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「ODSC APAC 2023での最初のトレーニングセッションの開催をお知らせします」

データサイエンスとAIの進展は、稲妻のような速さで進んでいます最新情報に遅れることなく、ODSC APAC（8月22日〜23日）では、データサイエンスの基礎から最新のツールやフレームワークまで、専門家によるトレーニングセッションが開催されます以下にいくつかのセッションをご紹介しますフルスタック機械学習...

「Juliaでスクラッチから作成するゲート付き再帰ニューラルネットワーク」

私は以前から、科学プログラミングとデータサイエンスのためにJuliaを学び始めましたJuliaの持つ統計的な強力さと、Rの表現力豊かで明確な構文を組み合わせたことにより、Juliaの採用は継続しています...

新しい言語モデルを評価するための3つの重要な方法

毎週新しいLLMがリリースされますが、私のように考えると、これはついに私がLLMを利用したいすべてのユースケースに適合するのでしょうか？このチュートリアルでは、私は...を共有します

CoDiに会おう：任意対任意合成のための新しいクロスモーダル拡散モデル

ここ数年、テキストからテキスト、画像、音声など、別の情報を生成する堅牢なクロスモーダルモデルが注目されています。注目すべき例としては、入力プロンプトによって期待される結果を説明することで、素晴らしい画像を生成できるStable Diffusionがあります。 実際にリアルな結果を出すにもかかわらず、これらのモデルは複数のモダリティが共存し相互作用する場合には実用上の制限があります。たとえば、「かわいい子犬が革製のソファで寝ている」というテキストの説明から画像を生成したいとしましょう。しかしそれだけでは不十分です。テキストから画像へのモデルから出力画像を受け取った後、子犬がソファで鼾をかいているという状況にどのような音がするかも聞きたいと思うでしょう。この場合、テキストまたは出力された画像を音に変換する別のモデルが必要になります。したがって、多数の特定の生成モデルをマルチステップの生成シナリオで接続することは可能ですが、このアプローチは手間がかかり遅くなる可能性があります。また、独立して生成された単一のストリームは、ビデオとオーディオを同期させるように、後処理的な方法で組み合わせた場合に一貫性とアラインメントが欠けることがあります。 包括的かつ多目的なany-to-anyモデルは、一貫したビデオ、オーディオ、およびテキストの説明を同時に生成し、全体的な体験を向上させ、必要な時間を減らすことができます。 この目標を達成するため、Composable Diffusion（CoDi）が開発され、任意のモダリティの組み合わせを同時に処理し生成することができるようになりました。 アーキテクチャの概要は以下に示されています。 https://arxiv.org/abs/2305.11846 任意のモダリティの混合物を処理し、さまざまな出力の組み合わせを柔軟に生成するモデルをトレーニングすることは、大きな計算量とデータ要件を必要とします。 これは、入力と出力のモダリティの可能性の指数関数的な成長に起因します。さらに、多数のモダリティグループの整列されたトレーニングデータを取得することは非常に限られており、存在しないため、すべての可能な入力-出力の組み合わせを使用してモデルをトレーニングすることは不可能です。この課題に対処するために、入力条件付けと生成散布ステップで複数のモダリティを整列させる戦略が提案されています。さらに、対照的な学習のための「ブリッジアライメント」戦略を導入することで、指数関数的な入力-出力の組み合わせを線形数のトレーニング目的で効率的にモデル化できます。 高品質な生成を維持し、任意の組み合わせを生成する能力を持ったモデルを実現するには、多様なデータリソースを活用した包括的なモデル設計とトレーニングアプローチが必要です。研究者たちは、CoDiを構築するために統合的なアプローチを採用しました。まず、テキスト、画像、ビデオ、音声など、各モダリティのために潜在的な散乱モデル（LDM）をトレーニングします。これらのLDMは、利用可能なモダリティ固有のトレーニングデータを使用して、各個別のモダリティの優れた生成品質を保証するために独立して並列にトレーニングできます。このデータには、1つ以上のモダリティを持つ入力と出力モダリティが含まれます。 音声や言語のプロンプトを使用して画像を生成するなど、モダリティの組み合わせが関わる条件付きクロスモダリティ生成の場合、入力モダリティは共有特徴空間に投影されます。このマルチモーダル調整メカニズムにより、特定の設定の直接トレーニングを必要とせずに、CoDiは任意のモダリティまたはモダリティの組み合わせに対して条件を付けることができます。出力LDMは、結合された入力特徴に注意を払い、クロスモダリティ生成を可能にします。このアプローチにより、CoDiはさまざまなモダリティの組み合わせを効果的に処理し、高品質な出力を生成することができます。 CoDiのトレーニングの第2段階は、多数の多対多生成戦略を処理できるモデルの能力を促進し、異なるLDMからの潜在変数を共有潜在空間に投影する環境エンコーダVと、各散布器にクロスアテンションモジュールを導入することで実現されます。現在の知識の範囲では、CoDiはこの能力を持つ最初のAIモデルとして立ち上がっています。 このステージでは、LDMのパラメーターは固定され、クロスアテンションパラメーターとVのみがトレーニングされます。環境エンコーダーが異なるモダリティの表現を整列させるため、LDMはVを使用して出力表現を補間することで、任意の共同生成モダリティのセットとクロスアテンドできます。このシームレスな統合により、CoDiは可能な生成組み合わせすべてでトレーニングする必要がなく、任意のモダリティの任意の組み合わせを生成できます。その結果、トレーニング目的の数は指数関数から線形関数に削減され、トレーニングプロセスの効率が大幅に向上します。 モデルによって生成されたいくつかの出力サンプルは、各生成タスクについて以下に報告されています。 https://arxiv.org/abs/2305.11846 これがCoDiの概要であり、最先端の品質を持つ任意の生成に対する効率的なクロスモーダル生成モデルです。興味がある場合は、以下のリンクでこの技術について詳しく学ぶことができます。

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