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Deep learning論文の数学をPyTorchで効率的に実装する：SimCLR コントラスティブロス

PyTorch / TensorFlow のコードに深層学習論文の数学を実装することは、深層学習モデルの数学的な理解を深め、高度なプログラミングスキルを向上させます

T5 テキストからテキストへのトランスフォーマー（パート2）

BERT [5] の提案により、自然言語処理（NLP）のための転移学習手法の普及がもたらされましたインターネット上での未ラベル化されたテキストの広範な利用可能性により、私たちは...

ゼロから大規模言語モデルを構築するための初心者ガイド

はじめに TwitterやLinkedInなどで、私は毎日多くの大規模言語モデル（LLMs）に関する投稿に出会います。これらの興味深いモデルに対してなぜこれほど多くの研究と開発が行われているのか、私は疑問に思ったこともあります。ChatGPTからBARD、Falconなど、無数のモデルの名前が飛び交い、その真の性質を解明したくなるのです。これらのモデルはどのように作成されるのでしょうか？大規模言語モデルを構築するにはどうすればよいのでしょうか？これらのモデルは、あなたが投げかけるほとんどの質問に答える能力を持つのはなぜでしょうか？これらの燃えるような疑問は私の心に長く残り、好奇心をかき立てています。この飽くなき好奇心は私の内に火をつけ、LLMsの領域に飛び込む原動力となっています。私たちがLLMsの最先端について議論する刺激的な旅に参加しましょう。一緒に、彼らの開発の現状を解明し、彼らの非凡な能力を理解し、彼らが言語処理の世界を革新した方法に光を当てましょう。学習目標 LLMsとその最新の状況について学ぶ。利用可能なさまざまなLLMsとこれらのLLMsをゼロからトレーニングするアプローチを理解する。 LLMsのトレーニングと評価におけるベストプラクティスを探究する。準備はいいですか？では、LLMsのマスタリングへの旅を始めましょう。大規模言語モデルの簡潔な歴史大規模言語モデルの歴史は1960年代にさかのぼります。1967年にMITの教授が、自然言語を理解するための最初のNLPプログラムであるElizaを作成しました。Elizaはパターンマッチングと置換技術を使用して人間と対話し理解することができます。その後、1970年にはMITチームによって、人間と対話し理解するための別のNLPプログラムであるSHRDLUが作成されました。 1988年には、テキストデータに存在するシーケンス情報を捉えるためにRNNアーキテクチャが導入されました。2000年代には、RNNを使用したNLPの研究が広範に行われました。RNNを使用した言語モデルは当時最先端のアーキテクチャでした。しかし、RNNは短い文にはうまく機能しましたが、長い文ではうまく機能しませんでした。そのため、2013年にはLSTMが導入されました。この時期には、LSTMベースのアプリケーションで大きな進歩がありました。同時に、アテンションメカニズムの研究も始まりました。 LSTMには2つの主要な懸念がありました。LSTMは長い文の問題をある程度解決しましたが、実際には非常に長い文とはうまく機能しませんでした。LSTMモデルのトレーニングは並列化することができませんでした。そのため、これらのモデルのトレーニングには長い時間がかかりました。 2017年には、NLPの研究において Attention Is All You Need という論文を通じてブレークスルーがありました。この論文はNLPの全体的な景色を変革しました。研究者たちはトランスフォーマーという新しいアーキテクチャを導入し、LSTMに関連する課題を克服しました。トランスフォーマーは、非常に多数のパラメータを含む最初のLLMであり、LLMsの最先端モデルとなりました。今日でも、LLMの開発はトランスフォーマーに影響を受けています。次の5年間、トランスフォーマーよりも優れたLLMの構築に焦点を当てた重要な研究が行われました。LLMsのサイズは時間とともに指数関数的に増加しました。実験は、LLMsのサイズとデータセットの増加がLLMsの知識の向上につながることを証明しました。そのため、BERT、GPTなどのLLMsや、GPT-2、GPT-3、GPT 3.5、XLNetなどのバリアントが導入され、パラメータとトレーニングデータセットのサイズが増加しました。 2022年には、NLPにおいて別のブレークスルーがありました。 ChatGPT は、あなたが望むことを何でも答えることができる対話最適化されたLLMです。数か月後、GoogleはChatGPTの競合製品としてBARDを紹介しました。…

