Search Results 定義

マンバ：シーケンスモデリングの再定義とトランスフォーマーアーキテクチャの超越

「マンバの画期的なシーケンスモデリング手法を探求し、効率的な処理と先進的な状態空間メカニズムにより、従来のモデルを超えてくださいマンバとともに、AIの未来に飛び込んでください」

「2024年を定義する7つのデータサイエンス＆AIのトレンド」

約1年前のこの時期に、私は2023年にAIで大きなトレンドになると思われることについての意見記事を投稿しましたその7つのアイデアのうち、私はすべて正しかったと思います生成的AIが流行りましたし、採用と解雇も乱れました...

2024

「GPTの進化を探る ChatGPT-4の新機能と、コンバーショナルAIの再定義」

以前のバージョンをベースに、多様性と倫理的考慮を特徴とするConversational AIのChatGPT-4の進化を探求し、新たな可能性を解き放つ

ジェミニに会ってください：Googleの画期的なマルチモーダルAIモデルが人工知能の未来を再定義する

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-06-at-11.41.53-PM-1024×550.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-06-at-11.41.53-PM-150×150.png”/>Googleの最新の人工知能「ジェミニ」は、AI技術の大きな飛躍を表しています。驚くべき能力を持つAIモデルとして発表されたジェミニは、GoogleのAIファースト戦略に対する持続的な取り組みを証明しています。この開発は、Googleだけでなく、AIの広い領域において新たな可能性と改善をもたらします。それは、開発者、企業、そして世界中のエンドユーザーにとってのものです。Google DeepMindとGoogle Researchの共同開発であるジェミニは、本来的にマルチモーダルな設計とされています。これは、テキスト、コード、音声、画像、動画など、さまざまな情報タイプを理解し、処理し、統合することができることを意味します。そのモデルのアーキテクチャは、データセンターからモバイルデバイスまで、さまざまなデバイスで効率的に動作することができ、その柔軟性と適応性を示しています。ジェミニの最初のバージョンであるジェミニ1.0には、Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini Nanoの3つのバリアントがあります。それぞれのバリアントは、特定のユースケースに最適化されています：<ol><li>Gemini Ultra：高度に複雑なタスクに最適化された最も包括的なモデルです。さまざまな学術ベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、32のベンチマーク中30のベンチマークで現在の最先端の結果を上回っています。特に、複数のドメインでの知識と問題解決をテストするMassive Multitask Language Understanding (MMLU)では、人間の専門家を超える最初のモデルです。</li><li>Gemini Pro：幅広いタスクにスケーリングするための最適なモデルとされており、能力と汎用性のバランスを提供します。</li><li>Gemini Nano：オンデバイスのタスクに最適化された、最も効率的でモバイルデバイスや類似のプラットフォームに適したバージョンです。</li></ol><figure></figure>ジェミニの重要な強みの一つは、洗練された推論能力です。このモデルは、複雑な文章や視覚情報を分析し解釈することができるため、広範なデータセットに隠された知識を解き放つのに特に優れています。この能力は、科学や金融などさまざまな分野でのブレークスルーを促進することが期待されています。コーディングの観点では、ジェミニ・ウルトラは驚異的な能力を発揮します。複数のプログラミング言語で高品質のコードを理解し説明、生成することができるため、コーディングのためのリーディングなファウンデーションモデルの一つとなっています。<figure><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-06-at-11.44.02-PM-1024×891.png”/><figcaption>https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf</figcaption></figure>ただし、ジェミニは単一のモデルではなく、異なるニーズと計算環境に対応するために設計されたモデルのファミリーです。これは、通常、異なるモーダリティのために別々のコンポーネントをトレーニングしてからそれらを結合するという従来のマルチモーダルモデルの方法からの脱却を示しています。代わりに、ジェミニは最初からネイティブでマルチモーダルなので、さまざまな情報のよりシームレスで効果的な統合が可能です。まとめると、Googleのジェミニは、AIの領域における重要な進歩を表しています。そのマルチモーダルの能力、柔軟性、最先端のパフォーマンスは、幅広いアプリケーションにおいて強力なツールとなります。このモデルはGoogleの野心と責任あるAI開発への取り組みを反映し、ますます高度なAIシステムの社会的および倫理的な影響を考慮しながら、可能性の限界を広げています。

