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「ユーザーとの対話により、RAG使用例でのLLM応答を改善する」

最も一般的な生成AIと大規模言語モデル（LLM）の応用の1つは、特定の外部知識コーパスに基づく質問に答えることです情報検索増強生成（RAG）は、外部知識ベースを使用する質問応答システムを構築するための人気のある技術です詳細については、「Amazonと一緒に強力な質問応答ボットを作成する」を参照してください

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

「NVIDIA CUDA Quantumによる研究者の進歩が期待される」

マイケル・クーンとダヴィデ・ヴォドラは、世界最大の化学会社のために量子コンピューティングを開拓する取り組みを新たな高みにもっていく。 BASFの研究者たちは、量子アルゴリズムが従来のシミュレーションでは見ることのできない、NTAという化合物の重要な属性を見ることができることを実証している。この化合物には鉄などの有害金属を都市の下水から除去するなどの応用がある。 BASFの量子コンピューティングチームは、GPU上で24キュービットに相当する量子コンピュータの処理エンジンであるもので、この課題に取り組むことができるかどうかをシミュレーションした。多くの企業の研究開発拠点では、これを重要な達成と見なすだろうが、彼らはさらに進み、最近NVIDIAのEos H100スーパーコンピュータで初めて60キュービットのシミュレーションを実行した。「これは、量子アルゴリズムを使用して分子の最大シミュレーションです」とクーンは言った。柔軟で使いやすいソフトウェア BASFは、NVIDIA CUDA QuantumというCPU、GPU、および量子コンピュータのためのプラットフォームでシミュレーションを実行している。これは、QPUsとも呼ばれる。ヴォドラはこれを「非常に柔軟で使いやすく、比較的シンプルなブロックから複雑な量子回路シミュレーションを構築することができる」と述べた。「CUDA Quantumがなければ、このシミュレーションを実行することは不可能でした」と彼は付け加えた。この作業には多くの計算能力も必要であり、それでBASFはNVIDIAのH100 Tensor Core GPUを使用したNVIDIA DGX Cloudサービスに頼った。「私たちは多くの計算能力が必要であり、この種のシミュレーションにはCPUベースのハードウェアよりもNVIDIAプラットフォームの方がはるかに高速です」とクーンは語った。 BASFの量子コンピューティングイニシアティブは、クーンが立ち上げに関与した2017年に始まった。チームは化学の他にも、機械学習、物流、スケジューリングの最適化など、量子コンピューティングの利用事例の開発にも取り組んでいる。 CUDA Quantumコミュニティの拡大他の研究グループもCUDA Quantumを用いて科学の進歩を遂げている。…

「NVIDIA Grace Hopperスーパーチップは、グローバルの研究施設、システムメーカー、クラウドプロバイダーで40以上のAIスーパーコンピュータを駆動しています」

数十台の新しいスーパーコンピュータが、NVIDIAの画期的なGH200 Grace Hopper Superchipによって、巨大なスケールのAIとハイパフォーマンスコンピューティングを実現するために、まもなくオンラインに入る予定です。 NVIDIA GH200は、テラバイト単位のデータを実行する複雑なAIおよびHPCアプリケーションの高速化により、科学者や研究者が世界でもっとも困難な問題に取り組めるようにします。 NVIDIAは、SC23スーパーコンピュータショーで、Dell Technologies、Eviden、Hewlett Packard Enterprise（HPE）、Lenovo、QCT、Supermicroなど、さまざまなシステムへの導入を発表しました。 ArmベースのNVIDIA Grace CPUとHopper GPUアーキテクチャを組み合わせ、NVIDIA NVLink-C2Cインターコネクト技術を使用するGH200は、世界中の科学スーパーコンピューティングセンターのエンジンとしても機能します。これらのGH200を搭載したセンターは、合わせて約200 エクサフロップのAI性能を持ち、科学的なイノベーションを推進します。 HPE CrayスーパーコンピュータはNVIDIA Grace Hopperを統合 HPEは、デンバーのショーでHPE Cray EX2500スーパーコンピュータを提供し、NVIDIA…

