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ステアラブルニューラルネットワーク（パート1）への優しい紹介

「幾何学的深層学習は、Deep Learningの一分野として、グラフとして表現された3Dまたは2Dジオメトリオブジェクトを処理するために、畳み込みニューラルネットワークなどの従来のAIフレームワークを拡張することを目指しています...」

「NASAのPower APIを使用して気候GPTを作成する」

この記事では、OpenAIの新しいGPT機能について探求しますこの機能は、外部のAPIを自動的に呼び出してデータを取得し、コードを生成して回答するAIエージェントを素早く作成するためのコードなしの方法を提供します

「Serverlessを導入するのは難しいですか？」

「チームがサーバーレスを採用すると、さまざまな理由で困難を感じることがしばしばありますこの記事では、一般的な間違いを分析し、指摘します」

「リアルタイムの高度な物体認識を備えたLego Technicソーターの構築」

「Nullspace Roboticsでのインターンシップ中、私は会社の能力を高めるプロジェクトに取り組む機会を得ました物体検出と機械学習画像を統合しました…」

「ChatGPT AI-1の解放：高度なLLMベースのシステムの構築」

導入この記事では、チャットGPT AI-1を使ったLLM（大規模言語モデル）に基づくシステムの構築について説明します。読者がプロンプトエンジニアリングの基礎について理解していることを前提としています。概念を理解するためには、以下を参照してください：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/prompt-engineering-in-generative-ai/ この記事はステップバイステップのアプローチで行われます。トピックの大きさを考慮して、記事を3つのパートに分けています。これはそのうちの最初のパートです。システムには単一のプロンプトだけでは十分ではなく、LLMベースのシステムの開発部分に詳しく取り組みます。学習目標 LLMベースのシステム構築の始め方を学ぶ。 LLMの動作原理を理解する。トークンとチャットフォーマットの概念を理解する。分類、モデレーション、思考の連鎖推論を適用してシステムを構築する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LLMの動作メカニズムテキスト生成プロセスでは、プロンプトが与えられ、LLMに対してそのプロンプトを完成させるものを埋めるように求められます。例: 数学は_______です。LLMは「興味深い科目、すべての科学の母など」と埋めることができます。大規模言語モデルは、教師付き学習によってこれらすべてを学習します。教師付き学習では、モデルは入力と出力の関係をラベル付きのトレーニングデータを通じて学習します。X-Yマッピングにも同じプロセスが使用されます。例: ホテルのフィードバックの分類。部屋が素晴らしかったという口コミは肯定的な感情のレビューとしてラベル付けされ、一方で「サービスが遅い」という口コミは否定的な感情としてラベル付けされます。教師付き学習では、ラベル付けされたデータを取得し、それらのデータを使ってAIモデルをトレーニングします。トレーニング後はデプロイされ、最終的にモデルが呼び出されます。今度は美しい場所のような新しいホテルのレビューを与えて、結果が肯定的な感情であることを期待します。大規模言語モデルには基本的なLLMと指示に調整されたLLMの2つの主要なタイプが存在します。これらの概念を理解するために、以下のリンク先の記事を参照してください。基本的なLLMを変換するプロセスとは？基本的なLLMを指示に調整されたLLMに変換するプロセスは以下の通りです:1. 基本的なLLMは大量のデータ（数百億の単語）でトレーニングする必要があります。このプロセスは広範なスーパーコンピューターシステムで数か月かかることがあります。2. モデルは、小規模な例のセットに対してファインチューニングを行うことでさらにトレーニングされます。3. 出力の品質に対するさまざまなLLMの評価（出力が役に立つかどうか、正直かどうか、無害かどうかなどの基準）を人間から得るためのツールとして、RLHF（Reinforcement Learning…

