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「月光スタジオのAIパワード受付アバター、NANAに会いましょう」

エディター注：この投稿は、当社の週刊「In the NVIDIA Studio」シリーズの一環であり、注目のアーティストを紹介し、クリエイティブのヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studio技術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。また、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく説明し、コンテンツ制作を劇的に加速させる方法を探求しています。ムーンシャインスタジオのクリエイティブチームは、アニメーションとモーションデザインに特化したアーティスト志向の視覚効果（VFX）スタジオであり、問題を解決するように指示されました。彼らの台湾オフィスでは、受付担当者が常に面会や挨拶に忙しく、他の重要な事務作業を完了できませんでした。さらに悪いことに、自動化されたキオスクの挨拶システムは予想通りに機能していませんでした。シニアムーンシャインスタジオ3Dアーティストであり、今週のNVIDIA StudioクリエーターであるEric Chiangは、この課題に取り組みました。彼は現実的でインタラクティブな3Dモデルを作成しました。これは新しいAIパワードのバーチャルアシスタントであるNANAの基盤となります。このアバターは、ゲストを歓迎し、基本的な会社情報を提供することができ、受付担当者チームの負担を軽減します。 Chiangは、彼のお気に入りのクリエイティブアプリでGPUアクセラレーションの機能を使用してNANAを構築しました。それは彼のNVIDIA StudioバッジのついたMSI MEG Trident X2 PCという装備されたGeForce RTX 4090グラフィックカードで駆動されています。彼のクリエイティブワークフローは、彼のGPUのテンソルコアによって強化され、AI特有のタスクを高速化し、作業の品質を向上させました。RTXとAIはゲームのパフォーマンスを向上させ、生産性を向上させるなどもします。これらの高度な機能はNVIDIA Studio Driversによってサポートされています。…

大規模言語モデル、MirrorBERT — モデルを普遍的な単語ベクトルと文エンコーダーに変換する

「BERTのようなモデルが現代の自然言語処理アプリケーションにおいて基本的な役割を果たしていることは秘密ではありません下流のタスクにおける驚異的なパフォーマンスにもかかわらず、これらのモデルの多くは完璧ではありません...」

PythonからRustへ：3つの大きな障害を解明する

私を囲む人々は、私が🐍 Pythonの大ファンであることをみんな知っています私は約15年前にMathworksのMatlabにうんざりしてPythonの使用を始めましたMatlabのアイデアは良さそうに思えましたが、マスターした後に…

このAI論文は、イギリスのインペリアルカレッジロンドンとEleuther AIが対話エージェントの行動を理解するための枠組みとしてロールプレイを探究しています

“`html 現代社会では、人工知能（AI）の統合が人間の相互作用を根本的に変えています。ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLMs）の出現により、人間のような認知能力と自動化された対応の間の境界が曖昧になっています。イギリスの帝国カレッジロンドンとEleuther AIの研究チームによる最新の論文では、この進化するAI知能の領域を航海するために、言語アプローチを再評価する必要性に光を当てています。 AIによって駆動されたチャットボットの魅力は、機械的なアルゴリズムではなく感情を持つ存在との会話に似た会話をエミュレートする驚異的な能力です。しかし、人間との相互作用のこのエミュレーションは、個人の感情的なつながり形成への脆弱性とリスクを引き起こす懸念があります。研究者は、これらのLLMsに関する言語と認識を再調整する必要性を強調しています。問題の本質は、社交性と共感への内在的な人間の傾向にあります。これにより、人間のような属性を持つ存在と関わることへの脆弱性が生じます。しかし、この傾向は、詐欺やプロパガンダなどの不正目的でLLMsを悪用する悪意のある行為者による潜在的な危険性をもたらす可能性があります。チームは、「理解」「思考」「感情」といった人間的な特性をLLMsに帰因することは避けるべきだと警告し、これにより脆弱性が生まれ、保護が必要となると述べています。論文では、過度な感情的な依存やAIチャットボットへの頼りすぎのリスクを緩和するための戦略を提案しています。まず、ユーザーの理解を簡略化するために、AIチャットボットを特定の役割を果たす俳優として捉えることが重要です。さらに、潜在的な多角的キャラクターの広範な範囲内で様々な役割を演じる指揮者として捉えることにより、より複雑で技術的な視点が得られます。研究者は、包括的な理解を促進するために、これらの異なるメタファー間でのスムーズな移行を推奨しています。チームは、人々のAIチャットボットとの相互作用にアプローチする方法が、彼らの認識と脆弱性に大きく影響することを強調しました。多様な視点を受け入れることで、これらのシステムに備わる潜在能力をより包括的に把握することができます。言語の改革の必要性は、意味的な変化を超えて、認知パラダイムの根本的な変化を必要としています。研究者によって示されたように、「異種の心のようなアーティファクト」を理解するには、従来の擬人化からの脱却が必要です。代わりに、AIチャットボットの単純化されたと複雑な概念モデル間を流動的に移動できるダイナミックなマインドセットが必要とされます。結論として、この論文は、言語の適応と認知的な柔軟性が絶えず進化するAI組み込み相互作用の風景を航海する上での重要性を強調しています。技術が進化するにつれて、AIチャットボットに関するディスカッションの再構築は不可欠です。言語の再調整と多様な視点の受け入れにより、個人はこれらの知的システムの潜在能力を活用しながら内在するリスクを緩和し、人間の認知とAI知能の間に調和のとれた関係を築くことが可能です。 “`

