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「GPTQまたはbitsandbytes：LLMsのためにどの量子化方法を使用するか — Llama 2の例」

大規模言語モデル（LLM）がより多くのパラメータを持つようになるにつれて、メモリ使用量を削減するための新しい技術も提案されてきましたモデルを削減する最も効果的な方法の1つは、...

「2023年の人工知能（AI）と機械学習に関連するサブレディットコミュニティ15選」

人工知能（AI）と機械学習の世界では、最新のトレンド、ブレイクスルー、議論について最新情報を得ることが重要です。インターネットの表紙であるRedditは、専門家や愛好家のための中心地として機能しています。以下は、2023年に追跡するためのトップAIおよび機械学習関連のサブレディットの厳選リストです。 r/MachineLearning このサブレディットは機械学習に焦点を当てており、定期的に技術的で興味深い投稿や議論が行われています。このサブレディットにはいくつかの基本的な行動ルールがあります。250万人以上のメンバーを持つこのグループは、ML愛好家にとって参加必須のグループです。 r/artificial r/artificialは、人工知能（AI）に関連するすべての問題に特化した最大のサブレディットです。16.7万人以上のメンバーがおり、最新のニュースや実践におけるAIの例、AIに取り組んでいる人々の議論や質問などが見つかります。AIは多岐にわたる分野であり、多くのサブフィールドも存在します。これらの多くもそれぞれ専用のサブレディットがあります。r/artificialはこれらすべてのことについてです。これは、どんな形でもAIについての知識と尊重に基づくディスカッションをするためのプラットフォームです。 r/ArtificialInteligence r/ArtificialInteligenceは、コンテンツのフレアを選択する必要がない最もトレンディングなAIのサブレディットの一つです。このサブレディットには8.8万人以上のメンバーがいます。このサブレディットに参加することで、トレンディングなAIのアップデートについて最新情報を得ることができます。 r/Machinelearningnews r/machinelearningnewsは、AIの応用に関する興味深いニュースや記事を共有する機械学習愛好家/研究者/ジャーナリスト/ライターのコミュニティです。スパムを防ぐために、日常的に投稿され、厳しくモデレートされていますので、ML/AI/CV/NLP分野の最新情報を見逃すことはありません。 r/Automate r/Automateは、自動化に焦点を当てた議論や投稿に参加している7.5万人以上のメンバーを擁しています。自動化、付加的な製造、ロボット、AI、そして人間の仕事を不要にするために開発された他のすべての技術に関する議論がr/Automateサブレディットで見つかります。 r/singularity このサブレディットは、人工知能が人間の知能を超える優れた知能の度合いに発展し、文明を根本的に変える仮説的な時期の熟慮された研究に捧げられています。16.1万人以上のメンバーを持つこのサブレディットには、優れた品質と関連性のある投稿があります。これは技術的シンギュラリティおよびそれに関連するテーマ、人工知能（AI）、人間の拡張などのすべての側面を包括しています。 r/agi このサブレディットは、約1.25万人のメンバーを持つ人工一般知能に焦点を当てています。人工一般知能（AGI）を持つ機械は、人間が行うことのできるすべての知的作業を実行できるものです。投稿は定期的で情報があり、クリエイティブな議論が行われています。 r/compsci 計算機科学者が魅了される情報を共有し議論することに興味のある人は、r/compsciサブレディットを訪れるべきです。これにはAIに関する投稿も多く含まれています。メンバーとしてのルールはいくつかあります。このサブレディットには210万人以上のメンバーがいます。 r/AIethics 倫理はAIにおいて基本的な要素です。r/AIethicsには、さまざまなAIツールを倫理的に使用および作成する方法に関する最新情報があります。ルールはシンプルです。3.2千人以上のメンバーがいます。このサブレディットでは、人工知能エージェントがどのように振る舞うべきか、私たちはそれらをどのように扱うべきかについての議論がされています。 r/cogsci 認知科学は広範な分野ですが、このサブレディットは科学的な観点から心の研究に何らかの関連性がある投稿を特集しており、最新のAIも取り上げています。これは哲学、心理学、人工知能、神経科学、言語学、人類学を包括した学際的な心と知性の研究を特集しています。ユーザーが守るべき幅広い行動ガイドラインがあり、10.7万人以上のメンバーがいます。 r/computervision コンピュータビジョンは、生の写真、ビデオ、センサーデータから有用な情報を抽出するアルゴリズムの作成に重点を置いたAI科学の分野です。このサブレディットには優れたコンピュータビジョンと人工知能のコンテンツがあります。約6.8万人のメンバーがいます。コンピュータサイエンス、機械学習、ロボティクス、数学などの分野の専門知識を持つこのコミュニティは、この学際的なトピックを開発および利用している学者やエンジニアの拠点です。 r/datascience…

