Search Results リリース

LLMの巨人たちの戦い：Google PaLM 2 vs OpenAI GPT-3.5

2023年5月10日、GoogleはOpenAIのGPT-4に対する見事な対抗策としてPaLM 2をリリースしました最近のI/Oイベントで、Googleは最小から最大までの魅力的なPaLM 2モデルファミリーを発表しました

TensorFlowを使用して責任あるAIを構築する方法は？

イントロダクション人工知能（AI）は、今週リリースされる新しいAIアプリ、機能、プラットフォームが数百あるほど、前例のない勢いで急速に発展しています。AIが発展する速度につれて、技術の安全性を確保することがますます重要になってきています。これが責任あるAIが登場する理由です。責任あるAIとは、倫理、透明性、責任を遵守し、AIシステムの持続可能な開発と利用を指します。AI企業はそれぞれ独自のルールやチェックリストを持っていますが、TensorFlowやMicrosoftのようなプラットフォームは、誰でもAIを責任あるものにするために使用できるツールのセットを提供しています。この記事では、各機械学習モデル展開フェーズで使用される、最も重要なTensorFlowツールを紹介しています。学習目標： TensorFlowが、広範なツールとリソースを提供することで、責任あるAIアプリケーションの構築にどのように貢献するか理解する。機械学習モデル展開の異なるフェーズについて学ぶ。機械学習モデル展開プロセスの各フェーズでTensorFlowが提供するさまざまなツールを探索する。責任あるAIとは？責任あるAIとは、プライバシー、公正性、安全性、持続可能性などの社会的価値に合致するように、倫理的、透明的、責任を持って人工知能（AI）システムを開発および使用することを指します。責任あるAIは、AIシステムが社会全体の利益になるように設計および使用され、有害な影響を与えたり、バイアスを増幅することを防ぐことができます。責任あるAIの主要な原則には、透明性、責任、公正性、プライバシー、安全性、持続可能性が含まれます。開発者は、AIシステムの設計、開発、展開、および継続的な監視のすべての段階でこれらの原則を適用することができます。今日は、TensorFlowを使って責任あるAIアプリケーションを構築する方法について探求します。 TensorFlowと責任あるAIへの貢献 TensorFlowは、機械学習モデルの構築および展開のためのオープンソースプラットフォームです。Googleによって開発されたTensorFlowは、画像認識、音声認識、自然言語処理、予測分析など、さまざまなドメインでAIアプリケーションを作成するためのさまざまなツールとリソースを提供しています。オープンソースであるため、TensorFlowは透明性と解釈可能性の2つの重要な要素を持っています。さらに、このプラットフォームは、責任あるAIアプリケーションを構築するためのツールとガイドラインをリリースしています。ここでは、機械学習モデル展開のさまざまなフェーズで使用されるいくつかの有用なツールを探索してみましょう。フェーズ1：問題の定義 TensorFlowには、問題定義フェーズのためのツールセットがあります。PAIR（People + AI Research）ガイドブックやPAIR Explorablesは、AIアプリケーションを計画する際に役立ちます。TensorFlowのガイドラインには、データセットの選択、モデルの選択、およびモデルのパフォーマンス評価の戦略が含まれています。これらのガイドラインに従うことで、AIアプリケーションを正確で信頼性があり、効果的にすることができます。 PAIRガイドブックは、ユーザーのニーズと価値に合わせて設計されたAI製品の包括的なガイダンスを提供しています。PAIR Explorablesは、機械学習アルゴリズムや公正性に関連する複雑なトピックなど、責任あるAIに関連する複雑なトピックを探求するためのインタラクティブなブログです。フェーズ2：データ収集と準備機械学習の第二フェーズは、データの収集と準備です。TensorFlowには、このフェーズを容易にするためのいくつかのツールがあります。 TensorFlowデータバリデーション（TFDV）…

