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「AIの成長する需要が世界的な水不足を引き起こす可能性がある」

人工知能は技術革命の原動力でありながら、静かに私たちの水資源を枯渇させています。OpenAIのChatGPTなどの高度なシステムを含むAIのエネルギーへの渇望は、水の消費量の急増を引き起こしています。この記事では、AIの無尽蔵のエネルギーへの食欲が環境に与える影響と、MicrosoftやGoogleなどのテックジャイアントがこの懸念を軽減するために行っている取り組みについて掘り下げます。また読む：NASAから資金を調達したNVIDIAの地球を救うAIモデル AIのエネルギー需要 ChatGPTなどの計算集約型モデルを含む人工知能は、広大なデータセンターにホストされることが多く、多量の処理能力を必要とします。これらのデータセンターはエネルギーを大量に消費するだけでなく、水に依存しています。 MicrosoftとGoogleの環境への取り組み MicrosoftやGoogleなどの主要なテックジャイアントは、AIの環境への影響に対処するための一環として、責任ある資源消費を確保するための取り組みを行っています。しかし、テックセクターが拡大するにつれて、その負の環境的影響についての懸念が専門家からますます高まっています。水の消費量の増加 AI革命はAIの水需要をさらに増加させました。Microsoftの最新の環境報告によると、2021年から2022年にかけて同社の世界的な水の消費量は34％増加し、約17億ガロンに達し、2,500個以上のオリンピックサイズのプールに相当します。AI研究に深く関与している別のテックジャイアントであるGoogleは、2022年に56億ガロンの水消費量で20％増加しました。この大幅な増加は、同社のAIの取り組みの拡大に起因しています。また読む：AIモデルの環境負荷：二酸化炭素排出と水消費 ChatGPTの水使用量とOpenAIの地元への影響最近の報告によると、ChatGPTなどのAIシステムは、ユーザーが5〜50のプロンプトや質問を投げるたびに約500ミリリットルの水を消費することがあります。世界中でチャットボットの使用が急増していることを考慮すると、これは重要な水の足跡に相当し、専門家や環境保護論者の間で警鐘を鳴らしています。カリフォルニアのエンジニアによって開発されたChatGPTは、アイオワのデータセンターに依存しており、そこではラクーン川とデモイン川の水が使用されています。これはAIの地元の水供給に与える広範な影響を示しています。OpenAIはデータセンターの場所を秘密にしていますが、影響を受ける地域の住民はその結果を感じています。デモイン水道公社は、市民向けの単価が2007年以来ほぼ80％増加し、市民一人あたり1,000ガロンにつき5.19ドルに達したと報告しています。 AI vs. クリプトカレンシーのマイニング AIの水の消費量と仮想通貨のマイニングの電力使用量を比較することができます。AIとは異なるが、仮想通貨のマイニングは資源消費に関して同様の課題を抱えています。たとえば、ビットコインのマイニングのエネルギー消費量はアルゼンチンの全電力使用量に匹敵します。テックジャイアントの変革への取り組み Microsoftの取り組み： Microsoftは、リースされたサイトでの透明性と効率性を促進する方法を積極的に模索しています。彼らは2030年までに100％のカーボンフリーのエネルギーに移行し、同じ年までにカーボンネガティブで水ポジティブ、ゼロ廃棄物の企業になることを目指しています。 Googleの持続可能性の目標： Googleも野心的な目標を設定しており、2030年までに自社の運営および価値連鎖全体でのネットゼロの排出を実現することを目指しています。これには、2022年に生産された報告された1020万トンのCO2を削減することが含まれます。Googleはまた、効率的な実践のおかげでAIのエネルギー需要が予想よりもゆっくり増加していると強調しています。また読む：NVIDIAのAIが気候変動から地球を救う私たちの意見テック企業がAIの環境への影響を軽減するための取り組みを進めている一方で、脅威は残っています。人工知能の能力が拡大するにつれて、テック企業は効率の向上を徹底的に追求し、再生可能エネルギー源を採用し、代替の冷却技術を探求し、資源の使用に関する透明性を高める必要があります。AIのエネルギーへの渇望は、責任ある管理によって持続可能に満たされることで、私たちの惑星との調和した共存を確保できます。

