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デシAIはDeciLM-7Bを紹介します：超高速かつ超高精度の70億パラメータの大規模言語モデル（LLM）

技術の進化が絶えず進む中で、言語モデルは欠かせない存在となりました。これらのシステムは高度な人工知能によって動力を得ており、デジタルプラットフォームとのインタラクションを向上させます。LLM（Language Models）は人間の言語の理解と生成を促進し、人間のコミュニケーションと機械の理解とのギャップを埋めるために設計されています。技術の進歩により、言語モデルは情報処理、コミュニケーション、問題解決においてますます重要な役割を果たすデジタル時代を迎えました。最近、Deciは7兆パラメータクラスで利用可能な高精度高速な革新的なモデルであるDeciLM-7Bを導入しました。Apache 2.0でライセンスされたこのモデルは、7兆パラメータクラスで類を見ない精度と速度を誇る新世代の言語モデルの最前線に立っています。このモデルは、言語処理の進歩と変革の力を備えています。 DeciLM-7BはThe Open Language Model Leaderboardにおいて61.55の印象的な平均スコアを記録しています。これは、DeciLM-7Bが7兆パラメータクラスで最も先進的なベース言語モデルであり、さまざまなアプリケーションにおいて改善された精度と信頼性を提供していることを示しています。Mistral 7Bは、Arc、HellaSwag、MMLU、Winogrande、GSM8Kを含むいくつかのベンチマークで従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 DeciLM-7Bは単に精度が高いだけでなく、驚異的な速度能力を持っています。Mistral 7Bに比べてスループットが83%向上し、Llama 2 7Bに比べて139%も向上しています。DeciLM-7Bは言語モデルの効率性の基準を引き上げています。PyTorchのベンチマークでは、Mistral 7BおよびLlama 2 7Bよりも1.83倍および2.39倍のスループットを示しており、その優位性がハイライトされています。 DeciLM-7BとInfery、Decが開発した推論SDKの相乗効果により、vLLMを使用したMistral 7Bに比べて4.4倍の速度向上が実現され、コスト効果の高い大量ユーザーインタラクションの可能性が提供されます。 DeciLM-7BはNASパワードエンジン、AutoNACを活用しています。このモデルは複雑な好み最適化手法なしで、上位の7兆パラメータの説明モデルの中で優れた性能を発揮します。研究者たちは、DeciLM-7BとInfery-LLMが革新的な変化をいくつかの産業にもたらす可能性を持つアプリケーションを持っていることを強調しています。これら2つは、リアルタイムのチャットボットによるハイボリューム顧客サービスの向上と、医療、法律、マーケティング、ファイナンスなどのテキスト重視の専門分野におけるワークフロー自動化を革新します。まとめると、DeciLM-7Bは大規模な言語モデルにおける重要なモデルです。精度と効率性だけでなく、アクセシビリティと多様性においても言語モデルが優れていることを示しています。技術の進化につれて、DeciLM-7Bのようなモデルはデジタル世界を形作る上でますます重要になっています。これらのモデルは未来に向けた無数の可能性を示してくれます。技術の進歩とともに、これらのモデルはますます重要になり、デジタルフロンティアの多岐にわたる選択肢を展望する魅力的かつ広大な予感を私たちにもたらしてくれます。

「AIアクトの解読」

AI法 [1]は、長く苦痛な過程を経て形成されましたこれは、ヨーロッパの立法プロセスにおける政治の影響と重要性を完璧に示すものですしかし、同時に欠陥があることも問題として浮かび上がります...

「誰もがLLMプロンプトインジェクションから安全ではありません」

「SQLインジェクション攻撃を聞いたことがあると思いますSQLインジェクションは、攻撃者がフロントエンドのアプリケーションで使用されるフィールドやパラメータに悪意のあるSQLコードを注入する際に起こります例えば、以下のコード…」

