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「OpenAIのChatGPTコードインタプリタの探索：その機能に深く潜る」

OpenAIの自然言語処理（NLP）における進展は、大規模言語モデル（LLM）の台頭によって特徴付けられていますこれらのモデルは、GitHub CopilotやBing検索エンジンなど、数百万人に利用される製品の基盤となっていますこれらのモデルは、情報を記憶し統合するという独自の能力を持つことにより、コードやテキストなどのタスクにおいて前例のないベンチマークを設定しています

Amazon SageMakerを使用して、オーバーヘッドイメージで自己教師ありビジョン変換モデルをトレーニングする

この記事では、Amazon SageMakerを使用して、オーバーヘッドのイメージに対して自己教師ありビジョン変換器をトレーニングする方法を示しますトラベラーズは、Amazon Machine Learning Solutions Lab（現在はGenerative AI Innovation Centerとして知られています）と協力して、このフレームワークを開発し、航空写真モデルのユースケースをサポートおよび強化しました

「オーディオソース分離のマスターキー：AudioSepを紹介して、あなたが説明するものを分離します」

Computational Auditory Scene Analysis（CASA）は、複雑な聴覚環境で個別の音源を分離し理解することに焦点を当てた音声信号処理の分野です。LASS（Language-queried Audio Source Separation）は、InterSpeech 2022で導入されたCASAの新しいアプローチです。LASSの目的は、自然言語クエリに基づいてオーディオ混合物からターゲット音を分離することであり、デジタルオーディオアプリケーションにおける自然でスケーラブルなインターフェースを提供します。音楽楽器や一部のオーディオイベントなどの音源に対して優れた分離性能を実現しているにもかかわらず、LASSに関する最近の取り組みは、オープンドメイン設定における音響概念の分離がまだできていません。これらの課題に対処するため、研究者は「AudioSep – separate anything audio model」と呼ばれる、タスク間での印象的なゼロショット汎化と音声増強、オーディオイベント分離、音楽楽器分離における強力な分離能力を示す基盤モデルを開発しました。 AudioSepには、テキストエンコーダと分離モデルの2つの主要なコンポーネントがあります。テキストエンコーダにはCLIPまたはCLAPのテキストエンコーダが使用され、テキスト埋め込みを抽出します。次に、6つのエンコーダブロックと6つのデコーダブロックからなる30層のResUNetを利用したユニバーサルサウンド分離が行われます。各エンコーダブロックには、3×3のカーネルサイズを持つ2つの畳み込み層が含まれています。AudioSepモデルは、8つのTesla V100 GPUカードで1Mステップトレーニングされました。 AudioSepは、オーディオイベント分離、音楽楽器分離、音声強化などのタスクにおける能力を詳細に評価されました。オーディオキャプションやテキストラベルをクエリとして使用することで、強力な分離性能と印象的なゼロショット汎化能力を発揮し、以前のオーディオクエリや言語クエリによる音響分離モデルを大幅に上回りました。研究者は、AudioSep-CLAPモデルを使用して、オーディオ混合物とグラウンドトゥルースのターゲット音源のスペクトログラムを視覚化し、さまざまな音源（例：オーディオイベント、声）のテキストクエリを使用して音源を分離しました。分離された音源のスペクトログラムパターンは、グラウンドトゥルース音源のものと類似しており、客観的な実験結果と一致していました。彼らは、「テキストラベル」の代わりに「オリジナルキャプション」をテキストクエリとして使用することで、パフォーマンスが大幅に向上することを発見しました。これは、人間が注釈付けしたキャプションがオーディオイベントラベルよりも詳細で正確なソースの説明を提供するためです。再注釈されたキャプションの個人の性格や可変的な単語分布にもかかわらず、「再注釈されたキャプション」を使用した結果は「オリジナルキャプション」を使用した結果よりもやや劣っていましたが、「テキストラベル」を使用した結果よりも優れていました。これらの結果は、AudioSepの堅牢性と有望性を実証し、それに対して説明するものを分離するツールとなりました。 AudioSepの次のステップは、教師なし学習技術による分離、ビジョンクエリ分離、オーディオクエリ分離、スピーカー分離タスクへの現在の作業の拡張です。

ベントMLを使用したHugging Faceモデルのデプロイ：DeepFloyd IFのアクション

Hugging Faceは、モデルを簡単にアップロード、共有、展開することができるHubプラットフォームを提供しています。これにより、モデルをゼロからトレーニングするために必要な時間と計算リソースを開発者が節約することができます。ただし、実世界のプロダクション環境やクラウドネイティブの方法でモデルを展開することはまだ課題があります。ここでBentoMLが登場します。BentoMLは、機械学習モデルのサービングと展開のためのオープンソースプラットフォームです。これは、従来の、事前トレーニング済みの、生成モデルおよび大規模言語モデルを組み込んだ本番向けのAIアプリケーションを構築、出荷、スケーリングするための統一されたフレームワークです。以下は、BentoMLフレームワークを高レベルで使用する方法です：モデルの定義：BentoMLを使用するには、機械学習モデル（または複数のモデル）が必要です。このモデルは、TensorFlowやPyTorchなどの機械学習ライブラリを使用してトレーニングできます。モデルの保存：トレーニング済みのモデルをBentoMLのローカルモデルストアに保存します。これは、すべてのトレーニング済みモデルをローカルで管理し、サービングにアクセスするために使用されます。 BentoMLサービスの作成：モデルをラップし、サービスのロジックを定義するためにservice.pyファイルを作成します。これは、モデルの推論をスケールで実行するためのランナーを指定し、入力と出力の処理方法を定義するAPIを公開します。 Bentoのビルド：構成YAMLファイルを作成することで、すべてのモデルとサービスをパッケージ化し、コードと依存関係を含む展開可能なアーティファクトであるBentoを作成します。 Bentoの展開：Bentoが準備できたら、Bentoをコンテナ化してDockerイメージを作成し、Kubernetes上で実行することができます。または、Bentoを直接Yataiに展開することもできます。Yataiは、Kubernetes上での機械学習デプロイメントを自動化および実行するためのオープンソースのエンドツーエンドソリューションです。このブログ投稿では、上記のワークフローに従ってDeepFloyd IFをBentoMLと統合する方法をデモンストレーションします。目次 DeepFloyd IFの簡単な紹介環境の準備 BentoMLモデルストアへのモデルのダウンロード BentoMLサービスの開始 Bentoのビルドとサービスの提供サーバーのテスト次のステップ DeepFloyd IFの簡単な紹介 DeepFloyd IFは、最先端のオープンソースのテキストから画像へのモデルです。Stable Diffusionのような潜在的な拡散モデルとは異なる運用戦略とアーキテクチャを持っています。…

