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「このAI論文調査は、医学における大規模言語モデル（LLMs）の役割、課題、原則、応用について取り上げています」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Medical_LLM_outline-857×1024.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Medical_LLM_outline-150×150.png”/>自然言語処理（NLP）は、特に大規模言語モデル（LLM）の導入により、ここ数か月で大きく進歩しました。GPT、PaLM、LLaMAなどのモデルは、テキスト生成、要約、質問応答といったさまざまなNLPタスクを実行する能力により、非常に人気を集めています。研究者たちは医療分野でLLMの力を活用しようと常に取り組んでいます。ChatDoctor、MedAlpaca、PMC-LLaMA、BenTsao、MedPaLM、Clinical Camelなどの医療用LLMは、患者のケアの向上と医療従事者のサポートに使用されています。現在の医療用LLMは良好な結果を示していますが、まだいくつかの課題があります。多くのモデルは、臨床設定における対話や質問応答といったバイオメディカルNLPタスクの実用的な価値を見落としています。医療用LLMの電子健康記録（EHR）、高齢者退院要約の作成、健康教育、ケアプランニングといった臨床コンテキストでの潜在能力は、最近の研究の主題となっています。しかし、これらのモデルには一般的な評価データセットが欠けていることがよくあります。もう一つの欠点は、現在使用されている医療用LLMの大多数が、医学的な質問に対する応答能力だけを評価し、情報検索、テキスト生成、関係抽出、テキスト要約などの他の重要なバイオメディカルタスクを無視していることです。これらの問題を克服するため、研究チームは医療用LLMのさまざまな側面を探求しながら、以下の5つの主要な問いに答えることで研究を実施しました。<ol><li>医療用LLMの作成：最初の問いは、医療用LLMの作成に関わるアプローチや要素を調査することを目的としています。これには、これらのモデルの作成の基本的なアイデアや構造、トレーニングセット、その他の関連要素を理解する必要があります。</li></ol><ol><li>医療用LLMの実施結果の評価：2番目の問いは、医療用LLMの実際の結果やパフォーマンスを評価することに焦点を当てています。特に、臨床医学関連のタスクにおいて、これらのモデルのパフォーマンスを評価することが含まれます。</li></ol><ol><li>実際の臨床現場での医療用LLMの使用：3番目の問いは、医療用LLMが実際に臨床現場でどのように使用されるかを探究します。これには、これらのモデルが医療従事者の定期的なワークフローにどのように組み込まれ、コミュニケーション、意思決定、一般的な患者ケアの改善に役立つかを調査することが含まれます。</li></ol><ol><li>医療用LLMの適用による問題：4番目の問いは、医療用LLMの使用には、他の技術と同様に様々な障害があることを認識しています。医療設定でこれらのモデルを責任を持ってかつ成功裏に導入するためには、倫理的な問題、モデルにおける潜在的なバイアス、可解釈性の問題など、いくつかのハードルに取り組む必要があります。</li></ol><ol><li>医療用LLMの構築と適用の成功：最後の問いは、医療用LLMの設計と適用の改善について、将来について明らかにするためのものです。これにより、医療用LLMが医療業界で有用なツールとして発展し続けることが保証されます。</li></ol>総括すると、この調査は医療分野におけるLLMを詳細に分析しています。それは10種類の異なるバイオメディカルアクティビティから得られた評価を要約し、それらのアプリケーションに関する詳細な概要を提供しています。主要な課題に取り組むことで、この研究は医療用LLMの包括的な知識を提供し、より詳細な分析、チームワーク、そして医療AI領域の迅速な進歩を促進することを目指しています。

