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LLMのトレーニングの異なる方法

大規模言語モデル（LLM）の領域では、さまざまなトレーニングメカニズムがあり、異なる手段、要件、目標がありますそれぞれが異なる目的を果たすため、混同しないようにすることが重要です...

「プロンプトエンジニアリングを使ってChatGPTの生成されたコードを改善する方法」

ChatGPTは数多くの機能を持っていますが、プログラマーに最も魅力的なのは、コードの生成能力ですChatGPTは機能的なコードを数分で生成できることが証明されています

「ChatGPTの使い方：高度なプロンプトエンジニアリングの方法」

「ChatGPTからより良い結果を得たい場合は、より良いChatGPTプロンプトの書き方を学ぶ必要があります以下には7つの実行可能なヒントがあります...」

スタンフォード研究所がFlashAttention-2を発表：長い文脈の言語モデルの速度と効率の飛躍

過去の1年間、自然言語処理は著しい進歩を遂げており、長い文脈を備えた言語モデルが登場しました。これらのモデルには、32kの文脈長を持つGPT-4、65kの文脈を持つMosaicMLのMPT、そして驚異的な100kの文脈長を誇るAnthropicのClaudeなどがあります。長いドキュメントのクエリやストーリー作成などのアプリケーションが成長し続ける中、拡張された文脈を持つ言語モデルの需要が明らかになってきました。ただし、課題は、トランスフォーマーの文脈長を拡大することであり、その注意層は入力シーケンスの長さと二乗的に増加する計算とメモリの要件があります。 この課題に取り組むために、わずか1年前にリリースされた革新的なアルゴリズムであるFlashAttentionは、さまざまな組織や研究所で急速に採用されました。このアルゴリズムは、精度を損なうことなく注意の計算を加速し、そのメモリの使用量を削減することに成功しました。初期リリース時に最適化されたベースラインと比較して2〜4倍高速なパフォーマンスを発揮したFlashAttentionは、画期的な進歩を証明しました。しかし、A100 GPUで最大124 TFLOPs/sを達成した高速最適化マトリックス乗算（GEMM）操作には及びませんでした。 次なる飛躍を遂げたFlashAttentionの開発者は、FlashAttention-2という前作を大幅に上回る再発明版を発表しました。NvidiaのCUTLASS 3.xとCuTeコアライブラリを活用したFlashAttention-2は、A100 GPU上で最大230 TFLOPs/sの驚異的なスピードアップを実現しています。さらに、GPTスタイルの言語モデルのエンドツーエンドトレーニングでは、FlashAttention-2は最大225 TFLOPs/sのトレーニング速度を実現し、驚異的な72%のモデルFLOP利用率を達成しています。 FlashAttention-2の主な改良点は、より優れた並列性と作業の分割戦略にあります。最初に、FlashAttentionはバッチサイズとヘッド数を並列化し、GPU上の計算リソースを効果的に活用しました。しかし、バッチサイズが小さいか、ヘッド数が少ない長いシーケンスの場合、FlashAttention-2はシーケンス長の次元で並列化するようになり、これによりこれらのシナリオで大幅なスピードアップが実現されました。 もう一つの改善点は、各スレッドブロック内の異なるワープ間での効率的な作業の分割です。FlashAttentionでは、KとVを4つのワープに分割し、Qをすべてのワープでアクセス可能な状態に保つ「sliced-K」スキームは、不要な共有メモリの読み書きを引き起こし、計算を遅くしました。FlashAttention-2は異なるアプローチを取り、KとVをすべてのワープでアクセス可能な状態に保ちながら、Qを4つのワープに分割するようにしました。これにより、ワープ間の通信が不要となり、共有メモリの読み書きが大幅に削減され、パフォーマンスがさらに向上しました。 FlashAttention-2は、その適用範囲を広げ、機能を向上させるためにいくつかの新機能を導入しています。最大256のヘッド次元をサポートし、GPT-J、CodeGen、CodeGen2、およびStableDiffusion 1.xなどのモデルを収容できるようになり、より高速化とメモリの節約の機会が広がりました。さらに、FlashAttention-2はマルチクエリアテンション（MQA）およびグループ化クエリアテンション（GQA）のバリアントに対応し、クエリの複数のヘッドがキーと値の同じヘッドにアテンドできるようになり、推論のスループットとパフォーマンスが向上します。 FlashAttention-2のパフォーマンスは本当に印象的です。A100 80GB SXM4 GPUでベンチマークを行った結果、前作と比較して約2倍の高速化を実現し、PyTorchの標準的なアテンション実装と比較して最大9倍の高速化を達成しました。さらに、GPTスタイルのモデルのエンドツーエンドトレーニングに使用すると、FlashAttention-2は既に高度に最適化されたモデルに比べて1.3倍のエンドツーエンドの高速化を実現します。 FlashAttention-2の将来の応用は非常に有望です。前作の8k文脈モデルと同じ価格で16kより長い文脈のモデルをトレーニングできる能力により、この技術は長い本、レポート、高解像度の画像、音声、ビデオの分析に役立つことができます。H100 GPUやAMD GPUなどのデバイスへの広範な適用と、fp8などの新しいデータタイプへの最適化の計画も進行中です。さらに、FlashAttention-2の低レベルの最適化を高レベルのアルゴリズムの変更と組み合わせることで、前例のない長い文脈でのAIモデルのトレーニングの可能性が開かれるかもしれません。プログラム性を向上させるためのコンパイラ研究者との協力も展望されており、次世代の言語モデルに明るい未来が約束されています。

