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「ギザギザしたCOVIDチャートの謎を解決する」

COVID-19パンデミックの最初の年において、この病気の死亡者数は多くの論争の的となりました問題の中には、テストの不足による早期の過小評価や死亡者数の…

このAI研究は、ポイントクラウドを2D画像、言語、音声、およびビデオと一致させる3Dマルチモダリティモデルである「Point-Bind」を紹介します

現在の技術的な景観では、3Dビジョンが急速な成長と進化により注目を浴びています。この関心の高まりは、自動運転、強化されたナビゲーションシステム、高度な3Dシーン理解、およびロボティクスといった分野の急成長に大いに貢献しています。3Dポイントクラウドを他のモダリティのデータと組み合わせるためには、3D理解の向上、テキストからの3D生成、および3Dの質問に答えるための試みが数多く行われています。 https://arxiv.org/abs/2309.00615 研究者は、Point-Bindという革命的な3Dマルチモーダルモデルを紹介しました。このモデルは、2D画像、言語、音声、ビデオなどのさまざまなデータソースとのポイントクラウドのシームレスな統合を目指しています。ImageBindの原則に基づいてガイドされたこのモデルは、3Dデータとマルチモダリティの間のギャップを埋める統一された埋め込み空間を構築します。このブレークスルーにより、任意のモダリティに基づいた3D生成、3D埋め込み算術、包括的な3Dオープンワールド理解など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になります。上記の画像では、Point-Bindの全体的なパイプラインが表示されています。研究者はまず、対照的な学習のために3D-画像-音声-テキストデータのペアを収集し、ImageBindによって3Dモダリティを他のモダリティに調整します。共通の埋め込み空間を持つことで、Point-Bindは3Dクロスモーダル検索、任意のモダリティに基づいた3D生成、3Dゼロショット理解、および3D大規模言語モデルの開発（Point-LLM）に利用することができます。この研究のPoint-Bindの主な貢献は以下の通りです： ImageBindによる3Dの整列：共通の埋め込み空間内で、Point-Bindはまず3Dポイントクラウドを2D画像、ビデオ、言語、音声などのマルチモダリティと整列させます。任意のモダリティに基づいた3D生成：既存のテキストから3Dへの生成モデルに基づいて、Point-Bindはテキスト/画像/音声/ポイントからメッシュの生成など、任意のモダリティに基づいた3D形状合成を可能にします。 3D埋め込み空間の算術：Point-Bindの3D特徴は、他のモダリティと組み合わせてその意味を取り込むために追加することができます。これにより、構成されたクロスモーダル検索が実現されます。 3Dゼロショット理解：Point-Bindは、3Dゼロショット分類の最先端の性能を達成します。また、テキストに加えて音声に基づいた3Dオープンワールド理解もサポートします。 https://arxiv.org/abs/2309.00615 研究者はPoint-Bindを活用して、3D質問応答やマルチモーダルな推論を実現するためにLLaMAを最適化した3D大規模言語モデル（Point-LLM）を開発しています。Point-LLMの全体的なパイプラインは、上記の画像で確認することができます。 Point LLMの主な貢献は以下の通りです： 3D質問応答のためのPoint-LLM： PointBindを使用して、英語と中国語の両方をサポートする、3Dポイントクラウド条件で指示に応答する初の3D LLM、Point-LLMを紹介します。データとパラメータの効率： 3Dの指示データなしで、公共のビジョン言語データのみを調整に使用し、リソースを節約するためにパラメータ効率の高いファインチューニング技術を採用しています。 3Dおよびマルチモーダル推論：共有埋め込み空間を介して、Point-LLMは3Dとマルチモーダルの入力の組み合わせを推論することにより、記述的な応答を生成することができます。例えば、画像/音声とポイントクラウドなどです。将来の研究は、室内や屋外のシーンなど、より多様な3Dデータとマルチモダリティを統合することに焦点を当て、より広範な応用シナリオを可能にする予定です。

