Search Results EU

『ODSCのAIウィークリーレビュー：12月15日の週』

「人工知能は、出てきたニュースの数々とともに光の速さで進化していますだから、ODSCで取り上げた話題や見落としてしまった他のストーリーを振り返ってみましょうそうすれば、すべてのAIに関する情報を把握できますよ...」

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…

「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

2. 全体像 3. 環境初期の基礎 4. エージェントの実装ニューラルアーキテクチャとポリシー 5. 環境への影響仕上げ 6. 経験から学ぶ...

このAI論文では、EdgeSAMを紹介していますエッジデバイス上で高速で効率的な画像セグメンテーションを進めるための機械学習を発展させています

セグメントングエニシングモデル（SAM）は、オブジェクト検出と認識のために画像をセグメント化するAIパワードモデルです。それは、さまざまなコンピュータビジョンの課題に対する効果的な解決策です。しかし、SAMはエッジデバイスに最適化されていないため、性能の低下や高いリソース消費を引き起こすことがあります。シンガポール国立大学S-Labと上海人工知能研究所の研究者は、この問題に対処するためにEdgeSAMを開発しました。この最適化されたSAMのバリアントは、リソース制約のあるエッジデバイス上で高い性能を確保するために設計されています。この研究は、視覚表現学習のための効率的なCNNとトランスフォーマーの設計に焦点を当てています。それは以前の研究で探索された方向で、知識蒸留を含む密な予測タスク（セマンティックセグメンテーションやオブジェクト検出など）における適用を認識しています。関連する研究には、ピクセルごとの特徴蒸留を実装するMobile-SAMや、YOLACTベースのインスタンスセグメンテーションモデルをトレーニングするFast-SAMがあります。特定のドメイン内での効率的なセグメンテーションに焦点を当てた以前の研究や、モバイルプラットフォーム上での端末実装に適したセグメンテーションモデルの探索についての最近の取り組みも強調されています。この研究は、エッジデバイス（スマートフォンなど）でのリアルタイムインタラクティブセグメンテーションのために、計算上要求の厳しいSAMの展開の課題に取り組んでいます。最適化されたSAMバリアントであるEdgeSAMを導入することで、リアルタイムでの動作を実現しながらも精度を維持します。EdgeSAMは、SAMの出力マスクに合わせたプロンプトを利用したプロンプト認識型の知識蒸留アプローチを使用し、マスクデコーダーに特定のプロンプトを導入します。オンデバイスのAIアクセラレータに適した純粋なCNNベースのバックボーンを使用したEdgeSAMは、元のSAMに比べて実時間のエッジ展開で大幅な速度向上を達成します。 EdgeSAMは、性能を犠牲にすることなくエッジデバイス上で効率的に実行されるようにカスタマイズされています。EdgeSAMは、エッジデバイスに適したCNNベースのアーキテクチャに元のViTベースのSAM画像エンコーダを蒸留します。SAMの知識を完全に捉えるために、リサーチではプロンプトエンコーダとマスクデコーダの蒸留を行い、ループ内でボックスとポイントのプロンプトを使用します。データセットのバイアス問題に対応するために、軽量モジュールが追加されています。研究には、プロンプトインザループの知識蒸留と軽量リージョンプロポーザルネットワークの精緻優先度に対する削除研究なども含まれます。 EdgeSAMは、エッジデバイスでの展開時に、元のSAMに比べて40倍の速度向上を実現し、エッジデバイス上でMobile-SAMよりも14倍の性能を発揮します。さまざまなプロンプトの組み合わせやデータセットにわたってMobile-SAMを一貫して上回り、実世界のアプリケーションにおける有効性を示しています。EdgeSAMは、エッジ展開に最適化されており、NVIDIA 2080 Tiでは元のSAMと比較して40倍以上、iPhone 14ではMobileSAMと比較して約14倍の速度向上を実現します。プロンプトインザループの知識蒸留と軽量なリージョンプロポーザルネットワークは、性能を大幅に向上させます。まとめると、この研究のキーハイライトは以下のポイントにまとめられます： EdgeSAMは、SAMの最適化バリアントです。スマートフォンなどのエッジデバイスでリアルタイムに展開されるよう設計されています。元のSAMと比べて、EdgeSAMは40倍速くなります。エッジデバイス上でMobile-SAMよりも14倍の性能を発揮します。 COCOおよびLVISデータセットでmIoUsを大幅に向上させます。 EdgeSAMは、動的なプロンプトインザループ戦略とデータセットバイアスを解決するための軽量モジュールを統合しています。研究では、さまざまなトレーニング設定、プロンプトタイプ、凍結アプローチを探索しています。精緻優先度を活用した軽量リージョンプロポーザルネットワークも導入されています。

