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「vLLMの解読：言語モデル推論をスーパーチャージする戦略」

イントロダクション大規模言語モデル（LLM）は、コンピュータとの対話方法を革新しました。しかし、これらのモデルを本番環境に展開することは、メモリ消費量と計算コストの高さのために課題となることがあります。高速なLLM推論とサービングのためのオープンソースライブラリであるvLLMは、PagedAttentionと呼ばれる新しいアテンションアルゴリズムと連携して、これらの課題に対処します。このアルゴリズムは効果的にアテンションのキーと値を管理し、従来のLLMサービング方法よりも高いスループットと低いメモリ使用量を実現します。学習目標この記事では、以下の内容について学びます： LLM推論の課題と従来のアプローチの制約を理解する。 vLLMとは何か、そしてどのように機能するのか理解する。 vLLMを使用したLLM推論のメリット。 vLLMのPagedAttentionアルゴリズムがこれらの課題を克服する方法を発見する。 vLLMを既存のワークフローに統合する方法を知る。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLM推論の課題 LLMは、テキスト生成、要約、言語翻訳などのタスクでその価値を示しています。しかし、従来のLLM推論手法でこれらのLLMを展開することはいくつかの制約を抱えています：大きなメモリフットプリント：LLMは、パラメータや中間アクティベーション（特にアテンションレイヤーからのキーと値のパラメータ）を保存するために大量のメモリを必要とし、リソースに制約のある環境での展開が困難です。スループットの限定：従来の実装では、大量の同時推論リクエストを処理するのが難しく、スケーラビリティと応答性が低下します。これは、大規模言語モデルが本番サーバーで実行され、GPUとの効果的な連携が行えない影響を受けます。計算コスト：LLM推論における行列計算の負荷は、特に大規模モデルでは高額になることがあります。高いメモリ使用量と低いスループットに加えて、これによりさらにコストがかかります。 vLLMとは何か vLLMは高スループットかつメモリ効率の良いLLMサービングエンジンです。これは、PagedAttentionと呼ばれる新しいアテンションアルゴリズムと連携して、アテンションのキーと値をより小さな管理しやすいチャンクに分割することで効果的に管理します。このアプローチにより、vLLMのメモリフットプリントが削減され、従来のLLMサービング手法と比べて大きなスループットを実現することができます。テストでは、vLLMは従来のHuggingFaceサービングよりも24倍、HuggingFaceテキスト生成インファレンス（TGI）よりも2〜5倍高速になりました。また、連続的なバッチ処理とCUDAカーネルの最適化により、インファレンスプロセスをさらに洗練させています。 vLLMのメリット vLLMは従来のLLMサービング手法よりもいくつかの利点を提供します：高いスループット：vLLMは、最も人気のあるLLMライブラリであるHuggingFace Transformersよりも最大24倍の高いスループットを実現できます。これにより、より少ないリソースでより多くのユーザーに対応することができます。低いメモリ使用量：vLLMは、従来のLLMサービング手法と比べて非常に少ないメモリを必要とするため、ソフトハードウェアのプラットフォームに展開する準備ができています。…

2024年にフォローすべきトップ10のデータサイエンスYouTubeチャンネル

イントロダクションデータサイエンスは、プログラミング、統計学、ドメインの専門知識を組み合わせてデータから洞察力と知識を引き出す急速に成長している分野です。オンラインコース、教科書、ブログなど、データサイエンスを学ぶための多くのリソースが利用可能です。この記事では、無料のデータサイエンス学習を提供するYouTubeチャンネルに焦点を当てます。これらのデータサイエンスYouTubeチャンネルは、キャリアのスタートや既存の知識の補完に最適な方法です。コンテンツの品質、人気、カバーされるトピックの幅に基づいて、トップ10のYouTubeチャンネルを選びました。これらのチャンネルは、データサイエンスの概念やツールに関する講義、チュートリアル、デモを提供しています。さあ、無料のデータサイエンス学習のためのトップ10のYouTubeチャンネルのリストを見ていきましょう！ 3Blue1Brown @3blue1brown | 5.62Mの購読者 | 150本の動画複雑な数学の問題が理解できないとお困りですか？3Blue1Brownがおすすめです！Grant Sandersonによって作成されたこのYouTubeチャンネルは、難解な概念を理解しやすく、エンターテイニングな方法で説明するためにアニメーションを使用しています。 5.6百万人以上の購読者と3.75億回の視聴数を誇る3Blue1Brownは、数学を学びたい人やディープラーニングのアルゴリズムの仕組みを理解したい人にとっての頼りになるリソースとなっています。 3Blue1Brownは、乾燥した講義や混乱する方程式ではなく、アニメーションを使って数学を生き生きとさせます。Grantの魅力的なビデオは、線型代数や微積分などの複雑なトピックを明確で追いやすい方法で説明します。彼はまた、物理学やコンピュータ科学の他の分野にも深入りし、3Blue1Brownはこれらの分野に興味がある人にとっても幅広いリソースとなっています。数学の宿題に苦しむ学生や、あなたの周りの世界についてもっと学びたい人にとって、3Blue1Brownは素晴らしい始まりの場所です。チャンネルにアクセスして、Grantの素晴らしいビデオをチェックしてみませんか？数学を学ぶことがどれだけ楽しいかに驚くかもしれません！このデータサイエンスのYouTubeチャンネルを見るには、ここをクリックしてください。 Joma Tech @jomakaze | 2.27Mの購読者 | 98本の動画データサイエンスのプロフェッショナルで、キャリアパスのナビゲーションや業界のトレンドに洞察を求めていますか？Joma…

「このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #77」

今週のAIのニュースは、Google（ジェミニ）とミストラル（8x7B）による新しい大規模言語モデルのリリースが主でしたモデルの発表におけるアプローチは、プレスイベントとデモによるもので、非常に異なっていました...

「2023年のトップ8のAIトレンド：年間レビュー」

葉っぱが金色に変わり、12月の寒さが広がる中、人工知能の領域で目覚ましい進歩が見られた今年を振り返る時が来ました。2023年は単なる進歩の年ではありませんでした。それはトライアンフの年であり、AIが成し遂げられる限界が繰り返し押し広げられ、再定義された年でした。LLM（大規模言語モデル）の能力における画期的な進展から、前例のないほど世界とのナビゲーションや相互作用が可能な自律エージェントの登場まで、この年はこの変革的な技術の無限の可能性を示すものでした。この包括的な探求の中で、私たちは2023年のAIを定義した8つの主要なトレンドについて掘り下げ、産業を再構築し、未来を革命化する革新を明らかにしていきます。だから、AI愛好家の皆さん、私たちは技術史の記録に永遠に刻まれる一年についての旅に出発です。 RLHFとDPOの微調整 2023年は、大規模言語モデル（LLM）の能力を向上させるための重要な進展が見られました。2つの主要なアプローチが登場しました：人間のフィードバックに基づく強化学習（RLHF）：この手法は、人間のフィードバックを活用してLLMの学習プロセスをガイドし、持続的な改善と進化するユーザーのニーズや好みに対応させることができます。このインタラクティブなアプローチにより、LLMは複雑または主観的な領域において微妙な理解力と意思決定能力を開発することができます。直接的な選好最適化（DPO）：：DPOはよりシンプルな代替手法であり、明示的な強化信号を必要とせずにユーザーの選好に直接最適化します。このアプローチは効率性とスケーラビリティを重視し、より速い適応と展開を必要とするアプリケーションに最適です。そのすっきりした性格により、ユーザーフィードバックに基づいてLLMの振る舞いを迅速に調整することができ、進化する好みに合わせることができます。 RLHFとDPOはLLMの開発における重要な進展を表していますが、既存の微調整手法を置き換えるのではなく、補完するものです：事前学習：大規模なテキストとコードのデータセットを用いてLLMを訓練し、一般的な言語理解能力を学習させること。微調整：特定のタスクまたはデータセットに基づいてLLMをさらに訓練し、特定のドメインやアプリケーションに適した能力を調整すること。マルチタスク学習：LLMを複数のタスクに同時に訓練することで、共有表現を学習し、各タスクのパフォーマンスを向上させること。 LLMの効率性に対処する LLMの能力が向上するにつれて、計算上の制約とリソースの限界が重要な懸念事項となりました。その結果、2023年の研究はLLMの効率性の向上に焦点を当て、以下のような技術の開発をもたらしました： FlashAttention：この革新的なアテンションメカニズムは、LLMの計算コストを大幅に削減します。これにより、より速い推論と訓練が可能になり、LLMをリソースに制約のある環境でより実用的に利用し、実世界のアプリケーションに統合することができるようになります。 LoRA および QLoRA：LoRAやQLoRAなどの手法は、2023年にも提案された軽量かつ効率的なLLMの微調整方法を提供します。これらの手法は、既存のLLMアーキテクチャに追加された小さなモジュールであるアダプターに依存し、再トレーニングすることなくカスタマイズを可能にします。これにより、著しい効率の向上、より速い展開時間、さまざまなタスクへの適応性の向上が実現されます。これらの進展は、効率的なLLMへの需要の増大に対応し、この強力な技術への広範な導入の道を開き、結果としてこの技術へのアクセスを民主化することにつながります。検索補完生成（RAG）の浸透純LLMは巨大な可能性を秘めていますが、それらの正確性と実証的根拠に関する懸念は依然として存在しています。検索補完生成（RAG）は、既存のデータや知識ベースとLLMを組み合わせることで、これらの懸念に対処する有望な解決策として登場しました。このハイブリッドアプローチにはいくつかの利点があります：エラーの減少：外部情報から事実情報を取り込むことにより、RAGモデルはより正確で信頼性のある出力を生成することができます。拡張性の向上：RAGモデルは純LLMに必要な大規模なトレーニングリソースの必要性を排除し、大規模なデータセットに適用することができます。低コスト：既存の知識リソースを利用することにより、LLMのトレーニングおよび実行に関連する計算コストを削減することができます。これらの利点により、RAGは検索エンジン、チャットボット、コンテンツ生成など、さまざまなアプリケーションにおける貴重なツールとして位置付けられています。自律エージェント…

