Search Results ベルリン

「光に基づくMLシステムは、より強力で効率的なLLMを生み出す可能性がある」

研究チームが光を利用した機械学習システムを開発しましたこのシステムは、ChatGPTのシステムを超える性能と効率を持ちながら、より少ないエネルギーを消費します

「Transformerの簡略化：あなたが理解する言葉を使った最先端のNLP — part 3 — アテンション」

「トランスフォーマーは、AIの分野で、おそらく世界中で重大な影響を与えていますこのアーキテクチャはいくつかのコンポーネントで構成されていますが、元の論文は「Attention is All You...」という名前です」

トムソン・ロイターが6週間以内に開発したエンタープライズグレードの大規模言語モデルプレイグラウンド、Open Arena

この記事では、トムソン・ロイター・ラボがAWSとの協力のもとで開発したトムソン・ロイターの企業全体で使用される大規模言語モデル（LLM）のプレイグラウンド、Open Arenaについて説明しますオリジナルのコンセプトは、Simone Zucchet（AWSソリューションアーキテクト）とTim Precious（AWSアカウントマネージャー）のサポートを受けたAI/MLハッカソンで生まれ、AWSのサービスを使用して6週間以内に本番環境に開発されましたAWS Lambda、Amazon DynamoDB、Amazon SageMakerなどのAWS管理サービス、および事前に構築されたHugging Face Deep Learning Containers（DLC）がイノベーションのスピードに貢献しました

「ODSC APAC 2023の追加スピーカーが発表されました」

「ODSC APAC 2023の暫定スケジュールが公開されましたことをお知らせできることを、我々はもっとも興奮しています世界中から参加する専門家スピーカーや、彼らが議論するトピックについて深く掘り下げてみてください一方で、さっとつかんで...」

APAC 2023

「ODSC APAC 2023の最初のセッションが発表されました」

8月22日から23日にかけてバーチャルで開催されるODSC APACまで、あとわずか数週間です私たちは、カンファレンスセッションの一部をお見せできることをとても楽しみにしていますあなたの経験レベルに関係なく、専門家によるワークショップ、チュートリアル、講演があります以下をチェックしてくださいデータ駆動型のワークフォースの構築...

APAC 2023

スコア！チームNVIDIAが推薦システムでトロフィーを獲得しました

5人の機械学習の専門家が4つの大陸に分散し、最先端のレコメンデーションシステムを構築するための激しい競争で3つのタスク全てに勝利しました。この結果は、グループがNVIDIA AIプラットフォームをデジタル経済のエンジンであるこれらのエンジンに適用する際の知識と技術の賜物です。レコメンデーションシステムは、毎日数十兆の検索結果、広告、製品、音楽、ニュースストーリーを数十億人に提供しています。 Amazon KDD Cup ’23には、450以上のデータサイエンティストチームが参加しました。この3ヶ月間のチャレンジには、予測不可能な展開と、緊迫したフィニッシュがありました。高速ギアへの切り替えコンペティションの最初の10週間、チームは快適なリードを築きました。しかし、最終フェーズでは、主催者が新しいテストデータセットに切り替え、他のチームが急進しました。 NVIDIANsは夜間や週末にも働き、追いつくために最高のパフォーマンスを発揮しました。彼らは、ベルリンから東京まで様々な都市に住むチームメンバーからの24時間体制のSlackメッセージを残しました。「私たちはぶっ通しで働いていました。非常に興奮していました」とサンディエゴのチームメンバーであるクリス・デオットは語りました。別の名前の製品最後の3つのタスクは最も難しかったです。参加者は、ユーザーのブラウジングセッションのデータに基づいて、ユーザーがどの製品を購入するかを予測する必要がありました。しかし、トレーニングデータには多くの選択肢のブランド名が含まれていませんでした。「最初から、これは非常に、非常に難しいテストだとわかっていました」とギルベルト「ギバ」ティテリッツは述べました。 KGMONの救世主ブラジルのクリチバを拠点とするティテリッツは、Kaggleのコンペティションでグランドマスターにランクされた4人のメンバーの一人であり、データサイエンスのオンラインオリンピックであるKaggleのグランドマスターを勝ち抜いた数多くの機械学習のニンジャのチームの一員です。NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンセン・ファンは彼らをKGMON（Kaggle Grandmasters of NVIDIA）と呼び、ポケモンにちなんだ遊び心のある名前です。ティテリッツは、数十の実験で、大規模な言語モデル（LLM）を使用して生成型AIを構築し、製品名を予測しましたが、どれもうまくいきませんでした。チームは創造的な閃きで回避策を見つけました。新しいハイブリッドランキング/分類モデルを使用した予測が的中しました。ギリギリの戦い競争の最後の数時間、チームは最後の提出用にすべてのモデルをまとめるために急いでいました。彼らは最大40台のコンピュータで夜間の実験を実施していました。…

