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VoAGI ニュース、12月 13日データサイエンスをマスターするための5つの超便利なチートシート• データサイエンスのためのGoogleのNotebookLMの使用：包括的なガイド

VoAGIで今週は、データサイエンス、確率・統計、SQL、機械学習、深層学習の基本的なコンセプトを網羅した超お得なチートシートのコレクション • エクスプローラーLMの機能、制限、研究者や科学者にとって必要な高度な機能についての探求 • そして、さらにたくさんの内容をお届けします！

NEWS

ミストラルの最先端言語モデル、Mixtral 8x7bをご紹介しますGPT-3.5を超えるオープンアクセスAIです

大容量の言語モデルの領域は、Mixtral 8x7bの登場により、大きな進歩を遂げました。 Mistral AIは、印象的な機能と独自のアーキテクチャを持つこの新しいモデルを開発しました。このモデルは、Transformerモデルにおいて革新的なアプローチであるフィードフォワードレイヤーをスパースなエキスパート混合 (MoE) レイヤーで置き換えています。 Mixtral 8x7bは、1つのフレームワーク内に8つのエキスパートモデルを持つモデルです。このモデルはMixture of Experts（MoE）であり、Mixtralは卓越したパフォーマンスを実現できます。エキスパートの混合は、モデルが著しく少ない計算能力で事前学習されることを可能にします。これにより、モデルやデータセットのサイズを大幅に拡大することができるため、計算予算を増やさずに行うことができます。 MoEレイヤーにはルーターネットワークが組み込まれており、どのエキスパートがどのトークンを効率的に処理するかを選択します。12Bパラメータの密なモデルよりも4倍のパラメータを持っているにもかかわらず、Mixtralのモデルは、各タイムステップごとに2つのエキスパートが選択されるため、高速でデコードできます。 Mixtral 8x7bは32,000トークンのコンテキスト長の容量を持ち、Llama 2 70Bを上回り、さまざまなベンチマークでGPT3.5と比較可能または優れた結果を示しています。研究者は、このモデルがさまざまなアプリケーションに対して柔軟に対応できると述べています。それは多言語対応であり、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語で流暢さを示しています。また、コーディングの能力も優れており、HumanEvalテストで40.2%のスコアを獲得し、包括的な自然言語処理ツールであることが確認されました。 Mixtral Instructは、MT-BenchやAlpacaEvalなどの業界標準でのパフォーマンスを示しました。MT-Benchでは、他のどのオープンアクセスモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。また、7,000,000,000のパラメータを持っているにもかかわらず、このモデルは8つのアンサンブルのように機能します。56,000,000,000のスケールには達しませんが、総パラメータ数はおよそ45,000,000,000です。また、Mixtral Instructはインストラクションやチャットモデルの領域で優れた性能を発揮し、その支配的な地位を確立しています。 Mixtral Instructのベースモデルには、他のベースモデルと整合する特定のプロンプト形式がありません。この柔軟性により、ユーザーは入力シーケンスをスムーズに信憑性のある継続に拡張したり、ゼロショット/フューショットの推論に利用したりすることができます。ただし、事前トレーニングのデータセットの寸法、構成、および前処理方法についての完全な情報はまだ不明です。同様に、Mixtral InstructモデルのDPO（ドメイン提供目的）およびSFT（いくつかのファインチューニング）に使用されるファインチューニングデータセットと関連するハイパーパラメータも不明です。要約すると、Mixtral…

