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「Saturn 大規模な言語モデルおよびその他のニューラルネットワークのトレーニングへの新しいアプローチ」

編集者の注記 Kabir Nagrecha氏は、今年の秋に開催されるODSC West 2023のスピーカーです彼の講演「共同システム最適化によるオープンソース大規模モデルの微調整の民主化」をぜひチェックしてください！モデルのスケールは、現代の深層学習の実践において絶対に必要な要素となっています数十億パラメータの大規模モデルの成功は、...

West 2023

ReactとExpressを使用してChatGPTパワードおよび音声対応のアシスタントを構築する

現代の世界において、大規模な言語モデルがますます人気を集めるにつれて、それらを開発に使用する関心も高まっていますが、どこから始めれば良いかを理解することは常に容易ではありませんこの記事では、ChatGPT言語を活用したシンプルなチャットボットの構築方法について説明します...

「翼を広げよう：Falcon 180Bがここにあります」

はじめに本日は、TIIのFalcon 180BをHuggingFaceに歓迎します！ Falcon 180Bは、オープンモデルの最新技術を提供します。1800億のパラメータを持つ最大の公開言語モデルであり、TIIのRefinedWebデータセットを使用して3.5兆トークンを使用してトレーニングされました。これはオープンモデルにおける最長の単一エポックの事前トレーニングを表しています。 Hugging Face Hub（ベースモデルとチャットモデル）でモデルを見つけることができ、Falcon Chat Demo Spaceでモデルと対話することができます。 Falcon 180Bは、自然言語タスク全体で最先端の結果を実現しています。これは（事前トレーニング済みの）オープンアクセスモデルのリーダーボードをトップし、PaLM-2のようなプロプライエタリモデルと競合しています。まだ明確にランク付けすることは難しいですが、PaLM-2 Largeと同等の性能を持ち、Falcon 180Bは公に知られている最も能力のあるLLMの一つです。このブログ投稿では、いくつかの評価結果を見ながらFalcon 180Bがなぜ優れているのかを探求し、モデルの使用方法を紹介します。 Falcon-180Bとは何ですか？ Falcon 180Bはどれくらい優れていますか？ Falcon 180Bの使用方法は？デモハードウェア要件…

このAIニュースレターは、あなたが必要なすべてです＃63

「AIの今週のハイライトでは、Large Language Models（LLM）の採用による西洋市場での収益成長のさらなる証拠と、新しいAIモデルの導入を紹介しています...」

大規模言語モデルの探索 -Part 1

この記事は主に自己学習のために書かれていますそのため、広範囲かつ深い内容です興味のあるセクションをスキップしたり、自分が興味を持っている分野を探求するために、自由に特定のセクションをスキップしてください以下にいくつかの…

強化学習：SARSAとQ-Learning – 第3部

前の記事（Part 2）では、マルコフ決定過程（MDP）を解決するためのいくつかの解法アルゴリズム、具体的には動的プログラミング法とモンテカルロ法について見つけました動的プログラミング法は…

「完璧なコンビ：adidasとCovision MediaがAIとNVIDIA RTXを使用して写真のようなリアルな3Dコンテンツを作成」

物理製品の3Dスキャンを作成するのは時間がかかる場合があります。多くの企業は、フォトグラメトリーベースのアプリやスキャナーなどの従来の方法を使用していますが、これらは数時間または数日かかる場合があります。また、すべてのアプリケーションでモデルがリアルに見えるようにするために必要な3Dの品質と詳細レベルを常に提供するわけではありません。イタリアに拠点を置くスタートアップ企業であるCovision Mediaは、AIとNVIDIA RTXを活用して3Dスキャンプロセスと3Dベースのコンテンツ作成を向上させています。 Covision Mediaは、靴、眼鏡、スポーツ用品、おもちゃ、工具、家庭用品など、あらゆる製品のデジタルツインを作成できるAIベースの3Dスキャナを開発しています。同社は、最新のリソースと技術へのアクセスを提供する無料のプログラムであるNVIDIA Inceptionのメンバーです。 Covisionの技術を使用することで、顧客は迅速に3Dスキャンを作成し、詳細なテクスチャ、材料、色、ジオメトリなどを自動的に保存して、画像をできるだけリアルに見せることができます。この技術はNVIDIA RTX上で動作し、ユーザーは高品質で詳細なフォトリアルな3Dモデルを作成することができます。Covision Mediaは、光、反射、透明な表面を正確に捉えるなど、典型的な課題に取り組みながら、ニューラル放射フィールド（NeRFs）を使用して3Dモデルの品質を向上させています。アディダスとそのパートナーであるコンテンツ制作スタジオのNUREGは、Covision Mediaの3Dスキャン技術を利用して、電子商取引のコンテンツ制作を自動化および拡大する最初のユーザーの一部です。 RTXとAIによる3Dの新たな可能性の解放 Covisionの3Dスキャナは、NVIDIA RTX A5000およびRTX A6000 GPUを搭載した複数のワークステーションに接続されており、高いレイトレーシング性能と強力なAI機能を提供しています。 NVIDIA OptiXフレームワークのレイトレーシング性能とNVIDIA RTコアにより、Covisionはスキャンされたオブジェクトの照明を正確に測定することができます。これは、顧客がスキャンした製品を任意の仮想環境に配置できる最も重要な要素の一つです。Covisionはまた、ニューラルテクスチャの手法に対して最新のAIソリューションを開発するために、NVIDIAのソフトウェアインフラストラクチャを活用しています。「NVIDIA RTX…