新しいAIモデル、たった30BパラメーターでGPT-3を凌駕する

世界的に有名なオープンソース言語モデル（LLMs）プロバイダーであるMosaicMLは、最新世代のNVIDIA H100アクセラレータを搭載した画期的なMPT-30Bモデル、すなわちBase、Instruct、Chatを発表しました。これらの最新鋭モデルは、元のGPT-3に比べて品質が大幅に向上しています。また読む： Large Language Models（LLMs）とは何ですか？ MPT-7Bの前例のない成功とMPT-30Bへの進化 2023年5月のリリース以来、MPT-7Bモデルは、330万ダウンロードという驚異的な数字を叩き出し、業界を席巻しています。この成功を更に広げるため、MosaicMLは、非常に期待されていたMPT-30Bモデルをリリースしました。これにより、様々なアプリケーションで新しい可能性が開け、更なる高みに到達しました。 MPT-30Bの無比な機能 MPT-30Bの最も注目すべき成果の1つは、たった30億のパラメータで、GPT-3の175億のうちの一部を使用して、GPT-3を超える品質を実現することができたことです。この画期的なパラメータ数の削減により、MPT-30Bは、ローカルハードウェアの導入にもよりアクセスしやすくなり、推論のコストも大幅に削減されます。さらに、MPT-30Bをベースにしたカスタムモデルのトレーニングに関連する費用は、オリジナルのGPT-3をトレーニングする見積もりよりも明らかに低くなっており、企業にとって魅力的な選択肢となっています。もっと詳しく知る：実際のユースケースに向けたGPT3の大規模言語モデルのカスタマイズさらに、MPT-30Bのトレーニングには、最大8,000トークンの長いシーケンスが含まれており、データ重視のエンタープライズアプリケーションを処理できるようになっています。これは、NVIDIAのH100 GPUを利用して、優れたスループットと高速なトレーニング時間を実現しています。また読む：中国の強力なNvidia AIチップの隠された市場 MPT-30Bの無限のアプリケーションを探る多くのビジョンを持った企業が、MosaicMLのMPTモデルを活用し、AIアプリケーションを革新しています。先進的なWebベースのIDEであるReplitは、MosaicMLのトレーニングプラットフォームを活用して、優れたコード生成モデルを構築することに成功しました。Replitは、独自のデータを活用することで、コードの品質、スピード、コスト効率を著しく向上させました。チャットボットの開発に特化した革新的なAIスタートアップであるScatter Labは、MosaicMLの技術を活用して独自のMPTモデルをトレーニングしました。その結果、英語と韓国語の両方を理解できる多言語の生成AIモデルが作成され、広範なユーザーベースのチャット体験を大幅に向上させました。世界的に有名な旅行費用管理ソフトウェア会社であるNavanは、MPTが提供する堅牢な基盤を活用して、バーチャルトラベルエージェントや会話型ビジネスインテリジェンスエージェントなどの最新アプリケーションにカスタマイズされたLLMsを開発しています。Navanの共同創設者兼CTOであるIlan Twig氏は、MosaicMLの基礎モデルが、際立った効率性とスケールでの推論を提供すると同時に、非常に優れた言語能力を提供していると熱狂的に称賛しています。もっと詳しく知る：AIの力を活用するビジネスリーダーには、DataHack Summit…

Microsoft AIは、バッチサイズや帯域幅の制限に阻まれることなく、効率的な大規模モデルのトレーニングにZeROを搭載した高度な通信最適化戦略を導入しています

