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高度なRAGテクニック：イラスト入り概要

この投稿の目標は、利用可能なRAGアルゴリズムとテクニックの概要と説明をすることなので、コードの実装の詳細には立ち入らず、参照のみ行い、それについては放置します

「Githubの使い方？ステップバイステップガイド」というテキスト

GitHubに登録するには、以下の6つの手順を守ってくださいステップ1: GitHubにサインアップするウェブサイトを訪問し、「サインアップ」ボタンをクリックします。ユーザー名、メールアドレス、パスワードなどの情報を入力します。入力が完了したら、メールを確認して、無料のGitHubアカウントを入手できます。 https://docs.github.com/en/get-started/quickstart/hello-world ステップ2: GitHub上でリポジトリを作成する GitHub上でリポジトリを作成するプロジェクト用のGitHubリポジトリを作成するには、以下の簡単な手順に従ってください： 1. GitHubページの右上隅に移動し、「+」サインをクリックし、「新しいリポジトリ」を選択します。 2. 「リポジトリ名」ボックスにリポジトリ名を入力します。 3. 「説明」ボックスに簡単な説明を追加します。 4. リポジトリが公開されるか非公開になるかを選択します。 5. 「READMEファイルを追加する」オプションをチェックします。 6. 「リポジトリを作成する」ボタンをクリックします。このリポジトリは、ファイルの整理と保存、他の人との協力、GitHub上でのプロジェクトのショーケースに使用できます。…

「このAI論文調査は、医学における大規模言語モデル（LLMs）の役割、課題、原則、応用について取り上げています」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Medical_LLM_outline-857×1024.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Medical_LLM_outline-150×150.png”/>自然言語処理（NLP）は、特に大規模言語モデル（LLM）の導入により、ここ数か月で大きく進歩しました。GPT、PaLM、LLaMAなどのモデルは、テキスト生成、要約、質問応答といったさまざまなNLPタスクを実行する能力により、非常に人気を集めています。研究者たちは医療分野でLLMの力を活用しようと常に取り組んでいます。ChatDoctor、MedAlpaca、PMC-LLaMA、BenTsao、MedPaLM、Clinical Camelなどの医療用LLMは、患者のケアの向上と医療従事者のサポートに使用されています。現在の医療用LLMは良好な結果を示していますが、まだいくつかの課題があります。多くのモデルは、臨床設定における対話や質問応答といったバイオメディカルNLPタスクの実用的な価値を見落としています。医療用LLMの電子健康記録（EHR）、高齢者退院要約の作成、健康教育、ケアプランニングといった臨床コンテキストでの潜在能力は、最近の研究の主題となっています。しかし、これらのモデルには一般的な評価データセットが欠けていることがよくあります。もう一つの欠点は、現在使用されている医療用LLMの大多数が、医学的な質問に対する応答能力だけを評価し、情報検索、テキスト生成、関係抽出、テキスト要約などの他の重要なバイオメディカルタスクを無視していることです。これらの問題を克服するため、研究チームは医療用LLMのさまざまな側面を探求しながら、以下の5つの主要な問いに答えることで研究を実施しました。<ol><li>医療用LLMの作成：最初の問いは、医療用LLMの作成に関わるアプローチや要素を調査することを目的としています。これには、これらのモデルの作成の基本的なアイデアや構造、トレーニングセット、その他の関連要素を理解する必要があります。</li></ol><ol><li>医療用LLMの実施結果の評価：2番目の問いは、医療用LLMの実際の結果やパフォーマンスを評価することに焦点を当てています。特に、臨床医学関連のタスクにおいて、これらのモデルのパフォーマンスを評価することが含まれます。</li></ol><ol><li>実際の臨床現場での医療用LLMの使用：3番目の問いは、医療用LLMが実際に臨床現場でどのように使用されるかを探究します。これには、これらのモデルが医療従事者の定期的なワークフローにどのように組み込まれ、コミュニケーション、意思決定、一般的な患者ケアの改善に役立つかを調査することが含まれます。</li></ol><ol><li>医療用LLMの適用による問題：4番目の問いは、医療用LLMの使用には、他の技術と同様に様々な障害があることを認識しています。医療設定でこれらのモデルを責任を持ってかつ成功裏に導入するためには、倫理的な問題、モデルにおける潜在的なバイアス、可解釈性の問題など、いくつかのハードルに取り組む必要があります。</li></ol><ol><li>医療用LLMの構築と適用の成功：最後の問いは、医療用LLMの設計と適用の改善について、将来について明らかにするためのものです。これにより、医療用LLMが医療業界で有用なツールとして発展し続けることが保証されます。</li></ol>総括すると、この調査は医療分野におけるLLMを詳細に分析しています。それは10種類の異なるバイオメディカルアクティビティから得られた評価を要約し、それらのアプリケーションに関する詳細な概要を提供しています。主要な課題に取り組むことで、この研究は医療用LLMの包括的な知識を提供し、より詳細な分析、チームワーク、そして医療AI領域の迅速な進歩を促進することを目指しています。