このAIリサーチはGAIAを紹介します：一般AIの能力の次のマイルストーンを定義するベンチマーク

FAIR Meta、HuggingFace、AutoGPT、GenAI Metaの研究者は、論理思考や多様性のハンドリングなどの基本的なスキルを必要とする現実世界の問題を、人間のような応答能力を持つ高度なAIに対してテストする問題に取り組んでいます。GAIAの開発は、人間レベルの堅牢性を目指すことで、人工汎用知能（AGI）の達成を目指しています。 GAIAは、人間と高度なAIの両方にとって困難なタスクに重点を置くことで、現在のトレンドから外れています。クローズドシステムとは異なり、GAIAは現実のAIアシスタントの使用例を反映しています。GAIAは、品質を重視し、GPT-4とのプラグインを使用して人間の優位性を確認するため、慎重に選ばれたゲーム可能性のない質問を特集しています。それは、マルチステップの完了を確実にし、データの汚染を防ぐための質問設計を指南することを目指しています。 LLM（Language and Logic Models）は現在のベンチマークを超える性能を持つようになってきており、その能力を評価することはますます困難になっています。ただし、複雑なタスクに重点を置くにもかかわらず、LLMにとっての難易度レベルは必ずしも人間を挑戦するものではありません。この課題に対処するために、GAIAという新しいモデルが導入されました。GAIAは、LLMの評価の落とし穴を回避するために、実世界の問題に焦点を当てた一般的なAIアシスタントです。AIアシスタントの使用例を反映する人間が作成した質問によって実用的性を確保しています。NLPにおけるオープンエンドの生成を目指すことで、GAIAは評価ベンチマークを再定義し、次世代のAIシステムを進化させることを目指しています。 GAIAによって行われたベンチマークでは、実世界の質問に対する人間とGPT-4の間に大きな性能差があることが明らかになりました。人間は92％の成功率を達成しましたが、GPT-4はわずか15％のスコアでした。ただし、GAIAの評価では、LLMの正確性と使用例は、ツールAPIやWebアクセスを介して向上させることができることも示されています。これは、ヒューマン・AIモデルと次世代のAIシステムの進歩のための機会を提供します。全体として、このベンチマークはAIアシスタントの明確なランキングを提供し、一般的なAIアシスタントの性能向上のためにさらなる改善の必要性を浮き彫りにしています。まとめると、GAIAによる実世界の質問に対する一般的なAIアシスタントの評価のためのベンチマークでは、ヒューマンがプラグインと共にGPT-4を凌駕していることが示されました。それは概念的に単純で複雑な質問に対しても、人間と同様の堅牢性をAIシステムが示す必要性を強調しています。ベンチマークの方法論のシンプルさ、ゲーム性のなさ、解釈可能性は、人工汎用知能を実現するための効率的なツールとして役立ちます。さらに、注釈付きの質問とリーダーボードの公開は、NLPおよびそれ以上の領域におけるオープンエンドの生成評価の課題に対処することを目指しています。

「トランスフォーマーの再定義：シンプルなフィードフォワードニューラルネットワークが効率的なシーケンス・トゥ・シーケンスのタスクにおいて注意機構を模倣する方法」

ETHチューリッヒの研究者は、標準の浅いフィードフォワードネットワークを利用してトランスフォーマーモデルの注意メカニズムを模倣する効果を分析しました。トランスフォーマーモデルは、シーケンス間タスクの先進的なアーキテクチャです。トランスフォーマーモデルの主要な注意メカニズム要素は、知識蒸留を通じて訓練されたシンプルなフィードフォワードネットワークに置き換えられます。厳密な実験や置換ネットワークの種類とサイズに関する抜き打ち実験により、浅いフィードフォワードネットワークが注意メカニズムを模倣することの適応性が強調され、複雑なシーケンス間アーキテクチャを簡素化する可能性が示されます。この研究では、浅いフィードフォワードネットワークが注意メカニズムを再現する柔軟性に重点が置かれています。BLEUスコアを評価指標として使用します。エンコーダとデコーダの層で動作を成功裏に再現しながらも、クロスアテンションツールを置き換えることは挑戦となり、BLEUスコアが著しく低下します。このアプローチの限界と可能性に光を当てる研究です。本研究は、シーケンス間タスク、特に言語翻訳において、元のトランスフォーマーモデルの注意層を浅いフィードフォワードネットワークで置き換えることの実現可能性を探求しています。注意メカニズムに関連する計算負荷に触発され、外部フィードフォワードネットワークがその振る舞いを効果的に模倣できるかどうかを調査します。研究では、これらのネットワークを訓練し、主要な注意要素を置き換えることに焦点を当てています。そして、シーケンス間タスクにおけるこれらの方法の能力を評価することを目指しています。このアプローチでは、元のトランスフォーマーモデルの中間アクティベーションを教師モデルとして使用し、浅いフィードフォワードネットワークを知識蒸留で訓練します。抜き打ち実験を通じて、トランスフォーマーモデルのエンコーダにアテンションメカニズムを置き換えるための4つの方法を紹介します。BLEUメトリックを使用してIWSLT2017データセットで評価された提案手法は、元のトランスフォーマーモデルと同等のパフォーマンスを示しています。付録には、これらの手法がシーケンス間タスク、特に言語翻訳における有効性を実証するための具体的な実装詳細が提供されています。結果は、これらのモデルが元のモデルと同等のパフォーマンスを発揮できることを示し、フィードフォワードネットワークがアテンションレイヤーの代替として有効であることを実証しています。抜き打ち実験は、置換ネットワークの種類とサイズに関する洞察を提供し、その有用性を確認しています。しかし、デコーダのクロスアテンションメカニズムの置換はパフォーマンスの低下をもたらすため、浅いネットワークは自己アテンションに優れているものの、トランスフォーマーモデルの複雑なクロスアテンション相互作用を模倣する際には支援が必要となることを示しています。まとめると、注意メカニズムのないトランスフォーマーモデルの研究は、これらのモデルをゼロから訓練するための知識蒸留などの高度な最適化技術の必要性を強調しています。より一般的なアーキテクチャは高度なタスクに潜在的な可能性を持つかもしれませんが、デコーダのクロスアテンションメカニズムをフィードフォワードネットワークで置き換えると性能が著しく低下することから、複雑なクロスアテンション相互作用を捉えることには困難があることが明らかになります。今後の課題としては、ベイズ最適化のような高度なテクニックを使用してハイパーパラメータを最適化し、翻訳の品質を向上させ、サイズの制約に対処することが挙げられます。特にデコーダのクロスアテンションに対して、より複雑なフィードフォワードネットワークを探索することで複雑さを捉えることができるかもしれません。クロスアテンションの表現力を向上させるための代替アーキテクチャの探求は、有望な研究方向です。注意メカニズムのないトランスフォーマーモデルの一般化能力は、さまざまなシーケンス間タスクへの適用可能性を探求する価値があります。さらなる実験や抜き打ち実験により、アプローチを洗練化し、アテンションメカニズムを模倣するフィードフォワードネットワークを最適化するための深い洞察が得られるでしょう。

