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「2023年、オープンLLMの年」

2023年には、大型言語モデル（Large Language Models、LLMs）への公衆の関心が急増しました。これにより、多くの人々がLLMsの定義と可能性を理解し始めたため、オープンソースとクローズドソースの議論も広範な聴衆に届くようになりました。Hugging Faceでは、オープンモデルに大いに興味を持っており、オープンモデルは研究の再現性を可能にし、コミュニティがAIモデルの開発に参加できるようにし、モデルのバイアスや制約をより簡単に評価できるようにし、チェックポイントの再利用によってフィールド全体の炭素排出量を低減するなど、多くの利点があります（その他の利点もあります）。では、オープンLLMsの今年を振り返ってみましょう！文章が長くなりすぎないようにするために、コードモデルには触れません。 Pretrained Large Language Modelの作り方まず、大型言語モデルはどのようにして作られるのでしょうか？（もし既に知っている場合は、このセクションをスキップしてもかまいません）モデルのアーキテクチャ（コード）は、特定の実装と数学的な形状を示しています。モデルのすべてのパラメータと、それらが入力とどのように相互作用するかがリストとして表されます。現時点では、大部分の高性能なLLMsは「デコーダーのみ」トランスフォーマーアーキテクチャのバリエーションです（詳細は元のトランスフォーマーペーパーをご覧ください）。訓練データセットには、モデルが訓練された（つまり、パラメータが学習された）すべての例と文書が含まれています。したがって、具体的には学習されたパターンが含まれます。ほとんどの場合、これらの文書にはテキストが含まれており、自然言語（例：フランス語、英語、中国語）、プログラミング言語（例：Python、C）またはテキストとして表現できる構造化データ（例：MarkdownやLaTeXの表、方程式など）のいずれかです。トークナイザは、訓練データセットからテキストを数値に変換する方法を定義します（モデルは数学的な関数であり、したがって入力として数値が必要です）。トークン化は、テキストを「トークン」と呼ばれるサブユニットに変換することによって行われます（トークン化方法によっては単語、サブワード、または文字になる場合があります）。トークナイザの語彙サイズは、トークナイザが知っている異なるトークンの数を示しますが、一般的には32kから200kの間です。データセットのサイズは、これらの個々の「原子論的」単位のシーケンスに分割された後のトークンの数としてよく測定されます。最近のデータセットのサイズは、数千億から数兆のトークンに及ぶことがあります！訓練ハイパーパラメータは、モデルの訓練方法を定義します。新しい例ごとにパラメータをどれだけ変更すべきですか？モデルの更新速度はどのくらいですか？これらのパラメータが選択されたら、モデルを訓練するためには1）大量の計算パワーが必要であり、2）有能な（そして優しい）人々が訓練を実行し監視する必要があります。訓練自体は、アーキテクチャのインスタンス化（訓練用のハードウェア上での行列の作成）および上記のハイパーパラメータを使用して訓練データセット上の訓練アルゴリズムの実行からなります。その結果、モデルの重みが得られます。これらは学習後のモデルパラメータであり、オープンな事前学習モデルへのアクセスに関して多くの人々が話す内容です。これらの重みは、推論（つまり、新しい入力の予測やテキストの生成など）に使用することができます。事前学習済みLLMsは、重みが公開されると特定のタスクに特化または適応することもあります。それらは、「ファインチューニング」と呼ばれるプロセスを介して、ユースケースやアプリケーションの出発点として使用されます。ファインチューニングでは、異なる（通常はより専門化された小規模な）データセット上でモデルに追加の訓練ステップを適用して、特定のアプリケーションに最適化します。このステップには、計算パワーのコストがかかりますが、モデルをゼロから訓練するよりも財政的および環境的にはるかにコストがかかりません。これは、高品質のオープンソースの事前学習モデルが非常に興味深い理由の一つです。コミュニティが限られたコンピューティング予算しか利用できない場合でも、自由に使用し、拡張することができます。 2022年 – サイズの競争からデータの競争へ 2023年以前、コミュニティで利用可能だったオープンモデルはありましたか？ 2022年初頭まで、機械学習のトレンドは、モデルが大きければ（つまり、パラメータが多ければ）、性能が良くなるというものでした。特に、特定のサイズの閾値を超えるモデルは能力が向上するという考えがあり、これらの概念はemergent abilitiesとscaling lawsと呼ばれました。2022年に公開されたオープンソースの事前学習モデルは、主にこのパラダイムに従っていました。 BLOOM（BigScience Large Open-science…

