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Google DeepMindとYouTubeの研究者は、Lyriaという高度なAI音楽生成モデルを発表しました

最近の発表では、GoogleのDeepMindがYouTubeとの協力のもと、芸術的表現の風景を変えるであろう音楽生成モデルLyriaを発表しました。この革新的なテクノロジーは、Dream TrackとMusic AIの2つの実験的ツールセットとともに、AI支援の音楽制作において重要な進展を示し、ミュージシャンやクリエイターが自身のクラフトとの関わり方を再定義することを約束します。 Lyriaの発表は、Googleが以前に単語のプロンプトに基づいて曲を生成するAI技術を試みたことに続きます。今度はDeepMindのLyriaモデルが注目され、YouTubeとの協力を通じてクリエイターがその潜在能力を活用できるようになります。画期的なツールであるDream Trackでは、クリエイターがYouTube Shorts向けにAI生成のサウンドトラックを手掛け、著名アーティストの個性的な音楽スタイルに没入することができます。しかし、音楽制作におけるAIの役割については、AI生成の作品の信頼性と持続可能性についての懸念も浮上しています。長いフレーズにわたる音楽的連続性の保持の複雑さは、AIモデルにとっての課題となります。DeepMindはこれを認識し、長時間にわたって意図した音楽的な結果を保つことの難しさを強調し、時間の経過によるシュールな歪みをもたらす可能性があります。 DeepMindとYouTubeは、これらの課題を軽減するために初めに短い音楽作品に重点を置きました。Dream Trackの初回リリースは一部のクリエイターを対象とし、選ばれたアーティストの音楽のエッセンスを似せるように慎重に作り上げた30秒のAI生成サウンドトラックを作り上げる機会を提供します。特筆すべきは、アーティストがこれらのモデルのテストに積極的に参加し、信憑性を確保し貴重な洞察を提供していることです。この取り組みは、共同作業の性質を強調しています。具体的なアーティスト、作曲家、プロデューサーで構成されたMusic AI Incubatorは、AIツールの改善に積極的に貢献しています。彼らの関与は、創造的なプロセスを向上させながら、AIの限界を探求する意欲の表れです。 Dream Trackは限定リリースですが、Music AIツールの一般展開は今年後半に続きます。DeepMindは、特定の楽器やフミフミで音楽を作成し、簡単なMIDIキーボードの入力からアンサンブルを作曲し、既存のボーカルラインに伴奏する楽曲を制作するなど、これらの能力をうかがわせる魅力的なヒントを与えています。 AI生成音楽へのGoogleの進出は単独のものではありません。MetaのオープンソースのAI音楽生成器や、Stability AIやRiffusionなどのスタートアップからのイニシアチブも、音楽業界がAI駆動のイノベーションを受け入れる加速度的な変化を示しています。これらの進歩により、業界は変革を迎える準備ができています。 AIと創造性が交差する領域で、AI音楽生成における最も重要な問いは、AI作品が音楽の新たな標準となるのかということです。不確定要素が存在する中で、DeepMindとYouTubeの協力関係は、AI生成音楽がその信頼性を保ちながら人間の創造性を補完することを保証するための共同の努力を示しています。テクノロジーとアートが交錯する領域で、DeepMindとYouTubeのAI音楽生成への取り組みは、革新と芸術的表現が調和して音楽創造の本質を再定義する有望な未来を示唆しています。この投稿は、Google DeepmindとYouTubeの研究者が発表したLyria: 高度なAI音楽生成モデルが最初に掲載されました –…

Matplotlibを使用した六角形の地図を作成する方法についての解説です

こんにちは、そして新しいMatplotlibチュートリアルへようこそ今回は、上記のような洞察に富んだ六角形の地図の作成方法を教えます地理情報を視覚化することは困難です

「教師なし学習シリーズ ― DBScanの探索」

クラスタリングアルゴリズムはデータサイエンスの世界で最も広く使用される解決策の一つであり、最も人気のあるものは距離に基づくアプローチと密度に基づくアプローチにグループ化されますしかし、しばしば...

