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AIの変革の道：OpenAIのGPT-4を通してのオデッセイ

ソフトウェア開発者は、OpenAIのGPT-4を使用して複数のアプリケーションを生成し、時間の節約、コストの削減、パーソナライズの向上により、アプリ開発を革新します

プレイヤーの離脱を予測する方法、ChatGPTの助けを借りる

ゲームの世界では、企業はプレイヤーを引きつけるだけでなく、特にゲーム内のマイクロトランザクションに頼る無料のゲームでは、できるだけ長く彼らを保持することを目指していますこれらの...

Amazon SageMaker 上で MPT-7B を微調整する

毎週新しい大規模言語モデル（LLM）が発表され、それぞれが前任者を打ち負かして評価のトップを狙っています最新のモデルの1つはMPT-7Bです

線形回帰と勾配降下法

線形回帰は機械学習に存在する基本アルゴリズムの1つですその内部ワークフローを理解することは、データサイエンスの他のアルゴリズムの主要な概念を把握するのに役立ちます...

Word2Vec、GloVe、FastText、解説

コンピューターは我々と同じように単語を理解することができませんコンピューターは数字を扱うことが好きですですから、コンピューターが単語とその意味を理解するのを助けるために、私たちは「埋め込み」と呼ばれるものを使用しますこれらの埋め込みは…

非教師あり学習シリーズ：階層クラスタリングの探索

前回の「教師なし学習シリーズ」の投稿では、最も有名なクラスタリング手法の1つであるK平均法クラスタリングについて探究しました今回の投稿では、別の手法の背後にある方法について説明します...

