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「大規模言語モデルへの攻撃：LLMOpsとセキュリティ」

AIセキュリティの領域では、しばしば注目が集まるのはその顕著な表面であるプロンプトですこれは公に向けられたインターフェースとして機能し、私たちの想像力をかきたてる一方で同時に露出もさせます…

「ゲームからAIへ：NvidiaのAI革命における重要な役割」

Nvidiaは現在、Facebook、Tesla、Netflixよりも価値が高くなっていますロイターによると、株価は過去8ヶ月で3倍に増加しましたしかし、これはどのようにして起こったのでしょうか？ほぼ破産寸前だった会社がどのようにして…

「ゲーミングからAIへ：NvidiaのAI革命における重要な役割」

Nvidiaは現在、Facebook、Tesla、Netflixよりも価値が高いですロイターによると、株価は過去8ヶ月で3倍になりましたしかし、これはどのようにして起こったのでしょうか？ほとんど終わりかけていた会社がどのようにして…

AIを使用して、自分の目で直接拡張現実（AR）を体験してみましょう

技術の飛躍により、Brilliant Labsは最先端のオープンソースARレンズ「Monocle」で拡張現実市場を変革しました。この革新的な装着可能なデバイスは、Appleの高価でかさばる「Vision Pro」とは対照的に、より手頃で使いやすい代替品を提供しています。Monocleを使用すると、ユーザーはポケットサイズのARレンズを眼鏡にクリップするか、目の前に持っていくことで、拡張現実の世界を体験できます。Monocleは3月に発売され、349ドルという手頃な価格でテック愛好家たちの注目を集めています。この魅力的なAIパワーの発明について詳しく見ていきましょう。枠にとらわれない発想：Brilliant LabsのARビジョン他のARおよびVRヘッドセットがユーザーを自宅の環境に閉じ込める傾向がある中、Brilliant Labsは常識を覆しています。同社のCEO兼共同創設者であるBobak Tavangarは、未開拓の領域を探索する使命を強調しました。TavangarはTechCrunchのインタビューで、「私たちはまったく逆の方向に進んでいます。」と述べました。また読む：WWDCのハイライト：Appleの実用的なAIソリューションが明らかに AIとARの融合：Brilliant Labsの野心的な目標 ARレンズをユーザーの日常生活にシームレスに統合するために、Brilliant Labsはコンパクトなウェアラブルに生成AIを組み込むことを目指しています。この野心的なビジョンを持つシンガポールのスタートアップは、300万ドルのシード資金を確保しました。この資金調達ラウンドは、Oculusの共同創設者であるBrendan Iribe、Siriの共同創設者であるAdam Cheyer、およびPebbleの創設者で元Y CombinatorパートナーであるEric Migicovskyなど、業界のベテランを中心に行われました。 Monocleのオープンソースコミュニティがイノベーションを生み出す Monocleのオープンソース性は、開発者や愛好家の間で熱心なフォロワーを生み出しました。Stanford大学の学生グループがGPT-4のディスプレイに変えた際、ARレンズは広く注目されました。生成AIの力を活用して、Monocleはユーザーのスマートフォンのマイクを通じてリアルタイムの会話を聞き、個別の提案を提供することができます。このユニークな機能は大きな関心を集め、AIとARの融合の膨大な可能性を示しています。また読む：Metaが有望なすべてのプロジェクトをオープンソース化 | なぜそうなったのかを見つけ出すシームレスな接続性：Monocleがデータを伝送する方法 Monocleは、ユーザーのスマートフォンとOpenAIのサーバーの間のシームレスな接続に依存しています。デバイスはBluetoothを介してデータを伝送し、ユーザーは目の前のARレンズに投影された応答を受け取ることができます。このシンプルなプロセスにより、スムーズで没入感のある拡張現実体験が実現されます。…