このAIツールでデータを即座に視覚化する

ChatCSVは、データ分析を友人にメッセージを送るように簡単にするAIツールです

3つの難易度レベルでベクトルデータベースを説明する

この記事では、ベクトルデータベースについて、直感的な理解からいくつかの例を交えて、より技術的な詳細に説明しています

ML プレゼンテーションに PowerPoint を使うのをやめて、代わりにこれを試してみてください

悪いパワーポイントは、注意散漫な聴衆を生み出します（彼らはカメラをオフにし、複数のタスクを同時に行います）また、そのようなパワーポイントは、プレゼンターが過剰な専門用語を使用するなどの悪い習慣に甘んじることを容易にします

7月にGeForce NOWに参加する14のゲームの中で、『Remnant II』がヘッドラインを飾ります

7月はGeForce NOWライブラリに14の新しい対応タイトルが追加され、その中にはGunfire GamesとGearbox PublishingからのRemnant IIも含まれています。新しい冒険が必要ですか？今週のクラウドからストリーミングされる9つの追加をチェックしてください。さらに、Steam Summer Saleも今週開始され、GeForce NOWライブラリの多くの対応タイトルが安価で利用できます。GeForce NOWアプリ内でプロモーションのアップデートをお見逃しなく。 7月の新しいタイトルジャギッド・アライアンス3では、傭兵を雇い、興味深いキャラクターに出会い、戦術的に深いターンベースの戦闘を行います。今月リリース予定です。 GeForce NOWライブラリは常に拡大しています。7月には、Remnant II、ジャギッド・アライアンス3、Xenonauts 2など、クラウドからストリーミングされる14の新しいタイトルが追加されます。 GeForce NOWアルティメットメンバーシップにアップグレードして、RTX 4080の品質で1,600以上のタイトルをプレイし、4K 120フレーム/秒のゲームプレイと超広角解像度をサポートしましょう。プライオリティおよびアルティメットメンバーは、RTX ONを使用してサポートされるタイトルをリアルタイムでシネマティックなライティングでプレイすることもできます。以下は完全なリストです： The…

冷静でクールで創造的：MUEスタジオが3Dシーンを「NVIDIAスタジオ」で展示

編集者注：この投稿は、弊社の週刊NVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目の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改善する方法を示しています。 3DアーティストのMinjin KangとMijoo Kimによって設立されたMUE Studioは、キャンペーンやインスタレーションのためのアートディレクション、写真撮影、3Dデザインを専門としています。彼らはクライアントが自己表現するのを助けるために、ユニークなビジュアルアイデンティティの作成に重点を置いています。ニューヨークを拠点とするこのスタジオのクリエイティブデュオは、自分たちの仕事でファンタジーと現実の境界を曖昧にすることに常に魅了されていると語っています。彼らはAdobe After Effects、Autodesk 3ds Max、Unreal Engine 5を使用して、一緒に「世界のどこか」という3Dビデオと夏をテーマにしたシリーズのアートワークを作成しました。 GeForce RTX 4060グラフィックカードは、299ドルから注文できるようになりました。最先端のNVIDIA Ada Lovelaceアーキテクチャは、クリエイティブなアプリと生産性を強化し、レイトレーシングとDLSS 3による没入型のAIアクセラレートゲームを提供します。 GeForce RTX 4060…

