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2024年のトップ10のAI主導のデータ分析企業

2024年にデータ分析の世界を革新する傾向にあるトップのビジネスタイタンを発見してくださいIBM CloudからGoogle Cloudまで、これらのAI駆動のデータ分析企業は人工知能の力を活用し、膨大なデータの貯蔵庫から貴重な洞察を解き放ち、企業に行動可能な知識を提供しています

Tech

UCバークレーとスタンフォードの研究者チームがS-LoRAを発表：多数のLoRAアダプターのスケーラブルな提供のために設計された人工知能システム

UC BerkeleyおよびStanfordの研究者チームは、LLMの展開において新たなパラメータ効率の良いファインチューニング手法であるLow-Rank Adaptation (LoRA)を開発しました。S-LoRAは、多数のLoRAアダプターの効率的な展開を可能にするために設計されました。S-LoRAは、単一のGPU上または複数のGPU上で数千のアダプターを最小限のオーバヘッドで実行できるようにします。この手法は統合ページングを導入し、GPUメモリの使用を最適化し、新しいテンソル並列処理と異種バッチ処理のためのカスタムCUDAカーネルを利用します。これらの技術により、実世界のアプリケーションでのLLMの展開における計算要件が大幅に削減されます。 LoRAは、事前学習されたLLMを新しいタスクにカスタマイズするための非常に効率的なファインチューニング手法であり、高い精度を保ちながら学習可能なパラメータの数を劇的に減らします。LLMに対するLoRAの採用は広範であり、無数のLoRAアダプターがLLMや拡散モデルのために作成されています。現代のアプリケーションでは、LLMが様々なドメインとタスクに対応して普及しています。現代のアプリケーションでは、LLMが広範に活用されており、事前学習後のファインチューニング手法により、特定のタスクやドメインにカスタマイズされた1つの基本LLMの複数のファインチューニングバージョンが作成されています。LoRAは、高い精度を維持しながら学習可能なパラメータの数を大幅に減らすことで、事前学習されたLLMを新しいタスクに合わせたファインチューニング手法です。 S-LoRAは、広範なタスクに対して基本モデルを効率的にファインチューニングし、1つのモデルから多数のLoRAアダプターを生成するためにLoRAを活用します。Unified Pagingを導入し、統一メモリプール内で動的なアダプターウェイトとKVキャッシュテンソルを管理することで、GPUメモリの使用を最適化します。S-LoRAは、最小限のオーバヘッドで数千のLoRAアダプターを提供することができます。この手法はスループットを4倍向上させ、HuggingFace PEFTやvLLMなどの主要なライブラリと比較してサポートされるアダプターの数を大幅に拡大することができます。 S-LoRAは最小限のオーバヘッドで2,000のアダプターを同時に処理し、低い計算コストを維持します。1つのアダプターに対してvLLM-packedと比較して最大4倍、PEFTと比較して最大30倍のパフォーマンスを発揮し、大幅なアダプター数をサポートします。S-LoRAは、スループットとレイテンシーにおいて、S-LoRA-bmmとS-LoRA-no-unifymemを上回り、メモリプールとカスタムカーネルの効果を強調しています。このシステムのスケーラビリティは、利用可能なメインメモリによって主に制限されており、実世界のワークロードに対して堅牢なパフォーマンスを実現しています。S-LoRAの素晴らしい能力により、さまざまなタスクに大規模な言語モデルを適応するための強力なソリューションとなります。この研究は、量子化、疎化、およびモデルアーキテクチャの改善などの最適化手法を調査することでパフォーマンスを向上させることを目的としています。基本モデルとアダプターの両方に分解計算技術を実装し、強化されたサポートのためのカスタムCUDAカーネルの開発も検討しています。また、LLMの提供における自己回帰的な特徴とパラメータ効率の良いアダプターへの取り組みも含まれており、現在のモデル提供システムにおける最適化のギャップを特定し、埋めることを目指しています。まとめとして、S-LoRAはメモリの断片化に対抗するために統合ページングを導入し、バッチサイズの増加とスケーラビリティの向上を実現しました。この研究では、従来未踏のスケールでのファインチューニングバリアントの提供という課題に対処したスケーラブルなLoRAの提供ソリューションを紹介しています。量子化、疎化、モデルアーキテクチャのようなアルゴリズム技術によるLoRAの提供の最適化も行われ、システムレベルの改善を補完しています。

(パイソンでグラディエントこうかアニメーションをさくせいする)

「私がブログ記事でポイントを説明するために勾配降下法のアニメーションを作成した方法を教えてくださいそれをやったことでより多くのPythonを学び、新しいスキルを習得することができました」

トリニティライフサイエンスの社長兼CEOであるレスリー・オーン氏は、ライフサイエンスイノベーション、データ駆動型戦略、製薬業界におけるAI、エグゼクティブリーダーシップ、戦略的取引、ブランド計画、エグゼクティブのワークライフバランスに関して広く知識を持つ専門家です