Siameseネットワークの導入と実装

イントロダクションシャムネットワークは、たった1つの例に基づいて正確な画像分類を可能にする興味深いアプローチを提供します。これらのネットワークは、データセット内の画像のペアの類似性を測定するためにコントラスティブロスと呼ばれる概念を使用します。画像の内容を解読する従来の方法とは異なり、シャムネットワークは画像間の変動と類似点に集中しています。この独特な学習方法は、限られたデータのシナリオにおいても強さを発揮し、ドメイン固有の知識なしでも性能を向上させます。この記事では、シャムネットワークのレンズを通して署名の検証の魅力的な領域に深く入り込みます。PyTorchを使用して機能的なモデルを作成する方法について、洞察と実装手順を提供します。学習目標シャムネットワークの概念と双子のサブネットワークを含むユニークなアーキテクチャの理解シャムネットワークで使用されるロス関数（バイナリクロスエントロピー、コントラスティブロス、トリプレットロス）の違いを理解するシャムネットワークが効果的に使用できる実世界のアプリケーション（顔認識、指紋認識、テキストの類似性評価など）を特定し説明するシャムネットワークの1ショット学習、汎用性、ドメインに依存しないパフォーマンスに関する利点と欠点をまとめる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。シャムネットワークとは何ですか？シャムネットワークは、ワンショット分類のために2つの同じ構造のサブネットワークを使用するネットワークのカテゴリに属しています。これらのサブネットワークは、異なる入力を受け入れながら、同じセットアップ、パラメータ、重みを共有します。シャムネットワークは、複数のクラスを予測するために豊富なデータで訓練される従来のCNNとは異なり、類似性関数を学習します。この関数により、少ないデータを使用してクラスを識別することができるため、ワンショット分類に非常に効果的です。このユニークな能力により、これらのネットワークは多くの場合、1つの例で正確に画像を分類することができます。シャムネットワークの実世界の応用例として、顔認識や署名の検証のタスクがあります。例えば、会社が自動顔認識に基づいた出席システムを導入するとします。従来のCNNでは、各従業員の1枚の画像しか利用できないため、正確に何千人もの従業員を分類するのは困難です。そこでシャムネットワークが登場し、このようなシナリオで優れた性能を発揮します。フューショットラーニングの探求フューショットラーニングでは、モデルは限られた数の例に基づいて予測を行うためのトレーニングを行います。これは、従来のアプローチとは対照的で、トレーニングには大量のラベル付きデータが必要です。フューショットモデルのアーキテクチャは、わずかな数のサンプル間の微妙な違いを活用し、わずかな数やたった1つの例に基づいて予測を行うことができます。シャムネットワーク、メタラーニングなどのさまざまな設計フレームワークが、この機能を可能にします。これらのフレームワークは、モデルが意味のあるデータ表現を抽出し、それを新しい、未知のサンプルに使用することができるようにします。フューショットラーニングが活躍する実用例には、以下のものがあります: 監視カメラにおける物体検出: フューショットラーニングは、物体の検出において、それらの物体の例がわずかしかない場合でも効果的に識別することができます。わずかなラベル付きの例を使ってモデルをトレーニングした後、それらの物体を新しい映像で検出することができます。 2. 個別のヘルスケア: 個別のヘルスケアでは、医療専門家は患者の医療記録の限られたセットを持っている場合があります。これにはCTスキャンや血液検査の少数の例が含まれます。フューショットラーニングモデルを使用すると、トレーニング用のわずかな例から、患者の将来の健康状態を予測することができます。これには、特定の疾患の発症の予測や特定の治療法への反応の予測などが含まれます。シャムネットワークのアーキテクチャ Siameseネットワークの設計には、2つの同一のサブネットワークが含まれており、それぞれが入力の1つを処理します。最初に、入力は畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を介して処理されます。このCNNは、提供された画像から有意な特徴を抽出します。その後、これらのサブネットワークはエンコードされた出力を生成し、通常は完全に接続された層を介して、入力データの縮約表現を生成します。 CNNは、2つのブランチと共有の特徴抽出コンポーネントで構成される、畳み込み、バッチ正規化、ReLU活性化、最大プーリング、およびドロップアウト層のレイヤーからなります。最後のセグメントでは、抽出された特徴を最終的な分類結果にマッピングするFC層が含まれています。関数は、線形層の後にReLU活性化のシーケンスと連続的な操作（畳み込み、バッチ正規化、ReLU活性化、最大プーリング、およびドロップアウト）の系列が続きます。フォワード関数は、入力をネットワークの両方のブランチに案内します。差分層は、入力の類似性を特定し、異なるペア間の差を増幅するためにユークリッド距離関数を使用します：…