「DevOps 2023年の状況報告書：主要な調査結果と洞察」

年次調査の結果が発表されました画期的な発見がありますこのレポートは、AIとドキュメンテーションが生産性と仕事の満足度に与える影響を詳しく調査しています

「大規模言語モデルをより効率的に最適化できるのか？LLMの効率性に関するアルゴリズムの進化についての包括的な調査をご覧ください」

より効率的に大規模言語モデルを最適化できるのか？マイクロソフト、南カリフォルニア大学、オハイオ州立大学など、複数の組織の研究者からなる研究チームが、LLM（大規模言語モデル）の効率向上を目指したアルゴリズムの進歩について徹底的なレビューを提供しています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術などを網羅し、将来の効率的なLLM開発の礎を築こうとしています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術をカバーし、LLMの核心的な概念と効率指標について説明しています。このレビューでは、効率的なLLM開発に貢献する方法論の最新の総合的な概要を提供しています。研究者は関連する研究の見落としを認識し、さらなる参考文献の提案を推奨しています。 LLMは自然言語理解において重要な役割を果たしていますが、高い計算コストのために誰にでも簡単にアクセスできるものではありません。この課題に取り組むために、研究者は効率を向上させ、アクセス性を高めるためのアルゴリズムの進歩を継続的に行っています。これらの進歩は、AI、特に自然言語処理の領域における将来のイノベーションの道を切り拓いています。この研究は、LLMの効率を向上させるアルゴリズムの進歩を調査しています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術など、さまざまな効率の側面を検討しています。Transformer、RWKV、H3、Hyena、RetNetなどの具体的な方法が言及されています。議論には知識の蒸留法、コンパクトなモデル構築法、注意モデリングと計算の最適化のための頻度ベースの技術などの具体的な手法が含まれています。この調査は、特定の領域に焦点を当てるのではなく、多様な効率の側面をカバーするLLMの効率についての包括的な視点を採用しています。貴重な情報源として役立ち、LLMの効率に関する今後のイノベーションの基盤を築いています。参考文献リポジトリを含めることで、この重要な分野のさらなる探求と研究のための有用性が高まります。ただし、研究の特定の結果や方法の詳細は、提供されたソースに明示的に記載されるべきです。まとめると、この調査では、LLM技術の効率を高めるための最新のアルゴリズムの進歩について詳しく説明しています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術をカバーしています。アルゴリズムの解決策の重要性を強調し、モデルの圧縮、知識の蒸留、量子化、低ランク分解などの手法を探求し、LLMの効率を向上させることになります。この包括的な調査は、LLMの効率の現状についてさまざまな貴重な洞察を提供する必須のツールです。

ジュネーブ大学の研究者は、多剤耐性（MDR）腸内細菌感染の入院リスクを予測するためのグラフベースの機械学習モデルを調査しています

マシンラーニングは、医療で非常に重要なツールとして登場し、業界のさまざまな側面を革新しています。その主な応用の一つは、診断にあります。マシンラーニングのアルゴリズムは、医療画像、遺伝情報、および患者の記録を含む巨大なデータセットを分析し、パターンを特定し正確な予測を行います。以前は、マシンラーニングモデルは感染しやすい患者を検出し、感染予防対策（IPC）プログラムを支援するために使用されていました。これらのモデルには、電子健康記録（EHR）で定期的に収集される大量の医療データが使用されました。クラシックなマシンラーニングモデルは限られたユースケースでは効果的な結果を示すかもしれませんが、大規模かつ縦断的なEHRデータに一般化することができません。ジュネーブ大学の研究者たちは、医療技術において画期的な進展を遂げました。彼らはグラフニューラルネットワーク（GNN）を医療に使用して抗菌耐性（AMR）と多剤耐性（MDR）のエンテロバクテリア属の菌叢を検出しました。エンテロバクテリア属は通常健康な人の腸内に存在しますが、他の体の部位に菌叢を形成し感染を引き起こすと、健康に非常に危険です。これらの病原体の増殖にはさまざまな要因が関与しています。研究者たちは、患者と医療従事者の相互作用をグラフ構造でモデル化しました。ノードとその相互作用が患者を表すエッジを記述するグラフニューラルネットワーク（GNN）モデルを訓練して、臨床的な特徴と時空間的な特徴を備えた患者ネットワークからの菌叢のパターンを学習しました。ジュネーブ大学のダグラス・テオドロ教授は、重要な目標は医療環境内の複雑な相互作用をモデル化して、医療関連感染症（HAIs）の拡散を予測することであると述べました。患者と医療従事者に関するネットワーク情報もこの予測に取り入れられました。この研究の最も重要なメッセージは、医療ネットワークの相互作用を分析することでHAIsの予測を向上させる可能性があるということです。この手法は医療環境における感染予防と制御技術を大幅に前進させることができます。テオドロ教授はまた、この手法のデータ駆動型アプローチに基づいて、同様の伝播ダイナミクスを持つ他の病原体やさまざまな医療環境にも適用できると予想しています。この研究には、「病院感染のグラフベース予測」という名前の画像が含まれており、チームがグラフニューラルネットワークを使用して多剤耐性エンテロバクテリア属の伝播パターンをモデル化した方法を示しています。この研究は、病院が感染リスクを予測し対処する方法を変革することを目指しています。モデルは、Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III) データセットを使用して訓練および評価され、従来の機械学習のベースラインと比較されました。特に、GNNモデルは、抗菌薬感受性（AMS）、AMR、およびMDRエンテロバクテリア属の早期検出において、ベースラインモデルよりも優れた予測能力を示しました。研究者たちは、モデルをテストし、バンコマイシン耐性エンテロコッカス感染が時空間的特徴を使用して同定された場合、受信特性曲線下面積（AUROC）の性能が88％以上であることを確認しました。研究者は、GNNモデルが特徴量として0.91から0.96の範囲のAUROC性能を示すことを発見しました。この性能は、ロジスティック回帰のベースラインの88％よりも8％高いです。

