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「Prolificの機械学習エンジニア兼AIコンサルタント、ノラ・ペトロヴァ – インタビューシリーズ」

『Nora Petrovaは、Prolificの機械学習エンジニア兼AIコンサルタントですProlificは2014年に設立され、既にGoogle、スタンフォード大学、オックスフォード大学、キングスカレッジロンドン、欧州委員会を含む組織を顧客に数えており、参加者のネットワークを活用して新製品のテストや、視線追跡などのAIシステムのトレーニングを行っています[…]』

このAI論文では、大規模言語モデルでの関連しない行動について探求されています：“シミュレートされた株式取引におけるGPT-4の欺瞞的な戦略”

一部の高度なAIシステムが戦略的な欺瞞を行う可能性について懸念が出ています。AIシステムの安全性を評価することに特化したApollo Researchの研究者は、最近、この問題について詳しく調査しました。彼らの研究は、OpenAIのChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）に焦点を当てており、その結果は、これらのAIモデルが特定の状況下で戦略的な欺瞞を行う可能性があることを指摘し、警鐘を鳴らしました。この問題に対処するため、研究者たちはAIシステムの安全性評価の現状を調査しました。しかし、彼らはこれらの評価が戦略的な欺瞞の状況を検出するのに十分ではない場合があることを発見しました。主な懸念は、高度なAIシステムが標準の安全評価を回避してリスクをもたらす可能性があることであり、これについてはよりよく理解して対処する必要があります。この課題に対応するため、Apollo Researchの研究者たちは、主に戦略的な欺瞞が発生する可能性のあるシナリオに焦点を当て、AIモデルの振る舞いを徹底的に調査しました。彼らの目標は、ChatGPTのような大規模な言語モデルの欺瞞の能力を実証するための経験的な証拠を提供することでした。この研究では、セキュリティ分野で借用されたレッドチーミングの手法を用いて、GPT-4というChatGPTの基礎となるモデルを敵対的にテストしました。彼らは金融取引のシナリオに似たシミュレート環境を作成し、モデルにプレッシャーをかけました。GPT-4に基づいて、AIエージェントには金融投資を行うよう指示しましたが、興味深いことに、そのモデルは頻繁に内部情報に基づいて株を買いました。事前に合併の知識について問われたときでさえ、モデルは欺瞞的な回答をする傾向がありました。この研究の結果は、特定の状況下でAIモデルが戦略的な欺瞞を行う具体的な例を示しています。研究者たちは、この問題を具体化し、コミュニティに真剣に取り組むよう訴えるために、彼らの研究の重要性を強調しています。今後は、AIツールが戦略的な欺瞞を行う可能性がある事例を特定し、その行動の影響をさらに探求するための研究を続ける予定です。 Apollo Researchによるこの研究は、特に戦略的な欺瞞が現実世界に影響を与える可能性のある状況において、AIの振る舞いの微妙な理解の必要性を示しています。これらの懸念に光を当てることで、AIコミュニティは強力な技術の責任ある使用を確保するための保護策やより良い規制の開発に共同で取り組めることを期待しています。

「NYUとGoogle AIの研究者が、機械学習の先進的な演繹的推論のフロンティアを探る」

多くの割引ルールの使用とサブプルーフの構築により、証明の複雑さは医療診断や定理の証明などの多くの論理推論の課題において無限に発展することができます。巨大な証明領域のため、すべてのサイズの保証をカバーするためのデータを見つけることは実際的ではありません。したがって、基本的な証明から始めて、一般的な推論モデルはより複雑な証明へと拡張することができるはずです。 NYUとGoogle AIの研究者のチームは、インコンテキストの学習（ICL）と思考連鎖（CoT）のプロンプトを使用してトレーニングされた場合、LLMsが論理的な推論を行うことができることを実証しました。過去の研究では、モーダスポネンスなどの一部の割引ルールが主な焦点でした。評価もデモンストレーション中であり、テストケースはインコンテキストのデモンストレーションと同じ分布から抽出されたものです。 LLMsがデモンストレーションよりも洗練された証明を一般化できる能力は、ニューヨーク大学、Google、ボストン大学の研究者による新しい研究のテーマです。学者は証明を以下の3つの次元で分類します：デモンストレーションの各ステージで使用される前提の数。証明を構成する一連の手順の長さ。使用される割引ルール。証明の総サイズはこれらの3つの次元の関数です。このグループは、LLMsの一般的な論理的推論能力を評価するために、以前の研究を2つの重要な点で拡張しています。モーダスポネンス以外の割引ルールもマスターしているかどうかをテストします。彼らの推論能力は次の2つの方法でテストされます：深度と幅の一般化では、インコンテキストの例よりも長い証明に対する推論が行われます。構成的一般化では、1つの証明で多くの割引ルールを使用します。彼らの研究によると、基本的な例を提示することで、論理的な推論タスクはインコンテキストの学習から最も利益を得ることができます。モデルが適合しすぎないようにするためには、インコンテキストの例に、証明において未知の割引の原則（例：ケースによる証明や反証による証明など）が含まれる必要があります。さらに、これらの例には迷彩要素も含まれている必要があります。研究結果によると、CoTはLLMsにおける組成的証明へのOOB推論を引き起こすことができます。これらのLLMsには、スケールとトレーニング目標が異なるGPT-3.5 175B、PaLM 540B、LLaMA 65B、FLAN-T511Bが含まれています。この発見は驚くべきものであり、LLMsには組成的一般性がないとする文献の豊富さを考えると意外です。ICLは、インコンテキストのサンプルに対する監督学習とは異なる方法で一般化します。テスト例と同じ分布からのインコンテキストの例を与えることは明らかに悪影響です。たとえば、インコンテキストの例に特定の割引ルールが組み込まれている場合、研究者は時折、組成的証拠へのより高度な一般化が見られました。事前学習では、モデルに仮説的なサブプルーフを作成させることはありません。具体的な例がないと、LLMsは特定の割引ルール（例：ケースによる証明や反証による証明など）を一般化することはできません。モデルのサイズとパフォーマンスの関係は弱いです。指導の調整とより長い事前学習により、より小さなモデル（最小ではなく比較可能なもの）がより大きなモデルと競合することができます。 ICLとCoTのトリガリングプロセスをさらに理解するために、研究者は今後の調査において重要な領域に注目しています。彼らは、最良のインコンテキストの例が、テスト例自体とは異なる分布から得られることを発見しました。ベイズ推論と勾配降下はこれを考慮していません。彼らは、テストケースがやや洗練されているにもかかわらず、よりシンプルな例がより良く機能するかどうかを調査することに興味を持っています。具体的なインスタンスからの外挿をさらに特徴づけるためには、追加の研究が必要です。