「GPT-4の能力と限界を探索する」

「GPT-4の公開：データサイエンスへの影響を解読し、その強みと限界を探る」

ハッピーな1周年 🤗 ディフューザーズ！

🤗 Diffusersは、1周年を迎えることを喜んでいます！エキサイティングな1年であり、コミュニティとオープンソースの貢献者のおかげで、私たちは遠くまで来ることができました。昨年、DALL-E 2、Imagen、およびStable Diffusionなどのテキストから画像を生成するモデルが世界の注目を集め、生成AIの興味と開発が急速に広がりました。しかし、これらの強力なモデルへのアクセスは制限されていました。 Hugging Faceでは、協力し合い、オープンで倫理的なAIの未来を共に築くために、良い機械学習を民主化することをミッションとしています。このミッションに基づき、🤗 Diffusersライブラリを作成しました。これにより、誰もがテキストから画像を実験、研究、または単に遊ぶことができます。そのため、ライブラリをモジュール化されたツールボックスとして設計しました。モデルのコンポーネントをカスタマイズするか、そのまま使うことができます。 🤗 Diffusersが1周年を迎えるにあたり、コミュニティの助けを借りてライブラリに追加されたいくつかの注目すべき機能について概要をご紹介します。私たちは、アクセスしやすい使用方法を促進し、テキストから画像を生成するだけでなく、拡散モデルをさらに推進し、万能なインスピレーションを提供する熱心なコミュニティの一員であることを誇りに思っています。 目次 写真のリアルさを追求する ビデオパイプライン テキストから3Dモデルへ 画像編集パイプライン 高速拡散モデル 倫理と安全 LoRAのサポート Torch 2.0の最適化 コミュニティのハイライト 🤗 Diffusersを使用して製品を作成する 将来に向けて 写真のリアルさを追求する…

軌跡予測のためのマップマッチング

この記事では、ノイズのあるGPSセンサーからサンプリングされた過去のトリップのデータベースを使用して、デジタル道路ネットワーク上の車両の軌跡を予測するための方法を紹介します将来の進路を予測するだけでなく、この...

自分自身のデータを使用して、要約と質問応答のために生成型AI基盤モデルを使用してください

大規模言語モデル（LLM）は、複雑なドキュメントを分析し、要約や質問への回答を提供するために使用することができますAmazon SageMaker JumpStart上の金融データにおけるファインチューニングに関する記事「Foundation Modelsのドメイン適応ファインチューニング」では、独自のデータセットを使用してLLMをファインチューニングする方法について説明しています一度しっかりとしたLLMを手に入れたら、そのLLMを公開したいと思うでしょう

「10000 DALL-Eのクレジットでは買えない、Pythonで創った生成アートの方法」

PythonとPillowを創造的に使用してジェネレーティブアートを作成する方法、Dall-Eはできません

GPT-エンジニア：あなたの新しいAIコーディングアシスタント

GPT-Engineerは、プロジェクトの説明からコードベースを生成するAIパワードのアプリケーションビルダーですこれにより、キーバリューデータベースの例を含むアプリケーションの構築が簡素化され、GPT-4ともうまく連携します

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