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『クラウド上で大規模な言語モデルを使用する際の性能とコストの最適化戦略』

クラウドプラットフォームでは、あなたのLLMが十分に動作せず、高額な費用がかかる場合が多くあります簡単な戦略を利用することで、それを回避することができます

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「金融業界におけるAIの進出：自動取引からパーソナライズドバンキングへ」

財界は、人工知能（AI）の出現と統合によって、革命的な変化を目撃していますこの技術は、単なる付加要素ではなく、金融サービスの本質的な構造を再構築するための核となる要素です超人的なスピードで取引を実行する自動化取引アルゴリズムから個別の顧客に合わせたパーソナライズされたバンキング体験まで、AIによる金融業界の侵略が進行しています... 金融業界におけるAIの進出：自動化取引からパーソナライズされたバンキングへ Read More »

Tech

「NVIDIAがゲームチェンジャーとマーケットメーカーへの投資でAI革命を推進する方法」

偉大な企業は物語によって繁栄します。NVIDIAのベンチャーキャピタル担当であるシド・サイディックは、これをよく知っています。サイディックは、最初の仕事のひとつで、投資家のミーティングからプレゼン資料を運び回り、トレーラーでの仕事中に、ドアが開くと「揺れる」トレーラーで、スタートアップのCEOとマネジメントチームが物語を伝えるのを手伝いました。そのCEOはJensen Huangであり、スタートアップはNVIDIAでした。サイディックは、投資家と起業家として働いた経験から、顧客やパートナー、従業員や投資家など、会社の物語を早い段階で共有するために適切な人々を見つけることがどれほど重要かを知っています。この原則こそが、NVIDIAが次世代イノベーションを支援するために取り組んでいる多面的なアプローチの基盤です。この戦略は、NVIDIAの企業開発責任者であるヴィシャル・バグワティも支持しています。この取り組みは、今年に入ってこれまでに2ダース以上の投資を果たしました。AIと加速コンピューティングのイノベーションのペースが加速するにつれ、さらに加速しています。 AIエコシステムを支援するNVIDIAの三本の戦略 NVIDIAがエコシステムを投資する方法は3つあります。まず、バグワティが監督するNVIDIAの企業投資によるもの。次に、サイディックが率いる私たちのベンチャーキャピタル部門であるNVenturesによるもの。そして最後に、ベンチャーキャピタルとスタートアップを結び付ける私たちのNVIDIA Inceptionです。 PwCによれば、AIだけで2030年までに世界経済に15兆ドル以上の寄与ができる可能性があります。したがって、現在AIと加速コンピューティングに取り組んでいる場合、NVIDIAは手助けする準備ができています。あらゆる業界の開発者が加速コンピューティングアプリケーションを作成しています。そして、まだ始まったばかりです。その結果、AIの物語を日々進化させている企業のコレクションが生まれました。Cohere、CoreWeave、Hugging Face、Inflection、Inceptiveなどが含まれます。私たちは彼らと一緒にいます。「NVIDIAと提携することはゲームチェンジャーです」とMachina LabsのCEOであるEd Mehrは言いました。「彼らの類まれな専門知識が、私たちのAIとシミュレーション能力を飛躍的に向上させます」。企業投資：エコシステムの成長 NVIDIAの企業投資部門は戦略的な協力に焦点を当てています。これらのパートナーシップは共同イノベーションを促進し、NVIDIAプラットフォームを強化し、エコシステムを拡大します。2023年の始め以来、14件の投資に関する発表が行われています。これらのターゲット企業には、チップ間の光接続に特化したAyar Labsや、先進的なAIモデルのハブであるHugging Faceなどがあります。ポートフォリオには、次世代のエンタープライズソリューションも含まれています。Databricksは、機械学習のための業界をリードするデータプラットフォームを提供しており、CohereはAIを通じた企業自動化を提供しています。他の注目すべき企業にはRecursion、Kore.ai、Utilidataなどがあり、それぞれが薬物発見、会話型AI、スマート電力グリッドのユニークなソリューションを提供しています。消費者サービスも投資の焦点です。Inflectionは、クリエイティブ表現のためのパーソナルAIを作り上げており、Runwayは生成AIを通じたアートと創造性のプラットフォームとして機能しています。…

