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「言語モデルは単語以上に推論できるのか？複雑なタスクのための多層隠れ状態における暗黙の推論の探求」

大規模言語モデル（LLM）は、言語理解や推論のようなタスクで傑出した能力を示し、AIシステムとの対話方法においてパラダイムシフトをもたらしています。LLMの能力を向上させるために、研究者は一般的には思考の鎖促進技術を使用します。この技術では、モデルの応答をガイドするために中間の推論ステップを使用します。この技術は人間が問題を解決する方法と似ていますが、LLMの計算能力を完全に活用していないため、この論文の著者は代替の推論手法を探求しました。思考の鎖（CoT）メソッドは素晴らしい結果を示していますが、使用する際の欠点は、求められる最終回答の生成が遅れることです。研究者たちは、この欠点を解決するために暗黙的な思考の鎖という新しいアプローチを導入しました。その名前が示す通り、暗黙的な思考の鎖では、CoTの推論に関与するステップを暗示的にし、モデルが直接最終回答を生成するようにします。明示的なCoT推論とは異なり、LLMは最終出力の前に中間ステップを生成するように訓練されますが、暗黙的なCoT推論では、モデルは中間ステップをトレーニング時のみ見ます。それはこれらのステップを内部状態で処理し、明示的な推論をバイパスしてコンセプトを徹底的に内部化するように学習します。研究者たちは、暗黙的なCoT推論を実現するために通常の「教師強制」とは異なる「教師訓練」という方法を使用しました。彼らの戦略は、まず教師の隠れ状態を読み取り、その一部を利用して最終回答を生成するために生徒モデルを訓練することです。次に、知識の蒸留というプロセスを使用して、より大きなモデルからより小さなモデルへの知識の移転を行います。入力を基に、エミュレータを訓練して教師の隠れた状態を予測します。重要なことに、このエミュレーションはモデルの階層を縦方向に横断し、明示的な推論ステップの必要性を排除します。最終的なステップでは、エミュレータを生徒と組み合わせて、エミュレートされた教師の思考プロセスに基づいて最終出力を生成します。統合システムはエンドツーエンドで最適化され、生徒モデルが独自の推論手法を開発し、教師とは異なる方法を展開することが可能になります。研究者たちは、多桁の乗算と小学校の数学問題の2つのタスクで実験を行いました。その結果、明示的なCoTなしで以前に解けなかったタスクをモデルが解くことができるようになりました。暗黙的なCoTにおいて4桁の乗算で97％の正確性を達成したGPT-2 Smallモデルは、5桁の乗算のテストでパフォーマンスが低下したことから、テクニックの有効性は必要な計算に対して十分な中間層を持っていることに依存していることがわかりました。暗黙的なCoT技術は特に複数の中間ステップを必要とするタスクにおいて、より高い推論速度を持っていることも観察されました。この技術に関連するいくつかの主要な問題は、透明性の欠如、教師の思考プロセスへの強い依存、および明示的なCoTと比較してのパフォーマンスの遅れです。ただし、この研究は暗黙的なCoTの構築に向けた初歩的なステップに過ぎず、研究者たちはこのプロセスをさらに最適化し、LLMの推論能力を強化するためにこの作業の上に多くの調整ができると考えています。

「06/11から12/11までの週の重要なLLM論文トップ」

大型言語モデル（LLM）は、最近急速に進化しています新しい世代のモデルが開発されるにつれて、研究者やエンジニアが最新の進歩について情報を得ることが重要です...

「AIとともに観測性の潜在能力を解き放つ」

オブザーブの統合観測性プラットフォームは、先進的なAIを活用して、メトリクス、トレース、ログを一つにまとめることで複雑なアプリのトラブルシューティングを簡素化する方法を学びましょう

「大型言語モデルを使用して開発するために知っておくべきすべて」

この記事の目的は、簡単な言葉でLLMベースのアプリケーション開発に必要な主要なテクノロジーを説明することですさらなる学習のために多くの有用なリンクも提供されていますそれは行く...

「Llama2とAmazon SageMakerを使用したLoRAのファインチューニングモデルのモデル管理」

ビッグデータとAIの時代において、企業は競争上の優位性を得るためにこれらの技術を利用する方法を常に探求しています現在、AIの中でも最も注目されている分野の一つが生成AIですそしてその理由は十分にあると言えます生成AIは創造性や可能性の限界を押し上げる強力な解決策を提供してくれます

「大規模な言語モデルを使ったフェイクニュースの検出」を活用する

フェイクニュースは、虚偽で作り話、あるいは意図的に誤った情報を伝えるニュースと定義され、印刷機の登場と同時に現れましたフェイクニュースやディスインフォメーションのオンラインでの急速な拡散は、一般の人々を欺くだけでなく、社会、政治、経済にも深い影響を与える可能性があります

「SAS認定マシンラーニングエンジニアになるために必要なすべて」

「SAS認定機械学習エンジニアになるために必要なすべてを知るために読み続けてください」

Partners

「深層学習モデルの可視化方法」

ディープラーニングモデルは通常非常に複雑です多くの伝統的な機械学習モデルが数百のパラメータで済むことがありますが、ディープラーニングモデルは数百万または数十億のパラメータを持っていますオープンAIが2023年春にリリースした大規模言語モデルGPT-4は、約2兆のパラメータを持っていると噂されていますそれは･･･

ML Model Development

チャレンジを受け入れました：アニメーターのワード・ナイシュタット氏が、今週の「NVIDIA Studio」でロボット革命を驚異的なスピードでリード

編集者注：この投稿は私たちの週間In the NVIDIA Studioシリーズの一環であり、特集されたアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを向上させる方法を示しています。また、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく紹介し、コンテンツの制作を劇的に加速させる方法についても深く掘り下げています。キャラクターアニメーターのSir Wade Neistadtは、ビデオチュートリアルや業界のトレーニングを通じて、アニメーションと3D教育をよりアクセスしやすくしようとしています。このYouTubeクリエーターであるSir Wadeは、また、チャレンジも好きです。最近、電子機器会社のRazerから、新しいRazer Blade 18ラップトップとGeForce RTX 4090グラフィックスを使用してユニークで創造的なものを作成するよう依頼されましたが、Sir Wadeは快く引き受けました。「クリエイティブなリスクを取ってまだ達成方法を知らないものを作りたいと思ったからです」と、アーティストは語りました。アイ、ロボット Sir Wadeは、プロジェクトを進める上で最も困難な部分の1つは、要求に応じて創造的である必要があると述べています。Razerのプロジェクトでは、アニメーターは自分自身に2つの質問を投げかけて始めました。「何にインスピレーションを受けるか？」、「何で作業できるか？」 Sir Wadeは、ゲーム、テクノロジー、映画、人々の観察、会話にインスピレーションを見出しています。テクノロジー好きであり、ProRigsライブラリのキャラクターに長い間注目していた彼は、短編アニメーションにロボットを登場させることにしました。アニメーションのコンセプトを作成する際、Sir…

マイクロソフトのデータサイエンスとAIの学習パスを強調する

私たちはみな、MicrosoftとMicrosoft Azureに精通していますが、無料で利用できる学習コースの幅広さについて探求したことはありますか？以下にいくつか挙げてみましょうMLOps エンドツーエンドのマシンラーニングオペレーション（MLOps）Azure Machine Learningでの実装方法を学びます...

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