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十代の夢：コンピュータ科学の専攻を志す高校生がメイク・ア・ウィッシュの訪問でNVIDIAの人生を体験する

多くのミーティング、電話、研究所の訪問が詰まったカレンダーは、多くの人にとっては典型的な仕事の一日のように思えるかもしれませんが、NVIDIAで働くことについて何が起こるかを体験することが最大の願いだったルカ・ロフランコにとっては夢が叶った瞬間でした。カナダのトロント近くの故郷からやって来た18歳のロフランコは、重篤な病気を持つ子供たちのために人生を変える願いを叶える非営利団体であるメイクア・ウイッシュの支援を受けて、サンタクララのキャンパスで一日過ごすことができました。この願いは、ホジキンリンパ腫を患っているロフランコのためのものであり、これはNVIDIAが過去10年間に参加した5番目の願いです。 NVIDIAチームは当日の予定を秘密にしておき、デモルームやロボット工学研究室の見学、大学採用チームとのチャット、自動運転車での乗車、NVIDIAの創設者兼CEOジェンセン・ホアンとのビデオ通話などでロフランコを驚かせました。コンピュータサイエンス専攻を目指す彼は、母親のカサンドラが共有するように「NVIDIAは彼のディズニーランドです」と言っています。 NVIDIAの自動車ガレージ長年のNVIDIAファン 8歳の時に最初のコンピュータサイエンスの夏キャンプに参加した後、ロフランコはAutodesk Mayaで3Dモデリング、Pythonでのプログラミング、そして3Dプリントを学びました。彼の興味は徐々にテクノロジーに広がり、すぐに自分自身のゲーミングマシンを組み立てるようになりました。彼曰く、すぐにNVIDIAがお気に入りのテクノロジ企業になり、実際にコンピュータ数値制御機械を使ってNVIDIAのロゴを木の一枚から彫り出しました。彼はゲームでNVIDIA GeForce RTX 3070やGeForce GTX 1080 Ti GPUを使用することを楽しんでいます。しかし、LofrancoがNVIDIAに引かれた最大の理由は、その製品ではなくそのカルチャーでした。「皆が同じ結果を見るために努力し、それを実現するために集まっています」と彼は言います。「すべてが協力のために設計されています」。 NVIDIAのギアを着たLofranco VIPエクスペリエンス Lofrancoが訪れる前に、NVIDIAチームは彼にお土産の箱を送りました。それにはフーディー、帽子、カスタムNVIDIAバッジが含まれていました。キャンパスに到着すると、NVIDIAのボランティアたちが彼を歓迎し、キャンパスツアーに連れて行きました。その後、医療、自動車、AI、クラウドサービスプロバイダ、大規模言語モデルに焦点を当てたNVIDIAチームとの会議がありました。次に、ロフランコの「メーカー」好奇心を満たすためにロボット工学研究室を訪れました。彼はNVIDIA DGX StationやNVIDIA…

NVIDIA Life

Deep Learningモデルのトレーニングをスーパーチャージ

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「VoAGIのバック・トゥ・ベーシックスシリーズの第3週へようこそ今週は、機械学習の世界にダイブしていきます」

Machine learning

「ChatGPT AI-1の解放：高度なLLMベースのシステムの構築」

導入この記事では、チャットGPT AI-1を使ったLLM（大規模言語モデル）に基づくシステムの構築について説明します。読者がプロンプトエンジニアリングの基礎について理解していることを前提としています。概念を理解するためには、以下を参照してください：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/prompt-engineering-in-generative-ai/ この記事はステップバイステップのアプローチで行われます。トピックの大きさを考慮して、記事を3つのパートに分けています。これはそのうちの最初のパートです。システムには単一のプロンプトだけでは十分ではなく、LLMベースのシステムの開発部分に詳しく取り組みます。学習目標 LLMベースのシステム構築の始め方を学ぶ。 LLMの動作原理を理解する。トークンとチャットフォーマットの概念を理解する。分類、モデレーション、思考の連鎖推論を適用してシステムを構築する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LLMの動作メカニズムテキスト生成プロセスでは、プロンプトが与えられ、LLMに対してそのプロンプトを完成させるものを埋めるように求められます。例: 数学は_______です。LLMは「興味深い科目、すべての科学の母など」と埋めることができます。大規模言語モデルは、教師付き学習によってこれらすべてを学習します。教師付き学習では、モデルは入力と出力の関係をラベル付きのトレーニングデータを通じて学習します。X-Yマッピングにも同じプロセスが使用されます。例: ホテルのフィードバックの分類。部屋が素晴らしかったという口コミは肯定的な感情のレビューとしてラベル付けされ、一方で「サービスが遅い」という口コミは否定的な感情としてラベル付けされます。教師付き学習では、ラベル付けされたデータを取得し、それらのデータを使ってAIモデルをトレーニングします。トレーニング後はデプロイされ、最終的にモデルが呼び出されます。今度は美しい場所のような新しいホテルのレビューを与えて、結果が肯定的な感情であることを期待します。大規模言語モデルには基本的なLLMと指示に調整されたLLMの2つの主要なタイプが存在します。これらの概念を理解するために、以下のリンク先の記事を参照してください。基本的なLLMを変換するプロセスとは？基本的なLLMを指示に調整されたLLMに変換するプロセスは以下の通りです:1. 基本的なLLMは大量のデータ（数百億の単語）でトレーニングする必要があります。このプロセスは広範なスーパーコンピューターシステムで数か月かかることがあります。2. モデルは、小規模な例のセットに対してファインチューニングを行うことでさらにトレーニングされます。3. 出力の品質に対するさまざまなLLMの評価（出力が役に立つかどうか、正直かどうか、無害かどうかなどの基準）を人間から得るためのツールとして、RLHF（Reinforcement Learning…

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