この独占インタビューで私たちと彼女の洞察を共有してくれたTrinity Life Sciencesの社長兼CEOであるレスリー・オーン氏に感謝します Trinity Life Sciencesは、ライフサイエンス産業における戦略的なソリューションを提供する最先端の企業ですセクターでの幅広い経験を持つレスリー氏は、最新の技術革新について明かしてくれます...トリニティ・ライフサイエンスの社長兼CEOであるレスリー・オーン氏-ライフサイエンスのイノベーション、データ駆動型戦略、製薬業界のAI、エグゼクティブリーダーシップ、戦略的な取引、ブランド計画、エグゼクティブのワークライフバランス続きを読む»

データサイエンス面接のためのトップ7の必須チートシート

ブログでは、SQL、統計、パンダ、データの視覚化、Scikit-learn、Git、および理論的なデータサイエンスの概念をカバーしています

Data science

「画像認識の再構想：GoogleのVision Transformer（ViT）モデルが視覚データ処理のパラダイムシフトを明らかにする」

画像認識において、研究者や開発者は常に革新的なアプローチを追求してコンピュータビジョンシステムの精度と効率を向上させようとしています。伝統的に、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像データの処理に使用されるモデルとして主要な選択肢であり、意味のある特徴を抽出し視覚情報を分類する能力を活用してきました。しかし、最近の進展により、トランスフォーマベースのモデルを視覚データ分析に統合することが促進され、代替アーキテクチャの探求が行われるようになりました。そのような画期的な進展の一つが、ビジョントランスフォーマ（ViT）モデルであり、画像をパッチのシーケンスに変換し、標準のトランスフォーマエンコーダを適用して価値ある洞察を視覚データから抽出する方法を再考しています。セルフアテンションメカニズムを活用し、シーケンスベースの処理を利用することで、ViTは画像認識に新しい視点を提供し、伝統的なCNNの能力を超え、複雑な視覚課題の効果的な処理に新たな可能性を拓いています。 ViTモデルは、2D画像をフラット化された2Dパッチのシーケンスに変換することで、画像データの処理において伝統的な理解を再構築し、元々自然言語処理（NLP）タスクで考案された標準的なトランスフォーマーアーキテクチャを適用します。各層に焼きこまれた画像固有の帰納バイアスに大きく依存するCNNとは異なり、ViTはグローバルなセルフアテンションメカニズムを活用し、モデルが効果的に画像シーケンスを処理するための一定の潜在ベクトルサイズを使用します。また、モデルの設計では学習可能な1D位置埋め込みを統合し、埋め込みベクトルのシーケンス内で位置情報を保持することが可能になります。さらに、ViTはCNNの特徴マップからの入力シーケンス形成を受け入れるハイブリッドアーキテクチャを通じて、異なる画像認識タスクに対する適応性と汎用性を向上させます。提案されたビジョントランスフォーマ（ViT）は、画像認識タスクでの優れたパフォーマンスを示し、精度と計算効率の面で従来のCNNベースのモデルに匹敵します。セルフアテンションメカニズムとシーケンスベースの処理の力を活かして、ViTは画像データ内の複雑なパターンと空間関係を効果的に捉え、CNNに内在する画像固有の帰納バイアスを超越します。モデルの任意のシーケンス長の処理能力と画像パッチの効率的な処理により、ViTはImageNet、CIFAR-10/100、Oxford-IIIT Petsなどの人気のある画像分類データセットを含むさまざまなベンチマークで優れた結果を収めることができます。研究チームによって実施された実験は、JFT-300Mなどの大規模データセットで事前学習を行った場合、ViTが最先端のCNNモデルを圧倒し、事前学習には大幅に少ない計算リソースを使用することを示しています。さらに、モデルは自然な画像分類から幾何学的理解を必要とする特殊なタスクまで幅広いタスクを扱う能力を示し、堅牢かつスケーラブルな画像認識ソリューションとしての潜在能力を確立しています。まとめると、ビジョントランスフォーマ（ViT）モデルは、Transformerベースのアーキテクチャの力を活用して視覚データを効果的に処理する、画像認識における画期的なパラダイムシフトを提案しています。伝統的な画像解析アプローチを再構築し、シーケンスベースの処理フレームワークを採用することにより、ViTは従来のCNNベースのモデルを上回るパフォーマンスを示し、計算効率を維持しながら、さまざまな画像分類ベンチマークで優れた結果を収めます。グローバルなセルフアテンションメカニズムと適応的なシーケンス処理を活用することにより、ViTは複雑な視覚タスクを処理するための新たな展望を開き、コンピュータビジョンシステムの未来に向けた有望な方向性を提供します。

