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「10の方法-人工知能が安全なアプリ開発を形作る」

「人工知能は、アプリ開発を含むさまざまな産業を革新しましたアプリは、マルウェア攻撃やデータ漏えい、プライバシーの問題、ユーザー認証の問題など、多くのセキュリティ上の問題に直面していますこれらのセキュリティの課題は、ユーザーデータのリスクだけでなく、アプリ開発者の信頼性にも影響を与えます人工知能をアプリ開発ライフサイクルに統合することで、セキュリティ対策を大幅に強化することができます[...]」

「2024年に試してみるべき5つの最高のベクターデータベース」

トップのベクトルデータベースは、AIアプリケーションにおけるベクトル埋め込みの保存、インデックス付け、クエリ処理において、その汎用性、パフォーマンス、拡張性、一貫性、効率的なアルゴリズムで知られています

language models

mPLUG-Owl2をご紹介しますこれは、モダリティの協力によってマルチモーダルな大規模言語モデル（MLLMs）を変換するマルチモーダルファウンデーションモデルです

大型言語モデルは、人間の能力を模倣する能力により人工知能コミュニティを魅了しています。優れたテキスト理解と生成能力を持つGPT-3、LLaMA、GPT-4、およびPaLMなどのモデルは、多くの注目と人気を集めています。最近発売されたOpenAIのモデルであるGPT-4は、マルチモーダルの能力を持つため、ビジョンと言語の応用の融合に対する関心を集めています。その結果、ビジュアルの問題解決能力を追加することで、MLLM（マルチモーダル大規模言語モデル）が開発されました。MLLMは、ビジュアルとテキストのタスクのパフォーマンスを向上させる目的で導入されました。研究者は、マルチモーダル学習に焦点を当てており、前の研究では、複数のモダリティが同時にテキストとマルチモーダルタスクのパフォーマンスを向上させることがわかっています。クロスモーダルアライメントモジュールなどの現在存在するソリューションは、モダリティの協力の潜在能力を制限してしまいます。マルチモーダル指導中に大規模言語モデルを微調整することにより、テキストタスクのパフォーマンスが妥協されるという大きな課題が生じます。これらの課題に対応するため、アリババグループの研究者チームはmPLUG-Owl2という新しいマルチモーダル基盤モデルを提案しました。mPLUG-Owl2のモジュール化されたネットワークアーキテクチャは、干渉とモダリティの協力を考慮しています。このモデルは、クロスモーダルの協力を促進するために共通の機能モジュールと、さまざまなモダリティ間のシームレスな推移のためのモダリティ適応モジュールを組み合わせています。これにより、ユニバーサルインターフェースとして言語デコーダを活用しています。このモダリティ適応モジュールは、言語とビジュアルのモダリティを共通の意味空間に投影し、モダリティ固有の特性を保持しながら、両モダリティ間の協力を保証します。チームはmPLUG-Owl2のための二段階のトレーニングパラダイムを提示しました。それは、ビジョン-言語の指導チューニングとビジョン-言語の事前トレーニングで構成されています。このパラダイムの助けを借りて、ビジョンエンコーダはより効率的に高レベルと低レベルの意味的な視覚情報を収集するようになりました。チームはさまざまな評価を実施し、mPLUG-Owl2がテキストの問題やマルチモーダルの活動にも一般化する能力を示しました。このモデルは、様々なタスクで最先端のパフォーマンスを達成する単一の汎用モデルとしての柔軟性を示しています。研究では、mPLUG-Owl2が純粋なテキストと複数のモダリティを含むシナリオでのモダリティの協力を示す最初のMLLMモデルであることが示されています。結論として、mPLUG-Owl2は、マルチモーダル大規模言語モデルの領域において、重要な進歩と大きな前進です。従来のアプローチが主にマルチモーダルスキルの向上に焦点を当てていたのに対して、mPLUG-Owl2は、モダリティ間のシナジーを強調し、さまざまなタスクのパフォーマンスを向上させることを重視しています。このモデルは、言語デコーダが各モダリティを制御するための汎用インターフェースとして機能するモジュール化されたネットワークアーキテクチャを利用しています。

「NLP（スクラッチからのdoc2vec）＆クラスタリング：テキストの内容に基づいたニュースレポートの分類」

このタイプの分類を行うためには、教師付き学習法（タグ付きのデータセットを使用する方法）、クラスタリングを使用する方法、特定のLDAアルゴリズム（トピックモデリング）を使用する方法など、多くの方法があります私はDoc2Vecを使用していますなぜなら…

十年生のためのニューラルネットワークの簡略化

複雑なニューラルネットワークの概念を、コスト関数、ニューロン、バックプロパゲーション、重みとバイアスを非技術的で楽しく関連性のある方法で簡単に説明する

コグVLM、革命的なマルチモーダルモデルで深層融合を紹介

一群の研究者がCogVLMを提案しましたこの新しいモデルは、現在のマルチモーダルAIの標準を一新し、ほとんどすべての競合他社を打ち破るものです

NLP、NN、時系列：Google Trendsのデータを使用して石油価格を予測することは可能ですか？

最初にWord2Vecを使用し、次にGoogleトレンドからGoogle検索の頻度をスクレイピングし、その後、時系列（フーリエ分解を経て）とKerasを使用したニューラルネットワークで予測を試みます...