新しいAI研究が「SWIM-IR」をリリース！2800万対33の言語にわたる大規模な合成多言語検索データセット

Google Research、Google DeepMind、そしてウォータールー大学の研究者は、多言語リトリーバルにおける限られた人間によってラベル付けされたトレーニングデータの課題に対処するため、33の言語をカバーする合成リトリーバルトレーニングデータセットであるSWIM-IRを紹介しています。SAP（要約してから尋ねるプロンプティング）の手法を活用して、SWIM-IRは人間の監督なしで多言語密なリトリーバルモデルの合成ファインチューニングを可能にするために構築されています。SWIM-IRでトレーニングされたSWIM-Xモデルは、XOR-Retrieve、XTREME-UP、およびMIRACLを含むさまざまなベンチマークで人間によって監督された厚いリトリーバルモデルと競争力を示しています。この研究は、多言語密なリトリーバルモデルの限定された成功に対処し、非英語の言語に対する十分な監督トレーニングデータの不足が原因であるとしています。この合成データセットは、多言語密なリトリーバルモデルのファインチューニングを可能にし、XOR-Retrieve、XTREME-UP、およびMIRACLなどのベンチマークで評価されています。その結果、合成データセットによるトレーニングは、人間によって監督されたモデルと競争力のあるパフォーマンスを示し、高価な人間によるラベル付けトレーニングデータの代替手段としての可能性を示しています。 SWIM-IRは、SAP技術を用いて生成された33言語にわたる合成リトリーバルトレーニングデータセットです。SWIM-IRを用いて、この研究ではDense Passage Retrieval（DPR）モデルを適応し、多言語T5-baseチェックポイントからの初期化と英語MS MARCOデータセットでのファインチューニングを行うことで、mContrieverとmDPRのゼロショットベースラインを再現します。mC4データセットでの事前学習と、バッチ内のネガティブサンプルに対する相反損失の利用により、研究者はクロス言語クエリ生成にPaLM 2 Smallモデルを使用しています。 SWIM-IRからの合成トレーニングデータを使用したSWIM-Xモデルは、多言語密なリトリーバルタスクで競争力のあるパフォーマンスを示しています。SWIM-X（7M）は、XOR-RetrieveベンチマークのRecall5ktで最良のファインチューニングモデルであるmContriever-Xを7.1ポイント上回ります。さらに、限定予算ベースラインのSWIM-X（500k）は、mContriever-Xを3.6ポイント上回ります。SWIM-X（180K）は、MIRACLベンチマークで競争力があり、nDCG10で最良のゼロショットモデルを6.6ポイント上回りますが、ハードネガティブを持つ人間によって監督されたトレーニングペアを持つmContriever-Xには及びません。合成ベースラインのSWIM-X（120K）およびSWIM-X（120K）MTは、Recall5ktの点で既存のモデルを上回る優れた結果を示しています。この研究では、SWIM-IRによるハードネガティブのサンプリングなど、最適なトレーニング技術の重要性を強調し、合成モデルのパフォーマンスをさらに向上させる必要性を指摘しています。研究で使用されたSWIM-IRデータセットには、文脈不明確化、コードスイッチング、パッセージの品質と長さ、LLM生成時の事実の不一致などの制約があります。この研究は、LLMが情報源に対して十分な根拠を持たないテキストを生成する可能性があり、生成された出力における誤情報や幻想のリスクをもたらすことを認識しています。これらの制限は生成されたクエリの品質と正確さに影響を与えるかもしれませんが、直接的には下流の多言語リトリーバルタスクには影響を与えません。ただし、この研究では、SAPアプローチやファインチューニングプロセスなどの手法の制約については詳細に議論されていません。 SWIM-IRは、複数の言語で情報を含んだクエリを生成するためにSAPアプローチを使用して作成された合成多言語リトリーバルトレーニングデータセットです。33の言語で28百万のクエリ-パッセージのトレーニングペアを提供するSWIM-IRは、人間によるラベル付けトレーニングデータを必要とせずに多言語密なリトリーバルモデルのファインチューニングを容易にします。その結果、SWIM-Xモデルは、クロス言語および単言語のベンチマークで既存のリコールおよび平均相互ランクモデルを上回る競争力のあるパフォーマンスを発揮します。これにより、高価な人間によるラベル付けリトリーバルトレーニングデータの費用対効果の高い代替手段としてのSWIM-IRの可能性が強調され、堅牢な多言語密なリトリーバルモデルの開発が可能になります。

「ディープラーニングにおける転移学習とは何ですか？」

簡単に言えば、新しい異なるデータセットで実行される訓練済みモデルを使用する技術です核心のアイデアは、訓練済みモデルの知識を新しいデータセットに適用することですが...