Pythonを使用した感情分析の始め方

感情分析は、データを感情に基づいてタグ付けする自動化されたプロセスです。感情分析により、企業はデータをスケールで分析し、洞察を検出し、プロセスを自動化することができます。過去には、感情分析は研究者、機械学習エンジニア、または自然言語処理の経験を持つデータサイエンティストに限定されていました。しかし、AIコミュニティは最近、機械学習へのアクセスを民主化するための素晴らしいツールを開発しました。今では、わずか数行のコードを使って感情分析を行い、機械学習の経験が全くなくても利用することができます！🤯 このガイドでは、Pythonを使用した感情分析の始め方についてすべてを学びます。具体的には以下の内容です：感情分析とは何か？ Pythonで事前学習済みの感情分析モデルを使用する方法独自の感情分析モデルを構築する方法感情分析でツイートを分析する方法さあ、始めましょう！🚀 1. 感情分析とは何ですか？感情分析は、与えられたテキストの極性を特定する自然言語処理の技術です。感情分析にはさまざまなバリエーションがありますが、最も広く使用されている技術の1つは、データを「ポジティブ」、「ネガティブ」、または「ニュートラル」のいずれかにラベル付けするものです。たとえば、次のようなツイートを見てみましょう。@VerizonSupportをメンションしているものです： “dear @verizonsupport your service is straight 💩 in dallas.. been with y’all over…

機械学習の専門家 – マーガレット・ミッチェル

みなさん、こんにちは！Machine Learning Expertsへようこそ。私は司会のBritney Mullerです。今日のゲストは、マーガレット・ミッチェル（通称メグ）です。メグはGoogleのEthical AIグループの創設者兼共同リーダーであり、機械学習の分野でのパイオニアであり、50以上の論文を発表しているだけでなく、Ethical AIの分野でのリーディングリサーチャーでもあります。メグがエシカルAIの重要性に気づいた瞬間（素晴らしいストーリー！）、MLチームが有害なデータバイアスにより意識的になる方法、およびMLにおける包括性と多様性の力（およびパフォーマンスの利点）について話すことができます。このパワフルなエピソードをご紹介できることをとても楽しみにしています！こちらがメグ・ミッチェルとの対談です：転写：注：転写はわかりやすい読みやすさを提供するためにわずかに修正/再フォーマットされています。あなたの経歴とHugging Faceへの経緯について少し共有していただけますか？ Dr. マーガレット・ミッチェルの経歴： Reed Collegeで言語学の学士号を取得 – NLPに取り組んだ学士号取得後、補助および補完技術に取り組み、修士課程中も同様に研究ワシントン大学で計算言語学の修士号を取得コンピュータサイエンスの博士号を取得メグ：私はJohns Hopkinsでポスドクとして統計的な研究を行い、その後、Microsoft Researchに移り、ビジョンから言語生成に取り組み、盲目の人々が世界をより簡単に移動できるようにするSeeing…

Swift 🧨ディフューザー – Mac用の高速安定拡散

Diffusers for Macを使用して、最新の拡散モデルによってテキストを美しい画像に簡単に変換できます。このネイティブアプリは、Hugging Face Hubへのコミュニティの貢献によって提供された最先端のテキストから画像へのモデルを活用し、高速なパフォーマンスのためにCore MLに変換されています。最新バージョンの1.1は、Mac App Storeで利用可能であり、パフォーマンスの大幅なアップグレードと使いやすいインターフェースの調整が行われています。これは将来の機能アップデートのための堅牢な基盤となっています。さらに、このアプリは完全にオープンソースであり、許容されるライセンスであるため、あなた自身でも構築することができます！詳細については、https://github.com/huggingface/swift-coreml-diffusers でGitHubリポジトリをご覧ください。 Diffusers for Macとは具体的には何ですか？ Diffusersアプリ（App Store、ソースコード）は、Mac版の 🧨 diffusers ライブラリの対応アプリです。このライブラリはPythonとPyTorchで書かれており、モジュラーな設計を使用して拡散モデルのトレーニングと実行を行います。多くの異なるモデルとタスクをサポートし、高度に構成可能で最適化されています。Macでも実行できます。Apple Siliconでは、PyTorchの mps アクセラレータを使用します。では、なぜネイティブのMacアプリを実行したいのでしょうか？その理由はいくつかあります：オリジナルのPyTorchモデルではなく、Core MLモデルを使用します。これは、Appleハードウェアの特定の最適化に対応する追加の最適化を可能にし、Core MLモデルはシステム内のすべての計算デバイス（CPU、GPU、ニューラルエンジン）で実行できます。PyTorchの…