大規模展開向けのモデル量子化に深く掘り下げる

イントロダクション AIにおいて、大規模なモデルをクラウド環境に展開するという2つの異なる課題が浮かび上がっています。これにより、スケーラビリティと収益性を阻害するかなりの計算コストが発生し、複雑なモデルをサポートするのに苦労するリソース制約のあるエッジデバイスの問題も生じます。これらの課題の共通点は、精度を損なうことなくモデルのサイズを縮小する必要性です。一つの解決策となる人気のある手法であるモデルの量子化は、精度のトレードオフの懸念を引き起こします。量子化意識トレーニングは、魅力的な答えとして浮上します。これは、モデルのトレーニングプロセスに量子化をシームレスに統合することで、重要な精度を保ちながら、モデルのサイズを大幅に削減することを可能にします。時には２倍から４倍以上にもなります。この記事では、量子化について詳しく解説し、ポストトレーニング量子化（PTQ）と量子化意識トレーニング（QAT）を比較します。さらに、Deciによって開発されたオープンソースのトレーニングライブラリ「SuperGradients」を使用して、両方の方法を効果的に実装する方法を実践的に示します。また、モバイルや組み込みプラットフォームにおける畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の最適化についても探求します。サイズと計算要件のユニークな課題に取り組み、モデルの最適化における数値表現の役割を検討します。学習目標 AIにおけるモデルの量子化の概念を理解する。一般的な量子化レベルとそのトレードオフについて学ぶ。量子化意識トレーニング（QAT）とポストトレーニング量子化（PTQ）の違いを認識する。メモリ効率やエネルギー削減など、モデルの量子化の利点を探求する。モデルの量子化が広範なAIモデルの展開を可能にする方法を発見する。この記事はData Science Blogathonの一部として掲載されました。モデルの量子化の必要性の理解モデルの量子化は、ディープラーニングにおける基本的な技術であり、モデルのサイズ、推論速度、およびメモリ効率に関連する重要な課題に対処することを目指しています。これは、モデルの重みを高精度の浮動小数点表現（通常は32ビット）から低精度の浮動小数点（FP）または整数（INT）フォーマット（16ビットまたは8ビットなど）に変換することによって実現されます。量子化の利点は二つあります。まず第一に、モデルのメモリフットプリントを大幅に削減し、大きな精度の劣化を引き起こすことなく推論速度を向上させます。さらに、メモリ帯域幅の要件を減らし、キャッシュの利用効率を向上させることによって、モデルのパフォーマンスも最適化されます。 INT8表現は、ディープニューラルネットワークの文脈では「量子化された」と俗に言われることがありますが、ハードウェアアーキテクチャに応じてUINT8やINT16のような他のフォーマットも利用されます。異なるモデルは、精度とモデルサイズの削減のバランスを取るために、異なる量子化アプローチを必要とし、事前知識と緻密な微調整を要することがしばしば求められます。量子化は、特にINT8などの低精度の整数フォーマットにおいて、動的レンジが制限されているため、課題をもたらします。FP32の広範な動的レンジをINT8の255個の値に押し込めることは、精度の低下を招く可能性があります。この課題を緩和するために、パーチャネルまたはパーレイヤのスケーリングにより、重みと活性化テンソルのスケールとゼロポイント値が、より適した量子化フォーマットに適合するように調整されます。さらに、量子化意識トレーニングでは、モデルのトレーニング中に量子化プロセスをシミュレートすることで、モデルが優れた精度で低精度に適応することが可能になります。このプロセスの重要な側面であるスクイーズ（またはレンジの推定）は、キャリブレーションによって実現されます。本質的には、モデルの量子化は効率的なAIモデルの展開に不可欠であり、特に計算リソースが限られているエッジデバイスでの資源効率と精度の微妙なバランスを取るために重要です。モデルの量子化の技術量子化レベル量子化は、モデルの高精度浮動小数点の重みと活性化を、低精度の固定小数点値に変換します。 “量子化レベル”は、これらの固定小数点値を表すビット数を指します。一般的な量子化レベルは、8ビット、16ビット、およびバイナリ（1ビット）の量子化です。適切な量子化レベルを選択することは、モデルの精度とメモリ、ストレージ、および計算効率とのトレードオフに依存します。…

CV2（OpenCV）は、コンピュータビジョンのためのオープンソースのライブラリですこのライブラリは、画像処理やコンピュータビジョンの応用を開発するために広く使用されています CV2を使用すると、さまざまな画像処理タスクを実行できますその中の一つが、イメージ上のパターンを見つけることですパターン検出は、コンピュータビジョンの重要な分野です例えば、顔検出や文字認識などのアプリケーションでは、パターン検出が一般的に使用されます

この記事では、コンピュータビジョンとニューラルネットワークを使用して、100年以上前に書かれた筆記体のテキストから単語を見つけましたこの短い例では、CV2パッケージを使用しました

「FP8を用いたPyTorchトレーニング作業の高速化」

過去数年間、AIの分野では革命的な進展が見られており、特に最近のChatGPTなどのLLMベースのアプリケーションの人気と普及を最もよく表していますこれらは...

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