マイクロソフトの研究者たちは、高いデータ転送オーバーヘッドと帯域幅の制限に対処するために、大規模なAIモデルのトレーニングを最適化するためにZeRO++という新しいシステムを開発しました。ZeRO++は既存のZeROの最適化を基盤にし、トレーニング効率を向上させ、トレーニング時間とコストを削減するために強化された通信戦略を提供します。 Turing-NLG、ChatGPT、GPT-4などの大規模なモデルのトレーニングには、複数のGPUデバイスを跨いで大量のメモリとコンピューティングリソースが必要です。DeepSpeedによって開発されたZeRO++は、GPUごとの小規模なバッチサイズまたは低帯域幅クラスタでのトレーニングのシナリオにおいて、ZeROの制限を克服するために通信最適化戦略を導入しています。 ZeRO-Inferenceを含むZeRO最適化のファミリーは、GPUメモリとコンピューティングパワーを集約してモデル状態をGPU間でパーティション化することで、複製ではなくパーティション化を実現します。ただし、ZeROはトレーニング中に高い通信オーバーヘッドを引き起こす場合があります。ZeRO++は、量子化された重み通信(qwZ)、階層的重みパーティション(hpZ)、および量子化勾配通信(qgZ)の3つのセットの通信最適化を組み込むことにより、これに対処します。通信量を減らすために、ZeRO++は重みの量子化によって、訓練精度を保持するためのブロックベースの量子化を利用します。この最適化された量子化プロセスは、基本的な量子化よりも高速で正確です。逆伝搬中の通信オーバーヘッドを最小限に抑えるために、ZeRO++は、各マシン内で完全なモデルコピーを維持することによって、GPUメモリを通信に交換します。勾配通信については、ZeRO++は、クロスノードトラフィックとレイテンシを減らす新しい量子化勾配通信パラダイムqgZを導入しています。これらの通信最適化により、通信量が大幅に削減されます。ZeRO++は、ZeROと比較して最大4倍の削減を実現し、トレーニングのスループットと効率を向上させます。ZeRO++は、GPUごとの小規模なバッチサイズを使用する場合に、高帯域幅クラスタでZeRO-3に比べて28%〜36%のスループット向上を実現します。ZeRO++は、ZeRO-3に比べて低帯域幅クラスタで平均2倍のスピードアップを達成し、AIのさまざまなクラスタで大規模なモデルのトレーニングをよりアクセス可能にします。 ZeRO++はトレーニングシナリオに限定されず、対話モデルで使用される人間からのフィードバック(RLHF)トレーニングにも拡張されます。DeepSpeed-Chatと統合することで、RLHFトレーニングは、ZeROに比べて最大2.25倍の生成スループットと1.26倍のトレーニングスループットの向上を実現できます。 DeepSpeedは、大規模なモデルのトレーニングを効率的かつアクセス可能にするためにZeRO++をリリースしました。このシステムは、トレーニングを加速し、通信オーバーヘッドを削減し、より大きなバッチサイズを可能にするように設計されており、最終的に時間とリソースを節約します。研究者や実践者は、ChatGPTなどのモデルのトレーニングをより効果的に行い、AIの新たな可能性を探索するためにZeRO++を活用できます。

UCバークレーとMeta AIの研究者らは、トラックレット上で3Dポーズとコンテキスト化された外観を融合することにより、ラグランジュアクション認識モデルを提案しています