なぜシリコンバレーは人工知能の拠点となっているのか

テクノロジーやAIに関連するイノベーションを考えるとき、人々が最初に思い浮かべる場所は通常、シリコンバレーですこれには十分な理由があります無数のスタートアップや主要なテクノロジー大手企業がここで足場を築いてきましたその技術とAIにおけるイノベーションの歴史を考えれば、当然のことです...

データサイエンスのためのSQL：ジョインの理解と活用

SQLで異なる結合方法を使用する方法と、これがデータサイエンスにどのように役立つかを学びましょう

SQL

「パフォーマンスと使いやすさを向上させるための機械学習システムにおけるデザインパターンの探求」

機械学習は、最近の進展と新しいリリースにより、ますます広まっています。AIとMLの人気と需要が高まり、製品レベルのMLモデルの開発が求められる中で、ML関連の問題を特定し、それらに対する解決策を構築することは非常に重要です。デザインパターンは、ML関連の問題の解決策を絞り込むための最良の方法です。パターンのアイデアは、問題を定義し、その問題の詳細な解決策を見つけるのに役立ち、同様の問題に何度でも再利用できます。デザインパターンは、世界中の実践者が従えるように知識を指示にまとめたものです。さまざまなMLデザインパターンは、MLライフサイクルのさまざまな段階で使用されます。問題の構築、実現可能性の評価、またはMLモデルの開発や展開段階で使用されることもあります。最近、ツイッターのユーザーであるユージン・ヤン氏が、機械学習システムにおけるデザインパターンについての議論を行いました。彼はツイートでいくつかのデザインパターンをリストアップしています。カスケード：カスケードは、複雑な問題をより単純な問題に分解し、その後のモデルを使用してより困難または具体的な問題に取り組むことを含みます。共有された例では、オンラインコミュニティプラットフォームであるStack Exchangeがスパムに対するカスケードの防御を使用していることが説明されています。スパムの検出と防止のために、複数の保護層が使用されており、各層はスパム検出の異なる側面に焦点を当てています。最初の防御ラインは、人間の可能性を超えて速く投稿された場合(HTTP 429エラー)です。2番目の防御ラインは、正規表現とルールによってキャッチされた場合(ヒューリスティクス)です。3番目の防御ラインは、シャドウテストに基づいた非常に正確なものです(ML)。カスケードは体系的かつ階層的に機能し、効果的なアプローチです。リソースはこちらからご覧ください。リフレーミング：リフレーミングは、元の問題を再定義して解決しやすくすることを含みます。ツイートで挙げられた例は、大規模な電子商取引プラットフォームであるAlibabaが、次にユーザーが対話する可能性のある次のアイテムを予測するための連続的な推奨に関するパラダイムを再定義していることです。リソースはこちらからご覧ください。ヒューマンインザループ：これは、ユーザー、アノテーションサービス、またはドメインエキスパートからラベルや注釈を収集し、MLモデルのパフォーマンスを向上させることを含みます。ツイートで言及されている例は、Stack ExchangeとLinkedInで、ユーザーがスパム投稿をフラグ付けできることです。これにより、ユーザーはスパムコンテンツにフィードバックを提供でき、将来のスパム検出のためにMLモデルのトレーニングに使用することができます。リソースはこちらからご覧ください。データ拡張：これは、トレーニングデータの合成変動を作成し、サイズと多様性を増やしてMLモデルの一般化能力を改善し、オーバーフィッティングのリスクを減らすことを含みます。DoorDashというフードデリバリープラットフォームの例が挙げられており、データ拡張は、トレーニングデータが限られているかデータがない場合に、新しいメニューアイテムの正確な分類とタグ付けに取り組むために使用されています。リソースはこちらからご覧ください。データフライホイール：これは、より多くのデータの収集がMLモデルの改善につながり、より多くのユーザーとデータを生み出す正のフィードバックループです。Teslaの例が共有されており、同社は車からセンサーデータ、パフォーマンスメトリクス、使用パターンなどのデータを収集しています。このデータは、自動運転などのタスクに使用されるモデルの改善に役立つエラーを特定しラベル付けするために使用されます。リソースはこちらからご覧ください。ビジネスルール：これには、ドメイン知識やビジネス要件に基づいてMLモデルの出力を増強または調整するためのいくつかの追加ロジックや制約が含まれます。TwitterはMLモデルを使用してエンゲージメントを予測し、タイムラインでツイートの可視性を調整しています。また、MLモデルの出力に対するハンドチューニングされた重みやルールを使用して、意思決定プロセスに知識を組み込んでいます。リソースはこちらからご覧ください。結果として、機械学習システムのデザインパターンは、モデルのパフォーマンス、信頼性、解釈可能性を向上させ、この領域の課題を解決するのに役立ちます。

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