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「Amazon SageMakerデータパラレルライブラリを使用して、トレーニングを高速化します」

大規模言語モデル（LLM）のトレーニングは、Llama2、Falcon、StarCoderなど、公に利用可能ないくつかのモデルのリリースにより、昨年からますます人気が高まっています顧客は今や、10億から1750億以上のパラメータを持つ前例のない大きさのLLMをトレーニングしていますこれらのLLMのトレーニングには、膨大な計算リソースと時間が必要です数百台の […]

「みんなのためのLLM：ランニングLangChainとMistralAI 7BモデルをGoogle Colabで」

『誰もが大規模言語モデルは、定義通り大規模であることを知っていますそして、それもつい最近までは高性能なハードウェアの所有者または少なくともクラウドアクセスのために支払った人々にのみ利用可能でした...』

2024年に使用するためのトップ5の生成AIライブラリ

イントロダクションテクノロジーの進化する世界において、人工知能（AI）は変革的な力として登場しました。基本的なアルゴリズムから最新の機械学習モデルの洗練まで、AIの旅路は確かに革命的であった。そして、ジェネレーティブAIライブラリの出現により、魅惑的な章が展開されています。しかし、ジェネAIとは一体何でしょうか？ジェネレーティブAIと共に未来に踏み出しましょう！従来のモデルとは異なり、ジェネAIは産業を再構築するため新たなデータを生成します。ChatGPTのようなツールが道を切り開き、ビジネスの景観を変えています。最新のAIツールの「2024年のトップ5ジェネレーティブAIライブラリ」を探索し、革新を再定義し、ユーザーエクスペリエンスを革命化するパワーと潜在能力を解き放ちましょう。これらのライブラリは、AIの進化の最前線を示しています。ジェネレーティブAIの未来へ、一緒にこのエキサイティングな旅に参加しましょう！ジェネレーティブAIライブラリとは何ですか？ジェネAIライブラリは、ジェネレーティブ人工知能の基盤となる、事前学習済みのモデルとアルゴリズムのリポジトリです。これらのライブラリは、AIの創造的なポテンシャルに一から始めることなく、開発者や企業がアクセスできるようにするものです。学習されたパターンとデータの基盤を提供することで、ジェネAIライブラリはテキストや音楽、ビジュアルなど多様な出力の生成を可能にします。これらのライブラリを活用することで、開発プロセスが効率化され、革新と効率性が促進されます。ジェネAIライブラリは、幅広いアプリケーションと産業に対して、高度なAIの機能を民主化する役割を果たしています。実践的な学習でジェネレーティブAIのゲームをアップグレードしましょう。当社のジェネAI Pinnacle Programで、ベクトルデータベースの驚異を発見しましょう！ 2024年に使用するトップ5ジェネレーティブAIライブラリ 1. Open AI OpenAIのAPIは、ジェネAIの世界に没入した専門家にとって、革新的なツールとして位置づけられます。柔軟な「テキストイン、テキストアウト」のインターフェースを提供するこのAPIは、一般的な解決策として際立っており、ジェネAIの専門家が日常の業務やプロジェクトにシームレスに統合することが可能です。ほとんどの英語のタスクに適用可能な柔軟性があり、実験、開発、探索に使える広範なプレイグラウンドを提供します。 APIは、最小限の例での理解とタスクの実行に優れています。ジェネAIのプログラミングにおいて直感的な選択肢であり、プロフェッショナルは複雑なシステムの問題ではなく、創造的な出力に集中することができます。タスク固有のトレーニングによるパフォーマンスの向上も、ユーザーが提供したデータセットやフィードバックに基づくカスタマイズを可能にします。OpenAIはシンプルさに重点を置くことで、さまざまなユーザーベースにアクセス可能な状態を確保しており、その技術の継続的なアップグレードは、機械学習の急速な進化に適応することへの献身を示しています。さらに、OpenAIは負の影響を及ぼすアプリケーションに対して慎重なモニタリングとアクセスの終了を行う責任あるAIの使用に重点を置いています。プライベートベータ版のリリースはユーザーの安全性への取り組みを反映し、言語技術の安全関連の研究を継続して行っています。OpenAIのAPIを使用するジェネAIの実践者は、ポジティブなAIシステムへの貢献となる強力なツールを作成しています。このAPIは、収益を超えて一般的なAIの進歩を推進し、障壁を取り除き、ジェネAIコミュニティをさまざまな可能性へと前進させるのです。 2. PandasAI PandasAIは、革新的なジェネAIパワーを備えたデータ分析ライブラリであり、ジェネAIの専門家にとって日常の業務の風景を再構築します。広く使われているPandasライブラリを基盤に構築されたPandasAIは、ジェネAIモデルをシームレスに統合することで生産性を向上させます。前処理やデータの可視化などの伝統的なPandasタスクは、ジェネAIの能力によって高められ、データフレームに会話の要素を導入します。 PandasAIの魅力は、複雑なコーディングプロセスを自然な言語インターフェースに変換することにあります。ジェネAIによって、データサイエンティストは自然な言語でデータセットと会話するだけで簡単にクエリを実行することができます。この革新により、前処理や分析フェーズが大幅に迅速化し、従来のコーディングプラクティスとは異なるアプローチが可能となります。このライブラリは、テック系とノンテック系の両方のプロフェッショナルがデータセットと簡単にやりとりできる新たな可能性を開きます。パンダのAIの中心には、ジェネレーティブ人工知能（GenAI）があります。GenAIは既存のデータのパターンを特定することで、多様なデータタイプを生成することができる一部の人工知能です。GenAIを活用することで、パンダのAIはユーザーが複雑なコードを書く必要なく、自然言語で意図を表現し、その指示が正確に実行される新しい時代をもたらします。この変革的なアプローチは、日常のタスクを効率化するだけでなく、ジェネレーティブAIの領域で包括的かつ効率的なデータ分析プロセスの道を開きます。 3. HuggingFace Transformers HuggingFace…

