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グーグルのディープマインドリサーチは、FunSearchを紹介します：数学とコンピュータ科学の新しい解決策を検索するための新しい人工知能手法

LLMは、人間のようなテキストの理解と生成に優れており、機械と人間のコミュニケーションを改善するために、人の言語を模倣した応答を理解し生成することができます。これらのモデルは言語翻訳、要約、質問応答、テキスト生成、感情分析など、多様なタスクで柔軟かつ適応性があります。その柔軟性により、さまざまな産業やアプリケーションに展開することが可能です。ただし、LLMは時に幻覚を見ることがあり、正当ながら誤った主張をすることがあります。GPTモデルのような大規模言語モデルは、言語理解と生成において非常に高度であり、入力やプロンプトが曖昧、矛盾、または誤解を招く場合、モデルは入力の解釈に基づいて幻覚的な応答を生成する可能性があります。 Google DeepMindの研究者は、この制限を克服するために、FunSearchと呼ばれるメソッドを提案しています。これは、事実誤認や誤ったアイデアに対してガードする、事前にトレーニングされたLLMと評価器を組み合わせています。FunSearchは、複数の重要な要素を組み合わせることで、初期のスコアの低いプログラムを高スコアのプログラムに進化させ、新しい知識を発見するプログラムを生成します。 FunSearchは繰り返しのプロセスとして機能し、各サイクルでシステムは現在のプールから特定のプログラムを選択します。これらの選択されたプログラムはLLMによって処理され、革新的に拡張された新鮮なプログラムを生成し、自動評価を受けます。最も有望なプログラムは既存のプログラムのプールに再導入され、自己向上のループが確立されます。研究者は、性能の良いプログラムをサンプリングし、それらを改善するためにLLMに戻すことでその機能を向上させます。彼らは骨格としての初期プログラムから始め、制御を司る重要なプログラムロジックのみを進化させます。彼らは各ステップに優先関数を配置することで意思決定を行います。彼らは多様なプログラムの大規模なプールを維持するために島ベースの進化的手法を使用します。新しい結果を見つけるために非同期にスケールさせます。 FunSearchは、ビンパッキングと同じ一般的な戦略を使用します。最も容量が少ないビンにしかアイテムを割り当てないのは、アイテムを配置した後に非常にきついフィットがされている場合のみです。この戦略により、埋まらない小さな隙間がなくなります。FunSearchの重要なコンポーネントの一つは、直接的に構成物を検索するのではなく、プログラムの空間で動作することです。これにより、FunSearchは実世界の応用の可能性を持ちます。もちろん、これはただの初期段階です。FunSearchの進歩は、LLMの広範な進化と自然に一致します。研究者は、社会に存在するさまざまな重要な科学的および技術的な課題に対処するために、その機能を拡張し続けることを約束しています。