ContentStudio レビュー：ソーシャルメディアにおける最高のAIツール？（2023年9月）

「ContentStudioがあなたのビジネスに最適なソーシャルメディア管理プラットフォームかどうか疑問に思っていますか？詳細なContentStudioレビューを読んで、それを知ることができます！」

「二つの封筒の問題」

「2つの封筒のパラドックスを解くことは、判定可能性、時間、因果性について驚くべき考察をもたらします」

コードのためのLLMsの構築方法は？

イントロダクション常に進化するテックの景観において、大規模な言語モデルをマスターすることは単なるスキルではありません。それはイノベーションの最前線への招待状です。LLMモデルはまるでデジタルの魔法使いであり、コーディングの夢を実現します！それらをマスターすることで、光速でコードを書き、完全なソフトウェアの傑作を作成し、コードの要約を難なく行うことができます。最善の方法でコードのためのLLMを構築する方法を探ってみましょう。コードのためのLLMとは何ですか？コードのための大規模な言語モデル（LLM）は、ニューラルネットワークの技術を利用してコンピュータコードを理解し生成するための特化した人工知能アルゴリズムです。これらのモデルは大量のデータセットでトレーニングされ、入力命令に基づいてコードの断片または完全なプログラムを生成することができます。LLMは、自動補完やコード生成から開発者が効率的にコードを書くことを支援するまで、さまざまなプログラミングタスクで応用されます。これらはソフトウェア開発の分野での重要な進歩であり、複雑なプロジェクトでのプログラマの作業を容易にし、コーディングエラーを減らすのに役立ちます。コーディングのための生成AIの未来コーディングのための生成AIの未来は非常に期待されており、ソフトウェア開発を革新する可能性を秘めています。高度な機械学習モデルによってパワードされた生成AIは、コーディングのさまざまな側面を自動化するために大きな進歩を遂げています：コード生成生成AIは自動的にコードの断片を生成し、プログラミングタスクを簡素化し、手動でのコーディングの必要性を低減します。この技術は文脈と要件を分析して機能的なコードセグメントを生成します。これにより開発プロセスを加速し、人為的なエラーを減らすことができ、開発者はプロジェクトの高次の側面に集中することができます。コード補完生成AIは開発者がコーディング中にコードの補完を提案することで、コーディングの効率と正確性を大幅に向上させます。文脈に応じた提案を行うことで、構文エラーの発生確率を減らし、コーディングタスクを迅速化します。開発者はこれらの提案から選択することができ、コーディングプロセスを効率化しスムーズにします。生産性の向上生成AIツールは開発を加速することで生産性を向上させます。これらは繰り返しのコーディングタスクを自動化し、開発者が問題解決やソフトウェア開発の創造的な側面により多くの時間を割り当てることを可能にします。その結果、プロジェクトの完了が早まり、総合的な生産性が向上します。エラーの低減 AIによるコード生成は、リアルタイムでコーディングエラーを特定し修正することによってエラーを低減します。これによりソフトウェアの品質と信頼性が向上します。AIは一般的なミスを見つけることができ、コードベースの堅牢性を向上させデバッグの必要性を減らします。言語とフレームワークの適応性生成AIモデルはさまざまなプログラミング言語やフレームワークで作業する柔軟性を持っています。この適応性により、これらのツールは異なる技術スタックで開発者が利用することができます。 AIによる開発のイノベーション生成AIは開発者が新たなアイデアを探求し、コードをより効率的に実験することを可能にすることで、ソフトウェア開発のイノベーションを促進します。これにより、可能性の限界を超えた新しいソリューションやアプリケーションを作成することができます。優れたコード開発のための主要なLLMツール LLMコーディングツールは、ソフトウェア開発におけるAIの最先端を表しており、開発者が効率的かつ正確にコードを書くのを支援するさまざまな機能と機能を提供しています。開発者や組織は、一般的なコード生成や特定のコーディングタスクに最も適したツールを選択することができます。以下は、コードのための最高のLLMツールのリストです。 LaLLMA Metaが開発したコーディングのための大規模な言語モデル（LLM）です。コンテキストを理解し、コードの断片を生成することで開発者のコーディングタスクを支援するために設計されています。LaLLMAには、モバイルアプリケーションに適したより小さなモデルから、より複雑なコーディングタスクに特化した機能を備えたより大きなモデルまで、さまざまなサイズがあります。開発者はLaLLMAをコード補完、コードの要約、さまざまなプログラミング言語でのコード生成など、さまざまな目的に使用することができます。 StarCoderとStarCoderBase Hugging…