グーグルの研究者たちは、差分プライバシーを持つ機械学習システムの監査において、新たなシングルランアプローチを発表しました

差分プライバシー（DP）は、モデルの訓練に使用される個人データのプライバシーを保護するための機械学習のよく知られた技術です。これは、モデルの出力が入力データの個人の存在または不在に影響されないことを保証する数学的な枠組みです。最近、このようなモデルのプライバシー保証を柔軟かつ効率的な方法で評価するための新しい監査手法が開発されました。この手法は、基礎となるアルゴリズムに対して最小限の仮定を置いた多目的かつ効率的な評価を可能にします。グーグルの研究者たちは、個別のトレーニングランに焦点を当てた差分プライバシーを持つ機械学習システムの監査手法を紹介しました。この研究では、差分プライバシーと統計的一般化の関係に重点が置かれており、提案された監査手法の重要な側面となっています。 DPは個別のデータが結果に重大な影響を与えないことを保証し、計算可能なプライバシー保証を提供します。プライバシーの監査は、DPのアルゴリズムにおける分析や実装のエラーを評価します。従来の監査は計算コストが高く、複数の実行を必要とすることがしばしばあります。この手法は、トレーニング例の追加または削除を並列に行うことで計算コストを最小限に抑え、アルゴリズムに最小限の仮定を課すことができ、ブラックボックスおよびホワイトボックスのシナリオに適応することができます。 https://arxiv.org/abs/2305.08846 この研究で示される手法は、アルゴリズムを最小限の仮定で追加または除外の例を独立して含め、意思決定のためのスコアを計算することで、統計的一般化と差分プライバシーの関係を分析しています。このアプローチは、ブラックボックスおよびホワイトボックスのシナリオに適用可能です。アルゴリズム3であるDP-SGDオーディターは、具体的な具現化です。それは、異なるパラメータの評価や分布内の例の考慮を含む、さまざまな差分プライバシーアルゴリズムに対して彼らの監査手法の一般化可能性を強調しています。この監査手法は、数学的な分析やエラー検出の評価を支援する計算可能なプライバシー保証を提供します。提案された監査手法は、さまざまな差分プライバシーアルゴリズムに適用可能であり、分布内の例やパラメータの評価などの考慮事項があります。これにより、計算コストを削減しながら効果的なプライバシー保証が実現されます。提案された監査手法により、単一のトレーニングランで差分プライバシーを持つ機械学習技術を評価し、個別にトレーニング例を追加または削除することで並列処理を活用することができます。この手法は、従来の監査に比べて計算コストを削減しながら効果的なプライバシー保証を提供します。さまざまな差分プライバシーアルゴリズムに適用可能な監査手法の汎用性が強調されています。分布内の例やパラメータの評価など、実践的な考慮事項にも対応しており、プライバシー監査に貢献しています。まとめると、この研究の主なポイントは次の通りです：提案された監査手法により、単一のトレーニングランで差分プライバシーを持つ機械学習技術を評価することが可能であり、トレーニング例の追加または削除を並列に行います。この手法は、アルゴリズムに関して最小限の仮定を必要とし、ブラックボックスおよびホワイトボックスの設定の両方に適用することができます。この手法は、計算可能なプライバシー保証を提供し、アルゴリズムの実装のエラーを検出したり数学的な分析の正確さを評価したりすることができます。この手法はさまざまな差分プライバシーアルゴリズムに適用可能であり、従来の監査に比べて計算コストを削減しながら効果的なプライバシー保証を提供します。

開発者と企業は、Gemini Proで構築する時です

「ジェミニプロは、開発者や企業がAIアプリケーションを構築するために利用可能です」

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Courses

『ジェネラティブAIの電力消費の定量化』

更新日：2023年12月11日—アナウンスメントにおいてAMDが予想する売上高の倍増を反映するため、アナウンスメントの付録に改訂された分析Generative AIにはグラフィックス処理ユニット（GPU）が必要であり、それらはたくさん必要とされます計算が…

