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「コンピュータビジョン101」

コンピュータビジョンの進歩により、未来には莫大な可能性がありますその変革的な影響は、さまざまな産業にまたがっています

グーグルのディープマインドリサーチは、FunSearchを紹介します：数学とコンピュータ科学の新しい解決策を検索するための新しい人工知能手法

LLMは、人間のようなテキストの理解と生成に優れており、機械と人間のコミュニケーションを改善するために、人の言語を模倣した応答を理解し生成することができます。これらのモデルは言語翻訳、要約、質問応答、テキスト生成、感情分析など、多様なタスクで柔軟かつ適応性があります。その柔軟性により、さまざまな産業やアプリケーションに展開することが可能です。ただし、LLMは時に幻覚を見ることがあり、正当ながら誤った主張をすることがあります。GPTモデルのような大規模言語モデルは、言語理解と生成において非常に高度であり、入力やプロンプトが曖昧、矛盾、または誤解を招く場合、モデルは入力の解釈に基づいて幻覚的な応答を生成する可能性があります。 Google DeepMindの研究者は、この制限を克服するために、FunSearchと呼ばれるメソッドを提案しています。これは、事実誤認や誤ったアイデアに対してガードする、事前にトレーニングされたLLMと評価器を組み合わせています。FunSearchは、複数の重要な要素を組み合わせることで、初期のスコアの低いプログラムを高スコアのプログラムに進化させ、新しい知識を発見するプログラムを生成します。 FunSearchは繰り返しのプロセスとして機能し、各サイクルでシステムは現在のプールから特定のプログラムを選択します。これらの選択されたプログラムはLLMによって処理され、革新的に拡張された新鮮なプログラムを生成し、自動評価を受けます。最も有望なプログラムは既存のプログラムのプールに再導入され、自己向上のループが確立されます。研究者は、性能の良いプログラムをサンプリングし、それらを改善するためにLLMに戻すことでその機能を向上させます。彼らは骨格としての初期プログラムから始め、制御を司る重要なプログラムロジックのみを進化させます。彼らは各ステップに優先関数を配置することで意思決定を行います。彼らは多様なプログラムの大規模なプールを維持するために島ベースの進化的手法を使用します。新しい結果を見つけるために非同期にスケールさせます。 FunSearchは、ビンパッキングと同じ一般的な戦略を使用します。最も容量が少ないビンにしかアイテムを割り当てないのは、アイテムを配置した後に非常にきついフィットがされている場合のみです。この戦略により、埋まらない小さな隙間がなくなります。FunSearchの重要なコンポーネントの一つは、直接的に構成物を検索するのではなく、プログラムの空間で動作することです。これにより、FunSearchは実世界の応用の可能性を持ちます。もちろん、これはただの初期段階です。FunSearchの進歩は、LLMの広範な進化と自然に一致します。研究者は、社会に存在するさまざまな重要な科学的および技術的な課題に対処するために、その機能を拡張し続けることを約束しています。

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このAI論文は、「パーシウス」という画期的なフレームワークを紹介していますこれにより、大規模な機械学習やAIモデルのトレーニング時のエネルギー浪費を最大30％削減することが可能です

大きな言語モデル（GPT-3など）は、トレーニングと推論中の計算ニーズにより、相当なエネルギーを必要とします。エネルギー使用量は、モデルのサイズ、タスクの複雑さ、ハードウェアの仕様、および運用時間などの要素によって大きく異なります。これらのモデルのトレーニングには、高性能なGPUやTPUを使用するなど多くの計算リソースが必要とされ、長期にわたる相当なエネルギー消費を伴います。GPT-3のような大規模な言語モデルのトレーニングには、数日または数週間にわたる複数の家庭の消費電力に相当するエネルギーが使われるとの推定があります。エネルギー消費の最適化は重要であり、モデルの効率を損なうことなく行われる必要があります。研究者は、大規模な言語モデルのトレーニングにおいてスループットの喪失を伴わない削減可能なエネルギー消費を目指しています。各パイプラインの計算量の問題は、分散実行計画において重要な問題です。ディープニューラルネットワーク（DNN）は、計算量が異なる粗粒度のテンソル操作ですので、すべてのステージをバランス良く調整するのは不可能です。ミシガン大学とワシントン大学の研究者たちは、トレーニング中に消費されるエネルギーのすべてが直接エンドツーエンドのトレーニングスループットに貢献するわけではなく、トレーニングを遅くすることなく大幅に削減できることを発見しました。彼らはエネルギーの膨張の内的および外的な要因を発見し、Perseusという単一の最適化フレームワークを提案しています。内的なエネルギーパフォーマンスの喪失は、計算の不均衡性によるものであり、外的なエネルギーパフォーマンスの喪失は、複数のパイプラインが並列で実行され、大量のデータセットでトレーニングをスケールアウトさせるためのものです。遅れているパイプラインよりも早く実行されるパイプラインは速く、全体のトレーニングスループットに影響を与えないエネルギーを無駄に消費します。 Perseusは、通常の運用条件下で内的なエネルギーパフォーマンスの喪失を最小限に抑えるため、イテレーション全体の時間エネルギーを効率的に事前特性化します。さらに、エネルギーを効率的に削減することにより、外的なエネルギーパフォーマンスの喪失を緩和します。非遅れているパイプラインにおいて適切なイテレーションタイミングを見つけることで、パイプライン内の計算を正確に遅くすることができます。研究者は、ハイブリッド並列処理で大規模なモデルのトレーニングを行い、さまざまな強いスケーリング構成で遅れるパイプラインをシミュレーションしました。エネルギーパフォーマンスの喪失量とPerseusの外的なエネルギー節約を測定しました。他の非遅れるパイプラインは、遅れるパイプラインの計算が完了するまで待つため、外的なエネルギーパフォーマンスの喪失が生じます。各パイプラインイテレーションの開始と終了時にマイクロバッチの数やパイプラインバブルの比率を減らすことで、内的なエネルギーパフォーマンスの喪失を除去し、エネルギーを削減します。 Perseusをトレーニングワークフローに統合することは、AIの開発の将来に強い影響を与える可能性があります。彼らの研究は、LLM（Large Language Models）とGenAIの普及における分散トレーニングの持続可能性を大幅に向上させる可能性があります。

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