アップステージがSolar-10.7Bを発表：一回の会話用に深いアップスケーリングと微調整された精度を持つ先駆的な大規模言語モデルを実現

韓国のAI企業、Upstageの研究者たちは、言語モデルのパフォーマンスを最大化し、パラメータを最小化するという課題に取り組んでいます。モデルのサイズがパフォーマンスと関連している大規模言語モデル（LLM）において、Upstageは10.7兆の重み付けを持つ画期的なモデル、「Solar-10.7B」を導入しました。この革新は、3000億以上のパラメータを持つモデルにおけるモデルのサイズとパフォーマンスの間に生じる相反関係に対処しています。既存のツールと異なり、UpstageのSolar-10.7Bは、Llama 2アーキテクチャを採用し、Upstage Depth Up-Scalingという新しい技術を使用しています。この方法は、Mistral 7BからアップスケーリングされたレイヤーにMistral 7Bの重み付けを統合し、包括的な事前学習を行います。Solar-10.7Bのコンパクトな設計と優れたパフォーマンスは、Mixtral 8X7Bなどのより大きなモデルすらも上回ります。さまざまな言語のタスクにおいて適応性と堅牢性を実証するための微調整と展示に理想的なモデルです。さらに、Upstageはシングルターンの対話に特化したファインチューニング版「SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0」も提供しています。監視付きファインチューニング（SFT）や直接的な意志最適化（DPO）など、最新のインストラクションのファインチューニング手法を活用し、多様なデータセットをトレーニングに使用しました。このファインチューニングモデルは、驚異的なModel H6スコア74.20を達成し、シングルターンの対話シナリオにおける効果を誇示しています。 Solar-10.7Bのパフォーマンスは、その洗練されたアーキテクチャとトレーニング戦略に根ざしています。Llama 2アーキテクチャを基にしたDepth Up-Scaling技術により、30兆パラメータまでのモデルを凌駕することができます。Mistral 7Bの重み付けをアップスケーリングされたレイヤーに統合することは、その素晴らしいパフォーマンスに貢献し、Mixtral 8X7Bモデルさえも上回ります。評価結果は、Solar-10.7Bの能力を示し、Model H6スコア74.20を記録しており、自然言語処理においてさらなるパフォーマンス最適化の追求を証明しています。ファインチューニングされたSOLAR-10.7B-Instruct-v1.0は、他のモデルに比べて優れたModel H6スコア74.20でシングルターンの対話シナリオで優れたパフォーマンスを発揮しています。教授ベースのトレーニングのために慎重に選別されたデータセットを活用するこのファインチューニングアプローチは、その適応性とパフォーマンスの向上を一層強調しています。まとめると、Solar-10.7Bおよびそのファインチューニング版は、大規模言語モデルの領域における重要な進歩を表しています。モデルのサイズとパフォーマンスのバランスを取るという課題に取り組むために、Upstageの研究者たちは戦略的にこれらのモデルを設計し、ファインチューニングして最先端の結果を提供しています。革新的なDepth Up-Scaling技術とMistral 7Bの統合は、適応性と効率性を示しています。研究者たちが言語モデルの開発の限界を押し広げ続ける中で、Solar-10.7Bとそのファインチューニング版は、自然言語処理におけるパフォーマンス最適化の追求の証となっています。 UpstageがSolar-10.7Bを発表：Depth Up-Scalingとファインチューニングされた精度によるシングルターン対話における大規模言語モデルの先駆的な取り組みは、MarkTechPostで最初に公開されました。

