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「FLM-101Bをご紹介します：1010億パラメータを持つ、オープンソースのデコーダのみのLLM」

最近、大規模言語モデル（LLM）はNLPとマルチモーダルタスクで優れた成績を収めていますが、高い計算コストと公正な評価の困難さという2つの重要な課題に直面しています。これらのコストはLLMの開発を一部の主要プレーヤーに制限し、研究と応用を制約しています。この問題に対処するため、この論文では成長戦略を紹介し、LLMのトレーニング費用を大幅に削減することを重視しています。トレーニングコストの課題に対処するため、研究者は成長戦略によって100BのLLMをトレーニングしています。成長とは、パラメータの数がトレーニングプロセスで固定されず、小さいサイズから大きなサイズに拡大することを意味します。大規模言語モデル（LLM）の知能を評価するために、研究者は包括的なIQ評価ベンチマークを開発しました。このベンチマークは、知能の以下の4つの重要な側面を考慮しています：シンボリックマッピング：シンボリックマッピングアプローチを使用して、LLMの新しい文脈への一般化能力がテストされます。これは、カテゴリラベルではなく記号を使用する研究と似ています。ルール理解：ベンチマークは、LLMが確立されたルールを理解し、適切なアクションを実行できるかどうかを評価し、人間の知能の重要な側面です。パターンマイニング：LLMは、帰納的および演繹的な推論を通じてパターンを認識する能力を評価されます。これは、さまざまなドメインでのパターンマイニングの重要性を反映しています。抗干渉能力：この指標は、外部ノイズの存在下でLLMのパフォーマンスを維持する能力を測定し、干渉に対する抵抗力と関連する知能の核心的な側面を強調します。この研究の主な貢献は次のように要約されます：この研究は、成長戦略を用いて、予算がわずか10万ドルで1000億以上のパラメータを持つ大規模言語モデル（LLM）を成功裏にトレーニングするという先駆的な成果です。研究者は、FreeLMトレーニング目標の改善、ハイパーパラメータの最適化のための有望な手法、および関数保存型成長の導入により、LLMトレーニングのさまざまな不安定性の問題に取り組んでいます。これらの方法論の改善は、広範な研究コミュニティに有望です。包括的な実験が行われ、確立された知識指向のベンチマークだけでなく、新しい体系的なIQ評価ベンチマークも含まれています。これらの実験により、モデルは堅固なベースラインモデルと比較され、FLM-101Bの競争力のあるかつ頑強なパフォーマンスが示されます。研究チームは、モデルのチェックポイント、コード、関連ツール、その他のリソースを公開することで、研究コミュニティに重要な貢献をしました。これらの資産は、1000億以上のパラメータを持つバイリンガルな中国語と英語のLLMのドメインでのさらなる研究を促進することを目的としています。全体的に、この研究は、費用効果の高いLLMトレーニングの実現可能性を示すだけでなく、これらのモデルの知能を評価するためのより堅牢なフレームワークに貢献し、結果としてAGIの実現に一歩近づけることを目指しています。

「30歳でデータサイエンスのキャリアチェンジをする方法は？」

30歳でデータサイエンスのキャリアチェンジをすることは、可能ですが非常に珍しいことです。データサイエンスは、適切なスキルとマインドセットを持つ人々にとって、エキサイティングな可能性を提供しており、年齢は夢を追求する障害ではありません。このガイドでは、以前の職業的バックグラウンドに関係なく、データサイエンスの職業に効果的に転身するためのステップと戦略を探求します。30代以上であっても、データサイエンスの世界は誰にでも開かれており、このガイドは報酬のある職業への道を進むための案内を提供します。 30歳でデータサイエンスのキャリアチェンジは可能ですか？常に可能ではありませんが、30歳やそれ以降でもデータサイエンスのキャリアチェンジは十分に可能です。データサイエンスの分野は、さまざまなバックグラウンドの人々に対して真摯に取り組んでおり、年齢よりもスキルと適性を重視しています。その理由は以下の通りです：データサイエンスの包括性データサイエンスの職業は、さまざまな分野の専門家を歓迎しています。以前の経験や知識はプラスポイントとなり、データ分析や問題解決に活かすことができるユニークな視点や専門領域を提供します。データサイエンティストの需要データサイエンティストへの需要は、産業全般で増え続けています。あらゆる規模の企業がデータに基づく洞察を求めています。この高い需要は、さまざまな経験分野の応募者を採用する意欲に関連しています。学習の機会データサイエンスの学習には、豊富で手頃なリソースがあります。オンラインコース、ブートキャンプ、学位プログラムは、キャリアのさまざまな段階にいる個人を対象にしています。目標と野望に合った適切な道を選ぶことができます。転職可能なスキル以前の職業で身につけた多くのスキルは、データサイエンスの職業で活用することができます。例えば、プロジェクト管理、問題解決、コミュニケーションスキルは、データサイエンティストの役割で価値があります。ネットワーキングデータサイエンスのネットワークでコミュニティを構築することは、キャリアの転身に役立ちます。ミーティングやオンラインフォーラムに参加することで、ガイダンスや可能性を提供してくれる専門家とつながることができます。持続的な学習文化データサイエンスは、持続的な学習を奨励する領域です。適応性があり、新しいスキルを学ぶことに対してオープンな姿勢を持つことは非常に重要であり、キャリアチェンジが容易になります。 30歳でキャリアチェンジする前に準備を評価するデータサイエンスへのキャリアチェンジの準備を評価するには、さまざまな重要な要素があります。まず、自身の才能と知識を詳細に評価します。プログラミングやデータ分析の経験がある場合でも、機械学習、データ分析、データ可視化などの分野では学ぶべきことがたくさんあります。転職可能なスキルの特定も、準備の評価において重要な要素です。これらのスキルは、複雑なデータプロジェクトに取り組んだり、データサイエンスチームと効果的に働いたりする際に活用することができます。準備の最も重要な要素の1つは、成長マインドセットを採用することです。学びと成長が継続的なプロセスであることを認識し、挑戦や逆境、継続的なスキル開発の必要性に対して準備をする必要があります。成長マインドセットを持つことで、障害を学びと成長の可能性と捉えることができます。データサイエンスのようなダイナミックな分野では、これは重要な要素です。必要なデータサイエンスのスキルを身につける必要なデータサイエンスのスキルを身につけるには、正規教育、自己学習、強力なポートフォリオの構築が含まれます。正規教育と自己学習正規教育：データサイエンスの修士号や統計学やコンピュータサイエンスなど関連する分野の修士号など、データサイエンスの正規教育は包括的な教育を提供します。正規教育を希望し、学位プログラムのための時間とリソースがある場合は、優れた選択肢です。…