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「医療の分野における人工知能モデルのリスト（2023年）」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/18-1024×618.gif”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/18-150×150.gif”/><p>今年だけでも、人工知能（AI）が進化を遂げた数を考えると、2023年を通じて重要な議論の中心となっていることは驚くべきことではありません。AIは今やほぼあらゆる領域で活用されており、その中でも興味深く有用な応用の1つが医療と医学の分野です。薬物の発見から医療文書の転写、手術の支援まで、医療従事者の生活を変え、誤りを減らし、効率を向上させています。この記事では、2023年に医療現場を変革する可能性のあるいくつかのAIモデルについて説明します。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/google-deepminds-recent-advancements-analogical-stepback-prompting.html”><strong>Med-PaLM 2</strong></a></h2><p>Google Researchが医療分野向けに設計したMed-PaLMは、医療の質問に高品質な回答ができるモデルです。このモデルはGoogleのLLMの力を活用しており、米国医師国家試験のような質問に回答する際には人間の専門家レベルに達する最初のモデルの1つです。評価された結果、このモデルは症状を理解し、複雑な推論を行い、適切な治療法を選択する能力を示しました。さらに、研究の中でMedQA医学試験のベンチマークで86.5％の正確さを達成しました。有望な能力を示しているものの、研究者はより厳密な評価を行い、安全性の重要な領域での展開が可能かどうかを確認するためにさらなる評価を行いたいと考えています。</p><h2><a href=”/?s=Bioformer”><strong>Bioformer</strong></a></h2><p>Bioformerは、バイオメディカルテキストマイニングに使用できるBERTのコンパクト版です。BERTは自然言語処理のアプリケーションで最先端の性能を達成していますが、計算効率を向上させるためにパラメータを減らすことができます。Bioformerの研究者たちは、このアプローチを取り、BERTよりもモデルサイズが大幅に小さいモデル（60％削減）を開発しました。このモデルはPubMedの要約とPubMed Centralの全文記事で訓練され、バイオメディカル用語を使用しています。研究者は2つのバージョンのモデル、Bioformer8LとBioformer16Lをリリースしましたが、名前の識別、関係抽出、質問応答、文書分類などのパラメータで少ないパラメータでもうまく機能しました。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/google-ai-has-launched-medlm-a-series-of-foundation-models-specifically-tailored-for-the-healthcare.html”><strong>MedLM</strong></a></h2><p>MedLMは、Googleが開発した基礎モデルのスイートで、医療ケースに特化してファインチューニングされています。MedLMの下には複雑なタスクに対応し、タスク間でのスケーリングを可能にする2つのモデルが設計されています。これらのモデルの主な目的は、タスクを自動化して時間を節約し、効率を向上し、全体的な患者の健康を改善することです。Googleの研究者はDeloitteと協力して、MedLMの能力を実証するためのパイロットを行っています。MedLMはまた、BenchSciのASCENDなど他のAIシステムと統合されており、臨床研究の品質と速度を向上させるために活用されています。</p><h2><a href=”/?s=RoseTTAFold”><strong>RoseTTAFold</strong></a></h2><p>RoseTTAFoldは、限られた情報から蛋白質の構造を予測するためのディープラーニングを活用したソフトウェアです。このモデルは蛋白質配列のパターン、アミノ酸の相互作用、および3D構造を研究することができます。このモデルにより、研究者は蛋白質と小分子薬剤の相互作用のモデル化が可能になり、これにより薬剤探索の研究が促進されます。モデルの研究者はまた、コードを公開して、全コミュニティの利益に資するようにしています。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/revolutionizing-biological-molecule-predictions-with-deepminds-alphafold.html”><strong>AlphaFold</strong></a></h2><p>AlphaFoldは、DeepMindが開発した強力なAIモデルで、アミノ酸配列から蛋白質の3D構造を予測することができます。DeepMindはEMBL（EMBL-EBI）のEuropean Bioinformatics Instituteとパートナーシップを組んで、20億以上のAI生成蛋白質構造予測を含むデータベースを公開し、科学研究を促進しています。CASP14では、AlphaFoldは他のモデルよりも高い精度で結果を出し、高い正確性を持ちます。さらに、このモデルは研究者が蛋白質構造を理解し、生物学的研究を進めるのに役立つ潜在能力を持っています。</p><h2><a href=”/?s=ChatGLM-6B”><strong>ChatGLM-6B</strong></a></h2> ChatGLMは中国語と英語のバイリンガルモデルであり、中国語の医療対話データベースを元に微調整されています。モデルは比較的短い時間（13時間）で微調整されたため、非常に手頃な医療目的のLLMです。モデルはより長いシーケンス長を持つため、より長い対話や応用に対応しています。モデルは教師あり微調整、RLHFなどの技術を使用してトレーニングされました。これにより、モデルは人間の指示をより理解することができます。その結果、モデルは優れた対話と質問応答の能力を持っています。記事：List of Artificial Intelligence Models for Medical…