グーグルリサーチのリサーチソフトウェアエンジニア、ジュリアン・アイゼンシュロスによる投稿ビジュアル言語は、情報を伝えるためにテキスト以外の絵文字を使用するコミュニケーション形式です。アイコノグラフィ、情報グラフィック、表、プロット、チャートなどの形でデジタルライフで普及しており、道路標識、コミックブック、食品ラベルなどの現実世界にも広がっています。このようなメディアをコンピュータがより理解できるようにすることは、科学的コミュニケーションと発見、アクセシビリティ、データの透過性に役立ちます。 ImageNetの登場以来、学習ベースのソリューションを使用してコンピュータビジョンモデルは大きな進歩を遂げてきましたが、焦点は自然画像にあり、分類、ビジュアルクエスチョンアンサリング（VQA）、キャプション、検出、セグメンテーションなどのさまざまなタスクが定義され、研究され、いくつかの場合には人間の性能に達成されています。しかし、ビジュアル言語は同じレベルの注目を集めていません。これは、この分野における大規模なトレーニングセットの不足のためかもしれません。しかし、PlotQA、InfographicsVQA、ChartQAなどの視覚言語イメージにおける質問応答システムの評価を目的とした新しい学術データセットが、ここ数年で作成されています。 ChartQAからの例。質問に答えるには、情報を読み取り、合計と差を計算する必要があります。これらのタスクに対して構築された既存のモデルは、光学的文字認識（OCR）情報とその座標を大規模なパイプラインに統合することに頼っていましたが、プロセスはエラーが発生しやすく、遅く、一般化が悪いです。既存の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）またはトランスフォーマーに基づくエンドツーエンドのコンピュータビジョンモデルは、自然画像で事前にトレーニングされたモデルを簡単にビジュアル言語に適応させることができなかったため、これらの方法が広く使用されていました。しかし、既存のモデルは、棒グラフの相対高さや円グラフのスライスの角度を読み取り、軸のスケールを理解し、色、サイズ、テクスチャでピクトグラムを伝説値に正しくマッピングし、抽出された数字で数値演算を実行するなど、チャートの質問に対する課題には準備ができていません。これらの課題に対応するために、「MatCha：数学推論とチャートディレンダリングを活用したビジュアル言語の事前トレーニングの強化」という提案を行います。 MatChaは数学とチャートを表す言葉であり、2つの補完的なタスクでトレーニングされたピクセルからテキストへの基礎モデル（複数のアプリケーションでファインチューニングできる組み込み帰納バイアスを備えた事前トレーニングモデル）です。1つはチャートディレンダリングであり、プロットまたはチャートが与えられた場合、画像からテキストモデルはその基礎となるデータテーブルまたはレンダリングに使用されるコードを生成する必要があります。数学推論の事前トレーニングでは、テキストベースの数値推論データセットを選択し、入力を画像にレンダリングし、画像からテキストモデルが回答をデコードする必要があります。また、「DePlot：プロットからテーブルへの翻訳によるワンショットビジュアル言語推論」という、テーブルへの翻訳を介したチャートのワンショット推論にMatChaの上に構築されたモデルを提案します。これらの方法により、ChartQAの以前の最高記録を20％以上超え、パラメータが1000倍多い最高の要約システムに達成します。両方の論文はACL2023で発表されます。チャートディレンダリングプロットやチャートは、基礎となるデータテーブルとコードによって通常生成されます。コードは、図の全体的なレイアウト（タイプ、方向、色/形状スキームなど）を定義し、基礎となるデータテーブルは実際の数字とそのグループ化を確立します。データとコードの両方がコンパイラ/レンダリングエンジンに送信され、最終的な画像が作成されます。チャートを理解するには、イメージ内の視覚パターンを発見し、効果的に解析してグループ化し、主要な情報を抽出する必要があります。プロットレンダリングプロセスを逆転するには、すべてのこのような機能が必要であり、したがって理想的な事前トレーニングタスクとして機能することができます。ランダムなプロットオプションを使用して、Airbus A380 Wikipediaページの表から作成されたチャートです。MatChaの事前トレーニングタスクは、イメージからソーステーブルまたはソースコードを回復することです。チャート、その基礎となるデータテーブル、およびそのレンダリングコードを同時に取得することは、実践的には困難です。事前トレーニングデータを十分に収集するために、[chart、code]および[chart、table]のペアを独立して蓄積します。[chart、code]の場合、適切なライセンスを持つすべてのGitHub IPythonノートブックをクロールし、図を含むブロックを抽出します。図とそれに直前にあるコードブロックは、[chart、code]ペアとして保存されます。[chart、table]のペアについては、2つのソースを調査しました。最初のソースは、合成データで、TaPasコードベースからWebクロールされたWikipediaテーブルを手動でコードに変換します。列のタイプに応じて、いくつかのプロットオプションをサンプリングして組み合わせます。さらに、事前トレーニングコーパスを多様化するために、PlotQAで生成された[chart、table]ペアも追加します。2番目のソースはWebクロールされた[chart、table]ペアです。Statista、Pew、Our World in Data、OECDの4つのWebサイトから合計約20,000ペアを含むChartQAトレーニングセットでクロールされた[chart、table]ペアを直接使用します。数学的推論 MatChaに数値推論知識を組み込むために、テキスト数学データセットから数学的推論スキルを学習します。事前トレーニングには、MATHとDROPの2つの既存のテキスト数学推論データセットを使用します。MATHは合成的に作成され、各モジュール（タイプ）の質問ごとに200万のトレーニング例を含んでいます。DROPは読解型のQAデータセットで、入力はパラグラフのコンテキストと質問です。 DROPでの質問を解決するには、モデルがパラグラフを読み、関連する数字を抽出し、数値計算を実行する必要があります。私たちは、両方のデータセットが補完的であることを発見しました。MATHには、異なるカテゴリーにわたる多数の質問が含まれており、モデルに明示的に注入する必要がある数学的操作を特定するのに役立ちます。DROPの読解形式は、モデルが情報抽出と推論を同時に実行する典型的なQA形式に似ています。実際には、両方のデータセットの入力を画像にレンダリングします。モデルは答えをデコードするように訓練されます。 MATHとDROPからの例をMatChaの事前トレーニング目的に取り込むことにより、MatChaの数学的推論スキルを向上させます。入力テキストを画像としてレンダリングします。エンドツーエンドの結果 Webサイト理解に特化した画像からテキストへの変換トランスフォーマーであるPix2Structモデルバックボーンを使用し、上記の2つのタスクで事前トレーニングを行います。MatChaの強みを示すために、表の基礎にアクセスできない質問応答や要約のためのチャートやプロットを含むいくつかの視覚言語タスクで微調整します。MatChaは、以前のモデルの性能を大幅に上回り、基礎となるテーブルにアクセスできると仮定する以前の最先端も上回ります。以下の図では、チャートと作業するための標準的なアプローチであったOCRパイプラインから情報を取り込んだ2つのベースラインモデルを最初に評価します。最初のものはT5に基づき、2番目のものはVisionTaPasに基づきます。また、PaLI-17BとPix2Structのモデル結果を報告します。PaLI-17Bは、多様なタスクでトレーニングされた大型（他のモデルの約1000倍）のイメージプラステキスト・トゥ・テキスト・トランスフォーマーですが、テキストやその他の視覚言語の読み取り能力に限界があります。最後に、Pix2StructとMatChaのモデル結果を報告します。…