「Pythonの型 Optionalは必須を意味することもある」

Pythonのドキュメントによると、typing.OptionalはオブジェクトがNoneであることを示す便利な方法ですこれはこの概念を簡潔でエレガントに表現する方法ですが、それはまた明確でしょうか？さて、

「サム・アルトマンがマイクロソフトでAI研究を主導する」

テック界を騒がせた戦略的な動きの中で、MicrosoftのCEOであるサティア・ナデラは、OpenAIの共同創設者であるサム・オルトマンを引き抜き、チームに加入させるという優れた手腕を発揮しました。この注目度の高い移籍は、AIの風景における重要な転換点を示しており、オルトマンは他のOpenAIの共同創設者であるグレッグ・ブロックマンと共同でMicrosoftのAI研究チームを牽引することになります。業界にとって、これがどのような意味を持つのか、そして人工知能の将来をどのように形作る可能性があるのかを探ってみましょう。テックジャイアントの大胆なプレイ Microsoftがサム・オルトマンを雇う決断は、同社がAIの能力を向上させることに対する献身を示すものです。オルトマンはOpenAIでAIの革新を先導しており、この分野での豊富な経験を持ち込んでいます。彼のOpenAIでのリーダシップは、最先端のAI技術開発において重要な役割を果たしてきました。彼の新しい役割がMicrosoftにおける同様の画期的な進展を推進すると期待されています。このコラボレーションはMicrosoftにとって勝利であり、テック界におけるAIの成長の重要性を物語っています。 MicrosoftのAIのビジョンへの影響オルトマンが加入することで、MicrosoftはAIの研究開発を加速する準備が整いました。CEOサティア・ナデラの指導の下、テックジャイアントは積極的にAIに投資してきました。MicrosoftとOpenAIのパートナーシップは新しいものではありません。2019年からすでに共同で取り組んでおり、MicrosoftはOpenAIに10億ドルを投資してきました。しかし、オルトマンを加えることは、この同盟関係を戦略的に深化させるものです。MicrosoftがAIの取り組みを倍増させていることや、オルトマンの専門知識を活用してイノベーションを推進する意図が明確に示されています。 OpenAIの遺産と未来 OpenAIはAIの領域で限界に挑む評判を持っています。この組織の共同研究アプローチは素晴らしい成果を生み出してきました。それには、今日までに開発された最も先進的な言語処理AIモデルであるGPT-3も含まれます。オルトマンがMicrosoftに移籍することで、OpenAIの将来の方向性について疑問が生じます。そして、両者の関係がどのように進展していくのかについても考えられます。私たちの意見サム・オルトマンのOpenAIからMicrosoftへの移籍は、単なる注目度の高い採用以上のものです。後になって見ると、これはAI業界を再定義する戦略的なプレイです。オルトマンがMicrosoftのAI研究チームに彼のビジョンをもたらすことで、イノベーションが急増することが期待されます。そして、AIに基づく解決策の新たな時代が訪れるかもしれません。これはMicrosoftにとって大胆な一歩であり、AI革命をリードするという同社の揺るぎないコミットメントを示すサインです。