「言語モデルにおける連鎖思考推論の力を明らかにする認知能力、解釈可能性、自律言語エージェントに関する包括的な調査」

上海交通大学、Amazon Web Services、イェール大学による研究は、言語エージェントにおけるチェーンオブソート（CoT）技術の基礎的なメカニズムの理解と有効性の正当化の問題に取り組んでいます。この研究では、CoT推論の重要性と自律言語エージェントの進展との複雑な関係を探求しています。研究ではまた、CoT検証手法の役割と効果を調査し、推論のパフォーマンスと信頼性を向上させるために使用されるCoT検証手法を詳細に取り上げています。これは初心者から経験豊富な研究者まで、CoT推論と言語エージェントの理解を深めるための包括的なリソースです。研究では、LLMsおよび自律言語エージェントにおけるCoT推論の開発と、モデルの信頼性と精度を確保するためのさまざまなCoT検証手法について探求しています。この分野の新しい研究者やベテランの研究者にとって、有用な参考文献です。研究は、言語インテリジェンスの発展と、LLMsなどの言語モデルが人間のように理解し推論することでどのように進歩してきたかに焦点を当てています。そのうちの一つがCoTプロンプティングであり、これはパターン、推論形式、応用範囲で進化してきました。LLMsにおけるCoT推論は、複雑な問題を管理可能なステップに分解し効果的に解決することができます。CoT技術を言語エージェントに統合することにより、実世界またはシミュレーションされたタスクを理解し実行することができます。この研究は、CoTメカニズムを探求し、パラダイムの変化を分析し、CoT技術による言語エージェントの開発を調査することを目的としています。提案される方法は、言語エージェントにおけるCoT推論とその応用を探求し、Zero-Shot-CoTやPlan-and-SolveプロンプティングなどさまざまなCoT技術を利用して言語エージェントのパフォーマンスを向上させることを含みます。この方法は、指示と例を生成することの重要性や検証プロセスを強調しています。また、WikipediaやGoogleなどの外部知識源を統合して推論の連鎖の正確性を向上させる方法についても分類しています。 CoTは、一般化、効率性、カスタマイズ性、スケーラビリティ、安全性、評価の向上に向けた解決策を提供します。導入部では、初心者から経験豊富な研究者まで向けに、CoT推論と言語エージェントの基本原則と現在の進展を強調した包括的な情報が提供されます。まとめると、このレビューはCoT推論から自動化された言語エージェントへの進化を詳細に検討し、進歩と研究領域に焦点を当てています。CoT技術はLLMsを大幅に改善し、言語エージェントが指示を理解しタスクを実行することを可能にしました。研究では、パターンの最適化や言語エージェントの開発といった基本的なメカニズム、および一般化、効率性、カスタマイズ性、スケーリング、安全性などの将来の研究方向をカバーしています。このレビューは、この分野の初心者から経験豊富な研究者までに適しています。