ソフトウェア開発活動のための大規模シーケンスモデル

Google の研究科学者である Petros Maniatis と Daniel Tarlow が投稿しました。ソフトウェアは一度に作られるわけではありません。編集、ユニットテストの実行、ビルドエラーの修正、コードレビューのアドレス、編集、リンターの合意、そしてより多くのエラーの修正など、少しずつ改善されていきます。ついには、コードリポジトリにマージするに十分な良い状態になります。ソフトウェアエンジニアリングは孤立したプロセスではなく、人間の開発者、コードレビュワー、バグ報告者、ソフトウェアアーキテクト、コンパイラ、ユニットテスト、リンター、静的解析ツールなどのツールの対話です。今日、私たちは DIDACT（Dynamic Integrated Developer ACTivity）を説明します。これは、ソフトウェア開発の大規模な機械学習（ML）モデルをトレーニングするための方法論です。 DIDACT の新規性は、完成したコードの磨き上げられた最終状態だけでなく、ソフトウェア開発のプロセス自体をトレーニングデータのソースとして使用する点にあります。開発者が作業を行う際に見るコンテキストと、それに対するアクションを組み合わせて、モデルはソフトウェア開発のダイナミクスについて学び、開発者が時間を費やす方法により合わせることができます。私たちは、Google のソフトウェア開発の計装を活用して、開発者活動データの量と多様性を以前の作品を超えて拡大しました。結果は、プロのソフトウェア開発者にとっての有用性と、一般的なソフトウェア開発スキルを ML モデルに注入する可能性という2つの側面で非常に有望です。 DIDACT は、編集、デバッグ、修復、およびコードレビューを含む開発活動をトレーニングするマルチタスクモデルです。私たちは DIDACT Comment…

