーの理解」

「LLMテクノロジーの進歩を発見しましょうLLMテクノロジーの世界を探求し、AIとNLPの分野における重要な役割を見つけましょう」

「ノーコードアプリビルダーのトップ10（2023年12月）」

テクノロジーの絶えず進化する風景の中で、ノーコードアプリビルダーの台頭は、アプリ開発の民主化の証ですかつてはベテランプログラマーやソフトウェア開発者の領域にのみデジタルソリューションを作成する時代が終わりましたノーコードプラットフォームは、起業家やビジネスプロフェッショナル、クリエイティブな思考を持つ人々に扉を開いています[…]

「Q*とLVM LLMのAGIの進化」

「Q*とLVMによるAIの未来を探求し、論理的な推論とビジョンAIのためのLLMを高度化させて、AGIへの道を開拓してください」

「エンタープライズサービスマネジメントがAIを活用したチームを実現する」

あなたの従業員はおそらくロボットのような感じがするでしょう私たちの仕事をするために使用するさまざまなアプリケーションやテクノロジーのアラートの連続で、ますますネットワーク化され常にオンになっている世界に追いつこうとするだけでも、終わりのない電話、メール、テキスト、Slackメッセージなどが押し寄せます私たちのチームは今まで以上につながっています[...]

「大規模言語モデルをより効率的に最適化できるのか？LLMの効率性に関するアルゴリズムの進化についての包括的な調査をご覧ください」

より効率的に大規模言語モデルを最適化できるのか？マイクロソフト、南カリフォルニア大学、オハイオ州立大学など、複数の組織の研究者からなる研究チームが、LLM（大規模言語モデル）の効率向上を目指したアルゴリズムの進歩について徹底的なレビューを提供しています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術などを網羅し、将来の効率的なLLM開発の礎を築こうとしています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術をカバーし、LLMの核心的な概念と効率指標について説明しています。このレビューでは、効率的なLLM開発に貢献する方法論の最新の総合的な概要を提供しています。研究者は関連する研究の見落としを認識し、さらなる参考文献の提案を推奨しています。 LLMは自然言語理解において重要な役割を果たしていますが、高い計算コストのために誰にでも簡単にアクセスできるものではありません。この課題に取り組むために、研究者は効率を向上させ、アクセス性を高めるためのアルゴリズムの進歩を継続的に行っています。これらの進歩は、AI、特に自然言語処理の領域における将来のイノベーションの道を切り拓いています。この研究は、LLMの効率を向上させるアルゴリズムの進歩を調査しています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術など、さまざまな効率の側面を検討しています。Transformer、RWKV、H3、Hyena、RetNetなどの具体的な方法が言及されています。議論には知識の蒸留法、コンパクトなモデル構築法、注意モデリングと計算の最適化のための頻度ベースの技術などの具体的な手法が含まれています。この調査は、特定の領域に焦点を当てるのではなく、多様な効率の側面をカバーするLLMの効率についての包括的な視点を採用しています。貴重な情報源として役立ち、LLMの効率に関する今後のイノベーションの基盤を築いています。参考文献リポジトリを含めることで、この重要な分野のさらなる探求と研究のための有用性が高まります。ただし、研究の特定の結果や方法の詳細は、提供されたソースに明示的に記載されるべきです。まとめると、この調査では、LLM技術の効率を高めるための最新のアルゴリズムの進歩について詳しく説明しています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術をカバーしています。アルゴリズムの解決策の重要性を強調し、モデルの圧縮、知識の蒸留、量子化、低ランク分解などの手法を探求し、LLMの効率を向上させることになります。この包括的な調査は、LLMの効率の現状についてさまざまな貴重な洞察を提供する必須のツールです。

一緒にAIを学ぶ – Towards AI コミュニティニュースレター第4号

おはようございます、AI愛好者の皆さん！今号では、Activeloopと共同で取り組んでいる大規模な言語モデル（LLM）のパフォーマンス向上に関する新しいビデオを共有しますこのビデオではさまざまな…