MetaがEmuビデオとEmu編集を発表：テキストからビデオ生成と精密画像編集の先駆的な進化

急速に進化する生成AIの分野では、効率的で高品質なビデオ生成モデルや正確で多目的な画像編集ツールの実現に向けて課題が残されています。従来の方法では、モデルの複雑な連鎖や過剰な修正への支援が必要となることが多く、その有効性が制限されています。メタAIの研究者は、これらの課題に対処するために、2つの画期的な進展である「Emu Video」と「Emu Edit」を紹介しています。この2つの画期的な進展により、高品質なビデオ生成の新たな基準が設定され、以前の研究を上回る成果が出ています。現在のテキストからビデオを生成する手法では、多数のモデルの連鎖を必要とし、膨大な計算リソースを要求します。Emu Videoは、基礎となるEmuモデルを拡張したもので、プロセスを効率化するための因子分解手法を導入しています。これにより、テキストのプロンプトに基づいた画像生成、およびテキストと生成された画像に基づいたビデオ生成が行われます。この手法の簡易性により、わずか2つの拡散モデルだけで高品質のビデオ生成が実現され、以前の研究を凌駕しています。一方、従来の画像編集ツールは、ユーザーが正確な制御ができるように改良される必要があります。 Emu Editは、領域ベースの編集やフリーフォームの編集など、さまざまな画像編集タスクを処理するマルチタスクの画像編集モデルです。また、検出やセグメンテーションといった重要なコンピュータビジョンのタスクも同時に処理します。 Emu Videoの因子分解アプローチはトレーニングを効率化し、印象的な結果をもたらします。たった2つの拡散モデルで512×512の4秒間のビデオを毎秒16フレーム生成することは、大きな進歩です。ヒューマン評価では、Emu Videoが以前の研究に優れているとの一貫した評価がされ、ビデオの品質とテキストの指示への忠実度の両方で優れた性能を発揮しています。さらに、このモデルはユーザー提供の画像をアニメーション化する能力も備えており、この領域で新たな基準を設定しています。 Emu Editのアーキテクチャは、マルチタスク学習に最適化されており、さまざまな画像編集タスクに適応性を示しています。学習されたタスク埋め込みの導入により、編集の指示の実行において精密な制御が可能となっています。Few-shotの適応実験では、Emu Editが新しいタスクに素早く適応できることが示されており、限られたラベル付きの例や計算リソースのある状況で有利です。Emu Editとともにリリースされたベンチマークデータセットにより、命令の忠実度と画像の品質で優れたモデルとして位置づけられています。結論として、Emu VideoとEmu Editは生成AIの革新的な飛躍を表しています。これらのイノベーションは、テキストからビデオを生成する方法と命令に基づいた画像編集の課題に取り組み、合理化されたプロセス、優れた品質、および前例のない適応性を提供しています。魅力的な動画を作成するから正確な画像編集を実現するまで、これらの進歩が創造的な表現に与える深い影響を強調しています。ユーザー提供の画像をアニメーション化したり、複雑な画像編集を実行したりすることで、Emu VideoとEmu Editはユーザーが新たに制御と創造性を持って自己表現するためのエキサイティングな可能性を開放します。 EMU Videoの論文：https://emu-video.metademolab.com/assets/emu_video.pdf EMU Editの論文：https://emu-edit.metademolab.com/assets/emu_edit.pdf…

化学エンティティ認識の自動化：ChemNERモデルの作成

私は常に化学に強い興味を持っており、それは私の学術的および職業的な道程を形成する上で重要な役割を果たしてきました化学のバックグラウンドを持つデータ専門家として、私は...

LangChain、Amazon SageMaker JumpStart、およびMongoDB Atlasの意味検索を利用した検索増強生成

生成AIモデルは、企業の業務を革命化する可能性がありますが、企業はデータの保護やAI生成コンテンツの品質を確保しながら、そのパワーを活用する方法を慎重に考慮する必要があります検索強化生成（RAG）フレームワークは、ドキュメントリポジトリ、データベース、APIなど、複数のソースからの外部データをプロンプトに追加することで、アイデアの生成を支援します

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