このAI論文では、マルチビューの冗長性を超えるための新しいマルチモーダル表現学習手法であるFACTORCLを提案しています

機械学習における主要なパラダイムの一つは、複数のモダリティからの表現学習です。未ラベル付けされたマルチモーダルデータに対するブロードな画像の事前トレーニングの後、タスク固有のラベルへの微調整が現在の共通学習戦略となっています。現在のマルチモーダル事前トレーニング技術は、主に多視点学習の先行研究に基づいており、多視点の冗長性という重要な前提によって成り立っています。つまり、モダリティ間で交換される情報は、その後のタスクに完全に関連しているほとんどの情報であるという特性です。これが真であると仮定すると、共有データをキャプチャするために対立的事前トレーニングを使用し、タスクに関連する共有情報を保持するために微調整する手法は、音声と転写テキスト、画像とキャプション、ビデオとオーディオ、指示およびアクションの学習に成功裏に適用されています。しかしながら、彼らの研究では、対比的学習（CL）のより広範な実世界のマルチモーダルコンテキストでの使用に関する2つの制約を調査しています： 1. タスクに関連する情報の低い共有多くのマルチモーダルタスクには、漫画の画像と比喩的または慣用的な字幕（つまり、文字通りではなく比喩的なビジュアルの説明）の間など、共有される情報が少ないものがあります。このような状況では、従来のマルチモーダルCLでは必要なタスクに関連する情報を取得するのが困難であり、教示された表現の一部しか学習しません。 2. タスクに関連する独自の情報：多くのモダリティが他のモダリティには存在しない固有の情報を提供する可能性があります。力センサーを使用したロボット工学や医療用センサーを使用した医療などがその例です。標準のCLではタスクに関連する固有の詳細が無視され、その結果、下流のパフォーマンスが低下します。このような制約の下で、どのようにしてマルチモーダル学習目標を多視点の冗長性を超えて適切に作成することができるのでしょうか？カーネギーメロン大学、ペンシルベニア大学、スタンフォード大学の研究者たちは、情報理論の基礎から始め、FACTORIZED CONTRASTIVE LEARNING（FACTORCL）という手法を提案し、多視点の冗長性を超えたこれらのマルチモーダル表現を学習します。この手法は、条件付き相互文の規定を通じて共有情報と独自情報を形式的に定義します。まず、共有と独自の表現を明示的に要因分解するというコンセプトです。適切かつ必要な情報コンテンツを持つ表現を作成するための2つ目のアプローチは、タスクに関連する情報を最大化するためにMIの下限を最大化し、タスクに関連しない情報を抽出するためにMIの上限を最小化することです。最終的に、明示的なラベリングなしで自己教示的シナリオにおいてタスクの関連性を確立するために、マルチモーダル拡張を使用します。彼らは、さまざまな合成データセットと画像と比喩的言語を含む幅広い実世界のマルチモーダルベンチマークを使用して、FACTORCLの効果を感情、感性、ユーモア、皮肉、および健康指標およびセンサー読み取りからの患者疾患および死亡予測などの人間の反応の予測に評価しました。彼らは6つのデータセットで新たな最先端のパフォーマンスを達成しました。以下は彼らの主な技術的貢献を列挙しています： 1. 低共有または高固有情報のシナリオでは、典型的なマルチモーダルCLはタスクに関連する固有情報を収集できないことを示す、最近の対比的学習パフォーマンスの調査。 2. FACTORCLは、次の点において全く新しい対比的学習アルゴリズムです： (A) 低共有あるいは高固有情報を取り扱うために対比的学習を改善するため、FACTORCLは、タスクに関連する情報を共有情報と独自情報に分解します。 (B) FACTORCLは、共有情報と独自情報を独立に最適化することで、タスクに関連する最適な表現を生成します。これにより、タスクに関連する情報を下限でキャプチャし、MIの上限を使用してタスクに関連しない情報を除外します。 (C) FACTORCLを用いてタスクに関連する情報を推定するためのマルチモーダル拡張を使用し、FACTORCLからの自己監督学習を可能にします。

KAISTのAI研究者が、「KTRL+F」という技術を導入しましたこれは、ドキュメント内で意味的なターゲットをリアルタイムで特定するための知識を補完するコンピューター上の検索タスクです

