Search Results OPT

「大規模言語モデルのための任意のPDFおよび画像からテキストを抽出する方法」

大規模な言語モデルはインターネット上で大きな話題となっており、これにより多くの人々がこれらのモデルを使用する上で最も重要な部分、つまり品質のあるデータに注意を払わなくなっていますこの記事では、…

「フィンタスティック：3DアーティストがAIを活用した海洋作業にダイブ！今週は『NVIDIA Studio』で」

編集者の注：この投稿は、弊社の週刊「NVIDIA Studio」シリーズの一部であり、注目のアーティストを紹介し、創造的なヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを向上させる方法を示しています。さらに、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、テクノロジー、リソースについて詳しく説明し、コンテンツの作成を劇的に加速する方法について深く掘り下げます。 NVIDIA Studioでは今週、BBCスタジオのシニアアーティスト兼プログラマであるアレッサンドロ・マストロナルディ氏が、心臓を止めるほどのサメのビデオとレンダリングを共有します。このサメをテーマにしたシリーズは、最近のアーティストのアイスランドへの突然の旅行中に考案され、彼は間近で巨大なバスキングシャークを見たと述べています。「その解剖学、動き、摂食方法についてすべて知りたくてたまりませんでした」とマストロナルディ氏は語りました。彼は、ホオジロザメ、ハンマーヘッド、エラスモブランキイ亜綱のエイなど、サメについての深いダイビングを経て、創造に備えました。彼の創造的な旅についてもっと詳しく知るには、以下をご覧ください。サメに失うものはありません。彼の信じられないほどの映像は、Maggie MolloyとHypertafの素晴らしいサメのテーマのアートワークと共に、最新のStudio Standoutビデオで紹介されています。このビデオでは、素晴らしいアーティストと彼らの作品に焦点を当てています。さらに、NVIDIA Studioの#StartToFinishコミュニティチャレンジは8月末まで開催されます。お気に入りのプロジェクトのスクリーンショットを投稿して、始まりと終わりの段階を特集されるチャンスを得るために、ハッシュタグを使用して@NVIDIAStudioと@NVIDIAOmniverseのソーシャルチャンネルに投稿してください。素晴らしい創造力イタリアのフィレンツェを拠点にするマストロナルディ氏は、自然の驚くべき美しさを大衆に届けるために働いています。「自然をあらゆる形で研究し、その情報と参考資料をアートやさまざまな制作および範囲で使用されるコンテンツに変換する満足感は、私の最大の誇りと喜びです」と彼は語りました。彼は、アイデアやコンセプトを紙にスケッチすることからプロセスを始めます。「これは最初の数年から行っていることであり、私が達成したいことを明確にするのに役立つ」とマストロナルディ氏は述べています。ホオジロザメの参考資料がマストロナルディ氏の芸術プロセスを導きます。「単純に言えば、GeForce RTX GPUは、どの3Dプロフェッショナルでも使用できる最も信頼性の高い、最も高性能で最も先進的なグラフィックカードです。」- アレッサンドロ・マストロナルディ次に、マストロナルディ氏はZBrushを使用して、すべてのキャラクターをモデル化します。「基本形状を定義し、比率と解剖学を注意深く調整し、詳細と解像度を追加して、高ポリゴンで完全に詳細な特徴を備えたキャラクターを作り上げます。これは、すべての角度からキャラクターの見た目に完全に満足し、その個性を持つまで、ステージは完了していません」と彼は述べています。…

「人工知能の炭素足跡」

AIの使用に起因する温室効果ガスの排出を削減する方法を探していますが、その使用は非常に増加する可能性があります

「3DモデリングはAIに基づいています」

人工知能は、3次元グラフィックスにおいて速度と品質の向上を実現することができます

エネルギーフォレンジックスにおける高度なAIアルゴリズムの開発：消費パターンを通じたスマートグリッド盗難検出のためのTransformerモデルのPythonガイド

ドイツのエネルギーデータからの洞察：小規模設定における消費パターンとオンラインデータサポートアナリティクスに関するステファニー・ネスによるガイド広大なデータの海の中で、各キロワット時はその物語をささやきます複雑な消費パターンの奥深くには異常、エネルギー盗難の秘話が潜んでいるかもしれませんこれらの物語は、頻繁にありふれていることが多いですが、時には高らかに響くこともあります...消費パターンを通じたスマートグリッドの盗難検出のためのトランスフォーマーモデルに関するエネルギーフォレンジクスの高度なAIアルゴリズム開発：Pythonガイドを読む»

