Search Results CLIP

「深層学習モデルの可視化方法」

ディープラーニングモデルは通常非常に複雑です多くの伝統的な機械学習モデルが数百のパラメータで済むことがありますが、ディープラーニングモデルは数百万または数十億のパラメータを持っていますオープンAIが2023年春にリリースした大規模言語モデルGPT-4は、約2兆のパラメータを持っていると噂されていますそれは･･･

ML Model Development

「LLaVAと一緒にあなたのビジョンチャットアシスタントを作りましょう」

大規模な言語モデルは、革命的な技術であることが証明されていますその能力を活用した数多くのアプリケーションがすでに開発されており、まもなくさらに多くのアプリケーションが期待されています...

このAI論文では、コンピュータビジョンの基盤について包括的な分析を紹介し、事前学習モデルの強みと弱点を明らかにします

コンピュータビジョンにおいて、バックボーンは多くのディープラーニングモデルの基本的なコンポーネントです。分類、検出、セグメンテーションなどの下流の処理は、バックボーンによって抽出された特徴に依存しています。ここ数年で、新しい事前トレーニング戦略とバックボーンのアーキテクチャが急激に増えています。その結果、実践者は自分の特定の活動およびデータセットに最適なバックボーンを選ぶことに課題を抱えています。バックボーンの戦い（BoB）は、多くの人気のある公開された事前トレーニングチェックポイントとランダムに初期化されたベースラインをさまざまな下流タスクで比較する大規模なベンチマークです。ニューヨーク大学、ジョンズホプキンス大学、メリーランド大学、ジョージア工科大学、Inria、Meta AI Researchの研究者が開発しました。BoBの調査結果は、さまざまなバックボーンのトポロジーと事前トレーニング戦略の相対的な利点を明らかにします。この調査では、以下のような興味深い結果が得られました：事前トレーニングされた教師あり畳み込みネットワークは、通常、トランスフォーマーよりも優れたパフォーマンスを示します。これは、教師あり畳み込みネットワークは容易にアクセス可能で、大規模なデータセットでトレーニングされるためです。一方、同じサイズのデータセット間で結果を比較すると、自己教師ありモデルのほうが教師ありの類似物よりも優れたパフォーマンスを示します。 CNNに比べて、ViTはパラメータ数や事前トレーニングデータの量に対してより敏感です。これは、ViTのトレーニングにはCNNのトレーニングよりも多くのデータと処理能力が必要になる可能性があることを示しています。バックボーンのアーキテクチャを決定する前に、精度、計算コスト、データの利用可能性に対するトレードオフを検討する必要があります。タスクパフォーマンス間の相関度は高いです。最良のBoBバックボーンはさまざまなシナリオで優れた機能を発揮します。エンドツーエンドの調整は、密な予測ジョブにおいてはCNNよりもトランスフォーマーに効果があります。これは、トランスフォーマーがCNNよりもタスクおよびデータセットに依存する可能性があることを示しています。 CLIPモデルと他の有望な先進的なアーキテクチャを使用したビジョン言語モデリング。CLIPの事前トレーニングは、ImageNet-21kでトレーニングされたバックボーンと比較しても優れています。このデータは、ビジョン言語の事前トレーニングがコンピュータビジョンのタスクの結果を改善することができることを示しています。著者は、CLIPを介して利用可能な事前トレーニング済みバックボーンを調査することを専門家に勧めています。 BoBにはコンピュータビジョンフレームワークの最先端がマッピングされています。ただし、この分野は新しいアーキテクチャと事前トレーニング技術の進歩が継続しているため、パフォーマンスを向上させるために新しいインフラストラクチャを常に評価・比較し、見つける方法を見つけることが重要だとチームは考えています。

「LLMの評価にLLMを使用する」

ChatGPTには何百万もの異なる方法で行動するように頼むことができます栄養士や言語講師、医者などとしての役割も果たしますOpenAI APIの上で多くのデモや製品がリリースされるのは驚くことではありませんしかし...

言語を使って、ロボットが広範な世界をより理解するために

「ロボティックマニピュレーションのための特徴領域メソッドでは、二次元の画像とビジョンの基礎モデルから三次元のシーンを形成することで、ロボットが近くのオブジェクトを識別するのに役立ちます」

「KOSMOS-2：Microsoftによるマルチモーダルな大規模言語モデル」

イントロダクション 2023年はAIの年となりました。言語モデルから安定した拡散モデルの強化にSegMind APIを使うまで、AI技術は進化し続けています。その中で、Microsoftが開発したKOSMOS-2が注目を浴びています。これはマイクロソフトによって開発されたマルチモーダルの大規模言語モデル（MLLM）であり、テキストと画像の理解力において画期的な能力を発揮しています。言語モデルを開発することは一つのことですが、ビジョンモデルを作成することは別のことです。しかし、両方の技術を組み合わせたモデルを持つことは、さらなるレベルの人工知能を実現することになります。この記事では、KOSMOS-2の特徴と潜在的な応用について掘り下げ、AIと機械学習への影響を解説します。学習目標 KOSMOS-2のマルチモーダル大規模言語モデルの理解 KOSMOS-2のマルチモーダルグラウンディングと参照表現生成の仕組みの学習 KOSMOS-2の現実世界での応用について洞察を得る KOSMOSを使ったColabでの推論の実行この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 KOSMOS-2モデルの理解 KOSMOS-2はマイクロソフトの研究チームによる研究成果で、そのタイトルは「Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World（KOSMOS-2：マルチモーダル大規模言語モデルのグラウンディング）」です。テキストと画像を同時に処理し、マルチモーダルデータとの相互作用を再定義することを目指して設計されたKOSMOS-2は、他の有名なモデルであるLLaMa-2やMistral AIの7bモデルと同様にトランスフォーマーベースの因果言語モデルのアーキテクチャを採用しています。しかし、KOSMOS-2の特徴はその独自のトレーニングプロセスです。特殊なトークンとして画像内のオブジェクトへの参照を含むテキストである、GRITと呼ばれる巨大なデータセットでトレーニングされています。この革新的なアプローチにより、KOSMOS-2はテキストと画像の新たな理解を提供することができます。マルチモーダルグラウンディングとは何ですか？ KOSMOS-2の特徴的な機能の一つは、「マルチモーダルグラウンディング」の能力です。これは、画像のオブジェクトとその位置を記述するイメージキャプションを生成することができるという意味です。これにより、言語モデルにおける「幻覚」の問題を劇的に減少させ、モデルの精度と信頼性を向上させることができます。この概念は、テキストを画像内のオブジェクトに特殊なトークンを通じて接続し、実質的にはオブジェクトを視覚的な文脈に結びつけるというものです。これにより幻覚が減少し、正確なイメージキャプションの生成能力が向上します。…

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「深層学習モデルの可視化方法」

「LLaVAと一緒にあなたのビジョンチャットアシスタントを作りましょう」

このAI論文では、コンピュータビジョンの基盤について包括的な分析を紹介し、事前学習モデルの強みと弱点を明らかにします

「LLMの評価にLLMを使用する」

言語を使って、ロボットが広範な世界をより理解するために

「KOSMOS-2：Microsoftによるマルチモーダルな大規模言語モデル」

「コマンドバーの創設者兼CEO、ジェームズ・エバンスによるインタビューシリーズ」

「AIrtist：芸術における共創とコンピューターと人間の協力」

2023年のランダムフォレスト：パワフルな手法の最新拡張

「ビジョン・トランスフォーマーの内部機能」

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