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一緒にAIを学ぶ- Towards AIコミュニティニュースレター＃3

おはようございます、AI愛好家のみなさん！今週のポッドキャストエピソードをシェアできることをとても嬉しく思います今回は、AIの分野で有名なキーパーソンであるKen Jeeさんとの対談ですKenさんのデータサイエンスへの道のりは非常にインスピレーションに満ちています...

アップルの研究者がパラレルスペキュラティブサンプリング（PaSS）を紹介：言語モデルの効率とスケーラビリティにおける飛躍

EPFLの研究者は、Appleとの共同研究で、Parallel Speculative Sampling（PaSS）と呼ばれる仕様採取の新たなアプローチを導入しました。この新たなアプローチにより、単一のモデルを使用して複数のトークンを同時に起草することが可能となり、自己回帰生成と仕様採取の利点を組み合わせることができます。PaSSの評価では、テキストとコードの補完のタスクで有望なパフォーマンスが示されており、モデルの品質を損なうことなく、先読み埋め込みの数がアプローチに与える影響も探求され、最適な数値が見つかりました。 PaSSは、仕様採取の制約事項に対処するために提案されたもので、同じトークナイザを使用する2つのモデルが必要な仕様採取と比較して、単一のモデルで複数のトークンの起草が可能です。自己回帰生成とベースラインメソッドとの比較評価により、PaSSの優れたスピードとパフォーマンスが示されています。テキストとコードの補完のタスクでのテストでは、全体的なモデルの品質を損なうことなく、有望な結果が得られました。また、異なるサンプリング手法を使用したベースラインとの比較により、サンプリングスキームと先読み埋め込みがPaSSのパフォーマンスに与える影響も探求されました。大規模言語モデルは、自己回帰生成による自然言語処理の制約事項があります。生成されるトークンごとに順方向のパスが必要となり、メモリアクセスと処理時間に影響を与えます。仕様採取は解決策を提供するものの、同じトークナイザを使用する2つのモデルが必要となり、ボトルネックを導入します。PaSSは、2段階の並列デコーディングを利用する方法です。1つ目のトークンは、却下された場合の分布マッチングのために起草から除外され、モデルは並列デコーディングを使用して複数のトークンを同時に生成します。この方法により、全体的なモデルの品質を維持しながら、優れたスピードとパフォーマンスが実現されます。 PaSSは、自己回帰生成と比較して最大30%の高速化が見込まれる言語モデルの生成において、モデルのパフォーマンスを適正範囲内に維持しながら、低い分散性と高い予測性を持つトークンを生成する効果的な手法として証明されています。テキストとコードの補完のタスクにおいてPaSSのパフォーマンスを評価することで、その有効性が実証されています。さらなる改善点として、より高いパフォーマンス向上を目指して、より優れた先読みチケットを利用する方法が提案されています。将来の研究の方向としては、先読みトークンを利用した並列生成の品質向上を探求することが推奨されており、PaSSのパフォーマンス向上のための有望な手法とみなされています。研究者は、先読みステップ数がPaSSに与える影響についてさらなる調査が必要であると強調しており、ステップ数の増加がアプローチの利点を相殺する可能性があると指摘しています。

「個人AIの世界におけるプライバシー、信頼性、倫理的AIについて、Haltia.AIのCTOであるアルト・ベンディケン氏に聞く」

「私たちは、AI Time Journalのインタビューで独占的な洞察を共有してくれたHaltia.AIの共同創設者兼CTO、Arto Bendikenに感謝しますBendiken氏がHaltia.AIの独自のアプローチについて語る中で、プライバシー、倫理的AI、イノベーションの世界に飛び込んでくださいデバイス内での処理からブロックチェーンとAIの交差点まで、Haltia.AIの変革的な影響について学びましょう…個人用AIアシスタントの世界でのプライバシー、信頼、倫理的AIについて、Haltia.AIのCTO、Arto Bendiken氏による記事をお楽しみください詳細を読む」