RWKVとは、トランスフォーマーの利点を持つRNNの紹介です

ChatGPTとチャットボットを活用したアプリケーションは、自然言語処理（NLP）の領域で注目を集めています。コミュニティは、アプリケーションやユースケースに強力で信頼性の高いオープンソースモデルを常に求めています。これらの強力なモデルの台頭は、Vaswaniらによって2017年に最初に紹介されたトランスフォーマーベースのモデルの民主化と広範な採用によるものです。これらのモデルは、それ以降のSoTA NLPモデルである再帰型ニューラルネットワーク（RNN）ベースのモデルを大幅に上回りました。このブログ投稿では、RNNとトランスフォーマーの両方の利点を組み合わせた新しいアーキテクチャであるRWKVの統合を紹介します。このアーキテクチャは最近、Hugging Face transformersライブラリに統合されました。 RWKVプロジェクトの概要 RWKVプロジェクトは、Bo Peng氏が立ち上げ、リードしています。Bo Peng氏は積極的にプロジェクトに貢献し、メンテナンスを行っています。コミュニティは、公式のdiscordチャンネルで組織されており、パフォーマンス（RWKV.cpp、量子化など）、スケーラビリティ（データセットの処理とスクレイピング）、および研究（チャットの微調整、マルチモーダルの微調整など）など、さまざまなトピックでプロジェクトの成果物を常に拡張しています。RWKVモデルのトレーニングに使用されるGPUは、Stability AIによって寄付されています。公式のdiscordチャンネルに参加し、RWKVの基本的なアイデアについて詳しく学ぶことで、参加することができます。以下の2つのブログ投稿で詳細を確認できます：https://johanwind.github.io/2023/03/23/rwkv_overview.html / https://johanwind.github.io/2023/03/23/rwkv_details.html トランスフォーマーアーキテクチャとRNN RNNアーキテクチャは、データのシーケンスを処理するための最初の広く使用されているニューラルネットワークアーキテクチャの1つであり、固定サイズの入力を取る従来のアーキテクチャとは異なります。RNNは、現在の「トークン」（つまり、データストリームの現在のデータポイント）、前の「状態」を入力として受け取り、次のトークンと次の状態を予測します。新しい状態は、次のトークンの予測を計算するために使用され、以降も同様に続きます。RNNは異なる「モード」でも使用できるため、Andrej Karpathy氏のブログ投稿で示されているように、1対1（画像分類）、1対多（画像キャプション）、多対1（シーケンス分類）、多対多（シーケンス生成）など、さまざまなシナリオでRNNを適用することが可能です。 RNNは、各ステップで予測を計算するために同じ重みを使用するため、勾配消失の問題により長距離のシーケンスに対する情報の記憶に苦労します。この制限に対処するために、LSTMやGRUなどの新しいアーキテクチャが導入されましたが、トランスフォーマーアーキテクチャはこの問題を解決するためにこれまでで最も効果的なものとなりました。トランスフォーマーアーキテクチャでは、入力トークンは自己注意モジュールで同時に処理されます。トークンは、クエリ、キー、値の重みを使用して異なる空間に線形にプロジェクションされます。結果の行列は、アテンションスコアを計算するために直接使用され、その後値の隠れ状態と乗算されて最終的な隠れ状態が得られます。この設計により、アーキテクチャは長距離のシーケンスの問題を効果的に緩和し、RNNモデルと比較して推論とトレーニングの速度も高速化します。トランスフォーマーアーキテクチャは、トレーニング中に従来のRNNおよびCNNに比べていくつかの利点があります。最も重要な利点の1つは、文脈的な表現を学習できる能力です。RNNやCNNとは異なり、トランスフォーマーアーキテクチャは単語ごとではなく、入力シーケンス全体を処理します。これにより、シーケンス内の単語間の長距離の依存関係を捉えることができます。これは、言語翻訳や質問応答などのタスクに特に有用です。推論中、RNNは速度とメモリ効率の面でいくつかの利点があります。これらの利点には、単純さ（行列-ベクトル演算のみが必要）とメモリ効率（推論中にメモリ要件が増えない）が含まれます。さらに、現在のトークンと状態にのみ作用するため、コンテキストウィンドウの長さに関係なく計算速度が同じままです。 RWKVアーキテクチャ RWKVは、AppleのAttention Free Transformerに触発されています。アーキテクチャは注意深く簡素化され、最適化されており、RNNに変換することができます。さらに、TokenShiftやSmallInitEmbなどのトリックが追加されています（公式のGitHubリポジトリのREADMEにトリックのリストが記載されています）。これにより、モデルのパフォーマンスがGPTに匹敵するように向上しています。現在、トレーニングを14Bパラメータまでスケーリングするためのインフラストラクチャがあり、RWKV-4（本日の最新バージョン）では数値の不安定性など、いくつかの問題が反復的に修正されました。 RNNとトランスフォーマーの組み合わせとしてのRWKV…