「GPTの進化を探る ChatGPT-4の新機能と、コンバーショナルAIの再定義」

以前のバージョンをベースに、多様性と倫理的考慮を特徴とするConversational AIのChatGPT-4の進化を探求し、新たな可能性を解き放つ

ヨーロッパのAI最大手MISTRAL AIが3億8500万ユーロを調達

技術のダイナミックな世界では、人工知能（AI）が産業を再構築している中、フランスのスタートアップ企業であるMistral AIが注目されています。3億8500万ユーロの資金調達を達成したMistral AIは、単なるヘッドラインを作るだけでなく、欧州がグローバルAI競争で進むための道を切り開いています。本記事では、Mistral AIの旅について探求し、イノベーションの新たな基準を設定し、これが欧州におけるAIの将来にどのような意味を持つのかを探ります。資金調達のマイルストーン Mistral AIの最近の財務的な成功は、同社の可能性と投資家たちがそのビジョンに対する信頼の現れです。3億8500万ユーロの調達は、欧州のAI企業における最大の資金調達ラウンドの一つであり、重要な成果です。この資金の流入により、Mistral AIの研究開発の取り組みが加速され、チームが拡大され、製品の提供が向上する見込みです。イノベーションと拡大この投資は、単なる資金の増加にとどまらず、成長とイノベーションの触媒です。トップの人材を採用し、事業を拡大する計画を立てたMistral AIは、欧州におけるAIの卓越性の象徴となることでしょう。同社が最先端のAIソリューションの開発に注力することは、医療から金融など、様々なセクターを変革する可能性があります。欧州のAIの野望 Mistral AIの台頭は、欧州がグローバルなAIのパワーハウスになるという大きな進展です。欧州のテックシーンは長い間シリコンバレーの影に隠れていましたが、これまでのリーダーとして台頭するこの企業によって、その風景は変わりつつあります。この資金調達ラウンドは、欧州がAIイノベーションの世界的な舞台で自分の場所を確立できる準備が整ったことを明確に示しています。また読む： EUのAI法によってグローバルなAI規制の基準が設定され、アジア諸国は慎重な姿勢をとる競争力のある特徴この競争的な産業でMistral AIを際立たせるのは、問題解決への独自のアプローチと倫理的な開発への取り組みです。同社のソリューションはスケーラブルで効率的かつ責任あるものとして設計されており、ビジネスのニーズに応えるだけでなく、社会的な価値観とも一致しています。このイノベーションと誠実さのバランスは、投資家やクライアントを惹きつける要素です。私たちの意見 Mistral AIの驚異的な資金調達の成功は、単なる財務的な勝利を超えたものであり、欧州のAIセクターにとっては希望の光となっています。同社がAIと可能性の限界を押し広げ続ける間、欧州が明日のテクノロジーのリーダーとなる道を切り開いています。Mistral AIが先頭に立つことで、欧州のAIの未来はこれまで以上に輝かしくなります。