「スコア！チームNVIDIAが推薦システムでトロフィーを獲得」

4つの大陸に広がる5人の機械学習のエキスパートで構成されるクラックチームが、最先端の推薦システムを構築するための激しい競争で、全ての3つのタスクに勝利しました。その結果は、このデジタル経済のエンジンにおいて、NVIDIAのAIプラットフォームを実世界の課題に効果的に適用するグループの知識を反映しています。推薦システムは、毎日数十億人に対して兆個の検索結果、広告、製品、音楽、ニュースストーリーを提供しています。 Amazon KDD Cup ’23では、450以上のデータサイエンティストチームが競い合いました。この3ヶ月間のチャレンジには多くの曲折と緊迫したフィニッシュがありました。高速ギアへの切り替え競争の最初の10週間では、チームはリードを築きました。しかし、最終フェーズでは、主催者が新しいテストデータセットに切り替え、他のチームが追い上げました。 NVIDIANsは夜間や週末にも働き、追いつくために最高のギアに切り替えました。彼らはベルリンから東京までの都市に住むチームメンバーからの24時間対応のSlackメッセージの軌跡を残しました。サンディエゴのチームメンバーであるクリス・デオットは、「私たちは絶えず働いていました。とてもエキサイティングでした」と語りました。別の名前の製品 3つ目のタスクは最も難しかったです。参加者は、ユーザーのブラウジングセッションのデータに基づいて、ユーザーがどの製品を購入するかを予測しなければなりませんでした。しかし、トレーニングデータには多くの選択肢のブランド名が含まれていませんでした。「最初から、これは非常に非常に困難なテストになると分かっていました」と、ギルベルト・”ギバ”・ティテリックスは述べました。 KGMONの救出ブラジルのクリチバを拠点とするティテリックスは、Kaggleコンペティションのグランドマスターにランクされる4人のチームメンバーの一人で、データサイエンスのオンラインオリンピックであるKaggleのチャンピオンです。彼らは何十ものコンペティションに勝利した機械学習のニンジャのチームの一部です。NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンセン・ファンは、彼らをKGMON（Kaggle Grandmasters of NVIDIA）と呼んでいます。ティテリックスは、大量の言語モデル（LLM）を使用して生成型AIを構築し、製品名を予測しようとしましたが、どれもうまくいきませんでした。チームはクリエイティブな方法を見つけました。新しいハイブリッドランキング/分類モデルを使用した予測結果は的確でした。ギリギリの戦い競争の最後の数時間、チームは最後の提出のためにすべてのモデルをまとめるために競走しました。彼らは最大40台のコンピュータで一晩中の実験を実施していました。東京のKGMONである小野寺一樹は、緊張していました。「実際のスコアが私たちの推定値と一致するかどうか本当に分かりませんでした」と彼は語りました。…