音楽作曲のための変分トランスフォーマー：AIは音楽家を置き換えることができるのか？

導入音楽の魅力的な世界では、創造性には制約がありません。クラシックの交響曲からモダンなエレクトロニックビートまで、それぞれの音符とメロディは人間の芸術性をユニークに表現しています。しかし、AIが音楽を作曲できると言ったらどうでしょうか？ Variational Transformers（VT）が登場します。Variational Autoencoders（VAE）とTransformerモデルの素晴らしい融合であり、新しい音楽作曲の視点を提供します。この記事では、VTを通じて調和の取れた旅に出発し、音楽創造の景色を変える方法を探求します。出典 – Snapmuse この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 Variational Transformers（VT）の理解 Variational Transformersは、パターン、リズム、ハーモニーを理解して音楽を生成するAIモデルです。しかし、VTの特徴は、彼らが作曲に創造性を注入できる能力です。単調な曲を生成する従来の音楽生成モデルとは異なり、VTは多様性と新奇さを提供します。 Variational Transformersは単なるアルゴリズムではありません。彼らはコードの行にエンコードされた音楽の名匠です。彼らの核心には、音楽の微妙なニュアンスを学ぶニューラルネットワークアーキテクチャがあります。ギターの心地よい音色からドラムの轟音まで、音楽の複雑なニュアンスを学びます。以下に、彼らのアーキテクチャの簡単な説明を示します。出典: MDPI エンコーダー-デコーダーフレームワーク：VTはクラシカルなエンコーダー-デコーダーアーキテクチャに従います。エンコーダーは既存の音楽のパターン、リズム、ハーモニーを理解し、それらを圧縮表現に変換します。この圧縮データは「潜在空間」と呼ばれ、音楽の可能性の宝庫です。 Variational Autoencoder（VAE）：エンコーダーの役割はVAEに似ています。音楽を圧縮し、潜在空間の創造的な可能性を探求します。ここで魔法が起こります。VTは潜在空間に変動と新しい音楽的要素を導入し、作曲に創造性を注ぎます。 Transformerデコーダー：Transformerモデルのように、デコーダーは潜在空間の表現を解釈し、音符とメロディに変換します。これは人間の感情と共鳴する音楽を生成する責任がある部分です。 Variational Transformersの動作方法 Variational…

TIIのFalcon 180B基本モデルは、Amazon SageMaker JumpStartを通じて利用可能です

今日は、テクノロジーイノベーション研究所（TII）が開発したFalcon 180B基礎モデルが、お客様がAmazon SageMaker JumpStartを通じて利用できることをお知らせいたしますこのモデルは、推論実行のためのワンクリック展開が可能ですFalcon 180Bは、1800億パラメータのサイズであり、3.5兆トークンの巨大なデータセットでトレーニングされていますFalcon 180Bは、公開された重みを持つ最大かつ最もパフォーマンスの高いモデルの一つですSageMaker JumpStartを使用して、このモデルをお試しいただけますSageMaker JumpStartは、アルゴリズム、モデル、および機械学習（ML）ソリューションへのアクセスを提供するMLハブであり、迅速にMLを始めることができますこの記事では、SageMaker JumpStartを介してFalcon 180Bモデルを発見して展開する方法について説明します

大規模言語モデル（LLM）の微調整

この投稿では、事前学習されたLLMをファインチューニング（FT）する方法について説明しますまず、FTの重要な概念を紹介し、具体的な例を示して終わります

MetaGPT 現在利用可能な最高のAIエージェントの完全ガイド

「なぜMetaGPTがAutoGPTやBabyAgiなどの他のAIエージェントよりも複雑なコーディングタスクで優れているのかを発見してください詳細な記事でセットアッププロセスを案内し、具体的な例を提供します1行のプロンプトでGPTを搭載したマイクロアプリを構築してください」

