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「生成AIにおけるバイアスの軽減」

イントロダクション現代の世界では、生成型AIは創造性の限界を押し広げており、機械が人間のようなコンテンツを作り出すことが可能になっています。しかし、この革新の中には課題も存在します – AIによる生成物のバイアスです。この記事では、「生成型AIにおけるバイアスの緩和」について詳しく探求します。文化的なバイアスからジェンダーに至るまで、さまざまな種類のバイアスについて理解し、それらが現実世界に与える影響を把握します。私たちの旅は、対抗訓練や多様なトレーニングデータなど、バイアスを検出および軽減するための高度な戦略を含みます。一緒に、生成型AIにおけるバイアス緩和の複雑さを解明し、より公正かつ信頼性のあるAIシステムを作り出す方法を見つけましょう。出典 – Lexis 学習目標生成型AIにおけるバイアスの理解: AIにおけるバイアスの意味と、生成型AIにおいてなぜそれが真剣な懸念事項なのかについて探求します。具体的な例を用いて、その影響を説明します。倫理的および実践的な影響: AIのバイアスによる倫理的および現実世界の影響について、不平等な医療からAIシステムへの信頼の問題までを掘り下げます。生成型AIにおけるバイアスの種類: 選択バイアスやグループ思考バイアスなどのさまざまなバイアスの形式について学び、それらがAIによって生成されるコンテンツにどのように現れるかを理解します。バイアス緩和技術: 対抗訓練やデータ拡張などの高度な手法を使って、生成型AIにおけるバイアスに対抗する方法を発見します。事例研究: IBMのProject DebaterやGoogleのBERTモデルなどの実際の事例を探索し、バイアス緩和技術が効果的に適用されている様子を見てみましょう。課題と将来の方向性: 進化するバイアスの形式から倫理的ジレンマまで、バイアス緩和における現在の課題と将来への展望について理解します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。…

「ビルドしてプレイ！LLM搭載のあなた自身のV&Lモデル！」

大型言語モデル（LLM）はますますその価値を示しています画像をLLMに組み込むことで、ビジョン言語モデルとしてさらに有用になりますこの記事では、...

「Amazon SageMakerを使用して、Rayベースの機械学習ワークフローをオーケストレーションする」

機械学習（ML）は、お客様がより困難な問題を解決しようとするにつれて、ますます複雑になっていますこの複雑さはしばしば、複数のマシンを使用して単一のモデルをトレーニングする必要性を引き起こしますこれにより、複数のノード間でタスクを並列化することが可能になり、トレーニング時間の短縮、スケーラビリティの向上、[…] などがもたらされます

「正規化フローの創造的潜在能力と生成AI」

イントロダクション Generative AIは、現実世界の例に非常に似たデータを作成する驚異的な能力を持ち、近年注目を集めています。GANやVAEなどのモデルが脚光を浴びていますが、生成AIの中であまり知られていない「正規化フロー」というジェムが静かに生成モデリングの風景を変えています。この記事では、正規化フローについて探求し、その特徴や応用を探り、内部の仕組みを解明するためのPythonの手を動かす例を提供します。この記事では以下のことを学びます。正規化フローの基本的な理解正規化フローの応用（密度推定、データ生成、変分推論、データ拡張など）正規化フローを理解するためのPythonコードの例アフィン変換クラスの理解この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一部として公開されました。正規化フローの解明正規化フロー（Normalizing Flows）は、複雑な確率分布からのサンプリングの課題に取り組む生成モデルです。これらは確率論の変数変換の概念に基づいています。基本的なアイデアは、ガウス分布などの単純な確率分布から始め、逐次的に逆変換可能な変換を適用してそれを望ましい複雑な分布に変換することです。正規化フローの特徴的な特徴は、逆変換可能性です。データに適用されるすべての変換は逆になるため、サンプリングと密度推定の両方が可能です。この特性により、他の多くの生成モデルとは異なる存在となっています。正規化フローの構造ベース分布: サンプリングが始まる単純な確率分布（例：ガウス分布）。変換: 逐次的にベース分布を変更する双射（逆変換可能）の変換。逆変換: 各変換には逆変換があり、データ生成と尤度推定が可能です。最終的な複雑な分布: 変換の合成により、目標のデータ分布に近い複雑な分布が得られます。正規化フローの応用密度推定:…