「LLMの内部構造：言語モデルアーキテクチャの詳細な解説」

イントロダクション大規模な事前学習に基づく言語モデル（LLMs）は、自然言語処理の分野を革新しました。これにより、機械は人間らしいテキストを驚くほど高い精度で理解し生成することが可能になりました。LLMsの能力を真に理解するには、その内部構造に深く入り込み、アーキテクチャの複雑さを理解することが不可欠です。LLMsの言語モデルアーキテクチャの謎を解き明かすことで、これらのモデルが言語を処理し生成する方法について貴重な洞察を得ることができ、言語理解、テキスト生成、情報抽出の進歩の道を開くことができます。このブログでは、LLMsの内部構造に深く入り込み、人間との相互作用の可能性を永遠に変えた言語の理解と生成を可能にする魔法を明らかにします。学習目標トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズムを含むLLMsの基本要素を理解する。エンコーダとデコーダからなるLLMsのレイヤーアーキテクチャを探求する。 LLMsの事前学習と微調整の段階に関する洞察を得る。 GPT-3、T5、BERTなどのLLMアーキテクチャの最新の進展を発見する。 LLMsにおける注意機構とその重要性について包括的な理解を得る。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。もっと学ぶ：大規模言語モデル（LLMs）とは何ですか？ LLMsの基礎：トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズム LLMsの基礎に踏み入ると、トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズムがこのモデルが言語を理解し生成するための基本的な要素となります。トランスフォーマートランスフォーマーは、Vaswaniらによる2017年の「Attention is All You Need」の論文で初めて紹介され、自然言語処理の分野を革新しました。これらの堅牢なアーキテクチャは、再帰ニューラルネットワーク（RNN）の必要性を排除し、セルフアテンションメカニズムを利用して入力シーケンス内の単語間の関係を捉えます。トランスフォーマーは、LLMsがテキストを並列処理することを可能にし、効率的かつ効果的な言語理解を実現します。トランスフォーマーは、入力シーケンスのすべての単語に同時にアテンションを向けることで、長距離の依存関係や文脈の関係を伝えることができます。この並列処理により、LLMsはテキストから複雑なパターンや依存関係を抽出し、言語の意味の豊かな理解を実現します。セルフアテンションさらに深く掘り下げると、トランスフォーマーベースのアーキテクチャの中心にあるのはセルフアテンションの概念です。セルフアテンションにより、LLMsは各単語を処理する際に入力シーケンスの異なる部分に焦点を当てることができます。セルフアテンションでは、LLMsは現在処理している単語に関連する重要な情報に基づいて、異なる単語にアテンションの重みを割り当てます。この動的なアテンションメカニズムにより、LLMsは重要な文脈情報にアテンションを向け、関連性のないノイズのある入力部分を無視することができます。関連する単語に選択的にアテンションを向けることで、LLMsは効果的に依存関係を捉え、意味のある情報を抽出することができ、言語理解能力を向上させます。…

Data lake

「PyTorchにおける複数GPUトレーニングとそれに代わる勾配蓄積」

この記事では、まず、データ並列化（DP）と分散データ並列化（DDP）アルゴリズムの違いを説明し、次に勾配蓄積（GA）が何であるかを説明します

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「大規模言語モデルのための任意のPDFおよび画像からテキストを抽出する方法」

「フィンタスティック：3DアーティストがAIを活用した海洋作業にダイブ！今週は『NVIDIA Studio』で」

「人工知能の炭素足跡」

「3DモデリングはAIに基づいています」

エネルギーフォレンジックスにおける高度なAIアルゴリズムの開発：消費パターンを通じたスマートグリッド盗難検出のためのTransformerモデルのPythonガイド

「LLMの内部構造：言語モデルアーキテクチャの詳細な解説」

「パットスナップがAmazon SageMaker上で低遅延と低コストでGPT-2推論を使用した方法」

「Amazon EC2 Inf1＆Inf2インスタンス上のFastAPIとPyTorchモデルを使用して、AWS Inferentiaの利用を最適化する」

「データレイクの形式の選択：実際に見るべきものは何ですか」

「PyTorchにおける複数GPUトレーニングとそれに代わる勾配蓄積」

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