「Llama 2内のストップ生成の課題」

メタによるLlama 2の発売は、コミュニティ内で興奮を引き起こし、以前は...を通じてのみアクセス可能だった優れた大規模言語モデルの時代の幕開けを告げています

アデプトAIラボは、Persimmon-8Bという強力なフルパーミッシブライセンスの言語モデルをオープンソース化しました

近年、人工知能の分野では、特に言語モデルの開発において著しい進歩が見られています。Marktechpost Mediaでは、様々なパラメータやSOTAの性能に基づく多くの言語モデルを取り上げてきました。このトレンドに続いて、今回はAdept AI LabsからPersimmon-8Bがリリースされました。Persimmon-8Bは8Bクラスのオープンソースで、完全に許容されるライセンスモデルです。このモデルは、さまざまなコンピュータ関連のタスクでユーザーをサポートすることを目的としており、広範なアプリケーションにおいて非常に大きな潜在能力を秘めています。ただし、生の形で使用すると、モデルが潜在的な有害性を持つ出力を生成する可能性があることに注意する必要があります。これは、より洗練された評価技術の必要性について重要な懸念を提起します。より小さな言語モデルが印象的な能力を示してきましたが、Persimmon-8Bは大きな飛躍を遂げています。LLaMA2のコンテキストサイズの4倍、GPT-3などのモデルの8倍のコンテキストサイズを誇り、より洗練されたコンテキストに関連するタスクに対処できるようになっています。さらに、その性能は、データ量がはるかに少ないにも関わらず、同じサイズ範囲内の他のモデルと同等、もしくはそれ以上のパフォーマンスを発揮します。これは、モデルのトレーニングプロセスの効率性と効果を示しています。 Persimmon-8Bの能力を評価するために、Adeptチームは独自のアプローチを採用しています。暗黙の確率だけに頼るのではなく、モデルに回答を生成させるというより直接的なインタラクションによって評価を行っています。この方法論は、ユーザーが質問を投げかけて回答を予測する現実の言語モデルとの相互作用を反映しています。Adeptはプロンプトを公開することで、コミュニティによる再現と検証を招待しています。その結果、Persimmon-8Bの能力は明白です。LLama 2やMPT 7B Instructなどの同じサイズ範囲の他のモデルと比較して、Persimmon-8B-FTはさまざまな指標において最も優れたパフォーマンスを発揮します。ベースモデルであるPersimmon-8B-Baseですら、データの一部しか使用していないにも関わらず、LLama 2と比較してほぼ同等のパフォーマンスを示します。これは、モデルが多様なタスクを処理する際の効率性と効果を強調しています。技術的な詳細については、Persimmon-8Bはデコーダーのみのトランスフォーマーであり、いくつかのアーキテクチャの改良を備えています。通常の代替手段を上回る、二乗ReLU活性化と回転位置符号化を活用しています。モデルのチェックポイントは約93億のパラメータを含み、効率的なトレーニングが最適化されています。特に、入力と出力の埋め込みの分離は、トレーニングプロセスを効率化するシステムレベルの改良となっています。推論速度に関しては、Persimmon-8Bは印象的なパフォーマンスを発揮します。最適化されたコードを使用することで、単一の80GB A100 GPU上で約56トークン/秒の生成が可能です。これにより、リアルタイムアプリケーションにおいて非常に効率的なツールとなります。まとめると、Persimmon-8Bのリリースは言語モデルの分野における重要なマイルストーンです。その能力とAdeptが採用した革新的な評価手法は、対話型AIアプリケーションの新たな時代を切り開いています。このモデルをオープンソース化することで、Adeptはコミュニティに対してその基盤を築き、このダイナミックな分野におけるさらなるイノベーションを推進することを招待しています。モデルの採用が広がるにつれて、人々がコンピュータシステムとの対話を革新するさまざまなドメインで応用される可能性が高まるでしょう。

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大規模言語モデル（LLM）の微調整

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「ワードエンベディング：より良い回答のためにチャットボットに文脈を与える」

OpenAIとLangChainによるMLエンジニアリングとLLMOpsへの導入

MetaGPTに会いましょう：テキストをウェブアプリに変えるChatGPTを搭載したAIアシスタント

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