ランタイム中に拡散モデルを動的に圧縮するためのシンプルで効果的な加速アルゴリズムDeepCacheを紹介します

人工知能（AI）とディープラーニングの進歩により、人間とコンピューターの相互作用は大きく変革されました。拡散モデルの導入により、生成モデリングはテキスト生成、画像生成、音声合成、映像制作などのさまざまなアプリケーションで驚異的な能力を示しています。拡散モデルは優れた性能を示しているものの、これらのモデルは通常、モデルサイズの大きさと順次のノイズ除去手順に関連する高い計算コストがあります。これらのモデルは非常に遅い推論速度を持っており、モデルの剪定、蒸留、量子化などの手法を使用してステップごとのモデル推論のオーバーヘッドを低下させるなど、研究者によって様々な取り組みが行われています。従来の拡散モデルの圧縮方法では、大量の再学習が必要であり、これには実用的および財務的な困難が伴います。この問題を克服するため、研究者チームはディープキャッシュと呼ばれる新しい学習フリーパラダイムを導入し、拡散を加速するために拡散モデルのアーキテクチャを最適化しました。ディープキャッシュは、拡散モデルの連続したノイズ除去段階に固有の時間的冗長性を利用しています。この冗長性の理由は、いくつかの特徴が連続したノイズ除去ステップで繰り返されるためです。これにより、これらの特性のキャッシングと取り出しの方法を導入することで、重複計算を大幅に削減しています。チームは、このアプローチがU-Netの特性に基づいていることを共有しており、これにより高レベルの特徴を効果的かつ効率的に更新しながら、低レベルの特徴を再利用することができます。ディープキャッシュの創造的なアプローチにより、Stable Diffusion v1.5に対して2.3倍の高速化が実現されており、CLIPスコアはわずか0.05の低下となっています。また、LDM-4-Gに対しては素晴らしい4.1倍の高速化が実現されており、ただしImageNetではFIDが0.22の低下となっています。チームはDeepCacheを評価し、実験的な比較で現在の剪定および蒸留手法よりも優れたパフォーマンスを示すことを確認しました。また、既存のサンプリング手法とも互換性があることが示されています。DDIMやPLMSと同様の、またはわずかに優れた性能を示すことが報告されており、同時に生成される出力の品質を損なうことなく、効率を最大限に引き出しています。研究者は、主な貢献を以下のようにまとめています。 DeepCacheは現在の高速サンプラーとうまく機能し、同様またはより良い生成能力を実現する可能性を示しています。実行時に拡散モデルを動的に圧縮することで、画像生成の速度を改善しますが、追加のトレーニングは必要ありません。キャッシュ可能な特徴を使用することで、高レベルの特徴における時間的一貫性を利用して、重複計算を削減します。拡張キャッシング間隔に対するカスタマイズされた技術を導入することで、DeepCacheは特徴のキャッシュの柔軟性を向上させます。 DDPM、LDM、Stable Diffusionモデルにおいて、CIFAR、LSUN-Bedroom/Churches、ImageNet、COCO2017、PartiPromptでテストした場合、DeepCacheはより効果的な結果を示します。再学習が必要な剪定および蒸留アルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮するDeepCacheは、高い効果性を維持します。結論として、DeepCacheは従来の圧縮技術の代替手段として、拡散モデルのアクセラレータとして大いに期待されます。

アジャイルなデータサイエンスプロジェクト管理を通じてAIコストを制御する

データサイエンスの世界は複雑で、予算的な制約を超える隠れたコストがありますデータサイエンティストは、どんな組織に対しても重要な投資です残念ながら、アイドル状態などの非効率さ…

イーロン・マスクのxAI企業は資金に関する憶測に直面しています

最近の出来事で、イーロン・マスクの人工知能ベンチャー、xAIが資金調達活動に関する噂で注目を浴びています。マスクの会社は、米国証券規制当局に$10億の資本公開を申請しました。しかし、マスクは逆の声明で、「xAIは現在資金調達をしていない」と主張しています。この矛盾が、OpenAIやAnthropicなどのテック巨人との比較や推測を引き起こしました。 xAIの資金戦略が注目を浴びる xAIが$10億の資本公開を申請したという物議を醸した一手が、同社の財務戦略についての疑問を呼んでいます。証券取引委員会への申請書によれば、xAIは既に$1億3470万ドルの資本調達を実施しています。しかし、これらの数字にもかかわらず、Deepwater Asset Managementのジーン・マンスターの投稿に対して、イーロン・マスクは資金調達の努力はないと否定しました。マスクの否定と推測マンスターの投稿に対するマスクの簡潔な回答で、「現在は資金調達をしていません」と断言しました。しかし、マンスターの投稿はその逆を示唆し、マスクの動きがOpenAIやAnthropicなどの業界の巨人と競争するための戦略的な一手であると考えられました。相反する発言により、xAIの財務取引の真の意図を疑問視する業界関係者が不確実さに直面しています。関連記事: イーロン・マスクが紹介する「Grok」：短気なAIチャットボットに反抗の一味をプラス検証の難しさ状況を明らかにするため、ロイターはxAIの資金調達の状況について独立した検証を試みましたが、マスクの主張を確認するのに困難を伴いました。明確さの欠如は、xAIの財務戦略を巡る物語にさらなる複雑さをもたらし、投資家や利害関係者に不確実性を残すことになります。 AIの投資が業界のダイナミクスを背景に急増この動きは、AI業界内の投資の大幅な増加の背景に対して展開されています。ChatGPTの成功やOpenAIがマイクロソフトから100億ドルの資金調達を実施したことが、AI関連のスタートアップへの関心と資金援助に火をつけました。今年初めにxAIでAIへの進出を果たしたマスクは、ビッグテックのAIプロジェクトの不備を指摘し、その検閲の実践と安全プロトコルに対して批判しています。我々の意見 AIの資金調達と業界のダイナミクスを航海する際には、投資家や愛好家が状況に慎重な目を向けることが重要です。xAIの資金状況を巡る相反する発言は、人工知能の絶え間ない変化の中で透明性の必要性を強調しています。業界が前例のない成長を遂げる中、イーロン・マスクや彼のベンチャーなどの主要なプレーヤーの決定がAIの発展の軌跡を形作り続けます。不確実性は残るものの、ひとつ確かなことは−−世界が近くでxAIの物語を注視し、AIイノベーションの将来に影響を与える可能性があるということです。財務、技術、意欲の交差点がxAIの旅を舞台にし、真の意図と広範なAIの景色への影響についての疑問が依然として残っています。

