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内部の仕組みを明らかにする：BERTのアテンションメカニズムの深い探求

イントロダクション BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、トランスフォーマーモデルと教師なし事前学習を活用した自然言語処理のためのシステムです。事前学習を行うことで、BERTはマスクされた言語モデリングと文予測の2つの教師なしタスクを通じて学習を行います。これにより、BERTはゼロからではなく、特定のタスクに適応することが可能になります。基本的に、BERTは言語を理解するためのユニークなモデルを使用した事前学習されたシステムであり、多様なタスクへの適用を容易にします。この記事では、BERTのアテンションメカニズムとその動作について理解しましょう。さらに読む：BERTとは？ここをクリック！学習目標 BERTのアテンションメカニズムを理解する BERTにおけるトークン化の方法 BERTにおけるアテンションの重みの計算方法 BERTモデルのPython実装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。 BERTのアテンションメカニズムまず、アテンションとは、モデルが文の重要な入力特徴により大きな重みを置く方法の一つです。以下の例を考えて、アテンションがどのように基本的に機能するかを理解しましょう。例1 一部の単語に対して他の単語よりも高い注意が払われる上記の文では、BERTモデルは次の単語「fell」の予測にとって、「cat」と動詞「jumped」により重みを置くことが重要であると判断するかもしれません。「cat」がどこからジャンプしたかを知るよりも、「cat」と「jumped」を知ることが重要です。例2 次の文を考えてみましょう。一部の単語に対して他の単語よりも高い注意が払われる「spaghetti」という単語を予測するために、アテンションメカニズムはスパゲッティの品質「bland」よりも動詞「eating」により重みを大きくすることを可能にします。例3…

「OpenAIやLM Studioに頼らずにAutoGenを使用する方法」

イントロダクション OpenAIやLMスタジオに頼らずに、あなた自身のAIチームを作成する準備はできていますか？もはや銀行を荒らすことも、アプリをダウンロードすることもありません。llama-cpp-pythonの設定から、autogenフレームワークのヘルプを借りてローカルLLMのパワーを探求するまで。OpenAI APIに依存せず、Autogenのフルポテンシャルを引き出す準備をしましょう。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう: さまざまなAIライブラリとツールを評価・比較する方法を学ぶ。 llama-cpp-pythonがOpenAI APIの代替として提供できる方法を探索する。 2つの現実世界の使用例で獲得した知識を適用する: アルゴリズムメンターチームの構築と金融チャート生成の自動化。 AutoGenの改善されたユーザーエクスペリエンスを探索し、統合されたIPythonを通じて即時のコード実行結果を得る。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。ツール紹介: llama-cpp-python、AutoGen、およびローカルLLM しかし、このテックツールキットの特別な点は何でしょうか？ llama-cpp-pythonは、LLMAのような有名なモデルを含めて、ローカルでLLMを実行するためのゲートウェイです。コンピュータ上にAIのスーパースターがいるようなもので、さまざまなBLASバックエンドのサポートにより、速度は驚異的です！ AutoGen AutoGenは、基盤モデルを使用するための高レベルな抽象化として機能する統一されたマルチエージェント会話フレームワークです。LLM、ツール、および人間の参加者を統合し、自動化されたチャットを通じて能力のある、カスタマイズ可能で会話形式のエージェントを結合します。エージェント同士が自律的にコミュニケーションして共同作業を行うことができ、複雑なタスクを効率的に進めることやワークフローを自動化することが可能です。もしAutoGenの機能をより深く探求し、戦略的なAIチームビルディングをどのように支援するかを調べることに興味があるなら、当社の専用ブログ「Strategic AI Team Building…

AMD + 🤗 AMD GPUでの大規模言語モデルの即戦力アクセラレーション

今年早些时候，AMD和Hugging Face宣布合作伙伴关系在AMD的AI Day活动期间加速AI模型。我们一直在努力实现这一愿景，并使Hugging Face社区能够在AMD硬件上运行最新的AI模型，并获得最佳性能。 AMD正在为全球一些最强大的超级计算机提供动力，其中包括欧洲最快的超级计算机LUMI，该计算机拥有超过10,000个MI250X AMD GPUs。在这次活动中，AMD公布了他们最新一代的服务器级GPU，AMD Instinct™ MI300系列加速器，很快将正式推出。在本博客文章中，我们将提供关于在AMD GPUs上提供良好开箱即用支持以及改进与最新服务器级别的AMD Instinct GPUs互操作性的进展报告。开箱即用加速你能在下面的代码中找到AMD特定的代码更改吗？别伤眼睛，跟在NVIDIA GPU上运行相比，几乎没有。 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchmodel_id = "01-ai/Yi-6B"tokenizer…