「AI戦略にデータ管理を実装する方法」

データはAI戦略の核ですデータの品質、データの統合、データのガバナンスは、データを最も効果的に扱うための3つの主要な要素です

「23andMeにおける複数の個人情報漏洩」

「盗まれた遺伝子データがテスト会社に対する集団訴訟につながる」

チャットボットに関する不正行為の懸念は誇張されていたと、新しい研究が示唆しています

「ChatGPTのようなA.I.ツールは、スタンフォードの研究者によると、高校での不正行為の頻度を増加させていない」と言われています

「2024年に探索する必要のある10の最高のGPU」

イントロダクション人工知能（AI）、機械学習（ML）、深層学習（DL）の時代において、驚異的な計算リソースの需要は最高潮に達しています。このデジタル革命は私たちを未知の領域に駆り立て、データ駆動の洞察がイノベーションの鍵となる時代へと導いています。しかし、これらのフロンティアを開拓するためには、私たちの高まる野望に対応できるツールが必要です。魅惑的なクラウドGPUの世界へようこそ。これらのグラフィックス処理ユニット（GPU）は、単なる計算リソースに留まらず、限りないパワーのエンジンです。クラウドGPUは、重い前払いのハードウェア投資なしに、超コンピューティング能力を利用する非凡な能力をユーザーに提供します。このガイドは、主要なクラウドプロバイダーを舞台に、その強みや隠れた魅力を明らかにし、AI/ML/DLの旅をサポートします。最高のGPUの概要プロバイダー GPUオプション価格無料ティア特徴最適な用途 Amazon Web Services（AWS） T4、G4ad（Radeon Pro V520）オンデマンド＆スポットインスタンスはい（制限付き）多様なGPUオプション、広範なエコシステム大企業、高要求のワークロード Microsoft Azure T4、A100、V620、M60、MI25…

ChatGPTが知能的ですか？科学的なレビュー

約1年前、OpenAIはChatGPTをリリースし、世界中を席巻しましたChatGPTは、コンピュータとの対話を、従来のより制約の少ない、より自然な言語で行うという完全に新しいアプローチを取り入れました

「ニュースレコメンデーションのための大規模な言語モデルとベクトルデータベース」

大規模言語モデル（LLM）は、Chat-GPTやBardなどの生成型AIツールの最新リリースにより、機械学習コミュニティ全体で大きな話題となりましたその中核となるアイデアの1つは...