「キナラがAra-2プロセッサを発表：パフォーマンス向上のためのオンデバイスAI処理を革命化」

Kinaraは、エネルギー効率の高いエッジAIのパイオニアであるAra-2プロセッサを発表しました。それは、前任者と比べて8倍の高性能を誇り、デバイス内で大規模な言語モデル（LLMs）とさまざまな生成AIモデルを強力にサポートする能力を備えています。 Kinaraのイノベーションへの執念から生まれたAra-2プロセッサは、プロセッサのラインアップの大きな進歩を表しており、顧客にはパフォーマンスとコストのオプションのスペクトラムが用意されています。チームはこの新しい追加の重要性を強調し、Ara-1とAra-2プロセッサの役割を詳細に説明しました。Ara-1はスマートカメラやエッジAIデバイスが2-8のビデオストリームを処理するのに優れている一方、Ara-2はエッジサーバー、ノートパソコン、高性能カメラに向けた16-32+のビデオストリームを素早く処理する能力を示しました。チームはさらに、Ara-2の変革的な可能性について詳述し、物体検出、認識、トラッキングの向上におけるその重要な役割を強調しました。このプロセッサは、高度なコンピューティングエンジンを活用し、高解像度の画像を迅速かつ驚くほど高い精度で処理することに優れています。また、Generative AIモデルの処理能力は、Stable Diffusionに対して1枚の画像あたり10秒の速度を達成し、LLaMA-7Bに対しては秒間数十のトークンを生成できることで示されています。 Ara-1の後継として設計されたAra-2チップは、前任者と比べて5〜8倍もの大幅なパフォーマンス向上を約束しています。Kinaraは、Ara-2チップがさまざまなモデルで高コストで高消費電力のグラフィックスプロセッサを置き換える潜在能力を持つと主張しています。特に大規模な言語モデル（LLMs）のニーズに対応しています。 2024年1月のConsumer Electronics Show（CES）で発表される予定のAra-2プロセッサは、複数のバリエーションで提供されます。スタンドアロンチップ、単一チップのUSBおよびM.2モジュール、4つのAra-2チップを並列動作させるPCI Expressアドインボードとして利用できます。Kinaraはリリースを予想しながらも、価格の詳細を開示しておらず、愛好家や消費者がこの技術の驚異を探求することを待ち望んでいます。まとめると、KinaraのAra-2プロセッサは、切り込んだパフォーマンス、多様性、効率を併せ持つオンデバイスAI処理の新時代を告げる存在です。CESでの近い展示は、エッジAI技術の領域を再定義する可能性のある変革的なツールを暗示して、産業界全体で興味を引き起こしています。この投稿は、KinaraがAra-2プロセッサを発表：パフォーマンス向上のためのオンデバイスAI処理を革新の投稿最初に現れました。MarkTechPostより。