「ChatGPTを再び視覚させる：このAIアプローチは、リンクコンテキスト学習を探求してマルチモーダル学習を可能にします」

言語モデルは、連続的で文脈に即したテキストを生成する能力により、コンピュータとのコミュニケーション方法を革新しました。大規模な言語モデル（LLM）は、人間の言語のパターンや微妙なニュアンスを学習するために、膨大な量のテキストデータにトレーニングされ、この進歩の最前線に立っています。LLMの革命の先駆者であるChatGPTは、さまざまな学問分野の人々に非常に人気があります。 LLMの非常に高い能力のおかげで、様々なタスクが容易になりました。テキストの要約、メールの作成支援、コーディングタスクの自動化、ドキュメントの説明などに使用されます。これらのタスクは、1年前にはかなり時間がかかるものでしたが、今ではわずか数分で完了します。しかし、テキスト、画像、さらにはビデオなど、さまざまなモダリティをまたがってコンテンツを処理および生成する必要があるマルチモーダル理解の需要が増えてきており、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の必要性が浮上しています。MLLMは、言語モデルの力を視覚理解と組み合わせることで、機械がより包括的で文脈に即した方法でコンテンツを理解および生成することを可能にします。 ChatGPTのブームが少し収まった後、MLLMがAI界に台風のように吹き荒れ、テキストと画像をまたがるコンテンツの理解と生成を可能にしました。これらのモデルは、画像認識、ビジュアルグラウンディング、指示の理解などのタスクで驚異的なパフォーマンスを示しています。ただし、これらのモデルを効果的にトレーニングすることは依然として課題です。最大の課題は、MLLMが画像とラベルの両方が未知の完全に新しいシナリオに遭遇した場合です。さらに、MLLMは、より長いコンテキストを処理する際に「中途で迷子になる」傾向があります。これらのモデルは、始まりと中間の位置に大きく依存しているため、ショット数が増えるにつれて正確性が停滞することを説明しています。そのため、MLLMはより長い入力に苦労します。それでは、さあリンクコンテキスト学習（LCL）に会いましょう。提案されたリンクコンテキスト学習のデモダイアログ。出典:https://arxiv.org/abs/2308.07891 MLLMには2つの主要なトレーニング戦略があります。マルチモーダルプロンプトチューニング（M-PT）とマルチモーダルインストラクションチューニング（M-IT）です。M-PTは、モデルの一部のパラメータのみを微調整し、他の部分は凍結したままにするアプローチです。このアプローチにより、計算リソースを最小限に抑えながら、完全な微調整と同様の結果を達成することができます。一方、M-ITは、指示の説明を含むデータセットでMLLMを微調整することにより、ゼロショットの能力を向上させます。この戦略により、事前のトレーニングなしで新しいタスクを理解し、応答するモデルの能力が向上します。これらはうまく機能しますが、どちらも一部の側面を犠牲にしています。インコンテキスト学習とリンクコンテキスト学習の違い。出典:https://arxiv.org/abs/2308.07891 その代わりに、LCLは異なるトレーニング戦略を探求しています：ミックス戦略、2ウェイ戦略、2ウェイランダム、2ウェイウェイト。ミックス戦略はゼロショットの正確性を大幅に向上させ、6ショットで印象的な結果を達成することで注目されます。ただし、16ショットではパフォーマンスがわずかに低下します。これに対して、2ウェイ戦略は、2ショットから16ショットまでの正確性が徐々に向上しており、トレーニングされたパターンとのより密な一致を示しています。従来の文脈学習とは異なり、LCLはモデルに源と目標の間のマッピングを確立させることで、全体的なパフォーマンスを向上させます。因果関係を持つデモンストレーションを提供することで、LCLはMLLMに類推だけでなく、データ点間の潜在的な因果関係も識別できるようにし、未知の画像を認識し、新しい概念をより効果的に理解することができます。ISEKAIデータセットは、リンクコンテキスト学習の文脈でMLLMの能力を評価および向上させるための重要なリソースとして機能します。さらに、LCLはISEKAIデータセットを導入し、MLLMの能力を評価するために特別に設計された新しい包括的なデータセットです。ISEKAIデータセットには完全に生成された画像と作り出された概念が含まれています。これにより、MLLMは進行中の会話から新しい概念を吸収し、正確な質問応答のためにこの知識を保持することに挑戦されます。結論として、LCLはマルチモーダル言語モデルのトレーニング戦略に関する貴重な洞察を提供します。混合戦略と2ウェイ戦略は、MLLMのパフォーマンスを向上させるための異なるアプローチを提供し、それぞれ独自の強みと制約があります。文脈分析は、長い入力を処理する際にMLLMが直面する課題に光を当て、この領域でのさらなる研究の重要性を強調しています。

