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「SageMakerエンドポイントとしてカスタムMLモデルを展開する」

「機械学習（ML）モデルを開発するには、データ収集からモデルの展開までの重要なステップがありますアルゴリズムの改善やテストを通じてパフォーマンスを確認した後、最後の重要なステップは...」

「AppleがオープンソースのMLフレームワーク「MLX」を発表」

機械学習の分野における協力とイノベーションを促進する重要な進展として、AppleはMLXを発表しました。MLXは、Appleの優れた機械学習研究チームによって開発された、Appleシリコン上での機械学習を特に対象としたオープンソースの配列フレームワークです。MLXは、研究者のための洗練された体験を約束し、モデルのトレーニングと展開の効率を向上させます。馴染みのあるAPIと高度なモデル構築馴染みのあるAPIと高度なモデル構築MLXは、開発者にとって馴染みのあるNumPyに密接に組み合わされたPython APIを導入し、開発の簡便性を確保しています。同時に、その完全な機能を備えたC++ APIはPythonバージョンと一致し、多様な開発環境を提供します。mlx.nnやmlx.optimizersなどの高レベルのパッケージは、PyTorchの慣習に従ってモデル構築を簡略化します。確立されたフレームワークとの整合性により、開発者はスムーズな移行が可能です。機能の拡張 MLXの特長の一つは、構成可能な関数変換の導入です。この革新的なアプローチにより、自動微分、ベクトル化、計算グラフの最適化が可能となります。これらの機能を組み込むことで、開発者は効率的にモデルの能力を向上させることができます。遅延計算による効率化 MLXの設計の中心には効率があり、計算が遅延されるようにエンジニアリングされています。実際的には、配列は必要な時にのみ具現化され、計算効率が最適化されます。このアプローチにより、リソースの節約だけでなく、機械学習プロセス全体の速度と応答性も向上します。ダイナミックグラフ構築とマルチデバイスサポート MLXは、関数引数の形状の変更によって引き起こされる遅いコンパイルを排除するために、ダイナミックグラフ構築を採用しています。この動的なアプローチにより、デバッグプロセスが簡素化され、開発全体の経験が向上します。さらに、MLXはCPUやGPUなど、さまざまなデバイスでシームレスな操作をサポートしています。この柔軟性により、開発者は特定の要件に最適なデバイスを選択する自由があります。統一メモリモデル従来のフレームワークとは異なり、MLXは統一メモリモデルを導入しています。MLX内の配列は共有メモリに存在し、データの移動を必要とせずに異なるデバイスタイプ間での操作が可能です。この統一アプローチにより、全体的な効率が向上し、よりスムーズで効率的な操作が実現されます。関連記事：元Apple社員がデスクトップに生成AIをもたらす方法私たちの意見結論として、Appleのオープンソース化は機械学習コミュニティへの重要な貢献です。NumPy、PyTorch、Jax、ArrayFireなどの確立されたフレームワークの優れた機能を組み合わせることで、MLXは開発者に頑健で多機能なプラットフォームを提供します。トランスフォーマーランゲージモデルのトレーニング、大規模テキスト生成、ステーブルディフュージョンを使用した画像生成、OpenAIのWhisperを使用した音声認識などの例で示されるフレームワークの機能は、さまざまなアプリケーションにおけるそのポテンシャルを裏付けています。 MLXはPyPiで入手可能であり、「pip install mlx」を通じた簡単なインストールプロセスにより、Appleは機械学習の領域でのアクセシビリティと協力の促進にコミットしています。開発者がこの可能性を探求する中で、Appleシリコン上の機械学習の領域はエキサイティングな進展を迎えることになります。

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メタAIがSeamlessを導入：リアルタイムで表現豊かな言語間コミュニケーションを可能にするパブリックで利用可能なAIシステム