「NVIDIAのAIが地球を気候変動から救う」

ベルリンサミットの基調講演で、NVIDIAの創設者兼CEOのJensen Huang氏は、AIとデジタルツイン技術が気候研究のイノベーションの次の波を解き放つことを明らかにしました。このイベントは、ベルリンの名門ハルナックハウスで180人の参加者を集め、気候モデリングと研究者、政策立案者、産業界の協力が持続可能な気候課題に取り組む上で重要な役割を果たすことを強調しました。Jensen Huang氏のスピーチからのキーハイライトを紹介し、NVIDIAのEarth-2プラットフォームとEarth Virtualization Engines（EVE）イニシアチブが気候の突破口を開く方法を理解しましょう。また読む：NASAから資金を集めるためのNVIDIAのAIモデル気候モデリングの重要な役割 Jensen Huang氏は、有名な物理学者リチャード・ファインマンの引用を使ってスピーチを始め、創造を通じた理解の重要性を強調しました。彼は気候研究者が政策形成、産業の指針作り、地球の健康の保護に果たす重要な役割を認めました。この理解を実現するために、基調講演では気候モデリングの重要性と将来への影響が強調されました。 NVIDIA Earth-2：気候と天気の予測を加速する NVIDIA Earth-2プラットフォームは、AIと高解像度シミュレーションを統合したフルスタックのオープンプラットフォームで、気候と天気の予測を加速します。ICONやIFSなどの高度な数値モデル、FourCastNetやGraphCastなどのニューラルネットワークモデルをNVIDIA Modulusを介して使用し、Earth-2は研究者に前例のない速度とスケールで世界の大気をシミュレートし、可視化する力を与えます。NVIDIAの強力なDGX GH200、HGX H100、OVXスーパーコンピュータ上で実行されるこのプラットフォームは、画期的な気候研究の能力を約束します。また読む：農業の未来：データサイエンスを活用した作物収量の最適化 Earth Virtualization Engines（EVE）：気候科学のアクセス向上 EVEは、気候科学、高性能コンピューティング（HPC）、AIに焦点を当てた国際的な協力体制であり、持続可能な惑星管理のための容易にアクセス可能なキロメートルスケールの気候情報を提供することを主な目標としています。2.5kmの解像度で調整された協調気候予測を提唱することで、EVEは進捗を加速し、25年にわたる気候研究の進展を築き上げることを約束します。また読む：AIモデルの環境的コスト：炭素排出と水消費気候研究者のための三つの奇跡 Jensen…

1Bのトレーニングペアで文埋め込みモデルをトレーニングする

文の埋め込みは、文を実数のベクトルにマッピングする手法です。理想的には、これらのベクトルは文の意味を捉え、高度に汎用的であるべきです。そのような表現は、クラスタリング、テキストマイニング、質問応答など、多くの下流アプリケーションで使用することができます。私たちは、「1Bのトレーニングペアで最高の文埋め込みモデルをトレーニングするプロジェクト」として、最先端の文埋め込みモデルを開発しました。このプロジェクトは、Hugging Faceによって主催されたCommunity week using JAX/Flax for NLP & CVの一環として行われました。このプロジェクトでは、GoogleのFlax、JAX、およびCloudチームのメンバーから、効率的なディープラーニングフレームワークに関するガイダンスを受けました！トレーニング手法モデル単語とは異なり、有限の文の集合を定義することはできません。したがって、文の埋め込み手法では、内部の単語を組み合わせて最終的な表現を計算します。たとえば、SentenceBertモデル（Reimers and Gurevych, 2019）では、多くのNLPアプリケーションの基盤であるTransformerを使用し、コンテキスト化された単語ベクトルに対してプーリング操作を行います（以下の図を参照）。マルチプルネガティブランキングロス構成モジュールのパラメータは通常、自己教師ありの目的関数を使用して学習されます。このプロジェクトでは、以下の図で説明されているコントラスティブトレーニング方法を使用しました。文のペア（a_i, p_i）が意味的に近いペアであるデータセットを構成します。たとえば、（クエリ、回答パッセージ）、（質問、重複質問）、（論文タイトル、引用論文タイトル）などのペアを考慮します。その後、モデルは、ペア（a_i, p_i）を埋め込み空間で近いベクトルにマッピングするようにトレーニングされます。一方、非一致のペア（a_i, p_j）、i ≠ jは、埋め込み空間で遠いベクトルにマッピングされます。このトレーニング方法は、インバッチネガティブ、InfoNCE、またはNTXentLossとも呼ばれます。形式的には、トレーニングサンプルのバッチが与えられた場合、モデルは以下の損失関数を最適化します：…

高度なグラフニューラルネットワークを使用した交通予測

Googleと提携することで、DeepMindはAIの恩恵を世界中の数十億の人々にもたらすことができます言語障害を持つユーザーが元の声を取り戻すことから、ユーザーが個別のアプリを発見する手助けまで、私たちはGoogleのスケールで画期的な研究を即座に現実の問題に適用することができます今日、私たちは最新のパートナーシップの結果を共有できることを喜んでお知らせしますこれにより、Google Mapsを利用する10億人以上に真にグローバルな影響をもたらします

Applied

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