「RunPodを使用した生成的LLMsの実行 | サーバーレスプラットフォーム」

イントロダクションサーバーレスは、クラウドコンピューティングにおける画期的な戦略として浮上しています。開発者がアプリケーションの作成に完全に集中できる一方、基盤となるインフラストラクチャはクラウドプロバイダーが管理します。Generative AI Large Language Modelsは、これらの言語モデルが使用する高いGPU VRAMのため、ほとんどの開発者がローカルで実行できないため、Serverless GPUsの成長を後押ししています。RunPodは、リモートGPUサービスで人気が高まっているプラットフォームの1つです。RunPodは、GPUインスタンス、Serverless GPUs、APIエンドポイントなどのさまざまなコンピューティングサービスを提供することで、大規模な言語モデルを使用したアプリケーションの構築およびテストに強力なGPUへのアクセスを提供します。手頃な価格とさまざまなGPUの可能性があるため、リソース集約型の大規模言語モデルの実行には、RunPodでLLMsを学習してください。学習目標サーバーレスの概念と、LLMsで作業する開発者にとってなぜ役立つのかを学ぶ大規模言語モデルを実行するための高いGPU VRAMの必要性を理解するクラウドでGPUインスタンスを作成して言語モデルを実行する方法を学ぶ LLMのサイズに基づいてGPU VRAMを割り当てる方法を学ぶこの記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。サーバーレスとは何ですか？サーバーレスは、クラウドプラットフォームのサービス/メソッドであり、開発とアプリケーションの展開に必要なインフラストラクチャをオンデマンドで提供します。サーバーレスでは、アプリケーションの開発に集中し、クラウドプロバイダーに基盤の管理を任せることができます。AWS、Azure、GCPなどの多くのクラウドプラットフォームがこれらのサービスを提供しています。近年、サーバーレスGPUが人気を集めています。サーバーレスGPUは、メモリが不足している場合にクラウド上でGPUの計算能力を借りることです。大規模な言語モデルの導入以来、これらのサーバーレスプラットフォームは次々と台頭し、他のプラットフォームよりも優れたGPUサービスを提供しています。RunPodはそのようなサービスの1つです。 RunPodについて RunPodは、GPUインスタンス、Serverless…

「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、Generative AIとRAGを活用して安全なエンタープライズアプリケーションを構築する」

この投稿では、AWS Amplifyを使用してセキュアなエンタープライズアプリケーションを構築し、Amazon SageMaker JumpStart基盤モデル、Amazon SageMakerエンドポイント、およびAmazon OpenSearch Serviceを呼び出して、テキストからテキストまたはテキストから画像への変換、およびRetrieval Augmented Generation（RAG）の作成方法を説明しますこの投稿を参考にして、AWSサービスを使用してジェネレーティブAI領域のセキュアなエンタープライズアプリケーションを構築するために利用できます