モデルインサイトの視覚化：ディープラーニングにおけるGrad-CAMのガイド

イントロダクショングラジエント重み付きクラスアクティベーションマッピングは、CNNでの意思決定を可視化し理解するためのディープラーニングのテクニックです。この画期的なテクニックはCNNが行った隠れた意思決定を明らかにし、不透明なモデルを透明なストーリーテラーに変えます。これは、ニューラルネットワークの注意を引く画像の本質をスポットライトで浮き彫りにする魔法レンズと考えてください。では、どのように機能するのでしょうか？ Grad-CAMは、最後の畳み込み層の勾配を分析することで、特定のクラスの各特徴マップの重要性を解読します。 Grad-CAMはCNNを解釈し、予測を明らかにし、デバッグを支援し、パフォーマンスを向上させます。クラスの識別とローカル化はできますが、ピクセル空間の詳細の強調はありません。学習目標 CNNベースのモデルでの解釈性の重要性を理解し、透明性と説明可能性を高めます。 Grad-CAM（Grad-CAM（グラジエント重み付きクラスアクティベーションマッピング））の基礎を学び、CNNの意思決定を視覚化し解釈するための技術を理解します。 Grad-CAMの実装手順に洞察を得て、イメージ中の重要な領域をモデルの予測のためにハイライトするためのクラス活性化マップを生成することを可能にします。 Grad-CAMがCNNの予測において理解と信頼を高める実世界の応用とユースケースを探索します。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Grad-CAMとは何ですか？ Grad-CAMは、グラジエント重み付きクラスアクティベーションマッピングの略です。これは、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で使用される技術で、特定のクラスのネットワークの予測にとって重要な入力画像の領域を理解するために使用されます。 Grad-CAMは、複雑な高パフォーマンスのCNNモデルを理解することを可能にする技術であり、精度を損なうことなく可解釈性を提供します。 Grad-CAMは、アーキテクチャの変更や再トレーニングがなく、CNNベースのネットワークのための視覚的な説明を生成するクラス識別ローカリゼーション技術として特徴付けられています。この手法は、Grad-CAMを他の視覚化手法と比較し、クラスの識別力と高解像度の視覚的説明を生成することの重要性を強調します。 Grad-CAMは、CNNの最後の畳み込み層に流れるグラジエントを分析することで、画像の重要な領域をハイライトするヒートマップを生成します。 Grad-CAMは、最後の畳み込み層の特徴マップに関連する予測クラススコアの勾配を計算することで、特定のクラスの各特徴マップの重要性を判断します。ディープラーニングにGrad-CAMが必要な理由 Grad-CAMは、ディープラーニングモデルの解釈性の重要性に対応するために必要です。これにより、さまざまなコンピュータビジョンタスクで提供する精度を損なうことなく、これらのモデルが予測に至る方法を視覚化し理解する手段が提供されます。 +---------------------------------------+ | | |…