2023年に再訪するトップの生成AI GitHubリポジトリ

はじめに 2023年も終わりに近づき、人工知能の領域は忍び足で進化を続けています。最新の進歩について追いかけることは、動く標的を追うようなものです。幸いにも、GitHubの活気あるエコシステムの中には、貴重な情報源が数多く存在しています。ここでは、2024年を含む将来のAI学習のためのスプリングボードとなる、トップのAI GitHubリポジトリを紹介します。この厳選されたリストは完全ではありませんが、関連性、インパクト、および好奇心を刺激する潜在能力により、それぞれのリポジトリが評価されています。 Hugging Face / Transformers 117k スター | 23.3k フォークこのリポジトリは、自然言語処理（NLP）に興味のある人々にとって宝庫です。BERT、RoBERTa、T5などのさまざまな事前学習済みのTransformerベースのモデル、詳細なドキュメント、チュートリアル、そして活気あるコミュニティがホスティングされています。主な特徴幅広い事前学習済みモデル、包括的なドキュメント、活発なコミュニティサポート、多様なアプリケーションの可能性、他のライブラリとの簡単な統合。このGenerative AI GitHubリポジトリを探索するには、ここをクリックしてください。 Significant Gravitas / AutoGPT 155k スター…

ギガGPTに会ってください：CerebrasのnanoGPTの実装、Andrei Karpathyの効率的なコードでGPT-3のサイズのAIモデルを訓練するためにわずか565行のコード

大規模なトランスフォーマーモデルのトレーニングには、特に数十億または数兆のパラメータを持つモデルを目指す場合、重要な課題があります。主な難関は、複数のGPUに効率的にワークロードを分散させながらメモリ制限を緩和することにあります。現在の状況では、Megatron、DeepSpeed、NeoX、Fairscale、Mosaic Foundryなど、複雑な大規模言語モデル（LLM）スケーリングフレームワークに依存しています。ただし、これらのフレームワークは、モデルのサイズが大きくなるにつれてかなりの複雑さを導入します。今回の研究では、CerebrasのgigaGPTを、この課題に対する画期的な解決策として紹介します。これにより、複雑な並列化技術の必要性を排除した代替手法を提供します。大規模なトランスフォーマーモデルのトレーニングには、MegatronやDeepSpeedなどのフレームワークのように、複数のGPU上での分散コンピューティングに依存している方法が主流です。ただし、数十億のパラメータを超えるモデルの場合、これらの方法ではメモリ制約に遭遇し、複雑な解決策が必要です。これに対して、CerebrasのgigaGPTはパラダイムシフトをもたらします。565行という非常にコンパクトなコードベースを備えたnanoGPTを実装しています。この実装は、追加のコードやサードパーティのフレームワークに依存することなく、1000億を超えるパラメータを持つモデルをトレーニングできます。gigaGPTはCerebrasのハードウェアの広範なメモリと計算能力を活用します。他のフレームワークとは異なり、余分な複雑さを導入せずにシームレスに動作し、簡潔で独自のコードベースとGPT-3のサイズのモデルのトレーニング能力を提供します。 gigaGPTは、基本的なGPT-2のアーキテクチャを実装しており、nanoGPTの原則に密接に沿っています。学習された位置の埋め込み、標準のアテンション、モデル全体にわたるバイアス、およびnanoGPTの構造に対する選択肢を採用しています。特筆すべきは、この実装が特定のモデルサイズに限定されないことです。gigaGPTは111M、13B、70B、および175Bパラメータを持つモデルのトレーニングでその柔軟性を検証しています。 OpenWebTextデータセットとnanoGPTのGPT-2トークナイザーと前処理コードを使用してテストを行います。gigaGPTのパフォーマンスは、専用の並列化技術を必要とせずに数百億のパラメータから数千億のパラメータまでスケーリングする能力によって強調されています。565行のコードがリポジトリ全体をカバーしており、その簡単な構造と効率性を示しています。実装の成功は、特定のモデル構成でもさらに示されます。たとえば、111M構成はCerebras-GPTと一致し、モデルの次元、学習率、バッチサイズ、トレーニングスケジュールが同じです。同様に、13B構成もサイズにおいて対応するCerebras-GPT構成に近く、70B構成はLlama-2 70Bからインスピレーションを受けています。70Bモデルは安定性とパフォーマンスを維持し、スケーラビリティを示しています。70Bモデルを検証した後、研究者たちはGPT-3の論文に基づいて175Bモデルを構成することで境界を em emました。初期の結果は、メモリの問題なく拡大スケールを処理できるモデルの能力を示しており、gigaGPTは1兆を超えるパラメータを持つモデルにもスケーリングできる可能性を示唆しています。結論として、gigaGPTは大規模なトランスフォーマーモデルのトレーニングの課題に対する画期的な解決策として浮かび上がっています。研究チームの実装は、簡潔で使いやすいコードベースを提供するだけでなく、GPT-3のサイズのモデルのトレーニングも可能にします。Cerebrasのハードウェアを利用した、広範なメモリと計算能力による利点は、大規模なAIモデルのトレーニングをよりアクセス可能、スケーラブル、効率的にする大きな進歩です。この革新的なアプローチは、巨大な言語モデルのトレーニングの複雑さに取り組もうとする機械学習の研究者や実践者にとって有望な道を開くものと言えます。 Introducing gigaGPT: our implementation of @karpathy’s nanoGPT that trains GPT-3 sized models in just…