流体力学では、ラグランジュ流体場形式とオイラー流体場形式を区別することが慣習となっています。Wikipediaによると、「流体場のラグランジュ仕様は、観察者が離散的な流体粒子を空間および時間を通じて流れるように追跡する方法であり、粒子の経路線は時間の経過に伴ってその位置をグラフ化することで決定できます。これは、舟に座って川を漂っているようなものです。一方、流体場のオイラー仕様は、時間が経過するにつれて流体が流れる空間の場所に特に重点を置いて流体運動を分析する方法です。川岸に立って流れる水を観察すると、これを想像することができます。これらの考え方は、人間の行動の記録をどのように調べるかを理解する上で重要です。オイラーの視点によると、彼らは(x、y)または(x、y、z)など、特定の場所の特徴ベクトルに注目し、その場所で空間で静止したまま時間の経過を考慮します。一方、ラグランジュの視点によると、人間などのエンティティを時空間を超えて追跡し、関連する特徴ベクトルを追跡します。たとえば、活動認識の以前の研究は、しばしばラグランジュの視点を採用しました。ただし、3D時空間畳み込みに基づくニューラルネットワークの発展により、SlowFast Networksのような最先端の方法では、オイラーの視点が一般的になりました。トランスフォーマー・システムへの切り替え後も、オイラー視点が維持されています。これは、トランスフォーマーのトークナイズ化プロセス中に、「ビデオ分析における単語の相当物は何であるべきか」という問いを再検討する機会を提供してくれます。Dosovitskiyらは、画像パッチを良い選択肢として推奨し、その概念をビデオに拡張すると、時空立方体がビデオに適している可能性があります。しかし、彼らは自分たちの研究で、人間の行動を調べる際にはラグランジュの視点を採用しています。これにより、彼らはエンティティの時間的な経過を考えています。この場合、エンティティは高レベルなものであるか、人間のようなもの、あるいはピクセルやパッチのような低レベルなものであるかもしれません。彼らは、「人間としてのエンティティ」のレベルで機能することを選択しました。これは、人間の行動を理解することに興味があるためです。これを行うために、彼らは、人物の動きをビデオで分析し、それを利用して彼らの活動を識別する技術を使用しています。最近リリースされた3D追跡技術PHALPとHMR 2.0を使用してこれらの軌跡を取得することができます。図1は、PHALPが個人のトラックを3Dに昇格させることでビデオから人のトラックを回収する方法を示しています。彼らはこれらの人物の3Dポーズと位置を基本要素として各トークンを構築することができます。これにより、モデル（この場合、トランスフォーマー）は、身元、3D姿勢、3D位置にアクセスできる様々な個人に属するトークンを入力として受け取る柔軟なシステムを構築することができます。シナリオ内の人物の3D位置を使用することで、人間の相互作用について学ぶことができます。トークナイズベースのモデルは、ポーズデータにアクセスできる旧来のベースラインを上回り、3Dトラッキングを使用することができます。人物の位置の進化は強力な信号ですが、一部の活動には周囲の環境や人物の見た目に関する追加の背景知識が必要です。そのため、立場と直接的に派生した人物とシーンの外観に関するデータを組み合わせることが重要です。これを行うために、彼らは、ラグランジュの枠組みで、人物と環境の文脈化された外観に基づく補足データを供給するために、最先端のアクション認識モデルを追加で使用しています。彼らは、各トラックのルートを激しく実行することで、各トラック周辺の文脈化された外観属性を記録します。図1は、次のようになります。与えられた映画で、まず追跡アルゴリズム（PHALPなど）を使用して各個人を追跡します。次に、トラック内の各検出をトークナイズ化して、人間中心のベクトル（姿勢や外観など）を表現します。人物の推定3D位置とSMPLパラメータを使用して、彼らの3Dポーズを表現し、MViT（MaskFeatで事前学習された）特性を使用して、文脈化された外観を表現します。そして、レールを利用して、トランスフォーマー・ネットワークをトレーニングしてアクションを予測します。青い人物は2番目のフレームで検出されていません。これらの場所では、欠落した検出を置き換えるためにマスクトークンが渡されます。彼らのトークンは、アクション認識バックボーンによって処理され、個人の3Dスタンスに関する明示的な情報と、ピクセルからの高頻度の外観データを含んでいます。AVA v2.2の難しいデータセットでは、彼らのシステム全体が先行研究を2.8 mAPの大幅なマージンで超えています。全体的に、彼らの主要な貢献は、人間の動きを理解するためにトラッキングと3Dポーズの利点を強調する方法論の導入です。UCバークレーとMeta AIの研究者は、人々のトラックを使用して彼らの行動を予測するLagrangian Action Recognition with Tracking（LART）メソッドを提案しています。彼らのベースラインバージョンは、トラックレスの軌跡とビデオ内の人物の3Dポーズ表現を使用した以前のベースラインを上回っています。さらに、ビデオからの外観とコンテキストを単独で考慮する標準的なベースラインが、提案されたLagrangian視点のアクション検出と簡単に統合でき、主流のパラダイムを大幅に改善できることを示しています。

AIの汎化ギャップに対処：ロンドン大学の研究者たちは、Spawriousという画像分類ベンチマークスイートを提案しましたこのスイートには、クラスと背景の間に偽の相関が含まれます