検索増強視覚言語事前学習

Google Research Perceptionチームの学生研究者Ziniu Huと研究科学者Alireza Fathiによる投稿 T5、GPT-3、PaLM、Flamingo、PaLIなどの大規模なモデルは、数百億のパラメータにスケーリングされ、大規模なテキストおよび画像データセットでトレーニングされると、多大な量の知識を格納する能力を示しました。これらのモデルは、画像キャプション、ビジュアルクエスチョンアンサリング、オープンボキャブラリー認識などのダウンストリームタスクで最先端の結果を達成しています。しかし、これらのモデルはトレーニングに膨大な量のデータを必要とし、数十億のパラメータ（多くの場合）を持ち、著しい計算要件を引き起こします。また、これらのモデルをトレーニングするために使用されるデータは古くなる可能性があり、世界の知識が更新されるたびに再トレーニングが必要になる場合があります。たとえば、2年前にトレーニングされたモデルは、現在のアメリカ合衆国大統領に関する古い情報を提供する可能性があります。自然言語処理（RETRO、REALM）およびコンピュータビジョン（KAT）の分野では、検索増強モデルを使用してこれらの課題に取り組む研究がなされてきました。通常、これらのモデルは、単一のモダリティ（テキストのみまたは画像のみ）を処理できるバックボーンを使用して、知識コーパスから情報をエンコードおよび取得します。ただし、これらの検索増強モデルは、クエリと知識コーパスのすべての利用可能なモダリティを活用できず、モデルの出力を生成するために最も役立つ情報を見つけられない場合があります。これらの問題に対処するために、「REVEAL：Retrieval-Augmented Visual-Language Pre-Training with Multi-Source Multimodal Knowledge Memory」（CVPR 2023に掲載予定）では、複数のソースのマルチモーダル「メモリ」を利用して知識集中型クエリに答えることを学ぶビジュアル言語モデルを紹介します。REVEALは、ニューラル表現学習を使用して、さまざまな知識ソースをキー-バリューペアから成るメモリ構造に変換し、エンコードします。キーはメモリアイテムのインデックスとして機能し、対応する値はそれらのアイテムに関する関連情報を格納します。トレーニング中、REVEALは、キーエンベッディング、値トークン、およびこのメモリから情報を取得する能力を学習して、知識集中型クエリに対処します。このアプローチにより、モデルパラメータは暗記に専念するのではなく、クエリに関する推論に焦点を当てることができます。多様な知識ソースから複数の知識エントリを取得する能力を持つビジュアル言語モデルを拡張することで、生成を支援します。マルチモーダル知識コーパスからのメモリ構築私たちのアプローチは、異なるソースからの知識アイテムのキーと値のエンベッディングを事前に計算し、キー-バリューペアにエンコードして統一された知識メモリにインデックスするREALMと似ています。各知識アイテムは、より詳細に表現されたトークンエンベッディングのシーケンスである値としてエンコードされます。以前の研究とは異なり、REVEALは、WikiData知識グラフ、Wikipediaのパッセージと画像、Web画像テキストペア、ビジュアルクエスチョンアンサリングデータなど、多様なマルチモーダル知識コーパスを活用しています。各知識アイテムは、テキスト、画像、両方の組み合わせ（たとえば、Wikipediaのページ）、または知識グラフからの関係または属性（たとえば、バラク・オバマは6’2 “の背丈）の場合があります。トレーニング中、モデルパラメータが更新されるたびに、REVEALはキーと値のエンベッディングを連続的に再計算します。ステップごとにメモリを非同期に更新します。圧縮を使用したメモリのスケーリングメモリ値をエンコードするための素朴な解決策は、各知識アイテムのトークンのすべてのシーケンスを保持することです。次に、モデルは、すべてのトークンを連結してトランスフォーマーエンコーダーデコーダーパイプラインに送信することで、入力クエリとトップkの取得されたメモリ値を融合することができます。このアプローチには2つの問題があります。1つ目は、数億の知識アイテムをメモリに保持する場合、各メモリ値が数百のトークンから構成されている場合、実用的ではないことです。2つ目は、トランスフォーマーエンコーダーが自己注意のために合計トークン数×kに対して2次の複雑度を持っていることです。そのため、Perceiverアーキテクチャを使用して知識アイテムをエンコードおよび圧縮することを提案しています。Perceiverモデルは、トランスフォーマーデコーダーを使用して、フルトークンシーケンスを任意の長さに圧縮します。これにより、kが100にもなるトップkメモリエントリを取得できます。以下の図は、メモリのキー-バリューペアを構築する手順を示しています。各知識項目は、マルチモーダル視覚言語エンコーダを介して処理され、画像とテキストのトークンのシーケンスに変換されます。キー・ヘッドはこれらのトークンをコンパクトな埋め込みベクトルに変換します。バリュー・ヘッド（パーセプター）は、これらのトークンを少なくし、知識項目に関する適切な情報を保持します。異なるコーパスからの知識エントリを統一されたキーとバリューの埋め込みペアにエンコードし、キーはメモリのインデックスに使用され、値にはエントリに関する情報が含まれます。…

