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「2023年はLLM（Large Language Models）の年だったとすれば、2024年はLMM（Large Multimodal Models）の年となるでしょう主な違いは、テキストと画像の認識による生成が行われることです...」

このAIニュースレターはあなたが必要なすべてです #72

今週、AIニュースはOpenAIのDevdayと多くの新しいモデルや機能の発売で主導権を握り、それによってエロン・マスクがLLMレースに初参入したxAIのGrok GPT-3クラスモデルはかき消されてしまった...

「Grok Elon MuskのxAIからのAIチャットボット」

エロン・マスクのGrokを探求してくださいGrokはxAIというAIチャットボットで、リアルタイムの情報収集、ユーモア、高度な推論能力を備えていますGrokの技術的なバックボーンであるGrok-1について、そのトレーニング、評価などについても調べることができます

イーロン・マスク氏とXAiチームがGrokを発表：人工知能（AI）の新たなフロンティア、ライブデータとChatGPTに対する最強の競合相手

イーロン・マスクは、宇宙と電気自動車に対する野心的な取り組みで知られるテック界の大物であり、現在は急成長している人工知能の分野にも注目しています。彼のxAIチームは、OpenAIのChatGPTに挑戦するだけでなく、機械学習の対話に新しい風をもたらすAIプラットフォーム「Grok」を発表しました。 Grokは、ロバート・ハインラインの「異邦人」で造語された用語にちなんで名付けられており、あるものを徹底的に理解し、それが自分自身の一部になることを意味します。それは「銀河ヒッチハイク・ガイド」のデジタル再生版であり、知識を持ち、ほぼ全知であり、ユーモアを持っています。マスクの最新のAI（Grok）の特徴を以下に示します： 1. リアルタイム接続： Grokは、つぶやきへのリアルタイムアクセスと謎の「X」プラットフォームにリンクされた「ライブ」検索エンジンを持っています。これにより、最新の情報の連続的なフィードにアクセスできる可能性があり、同僚よりも知識の更新速度に優れているかもしれません。 2. 強力な文脈理解：競合他社の多くよりも会話の中でより多くの情報を保持し参照できる、印象的な25,000文字の文脈ウィンドウを誇っています。 3. マルチタスク能力： Grokはマルチタスキングを処理し、チャット会話を維持することができます。それはおしゃべり好きな宇宙ガイドとのインタラクションを目指したAIにとって重要な機能です。 4. 未来の感覚API：画像および音声認識のための計画されたAPIにより、Grokは多感覚AIを目指し、潜在的な応用範囲をさらに拡大することを目指しています。 5. Teslaとの統合：マスクはGrokをTeslaでネイティブに実行する予定であり、すでに高度なAIの機能が向上する可能性があります。 6. 限定的な早期アクセス：前バージョンベータ版からX Premium+の定期購読者に提供される予定のため、早期導入者に対する限定的な優位性を示しています。 7. 機知の狭間：…

「今日使用されているAIoTの応用」

「AIとIoTの統合が、多くの技術分野を再構築する様子を探求してくださいいくつかの有名な例を交えて、最先端のAIoTアプリケーションを発見しましょう」

「昔のものが再び新たな流行になる」

アナログコンピューティングはデジタルコンピューティングのデメリットに対する一つの可能な解決策を提供します

オリゴが警告を発しています：TorchServeの重大なセキュリティの問題により、ハッカーはサーバを乗っ取り、悪意のあるAIモデルを注入することができます

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-10-at-10.41.46-PM-1024×550.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-10-at-10.41.46-PM-150×150.png”/>大型言語モデルやAIモデルは、毎日人気が高まっています。事故の予防やがんの検出、公共安全の維持にさえ、最高の情報を提供するためにこれらのAIアプリに頼る必要があります。武装部隊や兵器も国際的な対立でAIを利用しています。機械学習（ML）の研究は主にPyTorchによって推進されており、これは主要なAIプラットフォームとして際立っています。PyTorchは学術研究で広く使用されていますが、90％以上のML研究論文で使用されており、その知名度からAIベースのシステムに侵入しようとする潜在的な攻撃者の注目の的となっています。特に、Walmart、Amazon、OpenAI、Tesla、Azure、Google Cloud、Intelなど、世界最大の企業の一部でもPyTorchを利用しています。しかし、Oligo Securityは誤ってTorchServeのデフォルトの設定が危険にさらされていることを発見しました。Oligoは、管理インターフェースでの新たな重大なSSRFの脆弱性を発見しました。この脆弱性により、任意のドメインからの設定のアップロードやリモートでのコード実行（RCE）が可能になり、攻撃者はShellTorchを利用してコードを実行し、ターゲットサーバを制御できます。彼らはTorchServeが悪意のあるモデルの安全な逆シリアル化に対して脆弱であることに気付きました。これらの脆弱性の組み合わせにより、リモートコードの実行（RCE）や完全な乗っ取りが可能になる可能性があります。特に、数万のTorchServeアプリケーションがこのようなリスクにさらされています。多くの公開された脆弱なインスタンスはハッキングの対象となり、悪意のあるAIモデルや完全なサーバの乗っ取りさえも可能です。それにより、何百万人もの人々に影響を及ぼす可能性があります。これらの欠陥により、世界のサーバが危険にさらされることがあります。したがって、世界最大の企業のいくつかが即座に危険にさらされる可能性があります。したがって、研究者はランタイム環境内での脅威の検出に対応するセキュリティ製品を開発しました。望ましくないまたは安全でないアプリケーションの動作のある特定の原因を見逃す可能性のある他のツールとは異なり、Oligoはライブラリが使用される動的な環境を調査し、見落とされる可能性のある問題を特定します。静的解析ソリューションとは異なり、Oligoは実行時にコードの異常を検出することもできます。これには、オープンソースのライブラリ、独自のサードパーティソフトウェア、カスタムコードで開発されたコードが含まれます。Oligoはまた、安全でない設定の可能性などの潜在的なリスク源も特定します。したがって、これらの脆弱性によって提供される高い特権を利用して、ターゲットのTorchServeサーバに入出力されるAIモデルや機密データを見る、変更する、盗む、削除することが可能です。研究者は、Oligoの追加の利点として、低い中断でセキュリティの問題に対処する能力を強調しました。システムのセキュリティを向上させるために包括的なパッチ適用やバージョンの変更を必要としません。