AI（人工知能）はキッチンを乗っ取っているのか？マクドナルドがGoogleと手を結び、GenAIを展開する

ファストフード技術を再定義する動きとして、マクドナルドとGoogleは2024年からGenerative AIを展開するためのパートナーシップを組みました。このグローバルな連携は数年にわたり、Google Cloudのテクノロジーをマクドナルドの世界中の店舗ネットワークにシームレスに統合することを目指しています。この戦略的なコラボレーションは、レストラン技術プラットフォームを未だかつてない洗練度と生産性の領域に押し上げる、重要な前進の一歩を示しています。パートナーシップの公開マクドナルドとGoogleは、Google Cloudのテクノロジーの力を世界中の数千のレストランで活用するための包括的なパートナーシップを発表しました。この変革的なステップは、マクドナルドがファストフード業界におけるデジタルイノベーションの最前線にとどまることへの取り組みを強調しています。このパートナーシップは、Google Cloudのハードウェア、データ、AI技術を活用して、デジタルビジネスの成長において類いまれなる成果を上げることに焦点を当てています。ストアでの技術革新このコラボレーションの一環として、マクドナルドは店舗と顧客プラットフォーム全体で最先端の進歩を実施する予定です。これには、人気のあるモバイルアプリの強化が含まれ、現在1億5000万人のメンバーを抱えるマクドナルドの広範なロイヤリティプログラムへのゲートウェイとして機能します。さらに、マクドナルドの世界中のセルフサービスキオスクも大幅なアップグレードを予定しており、顧客によりスムーズで効率的な体験を提供します。 Generative AIの役割このコラボレーションの中心となるのは、2024年から展開されるGenerative AIの統合です。数千のマクドナルド店舗でハードウェアとソフトウェアのアップグレードが行われ、ファストフード大手は前例のないスケールでGenerative AIの力を活用することができるようになります。この導入は、様々な運営面を最適化することを目指しており、AIによる自動化を通じてより熱々で新鮮な食品を提供するというマクドナルドの期待が示唆されています。さらに、マクドナルドが有名なフライの新鮮さを保証するためにAIを利用するという取り組みは、このコラボレーションの注目すべきポイントです。Generative AIを展開することで、ファストフード大手は運営を最適化し、お客様により熱々で新鮮な食品を提供することを約束しています。フライの調理をどのようにAIが革新するのかの詳細は明かされていませんが、マクドナルドが先駆的なテクノロジーを通じてアイコニックなメニューの品質を向上させるという重要な一環は、ファストフードダイニングの未来への魅力的な一端を垣間見せています。 Google Distributed Cloud – 技術的なゲームチェンジャーこれらの進化を円滑に展開するために、Google Distributed Cloudは数千のマクドナルド店舗で展開予定です。この先端技術により、クラウドベースのアプリケーションと現場のAIソリューションを利用することで、店舗運営におけるよりローカライズされたコントロールが可能となります。このパートナーシップにより、マクドナルドはGoogle…

「大規模言語モデルの微調整方法：ステップバイステップガイド」

2023年、アルパカ、ファルコン、ラマ2、およびGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）の台頭は、人工知能の民主化の傾向を示しています

「MicrosoftがOrca2を公開し、初の控えめな論理思考者LLMを生み出します」

さらに、マイクロソフトは彼らの SLMの最新版であるOrca2を発表し、新たな言語モデルであるCautious Reasonersを作り出し、同時に新記録を樹立しました

データサイエンスへのゲートの解除：GATE 2024 in DS＆AIの究極の学習ガイド

イントロダクション Graduate Aptitude Test in Engineering（GATE）は、インドで行われる大学院入学試験です。この試験は主に、工学と科学の学部の内容を総合的に理解できるかをテストします。もし、IIScバンガロールが導入するGATE 2024のデータサイエンスとAIに向けて準備をしているのであれば、正しい場所にいます。この記事は、あなたがこの新しくてエキサイティングなGATEペーパーを進む際の指針となるであろう、学習教材、講義ノート、標準的な参考書などをまとめた宝庫です。準備の基盤となる主要な科目には、確率と統計、線形代数、機械学習、AIなどがあります。これらはただの科目ではありません。これらこそがデータサイエンスとAIの基盤です。私が紹介する情報源は、IIScバンガロールの名声高い教授陣によってテストされ、推奨されたものです。確率と統計：チャンスとデータのゲーム確率と統計においては、挑戦されることを予想しなければなりません。この科目は、CSEのカリキュラムに比べて非常に重要な位置を占めており、追加のトピックが多く含まれています。この難関を乗り越えるためには、正しい参考書を手にする必要があります。私はまず、“A First Course in Probability”（シェルドン・ロス著）から始めることをおすすめします。これは学部レベルでも定番です。これに慣れたら、同じ著者による“Introduction to Probability Models”に進んでください。より高度な知識を求める方には、“Introduction to Probability Theory”（S.C. PortおよびC.J. Stone著）、さらにその後に続く“Introduction to…

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