KTRL+Fタスクは、リアルタイムでドキュメント内の意味的な対象を特定するための知識拡張型インドキュメント検索問題であり、単一の自然なクエリを通じて外部知識を組み込みます。既存のモデルは、幻視、低レイテンシ、表面的な知識の活用の難しさなどの課題に直面しています。これを解決するため、KAIST AIとSamsung Researchの研究者は、スピードとパフォーマンスのバランスを取るための知識拡張型フレーズ検索モデルを提案しています。従来の機械読解タスクとは異なり、KTRL+Fは、提供された文脈を超えた情報の活用能力に基づいてモデルを評価します。提案されたモデルは、外部知識の埋め込みをフレーズ埋め込みに組み込むことで、スピードとパフォーマンスのバランスを効果的に取ります。このモデルは文脈知識を強化し、正確かつ包括的な検索とドキュメント内の情報リトリーバルを可能にします。 KTRL+Fは従来のレキシカルマッチングツールや機械読解の制限に取り組んでいます。それはリアルタイムでドキュメント内の意味的な対象を特定し、単一の自然なクエリを通じて外部の知識を活用する能力に焦点を当てています。評価指標は、モデルがすべての意味的なマークを見つける能力、外部コマンドの活用、およびリアルタイムでの操作能力を評価します。KTRL+Fは、改善されたドキュメント内検索機能による情報アクセス効率の向上を目指しています。 KTRL+Fはリアルタイムで意味的な対象を特定する課題に取り組んでいます。このモデルは、外部知識の埋め込みをフレーズ埋め込みに追加することで、スピードとパフォーマンスのバランスを取ります。ジェネレーティブ、エキストラクティブ、検索ベースのモデルなど、さまざまなベースラインを、List EM、List Overlap F1、Robustness Scoreなどのメトリクスを使用して分析します。外部知識の組み込みは評価され、ユーザースタディによって、KTRL+Fの問題解決によって実現された検索体験の向上が検証されます。ジェネレーティブベースラインは、事前学習された言語モデルを効果的に活用しますが、容量を拡大することがパフォーマンスを向上させることはまれです。エキストラクティブベースラインであるSequenceTaggerは、外部知識を利用することができないため、追いつく必要があります。提案されたモデルは、表面的な知識の埋め込みをフレーズ埋め込みに組み込むことで、スピードとパフォーマンスのバランスを取ります。ユーザースタディによって、ユーザーがモデルを使用することで検索時間とクエリを削減できることが確認され、検索体験の向上の効果が検証されます。結論として、KTRL+Fは知識拡張型のドキュメント内検索タスクを紹介し、知識拡張型フレーズ検索モデルを提案しています。このモデルは外部知識の埋め込みをフレーズ埋め込みに組み込むことで、スピードとパフォーマンスのバランスを効果的に取ります。KTRL+Fの拡張性と実用性は、情報検索と知識拡張の将来の向上についての機会を示唆しています。将来の研究方向には、リアルタイム処理において外部知識を検索可能なインデックスに取り込むエンドツーエンドトレーニング可能なアーキテクチャの探索、ニュースなどのタイムリーな知識の組み込み、さまざまなエンティティリンカーを使用したモデル間の比較による高品質な表面的知識の意義の調査が含まれます。提案されたモデルにおける知識集約デザインのさらなる評価、およびKTRL+Fにおけるベースラインモデルとその制限の理解を深めるための追加の実験が推奨されます。

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Google DeepMindとYouTubeの研究者は、Lyriaという高度なAI音楽生成モデルを発表しました

Matplotlibを使用した六角形の地図を作成する方法についての解説です

「教師なし学習シリーズ ― DBScanの探索」

「Pythonの型 Optionalは必須を意味することもある」

「サム・アルトマンがマイクロソフトでAI研究を主導する」

このAI論文では、マルチビューの冗長性を超えるための新しいマルチモーダル表現学習手法であるFACTORCLを提案しています

KAISTのAI研究者が、「KTRL+F」という技術を導入しましたこれは、ドキュメント内で意味的なターゲットをリアルタイムで特定するための知識を補完するコンピューター上の検索タスクです

「NASAのPower APIを使用して気候GPTを作成する」

「サム・アルトマンの疾風の週末：OpenAIからマイクロソフトへ」

AI-パワード自然言語クエリによる知識発見

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