より良いOCRパフォーマンスを得るためのEasyOCRの微調整方法

OCRは画像からテキストを抽出したいときに便利なツールですしかし、時には使用しているOCRが特定のニーズにうまく機能しないこともありますもしもそんな状況に直面しているのならば…

『UltraFastBERT：指数関数的に高速な言語モデリング』

言語モデルと生成型AIは、その能力で有名であり、AI業界では注目されている話題です世界中の研究者たちは、効果と能力を向上させていますこれらのシステムは、通常、深層学習モデルであり、広範なラベル付きデータで事前学習され、自己注意のためのニューラルネットワークを組み込んでいますフィードフォワード、再帰、埋め込み、注意の各種レイヤーを使用して、入力テキストを処理し、[...]を生成します

「SageMakerエンドポイントとしてカスタムMLモデルを展開する」

「機械学習（ML）モデルを開発するには、データ収集からモデルの展開までの重要なステップがありますアルゴリズムの改善やテストを通じてパフォーマンスを確認した後、最後の重要なステップは...」

「松ぼっくりベクトルデータベースとAmazon SageMaker JumpStartのLlama-2を使用したリトリーバル増強生成によって幻覚を軽減する」

産業全体でのLLMの採用は止まることのないように見えますが、それらは新しいAIの波を支えるより広範な技術エコシステムの一部です多くの対話AIのユースケースでは、Llama 2、Flan T5、BloomのようなLLMがユーザーのクエリに応答するために必要ですこれらのモデルは質問に答えるためにパラメトリックな知識に依存していますモデルは[…]

「GPT-4とXGBoost 2.0の詳細な情報：AIの新たなフロンティア」

イントロダクション AIは、GPT-4などのLLMの出現により、人間の言語の理解と生成を革新し、大きな変化を経験しています。同時に、予測モデリングにおいて効果的なツールであるxgboost 2.0も台頭し、機械学習の効率と精度が向上しています。この記事では、GPT-4とxgboost 2.0の機能と応用について説明し、さまざまなセクターでの革命的な影響を検証します。これらの高度なAI技術の実装、課題、将来の展望に関する洞察を期待してください。これらの技術がAIの将来を形作る上で果たす役割を概観します。学習目標 GPT-4が自然言語処理をどのように革新するか、xgboost 2.0が予測モデリングをどのように向上させるかについて、詳細な理解を得る。これらの技術が顧客サービス、ファイナンスなどのさまざまなセクターでどのように実用的に利用されるかを学ぶ。これらのAI技術の実装に関連する潜在的な課題と倫理的な影響について認識する。 GPT-4やxgboost 2.0などの技術の現在の軌道を考慮して、AIの分野での将来の進展を探求する。この記事は Data Science Blogathon の一環として公開されました。 GPT-4概要 GPT-4は、OpenAIの生成型事前学習トランスフォーマーの最新の後継機であり、自然言語処理の分野での飛躍的進歩を表しています。すでに素晴らしい能力を持つ前身機であるGPT-3を基盤としながら、GPT-4は並外れた文脈の把握と解釈能力で差をつけています。この高度なモデルは、一貫した文脈に即し、人間のような表現に驚くほど類似した回答を生成する能力に優れています。その多様な機能は、洗練されたテキスト生成、シームレスな翻訳、簡潔な要約、正確な質問応答など、広範な応用領域にわたります。 GPT-4のこの広範な機能範囲により、顧客サービスの対話の自動化や言語翻訳サービスの向上、教育支援の提供、コンテンツ作成プロセスの効率化など、さまざまなドメインで不可欠な資産となります。モデルの微妙な言語理解とリッチで多様なテキストコンテンツの生成能力により、AIによるコミュニケーションとコンテンツ生成の解決策の最前線に立ち、デジタルおよび現実のシナリオでの革新と応用の新たな可能性を開いています。 xgboost 2.0の分析 XGBoost 2.0は、金融や医療などのハイステークス領域での複雑な予測モデリングタスクの処理能力を向上させることで、機械学習の大きな進化を示しています。このアップデートでは、単一のツリーで複数の目標変数を管理できるマルチターゲットツリーとベクトルリーフ出力など、いくつかの重要な革新が導入されています。これにより、過学習とモデルサイズを劇的に削減しながら、ターゲット間の相関をより効果的に捉えることができます。さらに、XGBoost 2.0は新しい「デバイス」パラメータにより、GPUの設定の簡素化を実現し、複数の個別の設定を置き換えて選択プロセスを効率化しています。また、「max_cached_hist_node」パラメータも導入され、ヒストグラムのCPUキャッシュサイズをより良く制御し、深いツリーシナリオでのメモリ使用量を最適化します。…