Google AIはPixelLLMを提案します：細かい粒度のローカリゼーションとビジョン・ランゲージのアラインメントが可能なビジョン・ランゲージモデル

大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語処理（NLP）、自然言語生成（NLG）、コンピュータビジョンなど、人工知能（AI）のサブフィールドの力を活用しています。LLMsにより、画像について複雑な推論を行い、画像に関するクエリに応答し、自然言語で画像を説明することが可能になりました。しかし、LLMsが単語の位置特定や位置の参照などの位置情報タスクを実行できるかはまだ不確かです。この課題を解決するため、Google ResearchとUC San Diegoの研究チームが、PixelLLMという賢いモデルを導入し、細かい位置情報と画像-言語の整合性を実現することが可能になりました。このアプローチは、特に赤ちゃんがジェスチャーや指さし、命名などで自然に自分の視覚環境を説明する方法に着想を得ています。チームは、LLMsが視覚入力から空間的理解と推論をどのように派生できるかを見つけることを目標としていると共有しています。 PixelLLMは、言語モデルの各単語出力をピクセルの位置に密接に対応させます。これには、単語特徴の上に小さなマルチレイヤーパーセプトロン（MLP）が追加され、各単語のピクセル位置に回帰できるようになっています。低ランクのファインチューニング（LoRA）が使用され、言語モデルの重みを更新または凍結することができます。モデルはテキストまたは場所のプロンプトも受け取ることができ、プロンプトに合わせた出力を提供できます。モデルのアーキテクチャには、画像エンコーダ、プロンプトエンコーダ、およびプロンプト特徴抽出器が含まれています。大規模言語モデルは、プロンプトに基づいた画像特性とオプションのテキストプロンプトを入力とし、単語ごとの位置特定とキャプションという形で出力します。言語または位置の様々な組み合わせを入力または出力として受け取る能力により、アーキテクチャは幅広い視覚言語活動に適応できます。チームは、密なオブジェクトキャプショニングや位置条件付きキャプショニング、位置の参照など、よく知られたビジョンタスクを使用してモデルを評価しました。89.8 [email protected]のRefCOCOを参照した位置情報、Visual Genome条件付きキャプショニングの19.9 CIDEr、密なオブジェクトキャプショニングの17.0 mAPなど、優れたパフォーマンス指標を持つPixelLLMは、さまざまな課題において最先端の結果を示しています。ピクセルごとの密な位置特定の定式化が重要であることは、RefCOCOでの収縮研究によって示されており、他の位置特定の定式化に比べて3.7ポイントの利益を上げています。したがって、PixelLLMは正確なビジョン-言語の整列と位置情報を達成することに成功しています。チームは、主な貢献を以下のようにまとめています。「PixelLLM」という新しいビジョン-言語モデルを紹介し、単語の位置特定と画像キャプションを生成する。モデルは、画像入力に加えてテキストまたはオプションの場所の手がかりをサポートします。位置特定のトレーニングには、ローカル化されたナラティブデータセットが使用されました。セグメンテーション、位置条件付きキャプショニング、参照位置、密なキャプショニングなど、さまざまなビジョン-言語タスクに適応することができます。位置条件付きキャプショニング、密なキャプショニング、参照位置とセグメンテーションで優れた成果を示しました。