「仕事の未来を形作る：メタのアーピット・アガルワールからの洞察」

COVID-19パンデミックは職場を変革し、リモートワークが持続的な標準となっています。このLeading with Dataのエピソードでは、MetaのArpit Agarwalが、未来の仕事にはバーチャルリアリティが関与し、対面での経験と同じような遠隔協業が可能になることを説明しています。Arpitは自身の旅からの洞察を共有し、製品開発の初期段階での分析の課題や重要な瞬間を強調しています。このエピソードのLeading with DataはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームで聴くことができます。お気に入りのプラットフォームを選んで、洞察に富んだコンテンツをお楽しみください！ Arpit Agarwalとの対話からの重要な洞察将来の仕事は、遠隔協業のためのバーチャルリアリティにかかっている。データサイエンスチームの立ち上げは、イノベーションとビジネスへの影響を促進する。製品開発の早い段階では、内部テストとフィードバックを使用して品質に重点を置くデータサイエンス。データサイエンスの採用には、技術力、問題解決能力、強い人柄が必要。データサイエンスのキャリア成長には、広範な探求後の専門的な専門知識が求められる。 AIとデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！さて、Arpit Agarwalがキャリアの旅と業界経験について回答した質問を見てみましょう。 COVID-19パンデミックは私たちの働き方にどのような変化をもたらしましたか？パンデミックは私たちの働き方の基盤を根本的に変えました。私たちはオフィス中心の環境から、新たな現実としてリモートワークを受け入れるようになりました。オフィスへの復帰方針を導入しても、多くの労働力は引き続きリモートで働くことになるでしょう。課題は、生産性を維持し、かつてオフィス内で構築されたつながりを促進することにあります。現在のツールでは、対面での経験を再現するのには限界があります。そこでMetaのビジョンが活躍します。私たちは、仮想空間内で一緒に働いている感覚を提供する製品の開発に取り組んでいます。お互いのボディランゲージを理解し、効果的に協力することができます。大学からデータサイエンスのリーダーになるまでの旅を教えていただけますか？私の旅はBITS…

「InVideoレビュー：2023年11月の最高のAIビデオジェネレーター？」

「最も包括的なInVideoのレビューをお探しですか？最高のAIビデオジェネレーターについての情報を入手し、詳細はこちらでご確認ください」

ドクター・スワティ・ジャインとともにアナリティクスの力を解き放つ

このLeading with Data エピソードでは、経験豊かなリーダーであるDr. Swati Jainと一緒に、分析の風景を探求します。Dr. Jainは20年以上の経験を誇るベテランであり、データサイエンスの常に進化する世界における貴重な洞察を提供します。彼女のキャリア、リーダーシップの哲学、および業界の未来を形作る新興トレンドについてさらに詳しく知るために読み続けてください。このLeading with DataのエピソードはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームでご視聴いただけます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Dr. Swati Jainとの会話からの重要な洞察知的好奇心が成功するデータサイエンスのキャリアを後押しする。適応性と持続的な学習は、さまざまなデータサイエンスの領域を航海するために重要。データサイエンスのリーダーは、問題を深く理解し、情熱的なチームとの協力、そしてソリューションの簡素化によって優れた結果を出す。 COVID後の体系的なアプローチは、データインフラの構築を優先し、重要な業界トレンドとなっている。生成型AIの間近の主流化は、産業全体でさまざまな応用を約束している。データサイエンスや生成型AIのキャリアに進出する人にとっては、持続的な学習とテクノロジーの最新情報が不可欠。コーディングはただの一面であり、データサイエンスのキャリアには、ドメインの専門知識やプロジェクト管理など、広範なスキルセットが求められる。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションにご参加ください！さて、Dr. Swati Jainの重要なAIに関する質問に対する回答を見てみましょう！どのようにしてデータ分析のキャリアをスタートさせましたか？…

アレクサ・ゴルディッチとともにAIキャリアを築く

In this episode of Leading with Data, we have Aleksa Gordić with us. He is a self-taught enthusiast who transitioned from electrical engineering to…