人工知能の人気が高まるにつれ、新しいモデルがほぼ毎日リリースされています。これらのモデルには新しい機能や問題解決能力があります。近年、研究者たちは、AIモデルの抵抗力を強化し、スパリアスフィーチャーへの依存度を減らすアプローチを考えることに重点を置いています。自動運転車や自律型キッチンロボットの例を考えると、彼らは彼らが訓練データから学習したものと大きく異なるシナリオで動作する際に生じる課題のためにまだ広く展開されていません。多くの研究がスパリアス相関の問題を調査し、モデルのパフォーマンスに対するその負の影響を軽減する方法を提案しています。ImageNetなどのよく知られたデータセットで訓練された分類器は、クラスラベルと相関があるが、それらを予測するわけではない背景データに依存していることが示されています。SCの問題に対処する方法の開発に進展はあったものの、既存のベンチマークの制限に対処する必要があります。現在のWaterbirdsやCelebA hair color benchmarksなどのベンチマークには制限があり、そのうちの1つは、現実では多対多（M2M）のスパリアス相関がより一般的であり、クラスと背景のグループを含む単純な1対1（O2O）スパリアス相関に焦点を当てていることです。最近、ロンドン大学カレッジの研究チームが、クラスと背景の間にスパリアス相関が含まれる画像分類ベンチマークスイートであるSpawriousデータセットを導入しました。それは1対1（O2O）および多対多（M2M）のスパリアス相関の両方を含み、3つの難易度レベル（Easy、VoAGI、Hard）に分類されています。データセットは、テキストから画像を生成するモデルを使用して生成された約152,000の高品質の写真リアルな画像で構成されており、画像キャプションモデルを使用して不適切な画像をフィルタリングし、データセットの品質と関連性を確保しています。 Spawriousデータセットの評価により、現在の最先端のグループ頑健性アプローチに対してHard-splitsなどの課題が課せられ、ImageNetで事前学習されたResNet50モデルを使用してもテストされた方法のいずれも70％以上の正確性を達成できなかったことが示されました。チームは、分類器が間違った分類を行った際に背景に依存していることを見て、モデルのパフォーマンスの短所が引き起こされたと説明しています。これは、スパリアスデータの弱点を成功裏にテストし、分類器の弱点を明らかにすることができたことを示しています。 O2OとM2Mベンチマークの違いを説明するために、チームは、夏に訓練データを収集する例を使用しました。それは、2つの異なる場所から2つの動物種のグループで構成され、各動物グループが特定の背景グループに関連付けられているものです。しかし、季節が変わり、動物が移動すると、グループは場所を交換し、動物グループと背景の間のスパリアス相関が1対1で一致することはできなくなります。これは、M2Mスパリアス相関の複雑な関係と相互依存関係を捉える必要性を強調しています。 Spawriousは、OOD、ドメイン汎化アルゴリズムにおける有望なベンチマークスイートであり、スパリアスフィーチャーの存在下でモデルの評価と改善を行うためにも使用できます。