「科学者がスーパーバグと戦うため、分子を死から甦らせる」

調査チームは、絶滅した人類の祖先から遺伝情報を採掘するために計算手法を使用し、新しい抗生物質の候補を特定しています

「テスラ、『不十分な』自動運転安全制御で200万台の車両を回収」

テスラは、政府の規制当局が認めたように、誤用を防ぐための十分なコントロールを持っていないと判断されたAutopilotシステムの修正のために200万台以上の車両をリコールしています

コンピュータ芸術の先駆者、ヴェラ・モルナールさんが99歳で亡くなりました

ヴェラ・モルナールは、ハンガリー生まれの画家であり、彼女の先駆的なデジタル作品においてジェネラティブアートの代表的存在と称されていました彼女は99歳で、12月7日にパリで亡くなりました

「2023年の振り返り：Post-ChatGPT時代のまとめと2024年の期待」

「ChatGPT、LangChain、ベクトルデータベース、およびRAGについての技術イベントと進歩に関するレビュージェネラティブAI領域のすべてをカバーします」

「BERTをゼロから訓練する究極のガイド：最終幕」

自分自身のBERTモデルの構築とトレーニング

Sudowriteのレビュー：AIが人間らしい小説を書けるのか？

「AIは本当に人間のように小説を書くことができるのか？ Sudowriteの詳細を知り、このSudowriteのレビューで真実を解明しましょう」

２０２４年にフォローするべきデータサイエンスのトップ１２リーダー

データサイエンスの広がりを見据えると、2024年の到来は、革新を牽引し、分析の未来を形作る一握りの著名人にスポットライトを当てる重要な瞬間として迎えられます。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人の卓越した専門知識、先見のリーダーシップ、および分野への重要な貢献を称えるビーコンとして機能します。私たちは、これらの画期的なマインドの物語、プロジェクト、そして先見の見通しをナビゲートしながら、データサイエンスの進路を形作ると約束された航跡を探求します。これらの模範的なリーダーたちは単なるパイオニアにとどまることはありません。彼らは無類のイノベーションと発見の時代へと私たちを導く先駆者そのものです。 2024年に注目すべきトップ12データサイエンスリーダーリスト 2024年への接近とともに、データサイエンスにおいて傑出した専門知識、リーダーシップ、注目すべき貢献を示す特異なグループの人々に焦点を当てています。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人を認識し、注目することで、彼らを思想リーダー、イノベーター、およびインフルエンサーとして認め、来年重要なマイルストーンを達成することが予想されます。さらに詳細に突入すると、これらの個人の視点、事業、イニシアチブが、さまざまなセクターを横断する複雑な課題に対するメソッドとデータの活用方法を変革することが明らかになります。予測分析の進展、倫理的なAIの実践の促進、または先進的なアルゴリズムの開発など、このリストでハイライトされた個人たちが2024年にデータサイエンスの領域に影響を与えることが期待されています。 1. Anndrew Ng 「AIのゲームにおいて、適切なビジネスコンテキストを見つけることが非常に重要です。私はテクノロジーが大好きです。それは多くの機会を提供します。しかし結局のところ、テクノロジーはコンテクスト化され、ビジネスユースケースに収まる必要があります。」 Dr. アンドリュー・エングは、機械学習（ML）と人工知能（AI）の専門知識を持つ英米のコンピュータ科学者です。AIの開発への貢献について語っている彼は、DeepLearning.AIの創設者であり、Landing AIの創設者兼CEO、AI Fundのゼネラルパートナー、およびスタンフォード大学コンピュータサイエンス学科の客員教授でもあります。さらに、彼はGoogle AIの傘下にある深層学習人工知能研究チームの創設リードでありました。また、彼はBaiduのチーフサイエンティストとして、1300人のAIグループの指導や会社のAIグローバル戦略の開発にも携わりました。アンドリュー・エング氏は、スタンフォード大学でMOOC（大規模オープンオンラインコース）の開発をリードしました。また、Courseraを創設し、10万人以上の学生に機械学習のコースを提供しました。MLとオンライン教育の先駆者である彼は、カーネギーメロン大学、MIT、カリフォルニア大学バークレー校の学位を保持しています。さらに、彼はML、ロボット工学、関連する分野で200以上の研究論文の共著者であり、Tiime誌の世界で最も影響力のある100人のリストに選ばれています。…