「Mixtral 8x7Bについて知っていることミストラルの新しいオープンソースLLM」

「ミストラルAIは、オープンソースのLLM（語彙・言語モデル）の領域で限界に挑戦する最も革新的な企業の一つですミストラルの最初のリリースであるミストラル7Bは、市場で最も採用されているオープンソースのLLMsの一つとなりましたA...」

「このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #77」

今週のAIのニュースは、Google（ジェミニ）とミストラル（8x7B）による新しい大規模言語モデルのリリースが主でしたモデルの発表におけるアプローチは、プレスイベントとデモによるもので、非常に異なっていました...

『クラウド上で大規模な言語モデルを使用する際の性能とコストの最適化戦略』

クラウドプラットフォームでは、あなたのLLMが十分に動作せず、高額な費用がかかる場合が多くあります簡単な戦略を利用することで、それを回避することができます

language models

「チャットボットとAIアシスタントの構築」

この記事は、自然言語処理（NLP）とチャットボットフレームワークの総合ガイドを紹介します詳しくは、学んでください！

機械学習によるマルチビューオプティカルイリュージョンの作成：ダイナミックな画像変換のためのゼロショット手法の探索

アナグラムは、異なる角度から見るか、ひっくり返すことで外観が変化するイメージです。これらの魅力的な多角的視覚錯覚を生成するためには、通常、視覚知覚を理解してだます必要があります。しかし、新しいアプローチが登場し、これらの魅力的な多視点光学錯視を簡単かつ効果的に生成する方法を提供しています。視覚錯覚を作成するためのさまざまなアプローチが存在しますが、ほとんどは人間がイメージをどのように理解するかについての特定の仮定に依存しています。これらの仮定はしばしば、われわれの視覚体験の本質をときどき捉えるだけの複雑なモデルにつながります。ミシガン大学の研究者たちは、新しい解決策を提案しています。人間が物事を見る方法に基づいたモデルを構築するのではなく、テキストからイメージへの拡散モデルを使用します。このモデルは人間の知覚について何も仮定しません。データのみから学習します。この手法は、フリップや回転時に変形するイメージなど、古典的な錯視を生成するための新しい方法を提案しています。さらに、ピクセルを並び替えると外観が変化する「視覚アナグラム」と呼ばれる新しい錯視の領域にも進出しています。これには、フリップ、回転、ジグソーパズルのような複数の解を持つより複雑な変換も含まれます。この手法は、３つや４つの視点にまで拡張され、魅力的な視覚変換の範囲が広がっています。この手法が機能するための鍵は、ビューを注意深く選択することです。画像に適用される変換は、ノイズの統計的特性を維持する必要があります。なぜなら、このモデルはランダム、独立、同一分布のガウスノイズを仮定してトレーニングされるからです。この手法では、画像をさまざまな視点からデノイズするために、拡散モデルを利用して複数のノイズの推定値を生成します。これらの推定値は、逆拡散プロセスの１つのステップを容易にするために組み合わされます。この論文では、これらの視点の効果を支持する経験的根拠が示され、生成される錯視の品質と柔軟性が紹介されています。結論として、このシンプルでありながら強力な手法は、魅力的な多視点光学錯覚を作成するための新しい可能性を開拓しています。人間の知覚に対する仮定を避け、拡散モデルの機能を活用することで、視覚変換の魅力的な世界への新たなアプローチを提供しています。フリップ、回転、ポリモーフィックジグソーパズルなど、この方法は、視覚理解を魅了し挑戦する錯視を作り出すための多目的なツールを提供します。

「エキスパートのミックスについて解説」

ミクストラル8x7Bのリリース（発表、モデルカード）により、トランスフォーマのクラスがオープンAIコミュニティで最も話題となっています。それがエキスパートの混合（Mixture of Experts、略してMoEs）です。このブログ記事では、MoEsの構成要素、トレーニング方法、および推論時の考慮事項について見ていきます。さあ、深く掘り下げてみましょう！目次ミクストラルとは何ですか？ MoEsの簡潔な歴史スパース性とは何ですか？ MoEsのトークンのロードバランシング MoEsとトランスフォーマスイッチトランスフォーマルータZ損失によるトレーニングの安定化エキスパートは何を学ぶのですか？エキスパートの数をスケーリングすると事前トレーニングにどのような影響を与えるのですか？ MoEsの微調整スパースMoEsと密なモデルの使用時期はいつですか？ MoEsを効果的に活用するためにエキスパート並列処理能力係数と通信コストサービングテクニック効率的なトレーニングオープンソースのMoEs ワークのエキサイティングな方向性いくつかのリソース…

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