Search Results リラック

このAI論文は、’リラックス：エンドツーエンドの動的機械学習ワークロードの最適化のためのコンパイラの抽象化’を紹介しています

動的な形状を持つ機械学習モデルの最適化は、より優れたパフォーマンスと柔軟性を実現するために重要です。動的な形状とは、モデルがランタイム中に異なる寸法の入力データを処理できる能力を指します。TensorFlowのイーガー実行やPyTorchなど、動的計算グラフをサポートするフレームワークを利用するユーザーは、ランタイム中に可変の入力サイズに適応できるモデルを構築することができます。動的な形状を持つ機械学習モデルを最適化する際には、多くの課題があります。多くの従来の最適化は静的な形状解析に依存しており、動的次元から欠落した情報は、演算子や関数間で実行できる最適化に大きな影響を与える可能性があります。動的な形状を持つモデルでは、異なるバッチサイズを処理する必要があります。異なるバッチサイズに最適化することは、特に本番環境では固定バッチサイズに最適化するよりも難しい場合があります。現在の機械学習（ML）コンパイラは通常、従来のシングルショットの下方向流にプログラムを低レベルの表現に変換し、一つの最適化を適用した後に他の最適化を適用します。このアプローチでは、抽象化レイヤ間で形状と追加情報を失い、境界を越えた増分最適化を行うことが困難になります。研究者たちは、「Relax」を提案しています。これは、エンドツーエンドの動的な機械学習ワークロードを最適化するためのコンパイラ抽象化です。グローバルにプログラム全体で動的な形状計算を追跡するための一級の記号的な形状アノテーションを持ちます。さらに、計算グラフ、ループレベルのテンソルプログラム、およびライブラリ呼び出しを一つの表現にカプセル化するクロスレベルの抽象化を持ちます。これは、動的な形状のモデルを最適化するためのエンドツーエンドのコンパイルフレームワークです。研究者たちは、入力コンポーネントに基づいて式のアノテーションを推論する順方向の推論手法を採用しています。順方向の推論はシンプルでローカルであり、コンパイラのパスにおいて一時変数のアノテーションを取得することができます。また、形状を自動的に推論できない場合、順方向の推論はユーザーが挿入したマッチキャストの結果を使用して後続のアノテーションの推論を続けることができます。研究者たちは、Relaxで行われるすべての最適化は、組み合わせ可能な動的な形状に敏感な変換として行われます。これにより、さまざまなアプローチを使用して計算の一部を増分的に最適化または部分的に低下させることができます。それは他のレベルの解析を考慮し、動的な形状関係を仮定したさらなる最適化を組み込みます。実験結果は、Relaxが多様なハードウェアバックエンドに新たなLLM（生ライブラリモデル）をコンパイルして最適化し、重要な最適化済みのプラットフォーム固有のソリューションに競争力のあるパフォーマンスを提供していることを示しています。さらに、Relaxはモバイル電話、組み込みデバイス、Webブラウザを介してWebAssemblyやWebGPUを使用した幅広いデバイスと環境でLLMをサポートしています。

「Pythonもしもでないの場合：コード内の条件文を簡素化する方法」

「Pythonのif not文は、プログラムのフローを制御するための強力なツールです特定の条件が偽であるかどうかをテストしたり、条件式の結果を反転させるためによく使用されますこのセクションでは、if not文の構文と例について探求します...」

1. データサイエンティストになるべきでない理由 2. データサイエンティストの仕事の種類が合わない 3. 高度な技術と数学的なスキルが必要 4. 長時間の作業とプレッシャーに耐える必要がある 5. プログラミングが苦手な人には適していない 6. 単調な作業が多い場合がある 7. ビジネスとの連携が重要な役割を果たす場合もある Note The translation provided assumes that the text is asking for 7 reasons why you

「データサイエンスは本当にあなたにとって適切なキャリア選択ですか？それは状況によりますだからこそ、私たちはデータプロフェッショナルの洞察を含んだ主観的なガイドをまとめました」

Career Advice

MLを学ぶ勇気：可能性、MLE、およびMAPの解読

「勇気を持ってMLを学ぶ」へようこそこのシリーズは、複雑な機械学習の概念を分かりやすく解説し、それをリラックスした情報の対話形式で紹介します『The...』と同様に、魅力的なスタイルでお楽しみいただけます