「AppleがオープンソースのMLフレームワーク「MLX」を発表」

機械学習の分野における協力とイノベーションを促進する重要な進展として、AppleはMLXを発表しました。MLXは、Appleの優れた機械学習研究チームによって開発された、Appleシリコン上での機械学習を特に対象としたオープンソースの配列フレームワークです。MLXは、研究者のための洗練された体験を約束し、モデルのトレーニングと展開の効率を向上させます。馴染みのあるAPIと高度なモデル構築馴染みのあるAPIと高度なモデル構築MLXは、開発者にとって馴染みのあるNumPyに密接に組み合わされたPython APIを導入し、開発の簡便性を確保しています。同時に、その完全な機能を備えたC++ APIはPythonバージョンと一致し、多様な開発環境を提供します。mlx.nnやmlx.optimizersなどの高レベルのパッケージは、PyTorchの慣習に従ってモデル構築を簡略化します。確立されたフレームワークとの整合性により、開発者はスムーズな移行が可能です。機能の拡張 MLXの特長の一つは、構成可能な関数変換の導入です。この革新的なアプローチにより、自動微分、ベクトル化、計算グラフの最適化が可能となります。これらの機能を組み込むことで、開発者は効率的にモデルの能力を向上させることができます。遅延計算による効率化 MLXの設計の中心には効率があり、計算が遅延されるようにエンジニアリングされています。実際的には、配列は必要な時にのみ具現化され、計算効率が最適化されます。このアプローチにより、リソースの節約だけでなく、機械学習プロセス全体の速度と応答性も向上します。ダイナミックグラフ構築とマルチデバイスサポート MLXは、関数引数の形状の変更によって引き起こされる遅いコンパイルを排除するために、ダイナミックグラフ構築を採用しています。この動的なアプローチにより、デバッグプロセスが簡素化され、開発全体の経験が向上します。さらに、MLXはCPUやGPUなど、さまざまなデバイスでシームレスな操作をサポートしています。この柔軟性により、開発者は特定の要件に最適なデバイスを選択する自由があります。統一メモリモデル従来のフレームワークとは異なり、MLXは統一メモリモデルを導入しています。MLX内の配列は共有メモリに存在し、データの移動を必要とせずに異なるデバイスタイプ間での操作が可能です。この統一アプローチにより、全体的な効率が向上し、よりスムーズで効率的な操作が実現されます。関連記事：元Apple社員がデスクトップに生成AIをもたらす方法私たちの意見結論として、Appleのオープンソース化は機械学習コミュニティへの重要な貢献です。NumPy、PyTorch、Jax、ArrayFireなどの確立されたフレームワークの優れた機能を組み合わせることで、MLXは開発者に頑健で多機能なプラットフォームを提供します。トランスフォーマーランゲージモデルのトレーニング、大規模テキスト生成、ステーブルディフュージョンを使用した画像生成、OpenAIのWhisperを使用した音声認識などの例で示されるフレームワークの機能は、さまざまなアプリケーションにおけるそのポテンシャルを裏付けています。 MLXはPyPiで入手可能であり、「pip install mlx」を通じた簡単なインストールプロセスにより、Appleは機械学習の領域でのアクセシビリティと協力の促進にコミットしています。開発者がこの可能性を探求する中で、Appleシリコン上の機械学習の領域はエキサイティングな進展を迎えることになります。

「GoとMetalシェーディング言語を通じてAppleのGPUをプログラミングする」

以下では、GoとネイティブCの間でcgoを使用してインターフェースを作成するプロセス、これを使用してAppleのMetal Performance ShadersフレームワークのObjective-Cバインディングとインターフェースを作成する方法について説明します

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