日本からの新しいAI研究は、人間の表情の機械的特性を調査し、アンドロイドが感情をより効果的に認識する方法を理解することを目指しています

人工知能が人間の感情を再現するにつれて、本物の人間の表情の機械的な複雑さを徹底的に調査することが浮かび上がりました。このことは、科学 fiction を現実に結び付けることを推進しています。大阪大学の研究者たちは、人工的な感情表現と本物の感情表現のギャップを埋めるために、人間の顔面動作の多面的なダイナミクスを緻密にマッピングする画期的な研究に取り組んでいます。この研究は、機械工学ジャーナルに詳細に記載されており、複数の機関の共同研究によって、44種類の異なる顔面動作の複雑さが明らかにされています。チームは、125個のトラッキングマーカーを使用して、これらの表情の微細なディテールを分析しました。これには、微妙な筋肉の収縮から皮膚の下のさまざまな組織の相互作用まで、微妙なニュアンスが含まれています。表情は、筋繊維、脂肪組織、緻密な動きの重なり合いからなる局所的な変形のシンフォニーであり、さまざまな感情を伝えます。単純な笑顔のように思われるものでも、微細な動きの連鎖が絡み合っており、これらの微妙なニュアンスを人工的に再現することの難しさを強調しています。研究チームは、人間の顔は非常に馴染み深いため、その複雑さは一般的に見逃されていると指摘しています。しかし、エンジニアリングの視点から見ると、人間の顔は情報表示装置として驚くべき存在であり、さまざまな感情や意図を示しています。この研究のデータは、デジタル形式またはアンドロイドの物理的な形において、人工的な顔に取り組む研究者にとっての指針となります。顔の緊張や圧縮に対する正確な理解は、よりリアルで正確な人工的な表現を約束します。研究者たちは、皮膚の伸縮を通じて解き明かされた皮膚の下の複雑な顔の構造が、どのように見える表情を引き起こしているかを明らかにしています。ロボティクスの領域を超えて、この探索は有望な示唆を持っています。改善された顔認識や医療診断の成果は、大きな利益をもたらす可能性があります。現在の医療診断は、顔の動きの異常を検出するために、医師の直感的な観察に頼っていることが多いのですが、この研究はそのギャップを埋めることを目指しています。一人の個人の顔の分析に基づいているため、この研究は多様な顔の複雑な動きを理解する基礎的なステップです。人工的に感情を解読し伝えようとするロボットが、顔の動きをさまざまな領域で洗練させる可能性を秘めており、エンターテイメントで使用されるコンピュータグラフィックスを含みます。この進展によって、「不気味の谷」効果（人間に近づいているがまだ完全に人間らしくないために不快感を引き起こす現象）が軽減される見込みです。

「ニューヨーク州法案、3Dプリンターの購入に背景調査を必要とする」

提案された法案では、特定の3Dプリンターを購入する前に、消費者に対して犯罪歴のバックグラウンドチェックを課すことが求められます

AIブームがクラウドサービスに与える影響の調査

「クラウドサービスはかつてデータサイエンス界で話題となりましたしかし、今や話題はAIに移っています - 無限の可能性を持つテクノロジーツールですこの変化はクラウドが過去のものとなることを意味するわけではありませんAIの人気によって、クラウドはさらに良くなるでしょうクラウドは最も...」

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この人工知能による調査研究は、医療領域への大規模言語モデルの包括的な概要を提供します