機械学習エンジニアのためのLLMOps入門ガイド

イントロダクション OpenAIのChatGPTのリリースは、大規模言語モデル（LLM）への関心を高め、人工知能について誰もが話題にしています。しかし、それは単なる友好的な会話だけではありません。機械学習（ML）コミュニティは、LLMオプスという新しい用語を導入しました。私たちは皆、MLOpsについて聞いたことがありますが、LLMOpsとは何でしょうか。それは、これらの強力な言語モデルをライフサイクル全体で扱い管理する方法に関するものです。 LLMは、AI駆動の製品の作成と維持方法を変えつつあり、この変化が新しいツールやベストプラクティスの必要性を引き起こしています。この記事では、LLMOpsとその背景について詳しく解説します。また、LLMを使用してAI製品を構築する方法が従来のMLモデルと異なる点も調査します。さらに、これらの相違によりMLOps（機械学習オペレーション）がLLMOpsと異なる点も見ていきます。最後に、LLMOpsの世界で今後期待されるエキサイティングな展開について討論します。学習目標： LLMOpsとその開発についての理解を深める。例を通じてLLMOpsを使用してモデルを構築する方法を学ぶ。 LLMOpsとMLOpsの違いを知る。 LLMOpsの将来の展望を一部垣間見る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。 LLMOpsとは何ですか？ LLMOpsは、Large Language Model Operationsの略であり、MLOpsと似ていますが、特に大規模言語モデル（LLM）向けに設計されたものです。開発から展開、継続的なメンテナンスまで、LLMを活用したアプリケーションに関連するすべての要素を処理するために、新しいツールとベストプラクティスを使用する必要があります。これをよりよく理解するために、LLMとMLOpsの意味を解説します： LLMは、人間の言語を生成できる大規模言語モデルです。それらは数十億のパラメータを持ち、数十億のテキストデータで訓練されます。 MLOps（機械学習オペレーション）は、機械学習によって動力を得るアプリケーションのライフサイクルを管理するために使用されるツールやプラクティスのセットです。これで基本的な説明ができたので、このトピックをもっと詳しく掘り下げましょう。 LLMOpsについての話題とは何ですか？まず、BERTやGPT-2などのLLMは2018年から存在しています。しかし、ChatGPTが2022年12月にリリースされたことで、LLMOpsのアイデアにおいて著しい盛り上がりを目の当たりにするのは、ほぼ5年後のことです。それ以来、私たちはLLMのパワーを活用したさまざまなタイプのアプリケーションを見てきました。これには、ChatGPTなどのお馴染みのチャットボットから（ChatGPTなど）、編集や要約のための個人用のライティングアシスタント（Notion AIなど）やコピーライティングのためのスキルを持ったもの（Jasperやcopy.aiなど）まで含まれます。また、コードの書き込みやデバッグのためのプログラミングアシスタント（GitHub Copilotなど）、コードのテスト（Codium AIなど）、セキュリティのトラブルの特定（Socket…

「AIの助けを借りて生産性を向上させる方法」

起業家であり、CEOとして、私は常に生産性と効率を向上させる方法を探し続けていますそれが私が人工知能に情熱を注ぎ、私たちの働き方を変革することができる方法について熱心になった理由です過去の1年間でAIに深く没頭した結果、創業者や役員である限り誰もが驚くほどの利益を得られることを目の当たりにしています

thought leaders

「AIブーム：小規模ビジネスのための生成AI実践ガイド」

近年、世界は人工知能（AI）の分野で驚くべき急速な発展を目撃していますこれは単なるテクノロジートレンドではなく、技術革命であり、再構築を行っています...

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