UCバークレーの研究者たちは、「RLIF」という強化学習方法を導入しましたこの方法は、対話型の模倣学習に非常に近い環境での介入から学ぶものです

UCバークレーの研究者たちは、ユーザーの介入シグナルをリインフォースメントラーニング（RL）と統合した学習ベースの制御問題への未踏のアプローチを紹介しています。ユーザーの修正によって学習プロセスを導くDAggerスタイルの介入のオフポリシーRLを活用することで、提案された方法は高次元の連続制御ベンチマークや現実世界のロボット操作タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。以下の内容を提供します：分析のための理論的根拠と統一フレームワーク。サブオプティマルな専門家とともに提案手法の効果を示す。サンプルの複雑さとサブオプティマルギャップに関する洞察を提供する。この研究はロボティクスにおけるスキルの獲得と対話型模倣学習とRL手法を比較し、改善された学習を提供するためにオフポリシーRLとユーザーの介入シグナルを報酬として組み合わせた「RLIF（介入のフィードバックを介したリインフォースメントラーニング）」を紹介しています。この研究では、理論的な分析を提供し、制御問題やロボットタスクにおける介入戦略の経験的なパフォーマンスに与える影響を議論しています。この研究では、RLIFはDAggerのように最適な専門家の介入を前提とせず、リワードとしてユーザーの介入シグナルを活用することで、ナイーブな行動複製や対話型模倣学習の制限に取り組みます。理論的な分析には、サブオプティマルギャップと非漸近的なサンプルの複雑さが含まれます。 RLIFは、ユーザーの介入シグナルを報酬として利用することで、サブオプティマルな人間の専門家のパフォーマンスを改善するRLの一種です。DAggerスタイルの修正から得られる介入を最小化し、報酬信号を最大化します。この手法は、漸近的なサブオプティマルギャップの分析と非漸近的なサンプルの複雑さの境界を含む理論的な分析を経ています。ロボット操作などのさまざまな制御タスクの評価では、異なる介入戦略を考慮しながら、RLIFがDAggerに比べて優れた性能を発揮しています。結論として、RLIFは連続制御タスクにおいて、特にサブオプティマルな専門家との取り組みにおいて、DAggerのようなアプローチよりも優れた機械学習手法であることが証明されました。理論的な分析では、サブオプティマルギャップと非漸近的なサンプルの複雑さがカバーされており、さまざまな介入戦略を探索することで、異なる選択手法での良好なパフォーマンスを示しています。RLIFの最大の利点は、最適な専門家を前提とすることなく、リラックスした仮定を持つことで、完全なRL手法に対する実用的でアクセス可能な代替手段を提供することです。今後の課題としては、オンライン探索のもとでの専門家の監視下でポリシーを展開する際の安全性の課題に対処することが挙げられます。RLIFの向上には、介入戦略のさらなる調査が必要です。コントロールタスク以外のさまざまな領域でRLIFを評価することで、その汎化性を明らかにすることができます。理論的な分析を他のメトリックに拡張し、RLIFを他の手法と比較することで、理解を深めることができます。人間のユーザーによる高報酬状態の指定などの技術との組み合わせを探索することで、RLIFのパフォーマンスと適用性を向上させることができます。

ピザの味を最大限に引き出すために

多くの人々はピザが好きで、辛いものやヴィーガン、ベジタリアン、ペスカタリアン、肉食、マキャヴェリアン、あるいはシンプルなチーズ好きなど、さまざまな好みがあります考えてみてください...

「個人AIの世界におけるプライバシー、信頼性、倫理的AIについて、Haltia.AIのCTOであるアルト・ベンディケン氏に聞く」

「私たちは、AI Time Journalのインタビューで独占的な洞察を共有してくれたHaltia.AIの共同創設者兼CTO、Arto Bendikenに感謝しますBendiken氏がHaltia.AIの独自のアプローチについて語る中で、プライバシー、倫理的AI、イノベーションの世界に飛び込んでくださいデバイス内での処理からブロックチェーンとAIの交差点まで、Haltia.AIの変革的な影響について学びましょう…個人用AIアシスタントの世界でのプライバシー、信頼、倫理的AIについて、Haltia.AIのCTO、Arto Bendiken氏による記事をお楽しみください詳細を読む」

Learn more about Search Results リラック

このAI論文は、’リラックス：エンドツーエンドの動的機械学習ワークロードの最適化のためのコンパイラの抽象化’を紹介しています

「Pythonもしもでないの場合：コード内の条件文を簡素化する方法」

MLを学ぶ勇気：可能性、MLE、およびMAPの解読

UCバークレーの研究者たちは、「RLIF」という強化学習方法を導入しましたこの方法は、対話型の模倣学習に非常に近い環境での介入から学ぶものです

ピザの味を最大限に引き出すために

「個人AIの世界におけるプライバシー、信頼性、倫理的AIについて、Haltia.AIのCTOであるアルト・ベンディケン氏に聞く」

「MLを学ぶ勇気：L1とL2の正則化の解明（パート1）」

MusicGenを再構築：MetaのAI音楽における地下進化

十年生のためのニューラルネットワークの簡略化

Find the right Blockchain Investment for you