「Googleは、Raspberry Pi向けにMediaPipeを導入し、デバイス内の機械学習のための使いやすいPython SDKを提供します」

組み込みシステムでの機械学習（ML）ツールへの需要が急速に増加するに伴い、研究者たちはRaspberry Piシングルボードコンピュータで作業する開発者を支援する革新的なソリューションを提案しました。新しいフレームワークであるMediaPipe for Raspberry Piは、さまざまなMLタスクを容易にするために特別に設計されたPythonベースのソフトウェア開発キット（SDK）を提供します。この開発は、オンデバイスMLの領域での重要な進歩であり、簡素化された効率的なツールの必要性に対応しています。オンデバイス機械学習の登場により、開発者は資源の制約や複雑さに直面しています。ホビーユーザーやプロフェッショナルの間で人気のあるRaspberry Piは、プロジェクトで機械学習の力をシームレスに活用するための包括的なSDKが不足していました。アクセス可能なツールの不足は、使いやすいソリューションの必要性を促しました。 MediaPipe for Raspberry Piの導入前、開発者はしばしば一般的な機械学習フレームワークをRaspberry Piデバイスの能力に合わせて適応させることに苦労しました。このプロセスはしばしば複雑で、MLアルゴリズムとハードウェアの制約についての深い理解を求められました。この課題は、Raspberry Piエコシステムに明示的に対応するSDKの必要性によってさらに深刻化しました。さまざまな機関の研究者たちは、これらの問題に対処する画期的なフレームワークを発表しました。MediaPipe for Raspberry Pi SDKは、オンデバイスML開発を合理化するための共同の取り組みから生まれました。このフレームワークは、オーディオ分類、テキスト分類、ジェスチャー認識など、さまざまな機械学習タスクを容易にするPythonベースのインターフェースを提供しています。その導入は、あらゆるバックグラウンドの開発者がRaspberry Piプロジェクトに機械学習をシームレスに統合するための重要な飛躍を意味しています。 MediaPipe for Raspberry Piは、組み込みシステム上での機械学習の実装の複雑さを処理する事前構築されたコンポーネントを提供することで、開発プロセスを簡素化します。SDKはOpenCVとNumPyとの統合によってその機能をさらに向上させます。フレームワークは、オーディオ分類、顔のランドマーク、画像分類など、さまざまなアプリケーションをカバーするPythonのサンプルを提供することで、プロジェクトを素早く始めることができます。さらに、開発者はRaspberry Piデバイス上での最適なパフォーマンスを確保するために、ローカルに保存されたMLモデルを使用することが推奨されています。…

「Amazon SageMaker プロファイラーのプレビューを発表します：モデルトレーニングのワークロードの詳細なハードウェアパフォーマンスデータを追跡および可視化します」

本日は、Amazon SageMaker Profilerのプレビューを発表できることを喜んでお知らせしますこれはAmazon SageMakerの機能の一部であり、SageMaker上でディープラーニングモデルのトレーニング中にプロビジョニングされるAWSのコンピューティングリソースの詳細なビューを提供しますSageMaker Profilerを使用すると、CPUとGPUのすべてのアクティビティをトラックできますCPUとGPUの利用率、GPU上でのカーネルの実行、CPU上でのカーネルの起動、同期操作、GPU間のメモリ操作、カーネルの起動と対応する実行とのレイテンシ、CPUとGPU間のデータ転送などが含まれますこの記事では、SageMaker Profilerの機能について詳しく説明します