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「初めてのデータサイエンスプロジェクトに打ち勝つための6つの初心者向けの素晴らしいヒント」

「経験がない状態で初めてのデータサイエンスプロジェクトを始める方法を知ることは難しいかもしれませんここでインサイトを得て、データサイエンスのデビューを成功させましょう！」

「AIおよび自動化により、2030年に存在しなくなるであろう6つのテクノロジージョブ」

「現在の進行方向に基づいて、バランスを保っているいくつかのテック系の職種をご紹介します」

「あなたのMLアプリケーションを際立たせるための６つの効果的なヒント」

あなたの機械学習アプリケーションで目立つ方法を考えることは、何に取り組むべきかさえわからないと恐ろしいかもしれませんそこで、このブログ投稿では、実践的な6つのヒントを共有します...

忙しい生活を管理するためにAIツールを利用する6つの賢い方法

技術の進化によって世界がほぼ完全に駆動される時代において、ついていくのに苦労しているように感じることは簡単ですしかし、AIツールにはその負担の一部を肩代わりしてくれる可能性がありますスケジュールの管理やメールのフィルタリングを手助けしてくれる賢いテクノロジーによって混沌を切り抜けることを想像してみてください忙しい生活を管理するためにAIツールを利用する6つの賢い方法」

Tech

すべての開発者が知るべき6つの生成AIフレームワークとツール

この記事では、トップのジェネラティブAIフレームワークとツールについて探求しますあなたの想像力を解き放ち、ジェネラティブAIの可能性を探究するために必要なリソースを発見してください

『LLM360をご紹介します：最初の完全オープンソースで透明な大規模言語モデル（LLM）』

“`html オープンソースの大規模言語モデル（LLM）であるLLaMA、Falcon、Mistralなどは、AIのプロフェッショナルや学者向けにさまざまな選択肢を提供しています。しかし、これらのLLMの大部分は、エンドモデルの重みや推論スクリプトなどの一部のコンポーネントだけが利用可能であり、技術的なドキュメントでは、一般的な設計の側面や基本的なメトリックに焦点を絞った内容が多いです。このアプローチでは、LLMのトレーニング手法の明確性が低下し、チームがトレーニング手順のさまざまな側面を継続的に解明するための努力が重複してしまいます。 Petuum、MBZUAI、USC、CMU、UIUC、UCSDの研究者チームが、LLM360を導入しました。これは、エンドツーエンドのLLMトレーニングプロセスを透明で再現可能にすることにより、オープンかつ協力的なAIの研究をサポートするイニシアチブです。LLM360は、トレーニングコードとデータ、モデルのチェックポイント、中間結果などのすべてをコミュニティに提供することを主張する、完全なオープンソースのLLMです。 LLM360に最も近いプロジェクトはPythiaであり、LLMの完全な再現性を目指しています。GPT-JやGPT-NeoXなどのEleutherAIモデルは、トレーニングコード、データセット、中間モデルのチェックポイントと共にリリースされており、オープンソースのトレーニングコードの価値を示しています。INCITE、MPT、OpenLLaMAは、トレーニングコードとトレーニングデータセットがリリースされ、RedPajamaも中間モデルのチェックポイントを公開しています。 LLM360は、AMBERとCRYSTALCODERの2つの7BパラメータLLMをリリースし、そのトレーニングコード、データ、中間チェックポイント、分析も提供します。事前トレーニングデータセットの詳細、データの前処理、フォーマット、データミキシングの比率、LLMモデルのアーキテクチャの詳細については、研究で詳しく説明されています。この研究では、以前の研究で導入された記憶スコアの使用と、メトリック、データチャンク、チェックポイントの公開により、研究者が対応関係を容易に見つけることができるようになることを示しています。研究ではまた、LLMが事前にトレーニングされたデータを削除することの重要性や、データのフィルタリング、処理、トレーニング順序の詳細についても強調しています。研究では、ARC、HellaSwag、MMLU、TruthfulQAの4つのデータセットについてのベンチマーク結果が示され、モデルの事前トレーニング中のパフォーマンスが示されています。HellaSwagとARCの評価スコアはトレーニング中に単調に増加し、TruthfulQAのスコアは減少します。MMLUのスコアは最初に減少し、その後成長します。AMBERのパフォーマンスはMMLUなどのスコアで競争力があるものの、ARCでは遅れています。ファインチューニングされたAMBERモデルは、他の類似モデルと比較して強力なパフォーマンスを示します。 LLM360は、オープンソースLLMの完全かつ包括的なイニシアチブであり、オープンソースのLLM事前トレーニングコミュニティ内での透明性を推進するものです。この研究では、AMBERとCRYSTALCODERの2つの7B LLMをトレーニングコード、データ、中間モデルのチェックポイント、分析と共にリリースしています。研究では、チェックポイント、データチャンク、評価結果を公開することにより、包括的な分析と再現性を可能にするため、すべての角度からLLMをオープンソース化することの重要性を強調しています。 “`