大規模言語モデルのコード解読：Databricksが教えてくれたこと

「ファインチューニング、フラッシュアテンション、LoRa、AliBi、PEFTなどの技術を使用して、カスタムモデルを開発することにより、自分自身のエンドツーエンドのプロダクションレディなLLMワークフローの構築を学びましょう」

自然言語処理のための高度なガイド

イントロダクション自然言語処理（NLP）の変革的な世界へようこそ。ここでは、人間の言語の優雅さが機械の知能の正確さと出会います。NLPの見えない力は、私たちが頼りにしているデジタルのインタラクションの多くを支えています。このナチュラルランゲージプロセッシングガイドは、あなたの質問に応答するチャットボット、意味に基づいて結果を調整する検索エンジン、声のアシスタントがリマインダーを設定するなど、さまざまなアプリケーションで使用されます。この包括的なガイドでは、ビジネスを革新しユーザーエクスペリエンスを向上させる、最先端のNLPの応用について掘り下げていきます。文脈埋め込みの理解: 単語は単なる分離された単位ではありません。文脈によってその意味が変わります。Word2Vecのような静的な埋め込みから文脈を必要とする対話型な埋め込みまで、埋め込みの進化について見ていきます。トランスフォーマーとテキスト要約の技術: 要約は単なるテキストの切り詰めを超える難しい仕事です。トランスフォーマーアーキテクチャとT5などのモデルについて学び、成功する要約の基準がどのように変わっているかを理解しましょう。深層学習の時代には、層や複雑さのために感情を分析することは困難です。特にトランスフォーマーアーキテクチャに基づく深層学習モデルは、これらの複雑な層を解釈することに長けており、より詳細な感情分析を提供します。有用な洞察を得るために、Kaggleのデータセット ‘Airline_Reviews’ を使用します。このデータセットには実世界のテキストデータが含まれています。学習目標ルールベースのシステムから深層学習アーキテクチャへの移行を認識し、特に転換の重要な瞬間に重点を置きます。 Word2Vecなどの静的単語表現から動的な文脈埋め込みへのシフトについて学び、言語理解における文脈の重要性を強調します。トランスフォーマーアーキテクチャの内部構造と、T5などのモデルがテキスト要約を革新している方法について詳しく学びます。特にトランスフォーマーベースのモデルなどの深層学習を活用して、テキストの感情に具体的な洞察を提供できるかを発見します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 NLPの深い探求自然言語処理（NLP）は、機械に人間の言語を理解し、解釈し、応答することを教える人工知能の分野です。この技術は、人間とコンピュータをつなげ、より自然なインタラクションを可能にします。スペルチェックやキーワード検索などの簡単なタスクから、機械翻訳、感情分析、チャットボットの機能などのより複雑な操作まで、さまざまなアプリケーションでNLPを使用できます。これにより、音声アクティベーションされた仮想アシスタント、リアルタイム翻訳サービス、さらにはコンテンツ推奨アルゴリズムなどが機能することが可能になります。自然言語処理（NLP）は、言語学、コンピュータサイエンス、機械学習の知識を結集し、テキストデータを理解できるアルゴリズムを作成することで、現代のAIアプリケーションの基盤となっています。 NLPの技術の進化 NLPはこれまでに大きく進化し、ルールベースのシステムから統計モデル、そして最近では深層学習へと進化してきました。言語の特異性を捉えるための旅は、従来の袋状モデルからWord2Vec、そして文脈埋め込みへの変化によって見ることができます。計算能力とデータの利用可能性が向上するにつれて、NLPは言語の微妙なニュアンスを理解するために洗練されたニューラルネットワークを使用するようになりました。現代の転移学習の進歩により、モデルは特定のタスクを改善し、実世界のアプリケーションでの効率と正確性を確保することができます。トランスフォーマーの台頭トランスフォーマーは、多くの最先端NLPモデルの基盤となる一種のニューラルネットワークアーキテクチャです。トランスフォーマーは、再帰的または畳み込み層に重点を置いた従来のモデルと比較して、入力と出力の間のグローバルな依存関係を引き出すための “アテンション”…

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