「30+ AI ツールスタートアップのための（2023年12月）」

AIによって、職場での創造力、分析力、意思決定力が革新されています。現在、人工知能の能力は、企業が成長を促進し、内部プロセスをより良く制御するための絶大な機会を提供しています。人工知能の応用は広範で、自動化や予測分析からパーソナライゼーションやコンテンツ開発までさまざまです。以下は、若い企業が成長を加速させるために最適な人工知能ツールの概要です。 Pecan AI Pecan AIは、予測分析を自動化して、現代のビジネス課題（予算の縮小、コストの上昇、データサイエンスとAIリソースの制約）を解決します。Pecanの低コード予測モデリングプラットフォームは、データ駆動の意思決定を導き、ビジネスチームが目標を達成するのに役立つAI駆動の予測分析を提供します。直感的な低コードインターフェースで、分析者は数週間で正確なモデルを設定できます。このプラットフォームでは、顧客離脱、コンバージョン、LTV、アップセル/クロスセル予測、需要予測、マーケティングミックスモデリングなど、予測モデルの容易な実装が可能です。データの準備、特徴量エンジニアリング、モデル構築、展開、モデルの監視などを自動化します。 Pecanは汎用のプラットフォームとは異なり、特定のビジネスの関心事に合わせた実行可能な予測を提供します。個別レベルの予測は詳細な洞察を提供し、一般的なBIインターフェースやビジネスシステムと統合することができます。pecan.aiで詳細をご覧いただき、無料トライアルやガイドツアーにサインアップしてください。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostingerは、スタートアップオーナーを含む、ウェブサイトを作成したいすべての人に最適なAIウェブサイトビルダーを提供しています。使いやすいインターフェースで、初心者からエキスパートまで、AIを利用して独自のオンラインプラットフォームを作成できます。このビルダーにはSEOツールやeコマース機能も付属しており、ウェブサイトをさらに最適化することができます。 AdCreative.ai AdCreative.aiを使用して、広告とソーシャルメディアの戦略を強化しましょう。この究極の人工知能ソリューションを利用することで、数秒で高変換率の広告やソーシャルメディアの投稿を生成できます。AdCreative.aiで成功を最大化し、努力を最小限に抑えましょう。 SaneBox SaneBoxの強力なAIによって、メールの整理が自動化され、その他のスマートツールによって、メールの習慣が想像以上に効率的になります。今日からSaneBoxで混乱を秩序に変えましょう。 DALL·E 2 OpenAIのDALL·E 2は、単一のテキスト入力からユニークで創造的なビジュアルを生成する最先端のAIアートジェネレーターです。AIモデルは、画像とテキストの説明の大規模なデータセットでトレーニングされており、テキストに応じて詳細でビジュアルに魅力的な画像を生成します。スタートアップは、このテキストから異なる画像を生成する手法により、広告やウェブサイト、ソーシャルメディアページでグラフィックを手動で入手する必要がなく、時間とお金を節約することができます。 Otter AI 人工知能を使用することで、Otter.AIはリアルタイムの会議のメモの音声テキスト変換を提供し、共有可能、検索可能、アクセス可能、安全なものにします。会議の音声を録音し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、先進のAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、ミーティングのアクションアイテムの特定、テキストの作成と修正など、ユーザーをサポートする高パフォーマンスな生成AIツールです。Notion…