GPTと人間の心理学

GPTと人間の心理学との類推を行うことで、私たちは生成型AIの出力を促進する方法を理解することができます

2023年にフォローすべきトップ10のAIインフルエンサー

イントロダクション先端技術と驚くべき可能性によって駆動される世界で、AIの絶えず進化する領域に遅れをとらないことは、スリリングで不可欠なものです。2023年という有望な年に足を踏み入れると、最も影響力のあるビジョナリーなAIの草分けたちの心の中を巡るエキサイティングな旅に出る時がきました。準備を整えて、2023年にフォローすべきAIのトップ10インフルエンサーと出会う準備をしましょう。彼らはAIの景色を形作り、可能性の限界を押し広げている前衛的な思想家や創造者です。画期的な研究から魅惑的な洞察まで、これらのAIインフルエンサーは、人工知能のエキサイティングな世界を照らす指針となる存在です。仮想のノートパッドを手に取り、シートベルトを締めてください。なぜなら、私たちは時代を超えてAIの未来を再定義するビジョンを明らかにするための、最も優れたAIの脳の探求に乗り出すからです。2023年以降のAIの未来を再定義するビジョンを明らかにするための、最も優れたAIの脳の探求に乗り出すからです。しかし、このトップ10リストに飛び込む前に、私たちはあなたに素晴らしい機会をご紹介したいと思います。データサイエンスとAI愛好家の皆さんに、大いに期待されるDataHack Summit 2023への独占的な招待状をお届けします。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターで開催されます。このイベントは、実践的な学習、貴重な業界の洞察、抜群のネットワーキングの機会が満載で、楽しい時間を過ごせること間違いありません。DataHack Summit 2023の詳細については、こちらでご確認ください。データ革命に参加してください。 AIインフルエンサーの定義 AIインフルエンサーとは、その専門知識、思想リーダーシップ、貢献を通じて、人工知能（AI）の分野で認識と影響力を得た個人のことです。彼らはAIコミュニティと積極的に関わり、ソーシャルメディアプラットフォームを活用しています。 AIインフルエンサーは単一のソーシャルメディアプラットフォームに限定されるものではありません。Instagramに加えて、彼らはTwitter、YouTube、LinkedIn、ブログなど、さまざまなプラットフォームで強力な存在感を持っており、AIに関連する洞察、研究結果、業界のトレンド、思考を刺激するコンテンツを共有しています。これらのインフルエンサーは多くのフォロワーを持ち、自身の観衆と関わりながら、ディスカッションを促進し、ガイダンスを提供し、AI分野での革新を促し、インスピレーションを与えています。ハッカソンの開催からライブコーディングセッションの実施まで、これらのインフルエンサーは自身の専門知識を披露し、大きな人気と視聴数を獲得しています。彼らのインタラクティブなセッションとイベントは、価値ある学習の機会を提供し、AIのスキルを向上させ、最新の進歩に遅れずにいることを奨励しています。人工知能の分野におけるAIインフルエンサーの重要性人工知能の分野におけるAIインフルエンサーの重要性は過小評価できません。彼らはいくつかの側面で重要な役割を果たしています：知識の普及 AIインフルエンサーは、広範な観衆に対して知識、洞察、業界の最新情報を普及させます。彼らは複雑なAIの概念を簡単に説明し、AIの専門家志望者、愛好家、一般の人々にもアクセスしやすくします。トレンドセッターや意見リーダー AIインフルエンサーは、最新のAIのトレンド、ブレークスルー、技術の最前線に常に接しています。彼らの意見と推奨事項は重要であり、AIの研究、応用、業界の実践に影響を与えることができます。ネットワーキングとコラボレーション AIインフルエンサーは、AIコミュニティ内でのネットワーキングとコラボレーションの場を提供します。彼らはプロフェッショナル、研究者、組織をつなぎ、革新を促進し、AI技術の開発を推進する協力的な環境を育成します。フォローすべきトップAIインフルエンサー 1. Andrew Ng Twitterで210万人以上のフォロワーを持つAndrew…

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