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アップルの研究者がDeepPCRを公開：通常は順次処理される操作を並列化してニューラルネットワークの推論とトレーニングの速度を向上させる新しい機械学習アルゴリズム

人工知能や深層学習の進展により、さまざまな革新が実現されています。テキストや画像の合成、分割、分類などの複雑なタスクは、ニューラルネットワークの助けを借りて成功裏に処理されています。しかし、ニューラルネットワークのトレーニングにはコンピューティングの要求があり、適切な結果を得るまでには数日または数週間かかる場合があります。事前に訓練されたモデルの推論も、複雑なデザインの場合には遅くなる場合があります。並列化技術は深層ニューラルネットワークのトレーニングと推論を高速化します。これらの手法は広く使用されていますが、ニューラルネットワークの一部の操作はまだ順次に実行されています。拡散モデルは、ノイズ低減ステージの続けざまに出力を生成し、前方および後方パスは層ごとに行われます。ステップ数が増えると、これらのプロセスの順次実行は計算上の負担となり、計算のボトルネックにつながる可能性があります。この問題に対処するために、Appleの研究チームはDeepPCRという独自のアルゴリズムを導入し、ニューラルネットワークのトレーニングと推論を高速化しようとしました。DeepPCRは、一連のLステップを一定の方程式の答えとして認識することによって機能します。チームは、この解を取得するためにParallel Cyclic Reduction (PCR) アルゴリズムを使用しました。DeepPCRの主な利点は、順次プロセスの計算コストをO(L)からO(log2 L)に削減できることです。特にLの値が大きい場合には、この複雑性の削減により速度が向上します。チームは、DeepPCRの複雑性の低減と高速化の条件を検証するために実験を行いました。DeepPCRを適用して、多層パーセプトロンの前方パスと後方パスを並列化することで、前方パスでは30倍、後方パスでは200倍の高速化を達成しました。チームはまた、DeepPCRの適応性を示すために、1024層を持つResNetのトレーニングに使用しました。DeepPCRのおかげで、トレーニングは最大7倍速く完了することができます。この技術は、拡散モデルの生成フェーズで使用され、シーケンシャルアプローチよりも11倍高速な生成を行います。チームは、主な貢献を以下のようにまとめています。ニューラルネットワークのトレーニングと推論の順次プロセスを並列化するための革新的なアプローチであるDeepPCRを紹介しました。その主な特徴は、列長を表すLをO(L)からO(log2 L)に低減する能力です。 DeepPCRは、多層パーセプトロン（MLP）の前方パスと後方パスを並列化するために使用されました。この技術のパフォーマンスに関する詳細な分析が行われ、基本的な設計パラメータを考慮しながら、高パフォーマンスの領域を特定しました。スピード、解の正確性、メモリ使用量のトレードオフも調査しています。 DeepPCRは、MNISTおよびMNIST、CIFAR-10、CelebAのデータセットで訓練された拡散モデルのディープResNetのトレーニングを高速化するために使用されました。DeepPCRは著しく高速化されている一方で、ResNetトレーニングでは7倍高速化し、拡散モデルの生成では11倍高速化し、シーケンシャルな手法と比較可能な結果を生成します。

「2024年に使用するためのトップ10のリアルタイムデータベース」

導入現代アプリケーションのダイナミックな世界において、リアルタイムデータベースはスムーズなデータ管理と即時の更新を維持するために重要です。大量のデータを扱うために設計されたこれらのデータベースは、情報への瞬時のアクセスを提供します。この記事では、2024年に影響を与えるであろうトップ10のリアルタイムデータベースについて詳しく説明します。リアルタイムデータベースの理解リアルタイムデータベースは即時の更新とアクセスが必要なデータを管理するために作成されています。同期の遅延が発生する従来のデータベースとは異なり、リアルタイムデータベースはすべての接続されたデバイスやアプリケーションにデータ変更の迅速な反映を保証します。これにより、リアルタイムのコラボレーション、メッセージング、モニタリングのニーズを持つアプリケーションに適しています。現代アプリケーションにおけるリアルタイムデータベースの重要性リアルタイムデータベースの重要性は、即時のデータ更新と同期の需要により、現代のアプリケーションで増大しています。メッセージングアプリから共同編集可能なドキュメントエディタ、リアルタイムアナリティクスダッシュボードまで、これらのデータベースはスムーズなデータ管理と瞬時のコミュニケーションの基盤となります。データ同期の遅延を解消することにより、リアルタイムデータベースはユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、効率的かつデータに基づく意思決定を可能にします。トップ10のリアルタイムデータベース以下は、2024年に使用するトップ10のリアルタイムデータベースのリストです。 1. Firebase リアルタイムデータベース Firebase リアルタイムデータベースはクラウドホスト型のNoSQLデータベースであり、開発者がデータをリアルタイムに保存および同期できるようにします。JSONデータモデルの使用は、開発プロセスに柔軟性と簡便さをもたらします。Firebaseプラットフォームの重要なコンポーネントとして、ウェブとモバイルの両方のアプリケーションを作成するための強力なツールキットに貢献します。機能と利点 Firebase リアルタイムデータベースの優れた機能の1つは、データ変更があった場合にすべての接続されたデバイスで瞬時の更新が保証されるリアルタイム同期です。これにより、ユーザーは常に最新の情報を得ることが保証されます。さらに、データベースはオフラインサポートを提供し、インターネットに接続していない状況でもデータにアクセスおよび変更を行うことができます。Firebase リアルタイムデータベースは堅牢なセキュリティルールを取り入れており、機密データへの不正アクセスからデータを保護します。ユースケースと例 Firebase リアルタイムデータベースは、チャットアプリ、共同編集可能なドキュメントエディタ、リアルタイムダッシュボードなど、リアルタイムの更新を要求するアプリケーションで広く使用されています。例えば、Firebase リアルタイムデータベースを活用したメッセージングアプリは、すべての参加者に迅速にメッセージを配信し、シームレスかつリアルタイムのコミュニケーション体験を作り出します。こちらから入手できます: https://firebase.google.com/ 2.…