「AIおよびARはデータ需要を推進しており、オープンソースハードウェアはその課題に応えています」

「データはデジタル経済の命脈であり、新しい技術が現れ進化するにつれて、データセンターにおける高速データ転送速度、低い遅延時間、高い計算能力への需要が指数関数的に増加しています新しい技術はデータの伝送と処理の限界を押し広げており、オープンソース技術の採用はデータセンターの運用者にとって有益です[…]

ChatGPTのペルソナとは何ですか？

テクノロジーの急速な進化の世界では、チャットボットはプロフェッショナルな場でも個人的な場でも欠かせない存在となっていますチャットボットが急速に普及した理由は、複雑なタスクを簡素化し、即座のカスタマーサービスを提供し、ユーザーを楽しませる能力にあると言えますしかし、技術が成熟するにつれ、多様なニーズに対応するためにはより洗練されたアプローチが求められました

ChatGPT

「プロダクションでのあなたのLLMの最適化」

注意: このブログ投稿は、Transformersのドキュメンテーションページとしても利用可能です。 GPT3/4、Falcon、LLamaなどの大規模言語モデル（LLM）は、人間中心のタスクに取り組む能力を急速に向上させており、現代の知識ベース産業で不可欠なツールとして確立しています。しかし、これらのモデルを実世界のタスクに展開することは依然として課題が残っています：ほぼ人間のテキスト理解と生成能力を持つために、LLMは現在数十億のパラメータから構成される必要があります（Kaplanら、Weiら参照）。これにより、推論時のメモリ要件が増大します。多くの実世界のタスクでは、LLMには豊富な文脈情報が必要です。これにより、推論中に非常に長い入力シーケンスを処理する能力が求められます。これらの課題の核心は、特に広範な入力シーケンスを扱う場合に、LLMの計算およびメモリ能力を拡張することにあります。このブログ投稿では、効率的なLLMの展開のために、現時点で最も効果的な技術について説明します：低精度: 研究により、8ビットおよび4ビットの数値精度で動作することが、モデルのパフォーマンスに大幅な低下を伴わずに計算上の利点をもたらすことが示されています。 Flash Attention: Flash Attentionは、よりメモリ効率の高いアテンションアルゴリズムのバリエーションであり、最適化されたGPUメモリの利用により、高い効率を実現します。アーキテクチャのイノベーション: LLMは常に同じ方法で展開されるため、つまり長い入力コンテキストを持つ自己回帰的なテキスト生成として、より効率的な推論を可能にする専用のモデルアーキテクチャが提案されています。モデルアーキテクチャの中で最も重要な進歩は、Alibi、Rotary embeddings、Multi-Query Attention（MQA）、Grouped-Query-Attention（GQA）です。このノートブックでは、テンソルの視点から自己回帰的な生成の分析を提供し、低精度の採用の利点と欠点について包括的な探索を行い、最新のアテンションアルゴリズムの詳細な調査を行い、改良されたLLMアーキテクチャについて議論します。これを行う過程で、各機能の改善を示す実用的な例を実行します。 1. 低精度の活用 LLMのメモリ要件は、LLMを重み行列とベクトルのセット、およびテキスト入力をベクトルのシーケンスとして見ることで最も理解できます。以下では、重みの定義はすべてのモデルの重み行列とベクトルを意味するために使用されます。この投稿の執筆時点では、LLMは少なくとも数十億のパラメータから構成されています。各パラメータは通常、float32、bfloat16、またはfloat16形式で保存される10進数の数値で構成されています。これにより、LLMをメモリにロードするためのメモリ要件を簡単に計算できます： X十億のパラメータを持つモデルの重みをロードするには、おおよそ4 *…