「自律AIエージェントを使用してタスクを自動化するための10の方法」

はじめにテクノロジーのダイナミックな風景の中で、自律型AIエージェントは変革的な存在として登場し、データと人工知能とのやり取りの方法を変えつつあります。この魅力的な領域に深入りするにつれて、これらのエージェントが単なるプログラム以上のものであり、私たちの日常生活におけるAIの統合においてパラダイムシフトを表していることが明らかになります。本記事では、現在利用可能な最も優れた自律型AIエージェントの中から10つを紹介します。これらのAIエージェントがあなたに何ができるのか、さらに詳しく知るために読み続けてください。自律型AIエージェントとは何ですか？自律型AIエージェントは、持続的な人間の介在なしにタスクを実行するために独立して動作する高度な人工知能システムです。これらのエージェントは、機械学習と自動化を活用して、異なる領域でタスクの分析、学習、および実行を行います。単純なタスク自動化ツールから、自然言語の理解、意思決定、および新しい情報への適応能力を持つ洗練されたシステムまで、さまざまな範囲のエージェントが存在します。自律型AIエージェントは、技術がさまざまな日常タスクとの相互作用を革新する上で重要な役割を果たしています。自律型AIエージェントはどのように動作するのですか？自律型AIエージェントが具体的に何をするか、またどのようにしてタスクを自己で実行できるのかを疑問に思っていましたか？これらの高度なAIモデルは、複雑な指示や目標をより小さな、シンプルなタスクに分解し、構造化されたプロセスでそれらを実行するように設計されています。また、特定のタスクの自動化やループでの操作も可能です。以下は、ほとんどの自律型AIエージェントの基本的なワークフローです。タスクの定義：まず、AIエージェントが明確な指示、締切、および優先順位を持つタスクを作成します。タスクの優先順位付け：次に、緊急性と重要性に基づいてタスクの優先順位を付けるためにAIアルゴリズムを使用します。タスクを自動化：重複するタスクを効率的に実行するために、それらをAIモデルに委任します。進捗の監視：プロセスの設定とタスクの実行後、これらのタスクの進捗状況を追跡し、リアルタイムで更新を受け取ります。相互作用：これらのエージェントは、自然言語のコマンドを使用して簡単にタスクを作成、変更、管理することもできます。トップ自律型AIエージェント以下に、10の最も優れた自律型AIエージェントとそれぞれの説明、利点、および具体例をご紹介します。 1. AgentGPT AgentGPTは、多機能でカスタマイズ可能なオープンソースの自律エージェントです。旅行の計画、メールの作成、クリエイティブなテキスト形式の生成など、幅広いタスクを実行することができ、さらに追加の機能や機能を追加することでカスタマイズすることができます。AgentGPTは、名前と目標を追加し、展開ボタンをクリックするだけで使用することができ、コーディングは不要です。複雑なタスクをより小さなサブタスクに分解し、最小限の人間の関与で主目標を達成するために反復的なプロンプトを使用します。利点時間と労力を節約：AgentGPTは、あなたがたくさんの時間と労力を要するタスクを自動化することができます。生産性の向上：タスクの自動化により、重要なことに集中するために時間を確保することができます。楽しむ時間を増やす：退屈でつまらないタスクを自動化することにより、楽しい時間を過ごすことができます。より創造的になる：新しいアイデアや可能性を生成することによって、より創造的になることができます。具体例ハワイ旅行の計画：AgentGPTは、フライト、宿泊施設、アクティビティなど、詳細なハワイ旅行を計画するのに役立ちます。メールの作成：件名、本文、署名を含めたメールの作成をサポートします。…

「LLMテクノロジーの理解」

「LLMテクノロジーの進歩を発見しましょうLLMテクノロジーの世界を探求し、AIとNLPの分野における重要な役割を見つけましょう」

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