「40歳以上の方におすすめのクールなAIツール（2023年12月版）」

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイクの動画や画像を作成したい人向けのAIベースのツールです。動画、写真、ミーム、古い映画、GIFなど、様々なコンテンツをリフェイスして簡単にコンテンツを作成することができます。このアプリにはコンテンツの制限がないため、ユーザーはどんなコンテンツのアップロードも行うことができます。また、初めて製品の定期購読ユーザーとなると、50%オフの特典を受けることができます。 Aragon Aragonを使用して、驚くべきプロフェッショナルなヘッドショットを手軽に撮影しましょう。最新のAI技術を活用して、自分自身の高品質なヘッドショットを瞬時に作成しましょう！写真スタジオの予約やドレスアップの手間を省いてください。写真の編集と修正が迅速に行われ、数日後ではなくすぐに受け取ることができます。次の仕事に就く際に優位性を持つ40枚のHD写真を受け取りましょう。 AdCreative.ai AdCreative.aiは、究極の人工知能ソリューションで広告とソーシャルメディアの効果を高めます。創造的な作業に費やす時間を減らし、数秒で生み出される高変換率の広告とソーシャルメディアの投稿に挨拶を告げましょう。AdCreative.aiを使って、成功を最大限に引き出し、努力を最小限に抑えましょう。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostingerは、先進の人工知能エンジンの力を借りて、すべてのウェブサイトオーナーのための最高のAIウェブサイトビルダーを作成しています。このビルダーは、デザインプロセスをガイドし、レイアウト、カラースキーム、コンテンツ配置を提案し、ニーズに合わせてカスタマイズする自由を提供します。さまざまなデバイスに対応したレスポンシブデザインを維持しながら、細部のカスタマイズに取り組みましょう。 Otter AI Otter.AIは、人工知能を利用して、共有可能で検索可能でアクセス可能で安全なリアルタイムの会議の記録を提供します。音声を録音し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、先進のAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、会議でのアクションアイテムの特定、テキストの作成と変更など、タスクをサポートする堅牢な生成AIツールです。Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを提供することで、ワークフローを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化・向上させます。 Codium AI 忙しい開発者向けの有意義なテストを生成します。CodiumAIを使用すると、IDE内で提案される非自明なテスト（そして自明なテストも！）を手に入れることができます。賢くコーディングし、価値をより多く創出し、プッシュする際に自信を持ちましょう。CodiumAIにより、開発者はテストとコードの分析に費やす時間を節約しながら、より迅速にイノベーションを実現します。あなたが意図した通りにコードを書きましょう。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワープレゼンテーションツールで、オンラインコンテンツの作成を簡素化します。数秒でプロのプレゼンテーションを作成できるようになりましょう。 SaneBox AIは未来ですが、SaneBoxでは12年以上にわたりAIを活用したメールの運営に成功し、平均ユーザーは週に3時間以上の受信トレイの管理時間を節約しています。…