このコンテンツは購読者のみ対象です利用規約プライバシーポリシー自然言語処理（NLP）システムは、音声認識、メタファー処理、感情分析、情報抽出、機械翻訳など、さまざまなタスクにおいて、事前学習済み言語モデル（PLM）に大いに依存してきました。最近の進展により、PLMは急速に変化しており、新たな進展が自立型システムとしての機能を示しています。このアプローチでの重要な進歩は、OpenAIによるLarge Language Models（LLM）（例：GPT-4）の開発によって達成されました。これらのモデルは、NLPタスクだけでなく、生物学、化学、医学検査といった科目でも性能が向上しています。GoogleのMed-PaLM 2も、医療セクターに特化しており、医学的な質問データセットで「エキスパート」と同等の性能を獲得しています。 LLMは、数多くのアプリケーションの効果と効率を向上させることで、医療業界を革命する力を持っています。これらのモデルは、医学のアイデアと用語について深い理解を持っているため、医療の質問に対して洞察に富んだ分析や回答を提供することができます。患者との対話、臨床の意思決定支援、さらには医療画像の解釈にも役立つことがあります。LLMには、大量のトレーニングデータの必要性やそのデータ中の偏りの伝播といった制約もあります。最近の研究では、研究チームがLLMの医療分野における能力について調査しました。PLMからLLMへの重要な進歩を理解するために、これら2つの言語モデルを対比することが必要です。PLMは基本的な構築ブロックですが、LLMはより広範な能力を持ち、医療の文脈で一貫したコンテキストに即した回答を生成することができます。PLMからLLMへの移行によって、モデルがイベントを分類または予測する差別的なAIアプローチから、言語ベースの回答を生成する生成的なAIアプローチにシフトしていることがわかります。この移行によって、モデル中心からデータ中心のアプローチへのシフトがより際立っています。 LLMの世界にはさまざまなモデルが存在し、それぞれ特定の専門性に適しています。医療業界向けに特別に設計された注目すべきモデルには、HuatuoGPT、Med-PaLM 2、Visual Med-Alpacaなどがあります。たとえば、HuatuoGPTでは積極的に患者を巻き込むために質問を行い、Visual Med-Alpacaでは画像専門家と協力して放射線画像の解釈などの職務をこなします。LLMの多様性により、さまざまな医療関連の問題に取り組むことができます。ヘルスケアアプリケーションにおいてLLMのパフォーマンスは、トレーニングセット、技術、最適化戦略などの要素に大きく影響を受けます。本調査は、医療環境でLLMを作成および最適化するための技術的要素を探究しています。LLMの医療環境での使用には実習的な問題や倫理的な問題があります。LLMの使用にあたっては、公正さ、責任、透明性、倫理が確保されることが重要です。特に患者のケアが関わる場合、バイアスのない医療アプリケーションを提供し、倫理的なガイドラインに従い、回答について明確な正当化を行うことが求められます。チームによる主な貢献は次のとおりです。 PLMからLLMへの移行の途中経過を共有し、新たな進展についての最新情報を提供しました。 LLMの医療業界でのトレーニング資料、評価ツール、データリソースの編成に焦点を当て、医学研究者が個別の要件に応じて最適なLLMを選択するのに役立ちました。公平性、公正さ、透明性など、倫理的な問題に関して検討しました。

NVIDIAはAI市場で権力を乱用しているのか？EUがNVIDIAのAIチップセクターでの圧倒的な支配力を調査中

Nvidia、有名なGPUメーカーは、人工知能チップ市場における支配力について、ヨーロッパで注目を浴びています。ウォール・ストリート・ジャーナルからの最新の報告によると、フランスの寡占反トラスト当局は、Nvidiaのフランスのオフィスを捜索しました。この行動は、Nvidiaが不正な独占的な慣行に従事しているかどうかを調査するためです。フランス競争当局（FCA）は、グラフィックスチップセクターの特定のメーカーのオフィスでの捜索を確認しました。目的は何でしょうか？独占的な行動の兆候を調査するためです。FCAは調査対象の企業名を明示していませんが、ワシントン・デイリーの情報筋は調査対象がNvidiaであることを確認しています。フランスの当局は捜索中に、Nvidiaのスタッフとのインタビューを行い、物理的およびデジタルな文書を押収しました。しかしながら、Nvidiaはこの問題について沈黙を守ることを選んでいます。関連動向として、ブルームバーグは、欧州競争委員会が現在、様々な業界の関係者と非公式な議論を行っていると情報筋によって伝えられています。目的は、特にエンタープライズとゲーミング分野において、Nvidiaが人工知能チップ市場を操作しているかどうかを評価することです。NvidiaのA100とH100チップは、人工知能チップ市場の驚異的な80%を占めており、IntelやAMDといった従来のCPU大手は追いつくのに苦労しています。EUの調査が独占的行為を確認すれば、Nvidiaは数十億ドルの罰金を突きつけられる可能性があります。人工知能の人気の急増はNvidiaにとって恩恵です。同社の株価は急騰し、最近の四半期の売上高はなんと133億5100万ドルで、年間成長率101%を記録しました。時価総額が1兆ドルを超えるNvidiaの成功は言うまでもありません。しかし、大きな力には大きな監視が伴うものであり、このヨーロッパの調査がどのように進展するかはまだ見通せません。

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