「Phi-2解放：コンパクトで輝かしい言語モデル」

最近、Microsoft ResearchのMachine Learning Foundationsチームは、彼らの小さな言語モデル（SLM）のスイートの最新バージョンであるPhi-2を発表しました。パラメーター数が27億に上るPhi-2は、驚くほどコンパクトなフレームワーク内で非凡な推論力と言語理解能力を発揮し、期待を裏切るものです。 Phi-2謎解き Phi-2の登場は、その前身であるPhi-1とPhi-1.5の成功に続くものです。研究チームは、言語モデルのスケーリングにおけるユニークなアプローチを開拓し、サイズだけがすべてではないことを示しました。トレーニングデータの品質と革新的なスケーリング技術に焦点を当てることで、Phi-2は自身よりも25倍も大きいモデルに劣らず、さらに優れたパフォーマンスを発揮します。品質が数量を凌駕する Phi-2の成功の要点は、チームがトレーニングデータの品質に重点を置いていることにあります。以前の研究「テキストブックが必要なすべて」に続いて、研究者たちは合成データセットと厳選されたウェブデータを組み合わせてモデルに常識的な推論と一般的な知識を植え付けることを目指しました。この緻密なデータキュレーションのアプローチが、Phi-2の優れたパフォーマンスへの道を開きました。革新的なスケーリング技術研究チームは、Phi-1.5モデルの知識をPhi-2に埋め込むという新たな知識転送アプローチを採用しました。これにより、トレーニングの収束が加速されるだけでなく、Phi-2のベンチマークスコアにおいて明確な性能向上が示されました。この革新的なスケーリング技術によって、Phi-2は他と一線を画し、戦略的なモデル開発の力を示しています。 Phi-2のトレーニングの歩み Phi-2は、次の単語予測目標を持つTransformerベースのモデルであり、合成データセットとウェブデータから合計14兆トークンに対してトレーニングを行いました。驚くべきことに、96台のA100 GPUでわずか14日間のトレーニングを実施し、効率性と効果性を示しました。Phi-2は、人間のフィードバックからの強化学習や命令による微調整を行っていないにもかかわらず、有害性や偏見に関して優れた振る舞いを示しています。 Phi-2の評価での勝利 Phi-2の優れた性能は、ミストラルやラマ2などのより大きなモデルを凌駕し、コーディングや数学などのマルチステップの推論タスクで卓越した成績を収めています。驚くべきことに、最近発表されたGoogleのジェミニナノ2を上回り、そのサイズの小ささにもかかわらず優れた性能を発揮します。研究者たちはモデルの評価における課題を認識していますが、Phi-2が一貫して自らの能力を証明できる具体的な使用例でのテストの重要性を強調しています。私たちの考え Phi-2の優れたパフォーマンスは、大きなモデルが常に良い結果を意味するという常識に挑戦しています。そのコンパクトなサイズは、研究や開発の新たな可能性を開き、機械的解釈可能性、安全性の向上、およびさまざまなタスクにおける微調整実験を探求するための理想的なプレイグラウンドとなります。Microsoft Researchは、自然言語処理の未来を新たな情熱で探求するために、Phi-2を活用して限界を押し広げる姿勢を示しています。 Phi-2は、人工知能と言語理解の領域において、小さな言語モデルに宿る驚くべき力を証明し、効率性と効果性の新たな時代を切り開いています。

ジェンAIに関するトップ10の研究論文

イントロダクション自然言語理解の常に進化する風景の中で、研究者たちは革新的なアプローチを通じて可能性の限界を em>押し上げることを続けています。本記事では、生成AI（GenAI）に関する画期的な研究論文のコレクションについて探求していきます。これらの研究は、人間の好みとの一致度向上からテキストの説明から3Dコンテンツを生成するという様々な側面にわたって言語モデルを探究しています。これらの研究は学術的な論議に貢献すると同時に、自然言語処理の未来を形作る可能性のある実践的な洞察を提供しています。これらの啓発的な調査を通じて旅を始めましょう。 GenAIに関するトップ10の研究論文 GenAIに関する数百の研究論文の中から、以下は私たちのトップ10の選り抜きです。 1. 生成プリトレーニングによる言語理解の向上この研究論文は、非教示型のプリトレーニングと教示型のファインチューニングを組み合わせて自然言語理解タスクを強化するための半教師付きアプローチを探求しています。この研究では、Transformerアーキテクチャに基づいたタスクに依存しないモデルを利用しています。これにより、多様な未ラベルのテキストでの生成プリトレーニングとその後の識別的ファインチューニングによって、さまざまな言語理解ベンチマークでのパフォーマンスが大幅に向上することが明らかになりました。このモデルは、常識的な推論において8.9%、質問応答において5.7%、テキスト言い換えにおいて1.5%といった注目すべき改善を達成しました。この研究は、大規模な未ラベルのコーパスをプリトレーニングに活用し、ファインチューニング中のタスクに意識した入力変換を行うことが、教師なし学習を自然言語処理や他の領域で進めるための貴重な洞察を提供しています。論文はこちらで入手できます：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf 2. 人間フィードバックを用いた強化学習：悲観主義を通じたダイナミックな選択の学習この生成AIに関する研究論文は、オフラインでの人間フィードバックによる強化学習（RLHF）の難しい領域に深入りしています。この研究は、人間の選択に影響を受けたトラジェクトリの集合から、マルコフ決定過程（MDP）における人間の基盤と最適方策を把握することを目指しています。この研究は、経済計量学に根ざしたダイナミックディスクリートチョイス（DDC）モデルに焦点を当て、有界合理性を持った人間の意思決定をモデル化します。提案されたDynamic-Choice-Pessimistic-Policy-Optimization（DCPPO）メソッドは、次の3つのステージで構成されています。それらは、人間の行動方針と価値関数の推定、人間の報酬関数の再現、および事実に近い最適方策のための悲観的価値反復の呼び出しです。この論文は、動的なディスクリートチョイスモデルによるオフポリシーオフラインRLHFについての理論的な保証を提供しています。分布のシフトや次元のサブオプティマリティの課題への対処についての洞察も提供しています。論文はこちらで入手できます：https://arxiv.org/abs/2305.18438 3. ニューラル確率言語モデルこの研究論文は、次元の呪いによって生じる統計的言語モデリングの課題に取り組み、未見の単語の連続列に対して一般化する難しさに焦点を当てています。提案された解決策は、単語の分散表現を学習することで、各トレーニング文がモデルに対して意味的に隣接する文について情報を提供することを可能にします。単語の表現と単語列の確率関数を同時に学習することで、モデルは一般化性能を向上させることができます。ニューラルネットワークを用いた実験結果は、最先端のn-gramモデルに比べて大幅な改善を示しており、長い文脈を活用するアプローチの効果を示しています。論文は、学習された分散表現によって次元の課題に対処するモデルの能力を強調しながら、潜在的な将来の改善の可能性についても言及しています。論文はこちらで入手できます：https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf 4. BERT：言語理解のための深層双方向トランスフォーマーの事前学習 GenAIの研究論文では、未ラベル化されたテキストに対して双方向の事前学習を行うために設計された画期的な言語表現モデルであるBERTが紹介されています。従来のモデルとは異なり、BERTはすべてのレイヤーで左右の文脈に依存し、タスク固有の修正を最小限に抑えながら微調整を可能にします。BERTはさまざまな自然言語処理タスクで最先端の結果を実現し、その簡潔さと実証的なパワーを示しています。この論文では既存の技術の制約に対処し、言語表現のための双方向の事前学習の重要性を強調しています。BERTのマスクされた言語モデル目的は、深い双方向のTransformer事前学習を促進し、タスク固有のアーキテクチャへの依存を減らし、11のNLPタスクの最先端の技術を前進させています。…