AIがYouTubeの多言語吹替を開始します

世界最大の動画共有プラットフォームであるYouTubeは、AI技術の統合により、コンテンツクリエイターが世界中の観客と接触する方法を革新することができる大きな進展を発表しました。GoogleのArea 120インキュベーターによって開発された「Aloudダビングサービス」の導入により、YouTubeは言語の壁を打ち破り、コンテンツクリエイターのグローバルな視聴者への到達範囲を拡大する重要な一歩を踏み出しています。このエキサイティングな発表は、オンラインビデオコミュニティの創造性と革新を祝うイベントであるVidConで行われました。また、MetaのVoicebox: あらゆる言語を話すAI AIパワードダビングによる言語障壁の打破 YouTubeのミッションは、人々をつなぎ、情報やアイデアを自由に流れさせることです。これにより、AIパワードダビングサービスが開発されました。多様な観客と情熱を共有する際にコンテンツクリエイターが直面する課題を認識し、言語の壁を解消するために、YouTubeは積極的なアプローチを取っています。Aloudダビングサービスにより、クリエイターは異なる言語にシームレスに翻訳してダビングすることができ、母国語を超えた視聴者に到達することができます。また、OpenAIを使用した言語翻訳時間とコストの制約の克服動画の高品質のダビングを作成することは常に時間とコストのかかる作業でした。コンテンツクリエイターは、ビデオの多言語バージョンを作成することに重大な課題を抱えており、グローバルな観客とのつながりを妨げています。しかし、YouTubeでAloudを統合することで、ゲームチェンジングな解決策が提供されます。ビデオの転記を行い、編集可能な転記を提供し、シームレスな翻訳とダビングプロセスを促進することにより、Aloudは時間とコストの障壁を排除します。クリエイターは、AIパワードサービスにダビングの複雑さを任せながら、情熱を共有することに集中することができます。また、次世代音声ソリューションでビジネスを強化するトップ5のAI音声ジェネレーターグローバルな視聴者数の拡大と観客の拡大 AIパワードダビングの導入により、コンテンツクリエイターは視聴者数を拡大し、到達範囲を拡大する画期的な機会を得ることができます。以前は、言語の壁がクリエイターのグローバルなコンテンツ共有の能力を制限していました。しかし、Aloudにより、コンテンツクリエイターは新しい市場に進出し、世界中の視聴者と接触することができます。多言語ダビングを提供することにより、クリエイターは多様な観客とつながり、文化交流を促進し、グローバルスケールでの影響力を拡大することができます。テストと将来の開発 YouTubeは、すでに何百ものクリエイターでAloudダビングツールを広範囲にテストしています。この徹底的な評価プロセスにより、テクノロジーがYouTubeプラットフォームにシームレスに統合されるように洗練され最適化されます。現在、Aloudは英語、スペイン語、ポルトガル語など、限られた数の言語をサポートしていますが、YouTubeは野心的な拡大計画を持っています。YouTubeの広報担当者であるジェシカ・ギビーによると、将来的にはさらに多くの言語がサービスに追加され、コンテンツクリエイターの到達範囲がさらに広がることになるでしょう。また、AI時代のディープフェイクの検出と処理方法ユーザー体験の向上：クリエイターの声とリップシンク YouTubeは、Aloudダビングサービスを含め、常にユーザー体験を向上させることに取り組んでいます。YouTubeのアムジャド・ハニフ氏はThe Vergeに対して声明を出し、翻訳されたオーディオトラックを強化するための取り組みを進めていることを明らかにしました。YouTubeは、ダビングをクリエイターの声に似せ、表情やリップシンクを改善することを目指しています。これらのエキサイティングな進展は、2024年にリリース予定であり、グローバルな視聴体験をより本格的かつ没入型にすることができます。私たちの意見 YouTubeがAloudサービスを介してAIパワードダビングを導入したことで、コンテンツクリエイターは言語の壁を克服し、世界中の観客と情熱を共有することができるようになりました。AloudをYouTubeプラットフォームにシームレスに統合することで、クリエイターは複数の言語に翻訳してダビングすることができ、グローバルな視聴者数を拡大することができます。YouTubeが技術を洗練し、向上させ続けることで、将来的には言語がプラットフォーム上のアイデアやクリエイティブな自由な流れの障壁であることを保証し、視聴体験をより没入型にすることができます。