「アニマ・アナンドクマールとともにAIを使用した科学の探求」

アニマ・アナンドクマールと一緒にAIと科学的なブレークスルーの世界への魅惑的な旅に参加しましょう。この魅力的なポッドキャストでは、カリフォルニア工科大学の尊敬されるブレン教授であり、NVIDIAのAI研究のシニアディレクターであるアナンドクマールは、AIの考え方の基礎、その異分野への影響、そして画期的なテンソルメソッドについての洞察を共有しています。天候の課題に取り組むことから科学におけるAIの役割まで、彼女はAIの影響の複雑な景色を簡略化します。アナンドクマールの専門知識が科学的探求のAIの未来を形作る方法を探ってみましょう。 Leading with Dataのこのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、およびAppleなどの名だたるプラットフォームで利用できます。興味深いコンテンツに関わるためにお好みのプラットフォームを選択できます。アニマ・アナンドクマールとの対話から得られた重要な洞察言語モデルの進歩にもかかわらず、アルゴリズム思考はAIの進化において重要です。アニマ・アナンドクマールの異分野のバックグラウンドは、彼女のAI研究へのアプローチに大きな影響を与えています。アナンドクマールの博士課程中に開発されたテンソルメソッドは、教師なし学習において計算効率が高く、幅広い応用があります。 AIと数値計算の交差点は急速に進化しており、さまざまな科学的領域で大きなポテンシャルを持っています。 My Dojoや類似のベンチマークは、AIがオープンな環境で学習し意思決定するための舞台を設定します。将来の研究者が有意義な貢献をするためには、AIと機械学習の基礎知識が必要です。気候モデリングや量子化学など、一部の最も要求の厳しい科学的問題は、現在の計算能力に制限されています。異分野の協力は、AIを用いた複雑な科学的課題に取り組むために重要です。次回のLeading with Dataセッションに参加し、AIとデータサイエンスのリーダーたちとの洞察に満ちた議論に身を投じましょう！さて、アニマ・アナンドクマールからの質問と彼女の回答について見てみましょう。アルゴリズム思考はAIの未来をどのように形作るのでしょうか？アルゴリズム思考とは、手順のフレーミングと、それぞれの手順が他の手順よりも効率的かどうかを決定することです。言語モデルがコーディングにおいて向上しても、アルゴリズム思考は依然として重要です。私たちはそれらをガイドし続けるからです。アセンブリ言語から高レベルの言語への移行に伴い、私たちはより高レベルな抽象化へと進んでいます。現在の課題は、エラーの発生しやすいAIツールを効果的に示すことと、それらをより堅牢にするための研究を行うことです。データサイエンスへの興味を掻き立てた幼少期からの洞察を共有していただけますか？私は学びと探求を奨励してくれた家族で育つという幸運を持っていました。私の母は私たちのコミュニティで最初のエンジニアの一人であり、祖父は数学の教師でした。彼らは私に性別差別なく数学と科学への愛を植え付けました。私の両親の小規模な工場では、自動車部品の製造におけるコードの物理的な影響を目の当たりにしました。この実践的な学びと異分野の考え方は、貴重なものでした。なぜ博士課程中にネットワークセンサーとテンソルに特化することになったのですか？…

「ビルドの学び方 — Towards AI コミュニティニュースレター第2号」

「最近の数日間、OpenAIのドラマを追っていないと見逃しているよ信じられないことが起こったんだ多くの従業員がOpenAIの理事会に宛てて手紙に署名し送ったんだよ…」

「リアルAI社が、ヨーロッパのオープンソースの大規模言語モデルの構築プロジェクトに勝利」

2023年11月23日（木）、ベルグラードで開催されたデータサイエンスカンファレンス2023で、Real AIがISCRAプロジェクトを受賞したと発表されました。Real AIは、世界第4位のAIコンピュータクラスター「LEONARDO」において、ヨーロッパ初の人間中心のLLM（Large Language Model）を構築するために選ばれました。 LEONARDO – 世界第4位のAIクラスターボローニャのCINECAデータセンターにあるLeonardoスーパーコンピュータは、高性能なコンピューティングパワーを備えた存在です。Atos BullSequana XH2000コンピュータシステムを基盤とし、約14,000のNvidia Ampere GPUを組み込んで構築されています。2022年11月のオープン時点では、Leonardoは世界で4番目に速いスーパーコンピュータであり、ヨーロッパで2番目に速い位置にありました。この技術力は、Leonardoをヨーロッパ全体でAIアプリケーションの発展に重要な資産として位置付けています。 REAL AIの特筆すべき機会「私たちは、責任あるAIの開発にヨーロッパの答えを提供することを目指しています。UNINAとAIスーパーコンピュータークラスター’Leonardo’と共に、これを可能にすることができます。」- Real AI B.V.のCEOであるタリー・シン氏 Real AIは、Leonardoから大幅な計算能力を割り当てることにより、ゼロからLLMの開発を大幅に加速するため、初の人間中心のLLMを構築します。この野心的なプロジェクトにより、Real AIはAI開発の最前線に立ち、環境保護と技術革新に取り組むことを表明しています。プロジェクトHOMINIS:インテリジェントで中立かつ包括的なシステムのためのヒューマンセンタードなオープンソースモデル。プロジェクトHOMINISは、オープンで検査可能なデータセットを使用して、倫理的かつバイアスのないAIシステムの革新を目指しています。ウェブスケールのデータセットにおける有害性への対処により、AIの基盤モデルに持続可能な代替手段を提案しています。このプロジェクトの4つの主要目標は次のとおりです：1）科学論文や知識ベースなど、さまざまな情報源からハイバリューで多様なデータセットを編集し、バイアスのあるコンテンツを排除すること。2）トランスフォーマーモデルに関する広範な検討研究を実施し、代替アーキテクチャを探索すること。3）高度な技術を用いて基盤モデルを最適化し、コミュニティの協力のもとに予備版をリリースすること。4）倫理的一致性となるための指示のチューニングを実装し、責任あるトレーニング済みAIモデルの最終リリースにつなげること。さらに、HOMINISはFlash Attentionとルーティングといった革新的な手法を用いてエネルギー消費を削減し、データ処理効率を向上させ、モデルの干渉と知識統合を強化することを目指しています。REAL AIとUNINA、NVIDIAのパートナーシップ:The University…

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