潜在一貫性LoRAsによる4つのステップでのSDXL

潜在的一貫性モデル（LCM）は、ステーブルディフュージョン（またはSDXL）を使用してイメージを生成するために必要なステップ数を減らす方法です。オリジナルモデルを別のバージョンに蒸留し、元の25〜50ステップではなく4〜8ステップ（少ない）だけを必要とするようにします。蒸留は、新しいモデルを使用してソースモデルからの出力を再現しようとするトレーニング手順の一種です。蒸留されたモデルは、小さく設計される場合があります（これがDistilBERTや最近リリースされたDistil-Whisperの場合）または、この場合のように実行に必要なステップ数を減らします。これは通常、膨大な量のデータ、忍耐力、およびいくつかのGPUが必要な長時間かかる高コストのプロセスです。それが今日までの現状でした！私たちは、Stable DiffusionとSDXLを、まるでLCMプロセスを使用して蒸留されたかのように、速くする新しい方法を発表できることを喜ばしく思います！3090で7秒の代わりに約1秒、Macで10倍速くSDXLモデルを実行する、というのはどうですか？詳細は以下をご覧ください！目次メソッドの概要なぜこれが重要なのか SDXL LCM LoRAsによる高速推論品質の比較ガイダンススケールとネガティブプロンプト品質 vs. ベースのSDXL 他のモデルとのLCM LoRAs フルディフューザーズの統合ベンチマーク今日リリースされたLCM LoRAsとモデルボーナス：通常のSDXL LoRAsとの組み合わせ LCM…

DLノート：勾配降下法

人工ニューラルネットワーク（ANN）は、万能関数近似器です十分なデータが与えられ、適切なアーキテクチャがあり、十分な訓練が行われれば、複雑な関数を近似することができます...

OpenAIはGPT-4をターボチャージしています：高速かつ手頃な価格で生成型AIを革命化

ジェネレーティブAIの世界は、OpenAIが最新のブレイクスルー、GPT-4 Turboを発表すると大いに盛り上がっています。この革命的なアップデートは、よりアクセスしやすくすると同時に、ChatGPTの能力を急速に向上させることを約束しています。高速性とコストパフォーマンスの向上により、GPT-4 TurboはジェネレーティブAIの限界を再定義することになるでしょう。本記事では、GPT-4 Turboの素晴らしい機能について詳しく見ていき、データ愛好家のフィールドを革命化する可能性を探ります。 GPT-4 Turboの力 OpenAIはGPT-4 Turboにより、速度と効率性の点で大きく進歩しました。この新しいモデルは、より高速な応答を生成するために微調整されており、リアルタイムの会話がスムーズで魅力的になります。レイテンシーが低下したことにより、ユーザーはChatGPTとのシームレスな対話を体験でき、より自然でダイナミックな会話の流れが可能になります。GPT-4 Turboの高速化はゲームチェンジャーであり、データ愛好家やAI愛好家に新たな可能性を開拓します。データ愛好家向けの拡張機能 GPT-4 Turboは、データ愛好家のニーズに特化した多くの拡張機能をもたらします。その中でも注目すべき機能の一つは、より大規模なデータセットを扱う能力です。これにより、ユーザーはより広範かつ複雑なデータをモデルに学習させることが可能となります。これにより、データ愛好家はより高い精度と効率性で実世界の問題に取り組むことができるようになります。さらに、GPT-4 Turboは改良されたマルチタスク機能を導入し、パフォーマンスを損なうことなく複数のプロジェクトに取り組めるようになります。この高い汎用性により、GPT-4 Turboはさまざまな領域のデータ愛好家にとって貴重なツールとなります。高性能AIへの手頃なアクセス OpenAIは、GPT-4 Turboの低価格化によりAIの民主化に大きな進展を遂げました。このモデルの利用コストを削減することで、OpenAIは最先端のジェネレーティブAIをより広範なユーザーにアクセスしやすくすることを目指しています。この動きにより、スタートアップ、研究者、開発者は以前は財務的な障壁に直面していたため、高度なAIモデルの力を利用することが可能になります。GPT-4 Turboを介して、OpenAIは技術の革新だけでなく、AIへのアクセスの革新を成し遂げています。私たちの意見 GPT-4 Turboのリリースは、ジェネレーティブAIの分野における重要な節目となります。OpenAIの高速化とコストパフォーマンスの向上への取り組みは、新たな可能性の時代を切り開きました。拡張された機能と低価格化により、GPT-4 Turboはデータ愛好家、研究者、開発者がAIイノベーションの限界に挑戦する力を与えるでしょう。ジェネレーティブAIの新しい章を迎えるなかで、GPT-4 Turboがさまざまな産業やAIコミュニティ全体に与える変革的な影響を想像することは、興奮を覚えます。

エンタープライズデータの力を活用するための生成AI：Amazon Kendra、LangChain、および大規模言語モデルによる洞察

広範な知識を持つ大規模言語モデル（LLM）は、ほぼあらゆるトピックについて人間らしいテキストを生成することができますしかし、大量のデータセットでの訓練は、専門的なタスクに対しての利用価値を制限します継続的な学習がなければ、これらのモデルは初期の訓練後に現れる新しいデータやトレンドに無関心ですさらに、新しいLLMを訓練するためのコストも[…]

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