「34%高速な整数から文字列への変換アルゴリズム」

コンピュータプログラミングにおいて、与えられた整数を文字列に変換することは一般的な操作ですこれは、例えば整数を画面に表示する前や、テキスト形式の任意の場所に表示する前に行うべきです...

なぜGPUはAIに適しているのか

GPUは人工知能の希少な地球の金属、さらには金そのものとも呼ばれています。それは、今日の生成的AI時代において基盤となる存在であるためです。それは3つの技術的理由と数多くのストーリーによって説明され、それぞれの理由には多くの側面がありますが、大まかに言えば次のようなものです。 GPUは並列処理を使用します。 GPUシステムはスーパーコンピュータの高さにまでスケールアップします。 AIのためのGPUソフトウェアスタックは幅広く深いです。その結果、GPUはCPUよりも高速かつエネルギー効率が優れており、AIのトレーニングおよび推論においても優れたパフォーマンスを提供し、高速計算を使用するさまざまなアプリケーションにおいても利益をもたらします。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIグループの最近のレポートによれば、GPUのパフォーマンスは「2003年以来約7000倍」向上し、価格性能比は「5600倍」増加していると報告されています。 2023年のレポートは、GPUのパフォーマンスと価格性能の急激な上昇を捉えています。レポートはまた、AIの進展を測定し予測する独立系の研究グループであるエポックの分析も引用しています。「GPUは、機械学習ワークロードを高速化するための主要なコンピューティングプラットフォームであり、過去5年間のほとんど（もしくはすべて）の最大のモデルがGPU上でトレーニングされています… それにより、AIの最近の進歩に重要な貢献をしています」とエポックはサイトで述べています。また、米国政府のためにAI技術を評価した2020年の研究も同様の結論を導いています。「製造および運用コストを含めた場合、最先端のAIチップは生産性と運用コストをリーディングノードCPUよりも1〜3桁高いと予想されます」と述べています。「NVIDIAのGPUは、過去10年間にAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させました」と同社の首席科学者であるビル・デーリー氏は、半導体およびシステムエンジニアの年次集会であるHot Chipsの基調講演で述べています。 ChatGPTがニュースを広める ChatGPTは、GPUがAIにとって優れたものであることを強力に示した例です。数千のNVIDIA GPUでトレーニングされ、実行される大規模な言語モデル（LLM）は、1億人以上の人々が利用する生成的AIサービスを提供しています。その2018年のリリース以来、AIの業界標準ベンチマークであるMLPerfは、NVIDIA GPUのトレーニングおよび推論のリーディングパフォーマンスを詳細に示しています。例えば、NVIDIA Grace Hopper Superchipsは最新の推論テストで圧倒的な成績を収めました。そのテスト以降にリリースされたNVIDIA TensorRT-LLM推論ソフトウェアは、パフォーマンスを最大8倍向上させ、エネルギー使用量と総所有コストを5倍以上削減します。実際、NVIDIA…

『Pythonでのマルチスレッディングとマルチプロセッシングの紹介』

「Pythonを使用して、マルチスレッディングとマルチプロセッシングの環境について学び、それらの実装と制限について理解しましょう」

Python

ローカルLLM推論を10倍速く実行する（244 TOK/s） PyTorch II

「LLaMA-7Bを使用して、PytorchはCPUによって制約されるパフォーマンスの問題を分析しましたそれはオーバーヘッドがより効率的にするための最初のターゲットであることを意味しますそして、コンパイラが登場しますより大きな領域をコンパイルすることによって...」

「GPUの加速なしで大規模なシーンをリアルタイムでマッピングできるのか？このAI論文は、高度なLiDARベースの位置特定とメッシュ作成のために「ImMesh」を紹介します」