「ハロー効果：AIがサンゴ礁保護に深く関与する」

珊瑚礁の急速な衰退が世界中で進んでいる中、ハワイマノア大学の研究者たちは、空から珊瑚礁の健康を監視するAIベースの調査ツールを開発しました。 NVIDIAのGPUによって駆動された高解像度の衛星画像と深層学習モデルを使用して、研究者たちは珊瑚礁のハローと呼ばれる特徴的な砂漠の環を検出・追跡するための新しい手法を開発しました。このRemote Sensing of Environmentジャーナルに最近掲載された研究は、リアルタイムの珊瑚礁モニタリングを可能にし、世界的な保護活動の転機となる可能性があります。「珊瑚礁のハローは生態系の健康の指標となる可能性があります」と、ハワイ大学のポスドクフェローであり、この研究の共著者であるアメリア・マイヤーは述べています。「宇宙から見ることができるハローパターンは、科学者や保護活動家が広範で遠隔地の領域を観察する貴重な機会を提供してくれます。AIを使えば、ハローの存在と大きさを定期的に評価し、生態系の健全性を判断することができます。」明瞭に見える：珊瑚礁の健康を明らかにする以前は魚の草食によるものとされていた珊瑚礁のハローは、研究者たちの最近の発見によれば、健康な捕食者-被捕食者の生態系を示すこともあります。一部の草食性の魚は、防護珊瑚礁の周囲で藻類や海草を食べますが、ハンターは海底を掘り起こして埋もれた無脊椎動物を見つけ出し、周囲の砂を露出させます。これらのダイナミクスは、多様な海洋生物の集団を維持するための健康な食物供給源が存在することを示しています。ハローの形状が変化すると、海洋の食物連鎖のバランスが崩れ、珊瑚礁環境が健康でない可能性があります。熱い水の中で海のわずか1％未満を占める珊瑚礁は、100万種以上の水生生物にとっての生息地、食物供給源、保育場を提供しています。また、年間約3750億ドルもの商業価値があり、商業漁業、観光、沿岸の嵐からの保護、薬剤発見研究のための抗ウイルス化合物の供給などにも大きな価値があります。しかし、珊瑚礁の健康は過剰漁業、栄養源の汚染、海洋酸性化によって脅かされています。気候変動の激化に伴う温暖化海洋からの熱ストレスも、珊瑚の白化や感染症を増加させます。世界の珊瑚礁の半分以上が既に喪失または深刻な損傷を受けており、2050年までには全ての珊瑚礁が脅威にさらされ、多くが危険な状態にあると予測されています。 AIとともに新たな地平線を切り拓く珊瑚礁のハローの変化を見つけることは、世界的な保護活動において重要です。しかし、これらの変化を追跡することは労力と時間がかかり、研究者が年に行う調査の数を制限しています。また、遠隔地にある珊瑚礁へのアクセスも課題となります。研究者たちは、グローバルな衛星から珊瑚礁のハローを識別・測定するAIツールを作成し、保護活動家に珊瑚礁の劣化に積極的に取り組む機会を提供しています。彼らはPlanet SkySatの画像を使用し、2つの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の2つのタイプを使用する二重モデルフレームワークを開発しました。画像セグメンテーションのためのコンピュータビジョン手法に依存し、リーフとハローの境界をピクセル単位で検出するMask R-CNNモデルをトレーニングしました。珊瑚礁とハローの領域を分類・予測するために、リーフとハローを識別するU-Netモデルもトレーニングされました。研究地域の概要（A）、ハローを含むSkySat衛星画像の例（B）、ハローの一部の拡大（C）。チームは、珊瑚礁モデルに数千の注釈に対してTensorFlow、Keras、PyTorchライブラリを使用してトレーニングとテストを行いました。タスクの大規模な計算要件を処理するために、CNNはNVIDIAのRTX A6000…

「2023年9月のソーシャルメディア向けの20の最高のChatGPTプロンプト」

「ソーシャルメディアの世界を航海することは、特定のビジネス目標を達成しようとする場合には圧倒的なものになることがありますスタートアップ、中小企業、大企業のいずれであっても、スマートなソーシャルメディア戦略は必須ですChatGPTは、タスクを自動化するだけでなく、ブランドに合わせた魅力的で洞察に富んだコンテンツを作成するのに役立ちます」

「Generative AIの活用：Generative AIツールのサイバーセキュリティへの影響の解明」

「生成AIは、言うまでもなく、今やあらゆる取締役会やビジネスリーダーの注目を浴びていると言えるでしょうかつては使いこなすことさえ困難なフリンジ技術でしたが、ChatGPTやDALL-Eなどのアプリケーションの登場により、生成AIの扉は広く開かれました我々は今、[…]を目撃しています」

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