MIT研究者が高度なニューラルネットワークモデルを用いて、脳の聴覚接続に関する新たな知見を明らかにする

MAT研究者たちは、革新的な研究で、深層ニューラルネットワークの領域に進出し、人間の聴覚システムの謎を解き明かすことを目指しています。この探究は、学術的な追求だけでなく、補聴器、人工内耳、脳-機械インターフェースなどの技術の発展にも約束を持っています。研究者たちは、聴覚の課題に対して訓練された最大の深層ニューラルネットワークの研究を行い、これらのモデルが生成する内部表現と、似たような聴覚体験の際に人間の脳で観察される神経パターンの興味深い類似点を明らかにしました。この研究の重要性を理解するためには、まず解決しようとする問題を把握する必要があります。大きなチャレンジは、人間の聴覚皮質の複雑な構造と機能、特に様々な聴覚タスクの際に対して理解することです。この理解は、聴覚障害や他の聴覚課題を持つ個人の生活に重要な影響を与える技術の開発に不可欠です。この研究の基礎は、以前の研究に基づきます。ニューラルネットワークが特定の聴覚タスク（例：音声信号からの単語の認識）を実行するために訓練されたことがあります。2018年に行われた研究では、MITの研究者たちは、これらのモデルが生成する内部表現が、同じ音を聴取する個人の機能的磁気共鳴画像（fMRI）スキャンで観察される神経パターンと類似していることを示しました。その後、このようなモデルは広範に使用されるようになり、MITの研究チームはより包括的に評価しました。この研究では、9つの公開されている深層ニューラルネットワークモデルの分析が含まれており、さらに2つの異なるアーキテクチャを基にMITの研究者が作成した追加の14のモデルも導入されました。これらのモデルは、単語認識から話者の識別、環境音、音楽ジャンルの識別など、様々な聴覚タスクのために訓練されました。これらのモデルのうち2つは、複数のタスクを同時に処理できるように設計されています。この研究の特徴は、これらのモデルが人間の脳で観察される神経表現とどれだけ近いかを詳細に調査していることです。その結果は、これらのモデルが、背景ノイズを含む聴覚入力にさらされた場合に、人間の聴覚皮質で観察されるパターンと密接に一致することを示しています。この発見は重要な意義を持ち、背景ノイズが普遍的に存在する実世界の聴覚状態をより正確に反映するため、ノイズを加えてモデルを訓練することが望ましいことを示唆しています。提案された手法の複雑さに深く入り込むと、魅力的な旅になります。研究者たちは、モデルをノイズの中で訓練することの重要性を強調し、多様なタスクと背景ノイズを含む聴覚入力にさらされたモデルが、人間の聴覚皮質で観察される活性パターンに似た内部表現を生成することを主張しています。これは、個人がしばしばさまざまなレベルの背景ノイズの中で聴覚刺激に直面する実世界の聴覚シナリオで直感的にも合致します。この研究はさらに、人間の聴覚皮質内の階層的な組織の考え方を支持しています。要するに、モデルの処理段階は異なる計算機能を反映しており、初期段階では主要聴覚皮質で観察されるパターンに類似しています。処理が進むにつれて、表現は主要皮質を超えて脳の他の領域で見られるパターンにより近くなります。さらに、異なるタスクに訓練されたモデルは、脳の特定の調整特性を説明する能力があります。例えば、音声関連のタスクに訓練されたモデルは、脳の音声選択領域とより一致しています。このタスク固有の調整特性は、さまざまな聴覚処理の側面を再現するためにモデルを調整する上で貴重な洞察を提供し、脳が異なる聴覚刺激にどのように応答するかを微妙に理解する手助けとなります。まとめると、MITが行った聴覚タスクのために訓練された深層ニューラルネットワークの包括的な探求は、人間の聴覚処理の秘密を解き明かすための重要な進展となります。ノイズでモデルを訓練する利点と、タスク固有のチューニングを観察することによって、より効果的なモデルの開発の可能性が広がります。これらのモデルは、脳の反応と行動を正確に予測する能力を持ち、補聴器のデザイン、人工内耳、脳-機械インターフェースの革新的な進歩をもたらす可能性を秘めています。MITの先駆的な研究は、聴覚処理の理解を豊かにし、聴覚研究と技術の革新的な応用に向けた道筋を描いています。

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