「松ぼっくりベクトルデータベースとAmazon SageMaker JumpStartのLlama-2を使用したリトリーバル増強生成によって幻覚を軽減する」

産業全体でのLLMの採用は止まることのないように見えますが、それらは新しいAIの波を支えるより広範な技術エコシステムの一部です多くの対話AIのユースケースでは、Llama 2、Flan T5、BloomのようなLLMがユーザーのクエリに応答するために必要ですこれらのモデルは質問に答えるためにパラメトリックな知識に依存していますモデルは[…]

「サティスファイラボのCEO兼共同創設者、ドニー・ホワイト- インタビューシリーズ」

2016年に設立されたSatisfi Labsは、会話型AI企業のリーディングカンパニーです早期の成功は、ニューヨーク・メッツ、メイシーズ、全米オープンとの協力により、ウェブサイトでは得られなかった情報への簡単なアクセスを可能にしましたドニーはブルームバーグで15年間働いた後、スタートアップの世界に足を踏み入れ、コーネル大学でMBAを取得しました[...]

AIの進歩における倫理的な課題のナビゲーション

「AIの進展に伴う倫理的な課題の多面的な景観を探求してみましょうAIが社会により統合されるにつれて倫理と責任に関する懸念をどのように対処するかについて、詳細な視点を提供します」

Tech

「米中のチップ紛争に新たな戦線が開かれる」

米中間の半導体チップ生産に関する継続的な対立は、先進的なパッケージングにおける競争力を求めるアメリカの積極的な取り組みとして進展することが予想されます

２０２３年は大規模言語モデルの年でした：当時と現在の比較

2023年は、言語モデルの大規模な開発が前例のない勢いで進展した年となりました新しいモデルが驚くほど速いスピードで登場しましたそこで、これらの進歩を見てみましょう誰がそれを推進し、この年はどのようなものなのかを年の初めに、Google AIは...