NTUの研究者が「高級なビデオ」を発表：テキスト指示による潜在的拡散技術による高画質動画の超解像度化

ビデオのスーパーレゾリューションは、低解像度のビデオの品質を高い忠実度に引き上げることを目指し、現実世界のシナリオでよく見られる多様で入り組んだ劣化に対処することの困難さに直面しています。合成または特定のカメラ関連の劣化に焦点を当てた以前のものとは異なり、複数の不明な要素（ダウンサンプリング、ノイズ、ぼやけ、ちらつき、およびビデオ圧縮など）により複雑さが生じます。最近のCNNベースのモデルはこれらの問題を緩和するという約束を示してきましたが、限られた生成能力により現実的なテクスチャの生成には不十分であり、過度に滑らかになります。この研究は拡散モデルを活用してこれらの制限に取り組み、ビデオのスーパーレゾリューションを向上させることに焦点を当てています。現実世界のビデオエンハンスメントの複雑さは、多様な多面的な劣化に対する従来の手法を超える解決策を求めています。CNNベースのモデルはいくつかの劣化形式を軽減する能力を示していますが、その制約は現実的なテクスチャの生成にあり、しばしば過度に滑らかな出力を生み出します。拡散モデルは高品質の画像やビデオを生成する素晴らしい能力を発揮する光明の存在となっています。ただし、拡散サンプリングにおける固有のランダム性のため、ビデオのスーパーレゾリューションへのこれらのモデルの適応は、低レベルのテクスチャにおける時空的な不連続性とちらつきを引き起こす大きな課題となっています。これらの課題に対処するため、NTUの研究者はこの研究で、潜在的な拡散フレームワーク内で局所的なグローバルの時空的な一貫性戦略を採用しています。局所的なレベルでは、事前学習されたアップスケーリングモデルが追加の時空間レイヤーで微調整され、3D畳み込みと時空間注意レイヤーを統合します。この微調整により、局所的なシーケンスの構造安定性が大幅に向上し、テクスチャのちらつきなどの問題が軽減されます。同時に、新しいフローガイド再帰的な潜在伝播モジュールがグローバルなレベルで動作し、推論中にフレームごとの伝播と潜在的な融合を行うことで、より長いビデオ全体の安定性を確保します。図1： AI生成と現実世界のビデオのスーパーレゾリューションの比較。提案されたUpscale-A-Videoは優れたアップスケーリング性能を示しています。適切なテクストキューを用いて、より視覚的なリアリズムとより細かいディテールを実現します。この研究では、テクストプロンプトを導入してテクスチャの作成を誘導し、モデルがより現実的で高品質な詳細を生成することができるようにしています。さらに、入力にノイズを注入することで、モデルの頑健性を重いまたは未知の劣化に対して強化し、復元と生成のバランスを制御することができます。ノイズのレベルが低い場合は復元能力が優先され、高いレベルではより洗練された詳細の生成が促され、忠実度と品質のトレードオフを実現します。主な貢献は、潜在的な拡散フレームワーク内での現実世界のビデオのスーパーレゾリューションに対する堅牢なアプローチを考案することであり、時空的な一貫性メカニズムとノイズレベルおよびテキストプロンプトの革新的な制御の統合により、ベンチマークでの最先端のパフォーマンスを実現し、顕著な視覚的なリアリズムと時間的な結束力を示しています。

このAI論文は、「パーシウス」という画期的なフレームワークを紹介していますこれにより、大規模な機械学習やAIモデルのトレーニング時のエネルギー浪費を最大30％削減することが可能です

大きな言語モデル（GPT-3など）は、トレーニングと推論中の計算ニーズにより、相当なエネルギーを必要とします。エネルギー使用量は、モデルのサイズ、タスクの複雑さ、ハードウェアの仕様、および運用時間などの要素によって大きく異なります。これらのモデルのトレーニングには、高性能なGPUやTPUを使用するなど多くの計算リソースが必要とされ、長期にわたる相当なエネルギー消費を伴います。GPT-3のような大規模な言語モデルのトレーニングには、数日または数週間にわたる複数の家庭の消費電力に相当するエネルギーが使われるとの推定があります。エネルギー消費の最適化は重要であり、モデルの効率を損なうことなく行われる必要があります。研究者は、大規模な言語モデルのトレーニングにおいてスループットの喪失を伴わない削減可能なエネルギー消費を目指しています。各パイプラインの計算量の問題は、分散実行計画において重要な問題です。ディープニューラルネットワーク（DNN）は、計算量が異なる粗粒度のテンソル操作ですので、すべてのステージをバランス良く調整するのは不可能です。ミシガン大学とワシントン大学の研究者たちは、トレーニング中に消費されるエネルギーのすべてが直接エンドツーエンドのトレーニングスループットに貢献するわけではなく、トレーニングを遅くすることなく大幅に削減できることを発見しました。彼らはエネルギーの膨張の内的および外的な要因を発見し、Perseusという単一の最適化フレームワークを提案しています。内的なエネルギーパフォーマンスの喪失は、計算の不均衡性によるものであり、外的なエネルギーパフォーマンスの喪失は、複数のパイプラインが並列で実行され、大量のデータセットでトレーニングをスケールアウトさせるためのものです。遅れているパイプラインよりも早く実行されるパイプラインは速く、全体のトレーニングスループットに影響を与えないエネルギーを無駄に消費します。 Perseusは、通常の運用条件下で内的なエネルギーパフォーマンスの喪失を最小限に抑えるため、イテレーション全体の時間エネルギーを効率的に事前特性化します。さらに、エネルギーを効率的に削減することにより、外的なエネルギーパフォーマンスの喪失を緩和します。非遅れているパイプラインにおいて適切なイテレーションタイミングを見つけることで、パイプライン内の計算を正確に遅くすることができます。研究者は、ハイブリッド並列処理で大規模なモデルのトレーニングを行い、さまざまな強いスケーリング構成で遅れるパイプラインをシミュレーションしました。エネルギーパフォーマンスの喪失量とPerseusの外的なエネルギー節約を測定しました。他の非遅れるパイプラインは、遅れるパイプラインの計算が完了するまで待つため、外的なエネルギーパフォーマンスの喪失が生じます。各パイプラインイテレーションの開始と終了時にマイクロバッチの数やパイプラインバブルの比率を減らすことで、内的なエネルギーパフォーマンスの喪失を除去し、エネルギーを削減します。 Perseusをトレーニングワークフローに統合することは、AIの開発の将来に強い影響を与える可能性があります。彼らの研究は、LLM（Large Language Models）とGenAIの普及における分散トレーニングの持続可能性を大幅に向上させる可能性があります。