AVFormer：凍結した音声モデルにビジョンを注入して、ゼロショットAV-ASRを実現する

Google Researchの研究科学者、Arsha NagraniとPaul Hongsuck Seoによる投稿自動音声認識（ASR）は、会議通話、ストリームビデオの転写、音声コマンドなど、さまざまなアプリケーションで広く採用されている確立された技術です。この技術の課題は、ノイズのあるオーディオ入力に集中していますが、マルチモーダルビデオ（テレビ、オンライン編集ビデオなど）の視覚ストリームはASRシステムの堅牢性を向上させる強力な手がかりを提供することができます。これをオーディオビジュアルASR（AV-ASR）と呼びます。唇の動きは音声認識に強力な信号を提供し、AV-ASRの最も一般的な焦点であるが、野外のビデオで口が直接見えないことがよくあります（例えば、自己中心的な視点、顔のカバー、低解像度など）ため、新しい研究領域である拘束のないAV-ASR（AVATARなど）が誕生し、口の領域だけでなく、ビジュアルフレーム全体の貢献を調査しています。ただし、AV-ASRモデルをトレーニングするためのオーディオビジュアルデータセットを構築することは困難です。How2やVisSpeechなどのデータセットはオンラインの教育ビデオから作成されていますが、サイズが小さいため、モデル自体は通常、ビジュアルエンコーダーとオーディオエンコーダーの両方から構成され、これらの小さなデータセットで過剰適合する傾向があります。それにもかかわらず、オーディオブックから取得した大量のオーディオデータを用いた大規模なトレーニングによって強く最適化された最近リリースされた大規模なオーディオモデルがいくつかあります。LibriLightやLibriSpeechなどがあります。これらのモデルには数十億のパラメータが含まれ、すぐに利用可能であり、ドメイン間で強い汎化性能を示します。上記の課題を考慮して、私たちは「AVFormer：ゼロショットAV-ASRの凍結音声モデルにビジョンを注入する」と題した論文で、既存の大規模なオーディオモデルにビジュアル情報を付加するシンプルな方法を提案しています。同時に、軽量のドメイン適応を行います。AVFormerは、軽量のトレーニング可能なアダプタを使用して、視覚的な埋め込みを凍結されたASRモデルに注入します（Flamingoが大規模な言語モデルに視覚テキストタスクのためのビジュアル情報を注入する方法と似ています）。これにより、最小限の追加トレーニング時間とパラメータで弱くラベル付けられた少量のビデオデータでトレーニング可能です。トレーニング中のシンプルなカリキュラムスキームも紹介し、オーディオとビジュアルの情報を効果的に共同処理できるようにするために重要であることを示します。その結果、AVFormerモデルは、3つの異なるAV-ASRベンチマーク（How2、VisSpeech、Ego4D）で最新のゼロショットパフォーマンスを達成し、同時に伝統的なオーディオのみの音声認識ベンチマーク（LibriSpeechなど）のまともなパフォーマンスを保持しています。拘束のないオーディオビジュアル音声認識。軽量モジュールを使用して、ビジョンを注入して、オーディオビジュアルASRのゼロショットを実現するために、Best-RQ（灰色）の凍結音声モデルにビジョンを注入します。AVFormer（青）というパラメーターとデータ効率の高いモデルが作成されます。オーディオ信号がノイズの場合、視覚的なパンの生成トランスクリプトでオンリーミステイク「クローブ」を「ローフ」に修正するのに役立つ視覚的なパンが役立つ場合があります。軽量モジュールを使用してビジョンを注入する私たちの目標は、既存のオーディオのみのASRモデルにビジュアル理解能力を追加しながら、その汎化性能を各ドメイン（AVおよびオーディオのみのドメイン）に維持することです。このために、既存の最新のASRモデル（Best-RQ）に次の2つのコンポーネントを追加します：（i）線形ビジュアルプロジェクター、および（ii）軽量アダプター。前者は、オーディオトークン埋め込みスペースにおける視覚的な特徴を投影します。このプロセスにより、別々に事前トレーニングされたビジュアル機能とオーディオ入力トークン表現を適切に接続することができます。後者は、その後最小限の変更で、ビデオのマルチモーダル入力を理解するためにモデルを変更します。その後、これらの追加モジュールを、HowTo100Mデータセットからのラベル付けされていないWebビデオとASRモデルの出力を擬似グラウンドトゥルースとして使用してトレーニングし、Best-RQモデルの残りを凍結します。