『ブンブンの向こう側産業における生成型AIの実用的な応用を探求する』

イントロダクション現代の世界は「ジェネレーティブAI」という言葉で賑わっています。McKinsey、KPMG、Gartner、Bloombergなどのトップのテクノロジー企業や経営コンサルティング企業は、この新しい技術の力を測定し、将来を予測するために常に研究を行っています。これらの調査は、ジェネレーティブAIの企業への影響が急速に増大しており、今日の職場で必須のスキルとなっていることを示しています。調査結果によると、ジェネレーティブAIは2032年までに1.3兆ドルの市場となり、誰もがその一部になりたがるでしょう。この記事では、さまざまな産業におけるジェネレーティブAIの応用、成長、および影響について、そしてあなたがこのグローバルな変化の一部になる方法について説明します。ジェネレーティブAIとは何か？その規模はどれくらいか？ジェネレーティブAIはもはや単なるバズワードではありません。この新しい技術は、AIが新しいコンテンツを作成し、実践を通じて学習することができるもので、世界中で注目を集めています。ジェネレーティブAIツールは、基本的にはトレーニングデータに基づいてコンテンツを生成できる大規模な学習モデル（LLM）です。これらのモデルは、トレーニングデータからパターンや構造を学び、類似のパターンに従う出力を生成できます。これらのモデルは、画像、動画、音楽、音声、テキスト、ソフトウェアコード、製品デザインなどを作成することができます。現在利用可能な大量のトレーニングデータのため、この技術の可能性は無限です。過去数ヶ月間、ジェネレーティブAIの分野は着実に拡大し、毎日新しい応用とユースケースが発見されています。企業レベルでは、ジェネレーティブAIの統合により、より速いアウトプット、より高い生産性、経済成長が実現されています。その結果、多くの企業が時間とコストを節約するためにジェネレーティブAIを使用しています。ジェネレーティブAIの企業応用には、自動化、人間または機械の増強、ビジネスおよびITプロセスの自立実行などが含まれます。McKinseyによると、世界中の企業はジェネレーティブAIツールの導入により、生産性の向上とリスクの最小化を最大限に活用しています。企業は今後、自身の仕事においてジェネレーティブAIを熟達することが求められるでしょう。ジェネレーティブAIのビジネス面ジェネレーティブAI市場には、モデルトレーニングインフラ、LLM向け推論デバイス、デジタル広告、特殊ソフトウェアとサービス、個人化アシスタント、およびコーディングの加速を可能にする共同作業者が含まれています。ジェネレーティブAIツールとソフトウェアを開発する企業がこの領域で最も恩恵を受けていますが、これら製品の応用はさまざまな産業の利益を支援しています。では、ジェネレーティブAIは今日ではどれくらい大きな存在なのでしょうか？2022年には、ジェネレーティブAI市場は400億ドルと評価されており、時間の経過とともに成長しています。Bloomberg Intelligenceによると、ジェネレーティブAIは2032年までに42%の複合年間成長率を示し、1.3兆ドルの市場となると予測されています。 2023年：企業におけるジェネレーティブAIのブレイクイヤージェネレーティブAIは2020年以来、ガートナーの人工知能のハイプサイクルに登場しています。しかし、2023年はジェネレーティブAIのブレイクイヤーとなっています。この技術は比較的新しいものですが、ほぼすべての産業の重要な一部になるほど成長しています。 McKinseyの国際的なレポートによると、主要企業の33%が既にジェネレーティブAIを使用しており、その他の25%はAIの統合のプロセスにあると報告されています。また、レポートは、Cレベル幹部の22%が仕事でAIツールを使用していることも示しています。技術の新たな使用法や応用が発見されるにつれて、その利用範囲もさらに拡大しています。すべての産業のすべてのレベルでのジョブロールは自動化され、人間の介入が最小限に抑えられ、人間の労働時間がより重要なタスクに割り当てられるようになっています。したがって、企業はAIのスキルを持つ人材を求めており、それが彼らに優位性をもたらしています。さらに、McKinseyの調査によると、40%の企業がAIへの投資を拡大する予定です。つまり、すべての仕事においてある程度のレベルでAIの機能が関与するようになる可能性があることを示しています。私たちは皆、それに備えて準備をする必要があるのです。エンタープライズリーダーがジェネレーティブAIについて考えていること世界中のビジネスリーダーは、ジェネレーティブAIの可能性に興味を持ち、それが真に革新的な存在だと確信しています。オラクル・アナリティクス・クラウドの上級主任データサイエンティストであるヴィカス・アグラワル博士は、ジェネレーティブAIが特にテキストやユーザーインターフェースに関連する分野で企業ソリューションを革新する可能性を持っていると断言しています。「AIツールが進化するにつれて、データサイエンティストはこれらのツールを操作するだけでなく、それらを強化・改善するスキルを必要とする」と彼は述べました。同様のことを言うと、データイクの元AI戦略責任者であるジェプソン・テイラー氏は、AIスタートアップの成功は適切な人材の採用にかかっていると述べています。彼はNYUでAIマスタークラスの共同リーダーとして、AIシステムが自律的にコードを書き換えおよび強化できる未来を予見し、より効率的かつ強力なアプリケーションをもたらすと述べています。 Beans.aiの応用AI責任者であるサンディープ・シンは、Analytics Vidhyaとのインタビューで、インドと米国のAIエコシステムを比較しました。「インドのAIエコシステムは、研究に重点を置いたベイエリアのAI研究風景とは異なり、急速な採用と商品化が可能な位置にあります」と彼は述べました。インドの業界リーダーについては、Fractal Analyticsの最高経営責任者（CEO）、共同創業者、副議長であるスリカント・ヴァラマカンニ氏が挙げられます。彼は、組織内のほとんどの機能が自動化され、更新され、優位性を持ち続けるためには、最新の情報にアップデートし、エッジを持つ必要があると信じています。 GramenerのCEO兼チーフデータサイエンティストであるアナンド・S氏は、Googleのローンチ以来、ジェネレーティブAIを次なる大きなトピックと見ています。彼はすでに自身のコーディング作業のほとんどをAIにアウトソースし、さまざまなタスクをこなすために多くのLLM（Low-Level Machine）を訓練しており、それによって仕事を最適化し、時間を節約しています。…

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