BERTopic（バートピック）：v0.16の特別さは何なのでしょうか？

私のBERTopicへの野望は、重要な柔軟性とモジュール性を提供することにより、トピックモデリングのための一括ショップにすることですこれは過去数年間の目標であり、リリースによって達成されました...

「エッセンシャルAI、シリーズAラウンドで5650万ドル調達」

スタートアップ企業のEssential AIは、56.5百万ドルのシリーズAを調達し、エンタープライズブレインの構築を目指していますGoogleのベテランであるAshish VaswaniとNiki Parmarによって設立されたこのスタートアップは、人間と機械の間に架け橋を築くことを約束するAI製品のフルスタックに取り組んでいますYahoo!によると...

ギガGPTに会ってください：CerebrasのnanoGPTの実装、Andrei Karpathyの効率的なコードでGPT-3のサイズのAIモデルを訓練するためにわずか565行のコード

大規模なトランスフォーマーモデルのトレーニングには、特に数十億または数兆のパラメータを持つモデルを目指す場合、重要な課題があります。主な難関は、複数のGPUに効率的にワークロードを分散させながらメモリ制限を緩和することにあります。現在の状況では、Megatron、DeepSpeed、NeoX、Fairscale、Mosaic Foundryなど、複雑な大規模言語モデル（LLM）スケーリングフレームワークに依存しています。ただし、これらのフレームワークは、モデルのサイズが大きくなるにつれてかなりの複雑さを導入します。今回の研究では、CerebrasのgigaGPTを、この課題に対する画期的な解決策として紹介します。これにより、複雑な並列化技術の必要性を排除した代替手法を提供します。大規模なトランスフォーマーモデルのトレーニングには、MegatronやDeepSpeedなどのフレームワークのように、複数のGPU上での分散コンピューティングに依存している方法が主流です。ただし、数十億のパラメータを超えるモデルの場合、これらの方法ではメモリ制約に遭遇し、複雑な解決策が必要です。これに対して、CerebrasのgigaGPTはパラダイムシフトをもたらします。565行という非常にコンパクトなコードベースを備えたnanoGPTを実装しています。この実装は、追加のコードやサードパーティのフレームワークに依存することなく、1000億を超えるパラメータを持つモデルをトレーニングできます。gigaGPTはCerebrasのハードウェアの広範なメモリと計算能力を活用します。他のフレームワークとは異なり、余分な複雑さを導入せずにシームレスに動作し、簡潔で独自のコードベースとGPT-3のサイズのモデルのトレーニング能力を提供します。 gigaGPTは、基本的なGPT-2のアーキテクチャを実装しており、nanoGPTの原則に密接に沿っています。学習された位置の埋め込み、標準のアテンション、モデル全体にわたるバイアス、およびnanoGPTの構造に対する選択肢を採用しています。特筆すべきは、この実装が特定のモデルサイズに限定されないことです。gigaGPTは111M、13B、70B、および175Bパラメータを持つモデルのトレーニングでその柔軟性を検証しています。 OpenWebTextデータセットとnanoGPTのGPT-2トークナイザーと前処理コードを使用してテストを行います。gigaGPTのパフォーマンスは、専用の並列化技術を必要とせずに数百億のパラメータから数千億のパラメータまでスケーリングする能力によって強調されています。565行のコードがリポジトリ全体をカバーしており、その簡単な構造と効率性を示しています。実装の成功は、特定のモデル構成でもさらに示されます。たとえば、111M構成はCerebras-GPTと一致し、モデルの次元、学習率、バッチサイズ、トレーニングスケジュールが同じです。同様に、13B構成もサイズにおいて対応するCerebras-GPT構成に近く、70B構成はLlama-2 70Bからインスピレーションを受けています。70Bモデルは安定性とパフォーマンスを維持し、スケーラビリティを示しています。70Bモデルを検証した後、研究者たちはGPT-3の論文に基づいて175Bモデルを構成することで境界を em emました。初期の結果は、メモリの問題なく拡大スケールを処理できるモデルの能力を示しており、gigaGPTは1兆を超えるパラメータを持つモデルにもスケーリングできる可能性を示唆しています。結論として、gigaGPTは大規模なトランスフォーマーモデルのトレーニングの課題に対する画期的な解決策として浮かび上がっています。研究チームの実装は、簡潔で使いやすいコードベースを提供するだけでなく、GPT-3のサイズのモデルのトレーニングも可能にします。Cerebrasのハードウェアを利用した、広範なメモリと計算能力による利点は、大規模なAIモデルのトレーニングをよりアクセス可能、スケーラブル、効率的にする大きな進歩です。この革新的なアプローチは、巨大な言語モデルのトレーニングの複雑さに取り組もうとする機械学習の研究者や実践者にとって有望な道を開くものと言えます。 Introducing gigaGPT: our implementation of @karpathy’s nanoGPT that trains GPT-3 sized models in just…