このような軽量モジュールにより、データ効率と強力なパフォーマンスの汎化が可能になります。我々は、AV-ASRベンチマークにおいて、モデルが人手で注釈付けされたAV-ASRデータセットで一度もトレーニングされていないゼロショット設定で、拡張モデルを評価しました。ビジョン注入のためのカリキュラム学習初期評価後、私たちは経験的に、単純な一回の共同トレーニングでは、モデルがアダプタとビジュアルプロジェクタの両方を一度に学習するのが困難であることがわかりました。この問題を緩和するために、私たちは、これら2つの要因を分離し、ネットワークを順序良くトレーニングする2段階のカリキュラム学習戦略を導入しました。最初の段階では、アダプタパラメータが全くフィードされずに最適化されます。アダプタがトレーニングされたら、ビジュアルトークンを追加し、トレーニング済みのアダプタを凍結したまま第2段階でビジュアルプロジェクションレイヤーのみをトレーニングします。最初の段階は、音声ドメイン適応に焦点を当てています。第2段階では、アダプタが完全に凍結され、ビジュアルプロジェクタは、ビジュアルトークンをオーディオ空間に投影するためのビジュアルプロンプトを生成することを学習する必要があります。このように、私たちのカリキュラム学習戦略は、モデルがAV-ASRベンチマークでビジュアル入力を統合し、新しい音声ドメインに適応することを可能にします。私たちは、交互に適用する反復的な適用では性能が低下するため、各段階を1回だけ適用します。 AVFormerの全体的なアーキテクチャとトレーニング手順。アーキテクチャは、凍結されたConformerエンコーダー・デコーダーモデル、凍結されたCLIPエンコーダー（グレーのロックシンボルで示される凍結層を持つ）、および2つの軽量トレーニング可能なモジュールで構成されています。-（i）ビジュアルプロジェクションレイヤー（オレンジ）およびボトルネックアダプタ（青）を有効にし、多モーダルドメイン適応を可能にします。私たちは、2段階のカリキュラム学習戦略を提案しています。最初に、アダプタ（青）をビジュアルトークンなしでトレーニングします。その後、ビジュアルプロジェクションレイヤー（オレンジ）を調整し、他のすべての部分を凍結したままトレーニングします。下のプロットは、カリキュラム学習なしでは、AV-ASRモデルがすべてのデータセットでオーディオのみのベースラインよりも劣っており、より多くのビジュアルトークンが追加されるにつれてその差が拡大することを示しています。一方、提案された2段階のカリキュラムが適用されると、AV-ASRモデルは、オーディオのみのベースラインよりも遥かに優れたパフォーマンスを発揮します。カリキュラム学習の効果。赤と青の線はオーディオビジュアルモデルであり、ゼロショット設定で3つのデータセットに表示されます（WER％が低い方が良いです）。カリキュラムを使用すると、すべての3つのデータセットで改善します（How2（a）およびEgo4D（c）では、オーディオのみのパフォーマンスを上回るために重要です）。4つのビジュアルトークンまで性能が向上し、それ以降は飽和します。ゼロショットAV-ASRでの結果私たちは、How2、VisSpeech、Ego4Dの3つのAV-ASRベンチマークで、zero-shotパフォーマンスのために、BEST-RQ、私たちのモデルの音声バージョン、およびAVATARを比較しました。AVFormerは、すべてのベンチマークでAVATARとBEST-RQを上回り、BEST-RQでは600Mパラメータをトレーニングする必要がありますが、AVFormerはわずか4Mパラメータしかトレーニングせず、トレーニングデータセットのわずか5％しか必要としません。さらに、音声のみのLibriSpeechでのパフォーマンスも評価し、AVFormerは両方のベースラインを上回ります。 AV-ASRデータセット全体におけるゼロショット性能に対する最新手法との比較。音声のみのLibriSpeechのパフォーマンスも示します。結果はWER%（低い方が良い）として報告されています。 AVATARとBEST-RQはHowTo100Mでエンドツーエンド（すべてのパラメータ）で微調整されていますが、AVFormerは微調整されたパラメータの少ないセットのおかげで、データセットの5％でも効果的に機能します。…

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