このAI論文では、既知のカメラパラメータなしで新しい視点合成を行うために、COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting（CF3DGS）を提案しています

ニューラルレンダリングの進歩により、シーンの再構築や新しい視点の生成において重要なブレイクスルーがもたらされました。しかし、その効果はカメラの姿勢の正確な予備計算に大きく依存します。この問題を最小化するために、事前計算されたカメラの姿勢がないNeural Radiance Fields（NeRFs）を訓練するためにさまざまな取り組みが行われています。しかし、NeRFsの暗黙的な表現は、3Dの構造とカメラの姿勢を同時に最適化するのが困難です。 UCサンディエゴ、NVIDIA、UCバークレーの研究者らは、COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting（CF-3DGS）を導入しました。これは、ビデオの時間的な連続性と明示的なポイントクラウド表現の2つの重要な要素を高めています。すべてのフレームを一度に最適化するのではなく、CF-3DGSはカメラが移動するにつれてシーンの3Dガウスを連続的な形で「成長させる」一つの構造を構築します。CF-3DGSは各フレームに対してローカルな3Dガウスセットを抽出し、全体のシーンのグローバルな3Dガウスセットを維持します。 https://arxiv.org/abs/2312.07504 リアルな画像を視点から生成するためにさまざまな3Dシーン表現が使用されており、平面、メッシュ、ポイントクラウド、マルチプレーンイメージなどが含まれます。NeRFs（Neural Radiance Fields）は、その写真のようなリアルなレンダリング能力のために、この分野で注目を集めています。3DGS（3D Gaussian Splatting）メソッドは、純粋な明示的な表現と微分を利用したポイントベースのスプラッティング方法を使用して、ビューのリアルタイムレンダリングを可能にします。 CF-3DGSは既知のカメラパラメータを必要としないで合成ビューを実現します。それは3D Gaussian Splatting（3DGS）とカメラの姿勢を同時に最適化します。近くのフレームから相対カメラ姿勢を推定するためにローカルな3DGSメソッドを使用し、未観測のビューから3Dガウスを進行的に展開するためにグローバルな3DGSプロセスを使用しています。CF-3DGSは、明示的なポイントクラウドを使用してシーンを表現し、3DGSの機能とビデオストリームに固有の連続性を活用します。このアプローチは、入力フレームを順次処理し、3Dガウスを進行的に展開してシーンを再構築します。この手法により、トレーニングと推論の速度が高速化されます。 https://arxiv.org/abs/2312.07504 CF-3DGSメソッドは、先行の最先端技術よりもポーズ推定の耐性が高く、新規ビューの合成品質も優れています。この手法は、より複雑で挑戦的なカメラの動きを示すCO3Dビデオで検証され、ビューの合成品質においてNope-NeRFメソッドを上回る結果を示しました。このアプローチは、CO3D V2データセットにおいてすべてのメトリックでNope-NeRFeをしのぎ、特に複雑なカメラの動きがあるシナリオでのカメラの姿勢推定の耐性と精度を示しています。まとめると、CF-3DGSはビデオの時間的な連続性と明示的なポイントクラウド表現を利用してビューを効果的かつ堅牢に合成する方法です。この方法は、主にビデオストリームや順序付けられた画像コレクションに適しており、Structure-from-Motion（SfM）前処理の必要はありません。また、非順序の画像コレクションに対応するための将来の拡張の可能性もあります。

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