「Würstchenの紹介：画像生成のための高速拡散」

Würstchenとは何ですか？ Würstchenは、テキスト条件付きの成分が画像の高度に圧縮された擬似モデルです。なぜこれが重要なのでしょうか？データの圧縮により、トレーニングと推論の両方の計算コストを桁違いに削減することができます。1024×1024の画像でのトレーニングは、32×32の画像でのトレーニングよりも遥かに高価です。通常、他の研究では比較的小規模な圧縮（4倍から8倍の空間圧縮）を使用しますが、Würstchenはこれを極限まで高めました。新しいデザインにより、42倍の空間圧縮を実現しました！これは以前には見られなかったものです。なぜなら、一般的な手法では16倍の空間圧縮後に詳細な画像を忠実に再構築することができないからです。Würstchenは2段階の圧縮、ステージAとステージBを採用しています。ステージAはVQGANであり、ステージBはディフュージョンオートエンコーダーです（詳細は論文を参照）。ステージAとBはデコーダーと呼ばれ、圧縮された画像をピクセル空間に戻します。高度に圧縮された潜在空間で学習される第3のモデル、ステージCも存在します。このトレーニングでは、現在の最高性能モデルに比べてずっと少ない計算リソースが必要であり、より安価で高速な推論が可能です。ステージCを事前モデルと呼んでいます。なぜ別のテキストから画像へのモデルが必要なのですか？それは非常に高速かつ効率的です。Würstchenの最大の利点は、Stable Diffusion XLなどのモデルよりもはるかに高速に画像を生成でき、メモリの使用量も少ないことです！A100が手元にない私たち全員にとって、これは便利なツールです。以下は、異なるバッチサイズでのSDXLとの比較です：さらに、Würstchenの大幅な利点として、トレーニングコストの削減があります。512×512で動作するWürstchen v1は、わずか9,000時間のGPUでトレーニングされました。これを、Stable Diffusion 1.4に費やされた150,000時間のGPUと比較すると、コストが16倍も削減されていることがわかります。これにより、研究者が新しい実験を行う際にだけでなく、より多くの組織がこのようなモデルのトレーニングを行うことができるようになります。Würstchen v2は24,602時間のGPUを使用しました。解像度が1536まで上がっても、これはSD1.4の6倍安価です。SD1.4は512×512でのみトレーニングされました。詳しい説明ビデオは次のリンクでご覧いただけます： Würstchenの使用方法こちらのデモを使用して試すこともできます：または、モデルはDiffusersライブラリを介して利用可能なため、既に慣れているインターフェースを使用することができます。例えば、AutoPipelineを使用して推論を実行する方法は次のとおりです： import torch from diffusers import AutoPipelineForText2Image from diffusers.pipelines.wuerstchen import…

「ロボティクススタートアップの市場特定、サプライチェーン管理、技術開発に関する包括的ガイド」

「I. 序論ロボット工学とAI技術の進化する風景の中で、変革の可能性は限りなく広がっていますAI技術を活用した成功するロボティクススタートアップを構築するためには、創業者が以下のことを理解する必要があります II. 大規模で未満足な市場ニーズの特定重要なのは、始めの段階で満たされていない市場ニーズを特定することです... ロボティクススタートアップの風景を進む市場特定、サプライチェーン管理、技術開発の包括的なガイド詳細を読む »」