実際の世界にマッチする仮想環境を提供することで、メタバース、VR / AR、ビデオゲーム、物理シミュレータを含む3Dアプリケーションの広範な普及が人間の生活スタイルを向上させ、生産効率を向上させています。これらのプログラムは、実際の環境の複雑なジオメトリーを代表する三角形メッシュに基づいています。現在のほとんどの3Dアプリケーションは、オブジェクトモデリングの基本ツールとして、頂点と三角形の面を集めた三角形メッシュに依存しています。レンダリングとレイトレーシングの最適化と高速化の能力に無鉄砲であり、センサーシミュレーション、高密度マッピングと測量、剛体力学、衝突検出などでも有用です。しかし、現在のメッシュは、大規模なシーンメッシュの大量生産の能力を妨げるCADソフトウェアを使用して作成された優れた3Dモデラーの出力であることがほとんどです。そのため、3D再構成コミュニティでは、特に大規模なシーンに対して実時間のシーン再構成が可能な効率的なメッシュアプローチの開発が注目されています。コンピュータ、ロボット工学、3Dビジョンにおける最も困難な課題の1つは、センサー測定から大規模シーンのリアルタイムメッシュ再構成です。これには、近くにある三角形の面でシーン表面を再作成し、エッジで接続する必要があります。幾何学的なフレームワークを高い精度で構築することは、この困難な課題にとって不可欠であり、実世界の表面で三角形の面を再構築することも重要です。リアルタイムなメッシュ再構成と同時位置推定の目標を達成するために、香港大学と南方科技大学の最近の研究では、ImMeshというSLAMフレームワークが紹介されています。 ImMeshは、正確で効率的な結果を提供するために協力して作動する4つの相互依存モジュールに依存する、細心の注意を払って開発されたシステムです。 ImMeshは、メッシュ再構成と同時にローケライゼーションを達成するためにLiDARセンサーを使用しています。 ImMeshには、以前の研究で構築された新しいメッシュ再構成アルゴリズムであるVoxelMapが含まれています。具体的には、提案されたメッシングモジュールはボクセルを使用して3次元空間を分割し、新しいスキャンからポイントを含むボクセルを迅速に特定することができます。効率的なメッシングの次のステップは、次元を減少させることであり、これによりボクセルごとの3Dメッシュ化の問題が2Dの問題に変換されます。最後の段階では、ボクセル単位のメッシュのプル、コミット、プッシュプロシージャを使用して三角形面をインクリメンタルに再作成します。チームは、これが従来のCPUを使用して大規模なシーンの三角形メッシュをオンラインで再作成するための最初の公開努力であると主張しています。研究者は合成データと実世界のデータを使用して、ImMeshの実行時間のパフォーマンスとメッシュ化の精度を徹底的にテストし、その結果を既知のベースラインと比較してどれだけうまく機能するかを確認しました。まず、まとめてデータを収集することで、データ収集中にメッシュが迅速に再構築されていることを確認するために、メッシュのライブビデオデモを示しました。その後、異なるシナリオで4つの別々のLiDARセンサーによって取得された4つの公開データセットを使用して、ImMeshを徹底的にテストしてシステムのリアルタイム能力を検証しました。最後に、実験3でのImMeshのメッシング性能を既存のメッシングベースラインと比較してベンチマークを確立しました。結果によると、ImMeshはすべてのアプローチの中で最高の実行時間パフォーマンスを維持しながら、高いメッシング精度を達成しています。彼らはまた、LiDARポイントクラウドの補強にImMeshを使用する方法を実証しています。この方法は、生のLiDARスキャンよりも密集して広い視野（FoV）を持つ規則的なパターンで補強ポイントを生成します。アプリケーション2では、彼らは自分たちの作品をR3LIVE ++およびImMeshと組み合わせることで、シーンのテクスチャ再構築の目標を損なうことなく達成しました。チームは、空間解像度に関してはスケーラブル性に乏しいという大きな欠点を強調しています。固定された頂点密度のため、ImMeshは大きな平らな表面を扱う際に数多くの小さな面を非効率的に再構築する傾向があります。提案されたシステムにはまだループ補正メカニズムがないため、これが2番目の制限です。これは、再訪問領域での累積ローカリゼーションエラーによる徐々のドリフトの可能性があることを意味します。再訪問の問題が発生すると、再構築結果が一貫していないかもしれません。LiDARポイントクラウドを使用したループ識別の最近の作業をこの作業に取り込むことで、研究者はこの問題を克服するのに役立ちます。ループ検出アプローチを利用することで、リアルタイムでループを識別し、ドリフトの影響を軽減し、再構築結果の信頼性を高めるためにループ補正を実装することが可能になります。

「Daskデータフレームのパーティションサイズについて知りたいことのほとんどすべて」

最近、私と同僚は、高負荷の大規模なサービスに取り組んでおり、Xgboost機械学習モデルと分散データ処理と予測のためのツールとしてDaskを使用しています…

「Amazon SageMakerを使用して数百のモデルにスケールされたファウンデーションモデルの推論 – パート1」

「ファンデーションモデル（FM）の民主化が一般化し、AIを活用したサービスへの需要が増加するにつれ、ソフトウェアプロバイダーは、組織内のデータ科学者および外部の顧客を対象にしたマルチテナントをサポートする機械学習（ML）プラットフォームを利用しようとしていますますます多くの企業が、ファンデーションモデルの利用価値に気付き始めています...」

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