AI論文は、高度なテクスチャリング、360度モデリング、インタラクティブ編集による3Dコンテンツ作成の進歩であるHyperDreamerを発表します

単一のRGBイメージから詳細でリアルな3Dモデルを生成することは容易ではありません。上海AI研究所、香港中文大学、上海交通大学、S-Lab NTUの研究者は、この課題に対処するためにHyperDreamerを提案しました。このフレームワークは、単一の2Dイメージから直接表示、レンダリング、編集可能な3Dコンテンツの作成を可能にすることで、この問題を解決します。この研究では、テキストによる3D生成方法の変遷する景色について議論し、Dream Fields、DreamFusion、Magic3D、Fantasia3Dなどの注目すべき作品を引用しています。これらの手法は、CLIP、拡散モデル、空間的に変化するBRDFなどの技術を活用しています。また、テキストからイメージへの拡散モデルを利用した推論ベースと最適化ベースの形式を含む、単一画像再構築手法も強調しています。この研究は、高度な3Dコンテンツ生成の需要の増大と従来の手法の制約を強調しています。テキストや単一画像条件を組み込んだ最近の2D拡散ベースの手法は、現実感を高めましたが、生成後の利用性やバイアスに課題を抱えています。これらを克服するために、HyperDreamerは単一のRGBイメージから包括的で表示可能、レンダリング可能、編集可能な3Dコンテンツの生成を可能にするフレームワークです。HyperDreamerは、カスタムの超解像モジュール、意味に敏感なアルベド正則化、対話型編集を組み合わせて、現実感、レンダリング品質、生成後の編集機能に関連する問題に対処します。 HyperDreamerフレームワークは、2D拡散、意味のあるセグメンテーション、および材料の推定モデルからのディーププライオールに基づいて、包括的な3Dコンテンツの生成と編集を実現します。高解像度の擬似マルチビューイメージを補助的な監視に使用し、高品質なテクスチャ生成を確保します。材料モデリングには、オンラインの3Dセマンティックセグメンテーションとセマンティックに敏感な正則化が含まれており、材料の推定結果に基づいて初期化されます。HyperDreamerは、対話型セグメンテーションを介した容易なターゲット3Dメッシュの変更のための対話型編集アプローチを導入します。フレームワークにはカスタムの超解像および意味に敏感なアルベドの正則化も組み込まれており、現実感、レンダリング品質、編集機能が向上しています。 HyperDreamerは、単一のRGBイメージからリアルで高品質な3Dコンテンツを生成し、完全な範囲の表示、レンダリング、編集可能性を提供します。比較評価では、最適化ベースの手法よりも現実的で適切な生成物を参照および背面ビューで生成します。超解像モジュールは、代替手法と比較して高解像度でのズームインが可能なテクスチャの詳細を向上させます。対話型編集アプローチにより、3Dメッシュ上のターゲットされた変更が可能であり、素朴なセグメンテーション手法よりも堅牢性と改善された結果を示します。HyperDreamerは、ディーププライオール、セマンティックセグメンテーション、および材料推定モデルの統合により、単一のイメージからハイパーリアリスティックな3Dコンテンツの生成において総合的な成果を上げています。総括すると、HyperDreamerフレームワークは、ハイパーリアリスティックな3Dコンテンツの生成と編集において完全な範囲の表示、レンダリング、編集可能性を提供する革新的なツールです。領域に敏感な素材のモデリング、高解像度のテクスチャでのユーザーフレンドリーな編集、最先端の手法と比較して優れたパフォーマンスは、包括的な実験と定量的評価によって証明されています。このフレームワークは、3Dコンテンツ作成と編集の進歩において非常に大きなポテンシャルを秘めており、学術および産業の環境において有望なツールとなっています。

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VoAGI ニュース、12月 13日データサイエンスをマスターするための5つの超便利なチートシート• データサイエンスのためのGoogleのNotebookLMの使用：包括的なガイド

ミストラルの最先端言語モデル、Mixtral 8x7bをご紹介しますGPT-3.5を超えるオープンアクセスAIです

2023年に再訪するトップの生成AI GitHubリポジトリ

ギガGPTに会ってください：CerebrasのnanoGPTの実装、Andrei Karpathyの効率的なコードでGPT-3のサイズのAIモデルを訓練するためにわずか565行のコード

「30+ AI ツールスタートアップのための（2023年12月）」

「40歳以上の方におすすめのクールなAIツール（2023年12月版）」

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