「CMUとマックス・プランク研究所の研究者が、画期的なAI手法「WHAM」を発表：ビデオからの正確かつ効率的な3D人間動作推定」

3Dヒューマンモーション再構築は、三次元で人間の動きを正確にキャプチャしてモデル化する複雑なプロセスです。カメラが動いている実世界の環境でキャプチャされたビデオは、足の滑りなどの問題がしばしば含まれており、この作業はさらに困難になります。しかし、カーネギーメロン大学とマックスプランクインテリジェントシステム研究所の研究者チームは、WHAM（World-grounded Humans with Accurate Motion）という手法を開発し、これらの課題に対応し、正確な3Dヒューマンモーション再構築を実現しました。この研究では、画像から3Dヒューマンポーズと形状を回復するための2つの手法、モデルフリーとモデルベースのアプローチを見直しています。統計的なボディモデルのパラメータを推定するために、モデルベースの手法でディープラーニング技術の使用を強調しています。既存のビデオベースの3D HPS手法では、さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャを介して時間的な情報を組み込んでいます。一部の方法では、慣性センサーなどの追加のセンサーを使用していますが、これらは侵入的な場合があります。WHAMは、3Dヒューマンモーションとビデオコンテキストを効果的に組み合わせ、事前知識を活用し、グローバル座標系で正確な3D人間活動の再構築を実現することで注目されています。この研究では、単眼ビデオから3Dヒューマンポーズと形状を精度良く推定する際の課題に取り組み、グローバル座標の一貫性、計算効率、現実的な足-地面接触を強調しています。WHAMは、2Dキーポイントを3Dポーズに変換するためのモーションエンコーダ-デコーダネットワーク、時間的な手がかりのための特徴結合器、および足接触を考慮したグローバルモーション推定のための軌跡リファインメントネットワークを組み合わせて、AMASSモーションキャプチャとビデオデータセットを活用しています。これにより、非平面表面における精度が向上し、足の滑りが最小限に抑えられます。 WHAMはオンライン推論と正確な3Dモーション再構築のために単方向RNNを使用し、コンテキスト抽出のためのモーションエンコーダとSMPLパラメータ、カメラの移動、足-地面接触確率のためのモーションデコーダを備えています。モーションコンテキストの抽出にはバウンディングボックスの正規化手法を活用しています。ヒューマンメッシュリカバリで事前にトレーニングされた画像エンコーダは、フィーチャインテグレータネットワークを介して画像特徴とモーション特徴をキャプチャし統合します。軌跡デコーダはグローバル方向を予測し、リファインメントプロセスは足の滑りを最小化します。 WHAMは、合成AMASSデータでトレーニングされ、評価において既存の手法を凌駕しています。 https://arxiv.org/abs/2312.07531 WHAMは、現在の最先端の手法を凌駕し、フレームごとおよびビデオベースの3Dヒューマンポーズと形状の推定において優れた精度を示しています。WHAMは、モーションコンテキストと足接触情報を活用し、足の滑りを最小限に抑え、国際的な調整を向上させることで、正確なグローバル軌道推定を実現しています。この手法は、2Dキーポイントとピクセルの特徴を統合することで、3Dヒューマンモーション再構築の精度を向上させています。野外のベンチマークによる評価では、MPJPE、PA-MPJPE、PVEなどのメトリクスにおいてWHAMの優れた性能が示されています。まとめると、この研究の主なポイントは以下の通りです： WHAMは、3Dヒューマンモーションとビデオコンテキストを組み合わせる革新的な手法を導入しました。この手法は、3Dヒューマンポーズと形状の回帰を向上させます。グローバル軌道推定フレームワークには、モーションコンテキストと足接触を組み込んでいます。この手法は、足の滑りの課題に取り組んでおり、非平面の表面において正確な3Dトラッキングを保証します。 WHAMのアプローチは、3DPW、RICH、EMDBなどの多様なベンチマークデータセットで優れたパフォーマンスを発揮します。この手法は、グローバル座標で効率的なヒューマンポーズと形状の推定を行います。特徴統合と軌跡リファインメントにより、モーションとグローバル軌道の精度が大幅に向上します。有益な除去研究によって、この手法の精度が検証されています。