ジェン AI for the Genome LLM は COVID バリアントの特徴を予測します

広く高く評価されている大規模な言語モデルであるGenSLMsは、COVID-19の原因であるSARS-CoV-2の現実世界の変異体に酷似した遺伝子配列を生成する能力を示しました。 GenSLMsと呼ばれるこのモデルは、昨年、高性能コンピューティングを利用したCOVID-19の研究でGordon Bell特別賞を受賞したもので、DNAとRNAの構成要素である核酸配列のデータセットで訓練されました。これは、Argonne National Laboratory、NVIDIA、シカゴ大学、その他の学術機関や企業の研究者によって開発されました。研究者たちは、GenSLMsによって生成された核酸配列を調べると、AIによって生成された配列の特定の特徴が今年主流であるErisとPirolaの変異体と非常によく一致することを発見しました。ただし、AIはパンデミックの最初の年に限定されたCOVID-19ウイルスのゲノムの訓練しか受けていませんでした。アルゴンヌ国立研究所の計算生物学者でプロジェクトのリードリサーチャーであるアールヴィンド・ラマナタンは、「私たちのモデルの生成過程は非常に素朴であり、新たなCOVID変異体がどのように見えるべきかに関する具体的な情報や制約を持っていません」と述べました。「AIが訓練中にAlphaとBeta変異体しか見ていないにもかかわらず、最近のCOVID変異体に存在する遺伝子変異の種類を予測できる能力は、その能力の強力な検証です」と述べています。 GenSLMsは独自の配列を生成するだけでなく、異なるCOVIDゲノム配列を分類してクラスタリングすることもできます。NVIDIAの加速ソフトウェアのハブであるNGCにまもなく公開されるデモでは、GenSLMsがCOVIDウイルスゲノム内のさまざまなタンパク質の進化パターンの分析を行う視覚化が可能です。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/11/GenSLM.mp4 行間を読み解き、進化パターンを明らかにする GenSLMsの主な特徴の1つは、長い核酸配列（DNAではA、T、G、Cの文字列、RNAではA、U、G、Cの文字列）を、英語のテキストで訓練されたLLMが文を解釈するのと同じ方法で解釈できる能力です。この能力により、モデルはゲノムの異なる領域の関係を理解することができます。コロナウイルスでは、これは約30,000個の核酸から構成されています。デモでは、ユーザーは8つの異なるCOVID変異体から選択し、AIモデルがウイルスゲノムのさまざまなタンパク質の突然変異をどのように追跡するかを理解することができます。この視覚化は、ウイルスタンパク質間の進化的な結合を示し、特定の変異が特定の変異体に見られる可能性のあるゲノムのスニペットを強調表示します。ラマナタンは、「ゲノムの異なる部分が共進化している方法を理解することは、ウイルスが新たな脆弱性や耐性の形態を発展させる手がかりを与えてくれます」と述べています。「モデルが特定の変異が特に強い変異体においてどのように理解しているかを見ることは、特定の株が人の免疫系を逃れる方法を決定するなど、後続のタスクにおいて科学者に役立つかもしれません」と述べています。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/11/SLM.mp4 GenSLMsは1億1千万以上の原核生物のゲノム配列で訓練され、バクテリアおよびウイルスのバイオインフォマティクスリソースセンターのオープンソースデータを使用して約150万のCOVIDウイルスの配列を用いて微調整されました。将来的には、このモデルは他のウイルスやバクテリアのゲノムに微調整されることで、新たな研究アプリケーションが可能になるかもしれません。研究者たちは、NVIDIA A100 Tensor Core GPUを搭載したスーパーコンピューター（ArgonneのPolaris、米国エネルギー省のPerlmutter、およびNVIDIAのSelene）を使用して、モデルを訓練しました。 GenSLMs研究チームのGordon Bell特別賞は、昨年のSC22スーパーコンピューティング会議で授与されました。今週のSC23（デンバー）では、NVIDIAが加速コンピューティング分野での画期的な新しい取り組みを共有しています。以下からフルスケジュールをご覧いただき、NVIDIAの特別講演のリプレイをご覧ください。…

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「ユーザーとの対話により、RAG使用例でのLLM応答を改善する」

2024年のトップ10のAI主導のデータ分析企業

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「NVIDIA Grace Hopperスーパーチップは、グローバルの研究施設、システムメーカー、クラウドプロバイダーで40以上のAIスーパーコンピュータを駆動しています」

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