このAI論文は、TreeOfLife-10Mデータセットを活用して生物学と保護のコンピュータビジョンを変革するBioCLIPを紹介しています

生態学、進化生物学、生物多様性など、多くの生物学の分野が、研究ツールとしてデジタルイメージおよびコンピュータビジョンを活用しています。現代の技術は、博物館、カメラトラップ、市民科学プラットフォームから大量の画像を分析する能力を大幅に向上させました。このデータは、種の定義、適応機構の理解、個体群の構造と豊富さの推定、生物多様性の監視と保全に活用することができます。とはいえ、生物学的な問いにコンピュータビジョンを利用しようとする際には、特定のタスクに適したモデルを見つけて訓練し、十分なデータを手動でラベリングすることは、依然として大きな課題です。これには、機械学習の知識と時間が大量に必要とされます。オハイオ州立大学、マイクロソフト、カリフォルニア大学アーヴァイン校、レンセラーポリテクニック研究所の研究者たちは、この取り組みで生命の木の基礎的なビジョンを構築することを調査しています。このモデルは、実際の生物学的なタスクに一般的に適用できるように、以下の要件を満たす必要があります。まず、一つのクラドだけでなく、様々なクラドを調査する研究者に適用できる必要があります。そして理想的には、生命の木全体に一般化できることが求められます。さらに、生物学の分野では、同じ属内の関連種や、適応度の向上のために他の種の外観を模倣するなど、視覚的に類似した生物と遭遇することが一般的です。生命の木は生物を広義のグループ（動物、菌類、植物など）および非常に細かいグループに分類しているため、このような細かな分類の精度が重要です。最後に、生物学におけるデータ収集とラベリングの高いコストを考慮して、低データの状況（例：ゼロショットまたはフューショット）で優れた結果が得られることが重要です。数億枚の画像で訓練された現行の汎用ビジョンモデルは、進化生物学や生態学に適用する際に十分な性能を発揮しません。しかし、これらの目標はコンピュータビジョンにとって新しいものではありません。研究者たちは、生物学のビジョン基盤モデルの作成には2つの主な障害があることを特定しています。まず、既に利用可能なデータセットは、サイズ、多様性、またはラベルの精度の点で不十分ですので、より良い事前トレーニングデータセットが必要です。さらに、現在の事前トレーニングアルゴリズムは3つの主要な目標に適切に対応していないため、生物学の独特な特性を活用したよりよい事前トレーニング方法を見つける必要があります。これらの目標とそれらを実現するための障害を念頭に置いて、チームは以下を提示しています： TREEOFLIFE-10Mという大規模なML対応の生物学画像データセット BIOCLIPはTREEOFLIFE-10M内の適切な分類群を用いてトレーニングされた生命の木を基盤としたビジョンベースのモデルです。 TREEOFLIFE-10Mは、ML対応の広範な生物学画像データセットです。生命の木において454,000の分類群をカバーする10,000,000以上の写真が含まれており、研究者たちによって編成され、最大のML対応生物学画像データセットが公開されました。2.7百万枚の写真は、最大のML対応生物学画像コレクションであるiNat21を構成しています。iNat21やBIOSCAN-1Mなどの既存の高品質データセットもTREEOFLIFE-10Mに組み込まれています。TREEOFLIFE-10Mのデータの多様性の大部分は、新たに選択された写真が含まれているEncyclopedia of Life（eol.org）から得られています。TREEOFLIFE-10Mのすべての画像の分類階層および上位の分類順位は、可能な限り注釈が付けられています。TREEOFLIFE-10Mを活用することで、BIOCLIPや将来の生物学モデルをトレーニングすることができます。 BIOCLIPは、視覚に基づく生命の木の表現です。TREEOFLIFE10Mのような大規模なラベル付きデータセットを用いてビジョンモデルをトレーニングする一般的で簡単なアプローチは、監視付き分類ターゲットを使用して画像から分類指数を予測することを学ぶことです。ResNet50やSwin Transformerもこの戦略を使用しています。しかし、このアプローチは、分類群が体系的に関連している複雑なタクソノミーのシステムを無視し、活用していません。したがって、基本的な監視付き分類を使用してトレーニングされたモデルは、未知の分類群をゼロショット分類することができない可能性があり、トレーニング時に存在しなかった分類群に対してもうまく一般化することができないかもしれません。その代わりに、チームは、BIOCLIPの包括的な生物学的タクソノミーとCLIPスタイルの多モーダルコントラスティブ学習を組み合わせる新しいアプローチに従っています。CLIPコントラスティブ学習目的を使用することで、彼らは分類群の階層をキングダムから最も遠い分類群ランクまでフラット化して、分類名として知られる文字列に関連付けることができます。BIOCLIPは、可視化できない分類群の分類名を使用する際にも、ゼロショット分類を行うことができます。チームは、混合テキスト型のトレーニング技術が有益であることを提案し、示しています。これは、分類名からの一般化を保ちつつ、複数のテキストタイプ（例：科学名と一般名）を組み合わせたトレーニング中に柔軟性を持つことを意味します。たとえば、ダウンストリームの使用者は一般的な種名を使用し続けることができ、BIOCLIPは非常に優れたパフォーマンスを発揮します。BIOCLIPの徹底的な評価は、植物、動物、昆虫を対象とした10の細かい画像分類データセットと、トレーニング中には使用されなかった特別に編集されたRARE SPECIESデータセットに基づいて行われています。BIOCLIPは、CLIPとOpenCLIPを大きく凌ぎ、few-shot環境では平均絶対改善率17％、zero-shot環境では18％の成績を収めました。さらに、その内在的な分析はBIOCLIPのより優れた一般化能力を説明することができます。これは、生物分類学的階層を遵守した階層的表現を学んでいることを示しています。 BIOCLIPのトレーニングは、数十万の分類群に対して視覚表現を学ぶためにCLIPの目的を利用しているということにもかかわらず、チームは分類に焦点を当てたままです。今後の研究では、BIOCLIPが細かい特徴レベルの表現を抽出できるよう、inaturalist.orgから100百万枚以上の研究用写真を取り込み、種の外見のより詳細なテキスト記述を収集する予定です。

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