「TensorFlowを使用した異常検出のための変分オートエンコーダのトレーニング」

導入生成AIは、リアルワールドの例に非常に似たデータを作成する能力で、近年非常に人気があります。生成AIの中でも、変分オートエンコーダ（VAE）を使用した異常検知は、あまり探求されていないが非常に実用的なアプリケーションです。このガイドでは、TensorFlowを使用して異常検知のための変分オートエンコーダを構築してトレーニングする手法を提供します。このガイドから以下の学習目標があります： VAEを使用して異常検知タスクにどのように活用できるかを学びます。これには、ワンクラスとマルチクラスの異常検知シナリオの両方が含まれます。異常検知の概念とその現実世界での重要性をしっかりと理解します。正常と異常なデータポイントを区別し、異常検知に関連する課題を理解します。エンコーダとデコーダネットワークを含む変分オートエンコーダのアーキテクチャとコンポーネントを探索します。人気のある深層学習フレームワークであるTensorFlowを使用して、VAEモデルを構築およびトレーニングする実践的なスキルを開発します。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。変分オートエンコーダ（VAE）変分オートエンコーダ（VAE）は、生成モデリングと変分推論の要素を組み合わせた洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャであり、非教示型の機械学習タスクで複雑なデータ分布を学習する能力で特に注目されています。VAEは、高次元データをコンパクトで連続的な潜在空間に捉え、イメージ生成、異常検知、データ圧縮などのアプリケーションで特に価値があります。 VAEの核となるのは、エンコーダとデコーダの2つの主要なコンポーネントです。これらのコンポーネントは連携して、入力データを潜在空間に変換し、それから再構築された形に戻します。以下にVAEの動作の概要を示します：エンコーダネットワーク：エンコーダは生の入力データを取り、それを低次元の潜在空間内の確率分布にマッピングします。このマッピングは、データの有意義な表現を捉えるために重要です。従来のオートエンコーダとは異なり、VAEは固定されたエンコーディングを生成せず、平均と分散のパラメータで特徴づけられる確率分布を生成します。潜在空間：潜在空間はVAEの魔法が起こる場所です。データポイントは特性に基づいて配置される連続的な低次元の表現です。重要なのは、この空間が通常ガウス分布とされる特定の確率分布に従うことです。これにより、この分布からサンプリングすることで新しいデータサンプルを生成することができます。デコーダネットワーク：デコーダは潜在空間内のポイントを取り、元のデータ空間にマッピングし直します。デコーダは、元の入力データを可能な限り正確に再構築する責任を持ちます。デコーダのアーキテクチャは通常、エンコーダと対称です。再構築損失：トレーニング中、VAEは再構築損失を最小化することを目指し、デコーダが潜在空間表現から元の入力を再作成できるかを評価します。この損失は、VAEがデータから有意義な特徴を学習することを促します。正則化損失：再構築損失に加えて、VAEには正則化損失が含まれており、潜在空間の分布を標準的なガウス分布に近づけます。この正則化は、潜在空間の連続性を強制し、データ生成と補間を容易にします。 VAEを使用した異常検知の理解異常検知の概要：異常検知は、金融における詐欺検知から製造における故障検知まで、さまざまなドメインで重要なタスクです。異常検知では、データセット内の予想されるまたは正常なパターンから大きく逸脱するデータポイントを特定することが求められます。VAEは、生成モデリングを活用することで、この問題に対するユニークなアプローチを提供します。 VAEの役割：変分オートエンコーダは、データを低次元の潜在空間に圧縮するだけでなく、入力分布に似たデータを生成することを学習するオートエンコーダのサブクラスです。異常検知では、VAEがデータを潜在空間にエンコードし、それをデコードします。再構築された出力と元の入力の相違を測定することで、異常を検出します。再構築が入力から大きく逸脱する場合、異常があることを示します。環境のセットアップ TensorFlowと依存関係のインストール: VAEの実装に入る前に、TensorFlowと必要な依存関係がインストールされていることを確認してください。pipを使用してTensorFlowやNumPy、Matplotlibなどのライブラリをインストールし、データの操作や可視化に役立てることができます。…

「ルービックとマルコフ」

ルービックキューブは、巨大な状態空間とただ1つの解を持つ計画問題のプロトタイプですそれはまさに干し草の中の針の定義そのものですガイダンスがない場合（たとえ回すことができるとしても...

文の補完のための言語モデル

最近、GPTなどの言語モデルが非常に人気になり、ChatGPTや他の会話型AIシステムなど、さまざまなテキスト生成タスクに使用されていますこれらの言語モデルは...

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