In Japanese キャプチャを超えて：近代的なボット対策におけるAIの進展の探求

この記事は、従来のCAPTCHAから最先端の身元確認へと進化していくデジタル防御戦略の実践を表しています

２０２４年に探索するべきトップ１２の生成 AI モデル

はじめに近年、人工知能（AI）は非凡な変革を遂げ、創造性の風景を再構築するだけでなく、多様な産業における自動化の新たな基準を設定する先駆的な技術となっています。2024年に入ると、これらの先進的なモデルは画期的な能力、広範な応用、そして世界に紹介する先駆的なイノベーションにより、その地位を固めました。本記事では、今年の主要な生成型AIモデルについて詳しく探求し、彼らの革新的な能力、様々な応用、そして世界にもたらすパイオニア的なイノベーションについて包括的に説明します。テキスト生成 GPT-4：言語の神童開発者：OpenAI 能力：GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）は、文脈の深い理解、微妙な言語生成、およびマルチモーダルな能力（テキストと画像の入力）で知られる最先端の言語モデルです。応用：コンテンツの作成、チャットボット、コーディング支援など。イノベーション：GPT-4は、規模、言語理解、多様性の面でこれまでのモデルを上回り、より正確かつ文脈に即した回答を提供します。この生成型AIモデルにアクセスするには、こちらをクリックしてください。 Mistral：専門家の混合体開発者：Mistral AI 能力：Mistralは、専門的なサブモデル（エキスパート）に異なるタスクを割り当てることで効率と効果を向上させる、洗練されたAIモデルです。応用：高度な自然言語処理、パーソナライズされたコンテンツの推薦、金融、医療、テクノロジーなど、様々なドメインでの複雑な問題解決など、幅広い応用があります。イノベーション：Mistralは、ネットワーク内の最適なエキスパートにタスクを動的に割り当てることによって特徴付けられます。このアプローチにより、専門的で正確かつ文脈に適した回答が可能となり、多面的なAIの課題処理において新たな基準を設定します。このMistral AIにアクセスするには、こちらをクリックしてください。 Gemini：多面的なミューズ開発者：Google AI Deepmind…

「UnbodyとAppsmithを使って、10分でGoogle Meet AIアシスタントアプリを作る方法」

「ほぼコードなしで、Google Meetのビデオ録画を処理し、メモを作成し、アクションアイテムをキャプチャするAIのミーティングアシスタントアプリを開発する方法を学びましょう」

「あなたのMLアプリケーションを際立たせるための６つの効果的なヒント」

あなたの機械学習アプリケーションで目立つ方法を考えることは、何に取り組むべきかさえわからないと恐ろしいかもしれませんそこで、このブログ投稿では、実践的な6つのヒントを共有します...

推測的なサンプリング—直感的かつ徹底的に説明されています

この記事では、「推測的サンプリング」という戦略について説明しますこれによって、テキスト生成の速度を速くし、コストを抑えつつも性能には妥協しないことができますまずはじめに、私たちは…

デルタテーブルの削除ベクトル：Databricksの操作のスピードアップ

伝統的に、Delta Lakeはコピーオンワイトのパラダイムのみをサポートしており、元のデータファイルは書き込まれるたびに変更されます例：ファイル内の1行が削除されると、...