「パブリックスピーキングのための5つの最高のAIツール（2023年12月）」

「人工知能の領域において、公の演説にAIツールを応用することは大きな進歩を意味しますこれらのツールは、スピーキングスキルの向上に役立つ実用的なソリューションを提供し、あらゆるレベルのスピーカーが直面する共通の課題に対処しますAI技術を活用することで、これらのツールはスピーチのデリバリー、コンテンツの構成、聴衆の関与に関する貴重な洞察を提供します私たちの探究...」

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このAI論文では、ディープラーニングを通じて脳の設計図について探求します：神経科学とsnnTorch Pythonライブラリのチュートリアルから得た知見を活用してニューラルネットワークを進化させる

神経科学と人工知能の交差点では、特に「snnTorch」として知られるオープンソースのPythonライブラリの開発を通じて、顕著な進展が見られています。この革新的なコードは、脳の効率的なデータ処理方法に触発されたスパイキングニューラルネットワークをシミュレートするもので、UCサンタクルーズのチームの努力から生まれています。過去4年間、このチームのPythonライブラリ「snnTorch」は、100,000を超えるダウンロードを誇って大きな注目を集めています。その応用は学術的な範囲を超えており、NASAの衛星追跡事業や半導体会社による人工知能用のチップの最適化など、多様なプロジェクトで有益な役割を果たしています。 IEEEの論文に最近掲載された「snnTorch」のコーディングライブラリは、脳の効率的な情報処理メカニズムを模倣したスパイキングニューラルネットワークの重要性を強調しています。彼らの主な目標は、脳の省電力処理を人工知能の機能性と融合させることで、両者の長所を活用することです。 snnTorchは、パンデミック中にチームのPythonコーディングの探求と電力効率の向上のために始まった情熱的なプロジェクトでした。今日、snnTorchは、衛星追跡からチップ設計までのさまざまなグローバルプログラミングプロジェクトで基礎的なツールとして確立されています。 snnTorchの優れた点は、そのコードとその開発に伴って編集された包括的な教育資料です。チームのドキュメントと対話型コーディング資料は、ニューロモーフィックエンジニアリングとスパイキングニューラルネットワークに関心を持つ個人のための入門点となり、コミュニティで貴重な資産となっています。チームによって著されたIEEE論文は、snnTorchコードに補完される包括的なガイドです。非伝統的なコードブロックと主観的なナラティブを特徴とし、神経モーフィックコンピューティングの不安定な性質を正直に描写しています。これにより、コーディングの決定に不十分に理解された理論的な基盤と格闘する学生たちの苦悩を和らげることを意図しています。教育リソースとしての役割に加えて、論文は、脳の学習メカニズムと従来の深層学習モデルとの隔たりを埋める視点も提供しています。研究者たちは、AIモデルを脳の機能と調整する課題について探究し、ニューラルネットワークでのリアルタイム学習と「一緒に発火して接続される」興味深い概念に重点を置いています。さらに、チームはUCSCのGenomics InstituteのBraingeneersとの共同研究において、脳情報処理の洞察を得るために脳器官モデルを利用しています。この共同研究は、生物学と計算論的パラダイムの融合を象徴し、snnTorchの器官モデルのシミュレーション能力による脳発祥の計算の理解への大きな進歩となっています。研究者の業績は、多様な領域をつなぐ協力的な精神を体現し、脳に触発されたAIを実用的な領域に推進しています。snnTorchの議論に特化した繁栄するDiscordとSlackチャンネルを通じて、この取り組みは産業と学術界の協力関係を促進し、snnTorchに関する熟練を求める求人募集内容にさえ影響を与え続けています。 UCサンタクルーズのチームによる脳に触発されたAIの先駆的な進展は、深層学習、神経科学、計算論的パラダイムのランドスケープを変革する可能性を示しています。