AI論文は、高度なテクスチャリング、360度モデリング、インタラクティブ編集による3Dコンテンツ作成の進歩であるHyperDreamerを発表します

単一のRGBイメージから詳細でリアルな3Dモデルを生成することは容易ではありません。上海AI研究所、香港中文大学、上海交通大学、S-Lab NTUの研究者は、この課題に対処するためにHyperDreamerを提案しました。このフレームワークは、単一の2Dイメージから直接表示、レンダリング、編集可能な3Dコンテンツの作成を可能にすることで、この問題を解決します。この研究では、テキストによる3D生成方法の変遷する景色について議論し、Dream Fields、DreamFusion、Magic3D、Fantasia3Dなどの注目すべき作品を引用しています。これらの手法は、CLIP、拡散モデル、空間的に変化するBRDFなどの技術を活用しています。また、テキストからイメージへの拡散モデルを利用した推論ベースと最適化ベースの形式を含む、単一画像再構築手法も強調しています。この研究は、高度な3Dコンテンツ生成の需要の増大と従来の手法の制約を強調しています。テキストや単一画像条件を組み込んだ最近の2D拡散ベースの手法は、現実感を高めましたが、生成後の利用性やバイアスに課題を抱えています。これらを克服するために、HyperDreamerは単一のRGBイメージから包括的で表示可能、レンダリング可能、編集可能な3Dコンテンツの生成を可能にするフレームワークです。HyperDreamerは、カスタムの超解像モジュール、意味に敏感なアルベド正則化、対話型編集を組み合わせて、現実感、レンダリング品質、生成後の編集機能に関連する問題に対処します。 HyperDreamerフレームワークは、2D拡散、意味のあるセグメンテーション、および材料の推定モデルからのディーププライオールに基づいて、包括的な3Dコンテンツの生成と編集を実現します。高解像度の擬似マルチビューイメージを補助的な監視に使用し、高品質なテクスチャ生成を確保します。材料モデリングには、オンラインの3Dセマンティックセグメンテーションとセマンティックに敏感な正則化が含まれており、材料の推定結果に基づいて初期化されます。HyperDreamerは、対話型セグメンテーションを介した容易なターゲット3Dメッシュの変更のための対話型編集アプローチを導入します。フレームワークにはカスタムの超解像および意味に敏感なアルベドの正則化も組み込まれており、現実感、レンダリング品質、編集機能が向上しています。 HyperDreamerは、単一のRGBイメージからリアルで高品質な3Dコンテンツを生成し、完全な範囲の表示、レンダリング、編集可能性を提供します。比較評価では、最適化ベースの手法よりも現実的で適切な生成物を参照および背面ビューで生成します。超解像モジュールは、代替手法と比較して高解像度でのズームインが可能なテクスチャの詳細を向上させます。対話型編集アプローチにより、3Dメッシュ上のターゲットされた変更が可能であり、素朴なセグメンテーション手法よりも堅牢性と改善された結果を示します。HyperDreamerは、ディーププライオール、セマンティックセグメンテーション、および材料推定モデルの統合により、単一のイメージからハイパーリアリスティックな3Dコンテンツの生成において総合的な成果を上げています。総括すると、HyperDreamerフレームワークは、ハイパーリアリスティックな3Dコンテンツの生成と編集において完全な範囲の表示、レンダリング、編集可能性を提供する革新的なツールです。領域に敏感な素材のモデリング、高解像度のテクスチャでのユーザーフレンドリーな編集、最先端の手法と比較して優れたパフォーマンスは、包括的な実験と定量的評価によって証明されています。このフレームワークは、3Dコンテンツ作成と編集の進歩において非常に大きなポテンシャルを秘めており、学術および産業の環境において有望なツールとなっています。

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