マイクロソフトAIチームがPhi-2を紹介：2.7Bパラメーターの小型言語モデルで、優れた推論能力と言語理解能力を示します

“`html 言語モデルの開発は、従来、モデルのサイズが大きいほど性能が優れているという前提のもとで行われてきました。しかし、この確立された信念から逸脱し、マイクロソフトリサーチの機械学習基礎チームの研究者たちは、パラメータ数27億の画期的な言語モデル「Phi-2」を導入しました。このモデルは、従来のスケーリング法則に反する特性を持ち、モデルのサイズだけが言語処理能力の決定因子とされる広く共有されている考え方に挑戦しています。この研究では、優れた性能が大きなモデルを必要とするという一般的な仮定について考察されています。研究者たちは、Phi-2を通常から逸脱したパラダイムシフトとして紹介しています。この記事では、Phi-2の特徴的な属性とその開発に取り組んだ革新的な手法について詳しく説明しています。Phi-2は、従来のアプローチとは異なり、厳選された高品質なトレーニングデータに依存し、より小さいモデルからの知識転移を活用しています。これにより、言語モデルのスケーリングにおける確立された慣行に立ち向かう力強い挑戦を示しています。 Phi-2の方法論の基盤は、2つの重要な洞察にあります。まず、研究者たちは、トレーニングデータの品質の重要性を強調し、モデルに推論、知識、常識を注入するために「教科書品質」と設計されたデータを使用しています。また、革新的な技術が駆使され、1.3億のパラメータPhi-1.5から始まるモデルの洞察力の効率的なスケーリングを実現しています。この記事では、Phi-2のアーキテクチャについて詳しく掘り下げており、合成データとWebデータセットでトレーニングされた次の単語予測を目的とするTransformerベースのモデルを特徴としています。Phi-2はその控えめなサイズにもかかわらず、さまざまなベンチマークでより大きなモデルを凌駕し、その効率性と優れた能力を示しています。結論として、マイクロソフトリサーチの研究者は、Phi-2を言語モデルの開発における革新的な力として提案しています。このモデルは、モデルの能力が本質的にサイズに結び付いているという業界の長年の信念に挑戦するだけでなく、成功裏に反証しています。このパラダイムシフトは、従来のスケーリング法則に厳密に従うことなく達成できる効率性を強調し、新たな研究の視点や可能性を重視しています。Phi-2の特徴的な高品質なトレーニングデータと革新的なスケーリング技術は、自然言語処理分野における大きな進歩を示し、将来の新しい可能性と安全な言語モデルを約束しています。 The post Microsoft AI Team Introduces Phi-2: A 2.7B Parameter Small Language Model that Demonstrates Outstanding Reasoning and Language…

「オープンソースツールを使用して、プロのように音声をクローンし、リップシンク動画を作る方法」

紹介 AI音声クローンはソーシャルメディアで大流行しています。これにより、創造的な可能性が広がりました。ソーシャルメディアで有名人のミームやAI声の上書きを見たことがあるかもしれません。それがどのように行われているのか疑問に思ったことはありませんか？Eleven Labsなど、多くのプラットフォームがAPIを提供していますが、オープンソースソフトウェアを使用して無料で行うことはできるのでしょうか？短い答えは「YES」です。オープンソースには音声合成を実現するためのTTSモデルとリップシンクツールがあります。したがって、この記事では、音声クローンとリップシンクのためのオープンソースのツールとモデルを探求してみましょう。学習目標 AI音声クローンとリップシンクのためのオープンソースツールを探求する。 FFmpegとWhisperを使用してビデオを転写する。 Coqui-AIのxTTSモデルを使用して声をクローンする。 Wav2Lipを使用してビデオのリップシンクを行う。この技術の実世界での使用例を探求する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。オープンソーススタック既にご存じのように、私たちはOpenAIのWhisper、FFmpeg、Coqui-aiのxTTSモデル、およびWav2lipを私たちの技術スタックとして使用します。しかし、コードに入る前に、これらのツールについて簡単に説明しましょう。そして、これらのプロジェクトの作者に感謝します。 Whisper： WhisperはOpenAIのASR（自動音声認識）モデルです。これは、多様なオーディオデータと対応するトランスクリプトを用いて、650,000時間以上のトレーニングを受けたエンコーダ-デコーダトランスフォーマーモデルです。そのため、オーディオからの多言語の転写に非常に適しています。エンコーダは、30秒のオーディオチャンクのログメルスペクトログラムを受け取ります。各エンコーダブロックは、オーディオ信号の異なる部分を理解するためにセルフアテンションを使用します。デコーダは、エンコーダからの隠れ状態情報と学習済みの位置エンコーディングを受け取ります。デコーダはセルフアテンションとクロスアテンションを使用して次のトークンを予測します。プロセスの最後に、認識されたテキストを表すトークンのシーケンスを出力します。Whisperの詳細については、公式リポジトリを参照してください。 Coqui TTS： TTSはCoqui-aiのオープンソースライブラリです。これは複数のテキスト読み上げモデルをホストしています。Bark、Tortoise、xTTSなどのエンドツーエンドモデル、FastSpeechなどのスペクトログラムモデル、Hifi-GAN、MelGANなどのボコーダなどがあります。さらに、テキスト読み上げモデルの推論、調整、トレーニングのための統一されたAPIを提供しています。このプロジェクトでは、xTTSというエンドツーエンドの多言語音声クローニングモデルを使用します。これは英語、日本語、ヒンディー語、中国語などを含む16の言語をサポートしています。TTSについての詳細情報は、公式のTTSリポジトリを参照してください。 Wav2Lip： Wav2Lipは、「A Lip Sync…

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