自動音声翻訳の新機能と改善により、より多くのことが可能になり、より多くの言語をカバーし、さまざまな入力形式と連携して作業することができるようになりました。しかし、人間同士の会話と比較して、機械を介したコミュニケーションが自然に感じられる重要な機能は、現在の大規模な自動音声翻訳システムに欠けています。新しいMeta AIの研究では、表現豊かで多言語対応の翻訳を始めから終わりまでストリーミングできる一連のモデルを提案しています。研究者は、SeamlessM4T v2を発表しました。これはSeamlessM4Tモデルのアップグレード版であり、マルチモーダルでほぼすべての言語に対応しています。この改良されたモデルは、より新しいバージョンのUnitY2フレームワークを使用しており、リソースが少ない言語データで訓練されています。SeamlessAlignの拡張により、76言語分のデータ（114,800時間分）が自動的に整列されました。SeamlessExpressiveとSeamlessStreamingという最新の2つのモデルは、SeamlessM4T v2に基づいています。SeamlessExpressiveでは、ユーザーは声の抑揚やスタイルを維持しながら翻訳できます。 Metaの研究は、スピーチの速度や休止などのプロソディのあまり探求されていない特徴に対応しながら、声のスタイルを保持することを目指しています。SeamlessStreamingに関しては、提案されたモデルはソースの発話が終了するのを待たずに低遅延のターゲット翻訳を生成します。このモデルでは、効率的な単調多重注意（EMMA）技術が使用されています。SeamlessStreamingでは、多くのソース言語とターゲット言語が同時に音声からテキストへの翻訳が行われます。チームは、これらのモデルのプロソディ、遅延、頑健性を、新しいバージョンと更新済みの既存の自動評価尺度の組み合わせに基づいて評価しました。さらに、意味の保持、真正性、表現力にとって最も重要な品質を測定するために、既存のプロトコルを修正して人間による評価を実施しました。彼らはジェンダーバイアスの包括的な評価、マルチモーダル機械翻訳に対する既知の最初のレッドチーミング試行、深刻な有害性の検出と軽減に対する既知の最初のシステム、およびディープフェイクの影響を緩和するための聞き取りにくいローカライズされた透かし技術を実施し、彼らのモデルが責任を持って安全に使用されることを保証しました。 Seamlessは、表現豊かな言語間リアルタイムコミュニケーションを可能にする最初の公開システムです。SeamlessExpressiveとSeamlessStreamingを統合したSeamlessは、主要なコンポーネントを組み合わせています。全体的に、Seamlessはユニバーサルスピーチトランスレーターを科学小説のアイデアから現実に変えるために必要な基盤技術を提供しています。研究者は、モデルの正確性は性別、人種、アクセントによって異なる場合があると指摘していますが、公平性の軸に沿ってアーティファクトを徹底的にテストし、可能な場合には保護策を含めています。さらなる研究は、言語カバレッジの向上とリソースの少ない言語とリソースの豊富な言語間の性能格差の縮小を目指すべきです。これにより、ユニバーサルスピーチトランスレーターを実現することができます。

MLを学ぶ勇気：可能性、MLE、およびMAPの解読

「勇気を持ってMLを学ぶ」へようこそこのシリーズは、複雑な機械学習の概念を分かりやすく解説し、それをリラックスした情報の対話形式で紹介します『The...』と同様に、魅力的なスタイルでお楽しみいただけます

「RAGを紹介しますデータソースから自然言語を使用してRAGパイプラインを作成するStreamlitアプリ」

GPTはNLPタスクにおいて人工知能の分野で際立っています。ただし、GPTを使用して構築および展開されるパイプラインは長く複雑なものになることがあります。ここでRAGの役割が見られます。 RAGはStreamlitによって開発されたアプリで、GPTパイプラインの作成と展開のプロセスを簡素化します。使いやすいインターフェースを提供し、ユーザーは自分のジョブと望ましいRAGシステムのパラメーターを指定できます。その後、必要なコードを生成したRAGによってパイプラインが自動的に展開されます。最良の部分は、RAGには完全に新しいバージョンであるRAGs v2が存在することです。RAGs v2は最初のリリースから大幅にアップグレードされ、より使いやすく柔軟なChatGPTの構築とカスタマイズの体験を提供しています。ユーザーは簡単に複数のRAGパイプラインを作成、保存、管理でき、各パイプラインは異なるデータセットやシステムプロンプトでカスタマイズできます。さらに、未使用のパイプラインを削除するオプションもあり、全体的な利便性が向上しています。リンティングとCIツールの統合により開発品質が向上しました。RAGs v2は、構築とそれぞれのRAGパイプライン内で利用するためのさまざまな大規模言語モデル（LLM）をサポートしています。さらに、ファイルやウェブページを読み込む機能も備えており、機能がさらに拡張されています。詳細な説明動画がありますので、この高度なツールの簡単な設定と使用方法をご覧いただけます。以下はアプリの3つの主要なセクションです：ホームページで「ビルダーエージェント」にRAGパイプラインの作成を指示します。ここでは、「ビルダーエージェント」によって作成されたRAG設定が記載されています。この領域では、生成された設定を自由に更新または変更できるユーザーインターフェースが提供されています。 RAGエージェントは通常のチャットボットインターフェースを使用して生成されます。データに基づいて質問することができます。 RAGsの使い方 RAGsの簡単な使い方は以下の通りです： RAGsを実行する：RAGsを実行するには、次のコマンドを実行します： pip install rags RAGsをインストールした後、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを構築できます： rags create-pipeline Streamlitアプリが起動し、ジョブと望ましいRAGシステムの仕様を選択できます。作成が完了したら、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを展開できます： rags deploy このコマンドでRAGパイプラインをウェブサーバーで起動できます。RAGパイプラインが起動している間は、以下のコマンドを使用してクエリを実行できます：…

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「SageMakerエンドポイントとしてカスタムMLモデルを展開する」

「AppleがオープンソースのMLフレームワーク「MLX」を発表」

「MLOps をマスターするための5つの無料コース」

メタAIがSeamlessを導入：リアルタイムで表現豊かな言語間コミュニケーションを可能にするパブリックで利用可能なAIシステム

MLを学ぶ勇気：可能性、MLE、およびMAPの解読

「RAGを紹介しますデータソースから自然言語を使用してRAGパイプラインを作成するStreamlitアプリ」

「実践におけるバージョン管理：データ、MLモデル、およびコード」

「Streamlitを使用してナンバープレート認識アプリを作成する」

「Streamlit、OpenAI、およびElasticsearchを使用してインテリジェントなチャットボットを作成する」

フリーMITコース：TinyMLと効率的なディープラーニングコンピューティング

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