Amazon SageMaker Studioで生産性を向上させる：JupyterLab Spacesと生成AIツールを紹介

「Amazon SageMaker Studioは、機械学習(ML)開発における広範なセットの完全に管理された統合開発環境(IDE)を提供していますこれには、JupyterLab、Code-OSS(Visual Studio Codeオープンソース)に基づいたCode Editor、およびRStudioが含まれていますそれは、データの準備から構築・トレーニングまでの各ステップのための最も包括的なツールのアクセスを提供します...」

「LangChainとは何ですか？利用事例と利点」

LangChainはプログラマが大規模言語モデルを用いてアプリケーションを開発するための人工知能フレームワークです。ライブラリはPythonとTypeScript / JavaScriptで利用でき、開発者にとって多目的に活用できるものとなっています。テンプレートは参照アーキテクチャを提供し、アプリケーションの出発点として使用できます。LangChainフレームワークは開発から製品化、展開まで、アプリケーションのライフサイクルを効率化します。LangChainは、ステップごとに情報を求めることでチャットボットや質問応答システムなどのアプリケーションを構築するために開発者が利用することができます。また、開発者同士がお互いを支援しアイデアを共有するコミュニティも提供されています。 https://www.langchain.com/ 用途 LangChainには、自然言語を使用してSQLデータベースと対話するための機能があります。これにより、より人間らしい方法で質問したりコマンドを与えたりすることができ、LangChainがそれをSQLクエリに変換します。たとえば、先週のトップパフォーマンスを発揮した店舗を知りたい場合、LangChainにSQLクエリを生成してもらうことができます。 LangChainは、複雑なSQLクエリを手動で書くことなくデータベースとやり取りすることができる便利な機能を持っています。データベースとの会話のような感覚で、必要な情報を簡単に取得することができます。この機能により、データベースのデータに基づいて質問に答えることができるチャットボットの作成や、データ分析のためのカスタムダッシュボードの作成など、可能性が広がります。SQLデータベースに格納されたエンタープライズデータを扱う開発者にとって強力なツールです。 https://python.langchain.com/assets/images/sql_usecase-d432701261f05ab69b38576093718cf3.png 特徴 1. データの認識：LangChainは外部のデータソースと接続することで、言語モデルとの対話をより興味深くコンテキスト豊かなものにすることができます。 2. 代行的：LangChainを使用することで、言語モデルは単なる応答者にとどまらず、環境と対話することができます。これにより、アプリケーションが生き生きとしたダイナミックなものになります。 3. 簡単な統合：LangChainは使いやすく、拡張可能な標準化されたインターフェースを提供します。それはまるでアプリケーション用の共通言語を持っているようなものです。 4. スムーズな会話：効率的にプロンプトを処理することにより、言語モデルとの会話がスムーズで効果的に行えます。 5. オールインワンハブ：貴重なリソースを一箇所にまとめることで、開発者が必要なものを見つけてLangChainアプリケーションを作成し、公開するのが容易になります。 6. 見て学ぶ：LangChainは開発者が作成したチェーンとエージェントを視覚化することができます。異なるアイデア、プロンプト、モデルで実験することができます。 https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1100/format:webp/1*05zEoeNU7DVYOFzjugiF_w.jpeg 利点 1.…

『AWSプロトタイピングによるICL-GroupのAmazon SageMaker上でのコンピュータビジョンモデルの構築』

「これはICLとAWSの従業員が共同執筆した顧客投稿ですICLは、イスラエルに拠点を置く多国籍の製造および鉱業企業で、ユニークな鉱物に基づいた製品を製造し、主に農業、食品、エンジニアリング材料の三つの市場で人類の基本的なニーズを満たしています彼らの鉱山サイトでは、監視が必要な産業用機器が使用されています...」

オープンAIのイリヤ・サツキバーは、超知能AIを抑制するための計画を持っています

スーパーアライメントチームは、OpenAIのチーフサイエンティストであるイリヤ・サツケヴェルに率いられ、AIモデルの振る舞いをよりスマートにガイドする方法を考案しました

Learn more about Search Results EU - Page 7