Mr. Pavan氏のデータエンジニアリングの道は、ビジネスの成功を導く

はじめに私たちは、Pavanさんから学ぶ素晴らしい機会を得ました。彼は問題解決に情熱を持ち、持続的な成長を追求する経験豊富なデータエンジニアです。会話を通じて、Pavanさんは自身の経験、インスピレーション、課題、そして成し遂げたことを共有しています。そのため、データエンジニアリングの分野における貴重な知見を提供してくれます。 Pavanさんの実績を探索する中で、再利用可能なコンポーネントの開発、効率化されたデータパイプラインの作成、グローバルハッカソンの優勝などに誇りを持っていることがわかります。彼は、データエンジニアリングを通じてクライアントのビジネス成長を支援することに情熱を注いでおり、彼の仕事が彼らの成功に与える影響について共有してくれます。さあ、Pavanさんの経験と知恵から学んで、データエンジニアリングの世界に没頭しましょう。インタビューを始めましょう！ AV：自己紹介と経歴について教えてください。 Pavanさん：私は情報技術の学生として学問の道を歩み始めました。当時、この分野での有望な求人が私を駆り立てていました。しかし、私のプログラミングに対する見方はMSハッカソン「Yappon!」に参加した時に変わりました。その経験が私に深い情熱をもたらしました。それは私の人生の転機となり、プログラミングの世界をより深く探求するスパークを生み出しました。それ以来、私は4つのハッカソンに積極的に参加し、うち3つを優勝するという刺激的な結果を残しました。これらの経験は私の技術的なスキルを磨き、タスクの自動化や効率的な解決策の探求に執念を燃やすようになりました。私はプロセスの効率化や繰り返しタスクの削減に挑戦することで成長しています。個人的には、私は内向的と外向的のバランスを取るambivertだと考えています。しかし、私は常に自分の快適ゾーンから踏み出して、成長と発展のための新しい機会を受け入れるように自分自身を鼓舞しています。プログラミング以外の私の情熱の1つはトレッキングです。大自然を探索し、自然の美しさに浸ることには魅力的な何かがあります。私のコンピュータサイエンス愛好家としての旅は、仕事の見通しに対する実用的な見方から始まりました。しかし、ハッカソンに参加することで、プログラミングに対する揺るぎない情熱に変わっていきました。成功したプロジェクトの実績を持ち、自動化の才能を持っていることから、私はスキルを拡大し、コンピュータサイエンス分野での積極的な貢献を続けることを熱望しています。 AV：あなたのキャリアに影響を与えた人物を数名挙げて、どのように影響を受けたか教えてください。 Pavanさん：まず、私は母親と祖母に感謝しています。彼女たちはサンスクリットの格言「Shatkarma Manushya yatnanam, saptakam daiva chintanam.」に象徴される価値観を私に教えてくれました。人間の努力と精神的な瞑想の重要性を強調したこの哲学は、私のキャリアを通じて指導原理となっています。彼女たちの揺るぎないサポートと信念は、私の常に刺激となっています。また、私のB.Tech時代に教授だったSmriti Agrawal博士にも大きな成長を感じています。彼女はオートマトンとコンパイラ設計を教えながら、その科目についての深い理解を伝え、キャリア開発の重要性を強調しました。「6ヶ月で履歴書に1行も追加できない場合は、成長していない」という彼女の有益なアドバイスは、私のマインドセットを変えるきっかけになりました。このアドバイスは、私に目標を設定し、挑戦的なプロジェクトに取り組み、定期的にスキルセットを更新するよう駆り立て、私を常に成長と学びの機会に導いてくれました。さらに、私にとって支援的な友人のネットワークを持っていることは幸運なことです。彼らは私のキャリアの旅において重要な役割を果たしています。彼らは、複雑なプログラミングの概念を理解するのを手伝ってくれたり、私をハッカソンに参加させてスキルを磨いたりすることで、私を引っ張り出し、最高の自分を引き出すのに欠かせない存在となっています。彼らの指導と励ましは、私を常に限界を超えて、最高の自分を引き出すのに不可欠であり、私の今までの進歩に欠かせません。 AV：なぜデータと一緒に働くことに興味を持ち、データエンジニアとしての役割の中で最もエキサイティングなことは何ですか？ Pavanさん：私がデータと一緒に働くことに惹かれたのは、データが今日の世界であらゆるものを動かしていることを認識したからです。データは、意思決定の基盤であり、戦略の策定、革新の源泉です。データを生のままから意味のある洞察に変換し、それらの洞察を顧客やビジネスの成功につなげることが、私がデータと一緒に働くことに情熱を持つようになった原動力となりました。データエンジニアとして私が最も興奮するのは、データ革命の最前線に立つ機会です。膨大な量の情報を効率的に収集、処理、分析するデータシステムを設計・実装する複雑なプロセスに魅了されています。データの膨大な量と複雑さは、創造的な問題解決と継続的な学習を必要とする刺激的な課題を提供します。データエンジニアとして最もエキサイティングな側面の1つは、データの潜在的な可能性を引き出すことができることです。堅牢なパイプラインを構築し、高度な分析を実装し、最新技術を活用することで、情報を収集し、意思決定を支援し、変革につながる貴重な洞察を明らかにすることができます。データ駆動型のソリューションが直接顧客体験を改善し、業務効率を向上させ、ビジネス成長を促進する様子を見ることは、非常にやりがいを感じます。また、この分野のダイナミックな性質は私を引っ張っていきます。データエンジニアリング技術と技法の急速な進歩は、常に新しいイノベーションの機会を提供してくれます。これらの進歩の最前線に立ち、継続的に学習し、スキルを磨き、複雑なデータ課題を解決するために適用することは、知的好奇心を刺激し、専門的にもやりがいを感じさせます。…

ベイジアンマーケティングミックスモデルの理解：事前仕様に深く入り込む

ベイジアン・マーケティング・ミックス・モデリングは、特にLightweightMMM（Google）やPyMC Marketing（PyMC Labs）などのオープンソースツールの最近のリリースにより、ますます注目を集めています...