「40歳以上の方におすすめのクールなAIツール（2023年12月版）」

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイクの動画や画像を作成したい人向けのAIベースのツールです。動画、写真、ミーム、古い映画、GIFなど、様々なコンテンツをリフェイスして簡単にコンテンツを作成することができます。このアプリにはコンテンツの制限がないため、ユーザーはどんなコンテンツのアップロードも行うことができます。また、初めて製品の定期購読ユーザーとなると、50%オフの特典を受けることができます。 Aragon Aragonを使用して、驚くべきプロフェッショナルなヘッドショットを手軽に撮影しましょう。最新のAI技術を活用して、自分自身の高品質なヘッドショットを瞬時に作成しましょう！写真スタジオの予約やドレスアップの手間を省いてください。写真の編集と修正が迅速に行われ、数日後ではなくすぐに受け取ることができます。次の仕事に就く際に優位性を持つ40枚のHD写真を受け取りましょう。 AdCreative.ai AdCreative.aiは、究極の人工知能ソリューションで広告とソーシャルメディアの効果を高めます。創造的な作業に費やす時間を減らし、数秒で生み出される高変換率の広告とソーシャルメディアの投稿に挨拶を告げましょう。AdCreative.aiを使って、成功を最大限に引き出し、努力を最小限に抑えましょう。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostingerは、先進の人工知能エンジンの力を借りて、すべてのウェブサイトオーナーのための最高のAIウェブサイトビルダーを作成しています。このビルダーは、デザインプロセスをガイドし、レイアウト、カラースキーム、コンテンツ配置を提案し、ニーズに合わせてカスタマイズする自由を提供します。さまざまなデバイスに対応したレスポンシブデザインを維持しながら、細部のカスタマイズに取り組みましょう。 Otter AI Otter.AIは、人工知能を利用して、共有可能で検索可能でアクセス可能で安全なリアルタイムの会議の記録を提供します。音声を録音し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、先進のAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、会議でのアクションアイテムの特定、テキストの作成と変更など、タスクをサポートする堅牢な生成AIツールです。Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを提供することで、ワークフローを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化・向上させます。 Codium AI 忙しい開発者向けの有意義なテストを生成します。CodiumAIを使用すると、IDE内で提案される非自明なテスト（そして自明なテストも！）を手に入れることができます。賢くコーディングし、価値をより多く創出し、プッシュする際に自信を持ちましょう。CodiumAIにより、開発者はテストとコードの分析に費やす時間を節約しながら、より迅速にイノベーションを実現します。あなたが意図した通りにコードを書きましょう。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワープレゼンテーションツールで、オンラインコンテンツの作成を簡素化します。数秒でプロのプレゼンテーションを作成できるようになりましょう。 SaneBox AIは未来ですが、SaneBoxでは12年以上にわたりAIを活用したメールの運営に成功し、平均ユーザーは週に3時間以上の受信トレイの管理時間を節約しています。…

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