このAIの論文は、マルチビュー映像を使用して3Dシーンダイナミクスをモデリングするための画期的な方法を紹介しています

NVFiは、時間の経過に伴って進化する3Dシーンのダイナミクスを理解し予測するという複雑な課題に取り組んでいます。これは、拡張現実、ゲーム、映画製作などのアプリケーションにとって重要なタスクです。人間はこのようなシーンの物理学と幾何学を容易に理解しますが、既存の計算モデルはマルチビュービデオからこれらの特性を明示的に学習することに苦労しています。これは、ニューラル放射輝度場とその派生物を含む従来の手法が、学習された物理的なルールに基づいて将来の動きを抽出し予測する能力に欠けるためです。NVFiは、これらのギャップを埋めるために、純粋にマルチビュービデオフレームから導かれる分離された速度場を取り入れることで、大胆な目標を掲げています。 3Dシーンの動的な性質は、計算上の深刻な課題を提起します。最近のニューラル放射輝度場の進展により、観測された時間フレーム内でのビュー補間能力が優れていることが示されましたが、物体の速度などの明示的な物理的特性を学習する能力には限界があります。この制限により、将来の動きのパターンを正確に予測する能力も制約されます。物理学をニューラル表現に統合する現在の研究は、シーンのジオメトリ、外観、速度、粘性場を再構築することで有望な結果を示しています。しかし、これらの学習された物理的特性は、しばしば特定のシーン要素と絡み合っているか、補完的な前景セグメンテーションマスクを必要とするため、シーン間の移植性が制限されます。NVFiの画期的な目標は、学習観測を超えた予測能力を育むために、3Dシーン全体の速度場を分離し理解することです。香港理工大学の研究者たちは、NVFiという包括的なフレームワークを導入しています。これは3つの基本的な要素を組み合わせています。第一に、キーフレームダイナミック輝度場は、3D空間のすべてのポイントに対して時間による体積密度と外観を学習するのを容易にします。第二に、フレーム間速度場は、各ポイントの時間による3D速度を捉えます。最後に、物理学に基づいた制約を加えたキーフレームとフレーム間の要素の組み合わせによる共同最適化戦略がトレーニングプロセスを統括します。このフレームワークでは、動的輝度場モデリングのための既存の時間依存NeRFアーキテクチャを採用する柔軟性を提供しながら、速度場のためにMLPなどの比較的単純なニューラルネットワークを使用します。その核心的なイノベーションは、第三の要素にあり、共同最適化戦略と特定の損失関数により、追加のオブジェクト固有の情報やマスクなしで分離された速度場の正確な学習が可能になります。 NVFiの革新的な進歩は、オブジェクト固有のデータやマスクを必要とせずに、マルチビュービデオフレームから3Dシーンの動力学をモデル化する能力に現れています。それは、シーンの運動ダイナミクスを統括する重要な要素である速度場の分離に精密に焦点を当て、数多くの応用の鍵を握っています。複数のデータセットを通して、NVFiは将来のフレームの予測、シーンの意味的な分解、異なるシーン間での速度の転送など、その優れたパフォーマンスと適応性を証明しています。主な貢献と要点：事前のオブジェクト情報なしでマルチビュービデオから動的な3Dシーンモデリングを行うための新しいフレームワークNVFiの導入。効果的なネットワークトレーニングのためのニューラル速度場の設計と実装。将来のフレーム予測、意味的なシーンの分解、シーン間速度の転送など、多様なデータセットでNVFiの能力を成功裏に実証し、優れたパフォーマンスを達成。

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