iPhone、iPad、およびMacでのCore MLによる高速で安定した拡散

先週、WWDC’23（Apple Worldwide Developers Conference）が開催されました。キーノート中のVision Proの発表に焦点が当てられましたが、それだけではありません。毎年のように、WWDC週はAppleのオペレーティングシステムとフレームワークの新機能について深く掘り下げる200以上の技術セッションが詰まっています。今年は特に、圧縮と最適化のためのCore MLの変更に興奮しています。これらの変更により、Stable Diffusionなどのモデルの実行が高速化され、メモリ使用量も少なくなります！一例として、12月にiPhone 13で実行したテストと現在の6ビットパレット化を使用した速度の比較を考えてみましょう： 12月のiPhoneでのStable Diffusionと現在の6ビットパレット化目次新しいCore MLの最適化量子化および最適化されたStable Diffusionモデルの使用カスタムモデルの変換と最適化 6ビット未満の使用結論新しいCore MLの最適化 Core MLは、Appleのデバイス内で効率的に機械学習モデルを実行するための成熟したフレームワークであり、CPU、GPU、およびMLタスクに特化したニューラルエンジンなど、Appleデバイスのすべてのコンピューティングハードウェアを活用します。デバイス上での実行は、Stable Diffusionや大規模な言語モデルの人気によって引き起こされた非常に興味深い時期を迎えています。多くの人々がこれらのモデルをさまざまな理由でハードウェア上で実行したいと考えており、利便性やプライバシー、APIのコスト削減などがその理由です。自然に、多くの開発者がデバイス上でこれらのモデルを効率的に実行する方法を探求し、新しいアプリやユースケースを作成しています。この目標を達成するためのCore MLの改善は、コミュニティにとって大きなニュースです！…

Transformers.jsを使用してMLを搭載したウェブゲームの作成

このブログ記事では、ブラウザ上で完全に動作するリアルタイムのMLパワードWebゲーム「Doodle Dash」を作成した方法を紹介します（Transformers.jsのおかげで）。このチュートリアルの目的は、自分自身でMLパワードのWebゲームを作成するのがどれだけ簡単かを示すことです… ちょうどOpen Source AI Game Jam（2023年7月7日-9日）に間に合います。まだ参加していない場合は、ぜひゲームジャムに参加してください！ビデオ：Doodle Dashデモビデオクイックリンクデモ：Doodle Dash ソースコード：doodle-dash ゲームジャムに参加：Open Source AI Game Jam 概要始める前に、作成する内容について話しましょう。このゲームは、GoogleのQuick, Draw!ゲームに触発されており、単語とニューラルネットワークが20秒以内にあなたが描いているものを推測するというものです（6回繰り返し）。実際には、彼らのトレーニングデータを使用して独自のスケッチ検出モデルを訓練します！オープンソースは最高ですよね？ 😍 このバージョンでは、1つのプロンプトずつできるだけ多くのアイテムを1分間で描くことができます。モデルが正しいラベルを予測した場合、キャンバスがクリアされ、新しい単語が与えられます。タイマーが切れるまでこれを続けてください！ゲームはブラウザ内でローカルに実行されるため、サーバーの遅延について心配する必要はありません。モデルはあなたが描くと同時にリアルタイムの予測を行うことができます… 🤯…

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