人工一般知能の定義

先週、サム・アルトマン氏はOpenAIのCEOとして解任されました彼の辞任の真の理由は未だにはっきりしていません取締役会によれば、彼は「一貫して誠実でなかった」との理由で解任されたとされています

最も困難な部分：分類の目標を定義すること

ターゲット変数は、教師あり機械学習モデルで予測しようとしている変数またはメトリックですこれは、依存変数、応答変数、'y'変数ともよく呼ばれます...

AI + No-Code 開発者のイノベーションを再定義するヴァイラルコンボ

開発者が絶対に取り戻せないものは時間です著者は、AIに支えられた低コード/ノーコードプラットフォームの価値について議論し、より早い開発時間とビジネスの適応力の向上を促進しています

Artificial Intelligence

デジタルワーカーやAIエージェントのレベルを定義する時が来ましたこれは自動運転車と同様のものですIDWAがプロセスをスタートします

AIの急速な発展は、ますます多くのデジタルワーカー、AIエージェント、およびAIエージェントプラットフォームの出現をもたらし、これらは自己のタスクの実行、意思決定、および行動が可能となっています。自動運転車の文脈において、自動車技術者協会（SAE）は、レベル0からレベル5までの6段階の自律性レベルを定義するためのスケールを開発しました。このスケールでは、レベル0では人間のドライバーが完全に制御し、レベル5では車両が完全に自律的に動作し、どんな環境でも運行できるとされています。同様のスケールがデジタルワーカー/ AIエージェント向けに開発され、必要とされるべきです。これにより、ユーザーと開発者の期待を明確にすることができ、このエコシステムのより迅速かつ持続可能な開発のための業界標準を定義する可能性があります。IDWA（International Digital Workers Association）は、デジタルワーカー（デジタルエンプロイ）自律性レベルの草案を11月8日にシリコンバレーで開催されるIDWA-Forumで提案します。 AIエージェントの自律性レベルを定義することのいくつかの主な利点は次のとおりです：透明性の向上：AIエージェントができること、できないことを明確にすることで、ユーザー間の信頼構築に役立ちます。安全性の向上：AIエージェントの能力を明確に定義することで、安全かつ責任ある使用が実現されるようになります。責任の縮小：AIの開発に対する明確なガイドラインの確立により、AI開発者の責任リスクを減らすことができます。しかし、これは容易な課題ではありません。いくつかの課題には次のようなものがあります： AIの複雑さ：AIエージェントは理解し予測するのが難しい複雑なシステムです。これにより、自律性の異なるレベル間の明確な境界を定義することが難しくなります。 AIの急速な発展：AIの分野は常に進化しており、自律性レベルの定義を定期的に更新する必要があります。 IDWAはこの課題に取り組み、デジタルワーカーやAIエージェントの自律性レベルを定義するためのプロセスを開始するために、レベル0（タスクの自動化なし）、レベル4（自律的なタスク管理）からレベル8（リーダーシップ）までの8段階の草案を提案しています。 IDWA-ForumはKuzma Frostが制作しています。 IDWAはDavid YangとMichael Engelに率いられています。投稿: 自動運転車と同様にデジタルワーカーとAIエージェントの自律性レベルを定義する時が来た：IDWAがプロセスを開始元の記事: MarkTechPost

Learn more about Search Results 定義