AIの未来を形作るビジョン・ランゲージ・プリトレーニング・モデルの包括的な調査と、ユニモーダルおよびマルチモーダルタスクにおける役割

機械学習研究の最新リリースで、ビジョン言語事前学習（VLP）とその多様なタスクへの応用について、研究チームが深く掘り下げています。この論文は、単一モーダルトレーニングのアイデアを探究し、それがマルチモーダル適応とどのように異なるかを説明しています。そして、VLPの5つの重要な領域である特徴抽出、モデルアーキテクチャ、事前トレーニング目標、事前トレーニングデータセット、およびダウンストリームタスクを示しています。研究者たちは、既存のVLPモデルとその異なる側面での適応をレビューしています。人工知能の分野は常に、モデルを人間と同じように知覚、思考、そしてパターンや微妙なニュアンスを理解する方法でトレーニングしようとしてきました。ビジュアル、オーディオ、テキストなど、可能な限り多くのデータ入力フィールドを組み込もうとする試みがいくつか行われてきました。ただし、これらのアプローチのほとんどは、単一モーダル意味で「理解」の問題を解決しようとしたものです。単一モーダルアプローチは、1つの側面のみを評価するアプローチであり、例えばビデオの場合、音声またはトランスクリプトに焦点を絞っており、マルチモーダルアプローチでは、可能な限り多くの利用可能な特徴をターゲットにしてモデルに組み込もうとします。たとえば、ビデオを分析する際に、音声、トランスクリプト、スピーカーの表情をとらえて、文脈を本当に「理解」することができます。マルチモーダルアプローチは、リソースが豊富であり、訓練に必要な大量のラベル付きデータを取得することが困難であるため、課題があります。Transformer構造に基づく事前トレーニングモデルは、自己教師あり学習と追加タスクを活用して、大規模な非ラベルデータからユニバーサルな表現を学習することで、この問題に対処しています。 NLPのBERTから始まり、単一モーダルの方法でモデルを事前トレーニングすることで、限られたラベル付きデータでダウンストリームタスクを微調整することができることが示されています。研究者たちは、同じ設計哲学をマルチモーダル分野に拡張することで、ビジョン言語事前学習（VLP）の有効性を探究しました。VLPは、大規模なデータセットで事前トレーニングモデルを使用して、モダリティ間の意味的な対応関係を学習します。研究者たちは、VLPアプローチの進歩について、5つの主要な領域を検討しています。まず、VLPモデルが画像、ビデオ、テキストを前処理して表現する方法、使用されるさまざまなモデルを強調して説明しています。次に、単一ストリームの観点とその使用可能性、デュアルストリームフュージョンとエンコーダのみ対エンコーダデコーダ設計の観点を探究しています。論文では、VLPモデルの事前トレーニングについてさらに探求し、完了、マッチング、特定のタイプに分類しています。これらの目標は、ユニバーサルなビジョン言語表現を定義するのに役立ちます。研究者たちは、2つの主要な事前トレーニングデータセットのカテゴリである画像言語モデルとビデオ言語モデルについて概説しました。論文では、マルチモーダルアプローチが文脈を理解し、より適切にマッピングされたコンテンツを生成するためにどのように役立つかを強調しています。最後に、記事は、事前トレーニングモデルの有効性を評価する上での重要性を強調しながら、VLPのダウンストリームタスクの目標と詳細を提示しています。 https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11633-022-1369-5.pdf https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11633-022-1369-5.pdf この論文では、SOTA（State-of-the-Art）のVLPモデルについて詳細な概要が提供されています。これらのモデルをリストアップし、その主要な特徴やパフォーマンスを強調しています。言及されているモデルは、最先端の技術開発の堅固な基盤であり、将来の開発のベンチマークとして役立ちます。研究論文に基づくと、VLPアーキテクチャの将来は有望で信頼性があります。彼らは、音響情報の統合、知識と認知学習、プロンプトチューニング、モデル圧縮と加速、およびドメイン外の事前学習など、様々な改善の領域を提案しています。これらの改善領域は、新しい研究者たちがVLPの分野で前進し、画期的なアプローチを打ち出すためにインスピレーションを与えることを目的としています。

Learn more about Search Results リリース - Page 99