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このAI論文では、革新的なAIフレームワークを使用したDeWaveが公開単語彙BCIのためのEEGからテキストへの翻訳を革新しています

GrapheneX-UTSヒューマンセントリック人工知能センター（シドニー工科大学（UTS））の研究者たちは、沈黙した思考を解読し、それをテキストに変換することができる優れたシステムを開発しました。この技術は、脳卒中や麻痺などの状態により話すことができない個人のコミュニケーションを支援し、人間と機械の相互作用を向上させる可能性があります。この研究チームによってニューオーリンズで開催されたNeurIPS会議でスポットライト記事として発表されたこの研究では、携帯可能で非侵襲的なシステムが紹介されました。グラフェンX-UTS HAIセンターのチームは、シドニー工科大学工学部およびIT部門のメンバーと協力して、侵襲的な手順なしで脳信号をテキスト内容に変換する手法を開発しました。研究中、参加者は特殊なキャップを装着し、脳波活動を電気脳波計（EEG）を通じて記録するための電極を備えたキャップを着用しながら、テキストの文章を沈黙して読みました。記録されたEEGデータは、研究者が開発したAIモデルであるDeWaveを用いて処理され、これらの脳信号を理解可能な単語と文章に変換します。研究者は、このイノベーションが生のEEG波を言語に直接変換することの重要性を強調し、脳からテキストへの変換プロセスに離散エンコーディング技術を統合することを示しました。このアプローチは、神経科学とAIの領域で新たな可能性を開くものです。以前の脳インプラントやMRI機器を使用する侵襲的な手順を必要とする技術とは異なり、チームのシステムは非侵襲的で実用的な代替手段を提供します。さらに、視線追跡に頼らないため、日常的な使用に適応しやすい可能性があります。この研究は、制約がある過去の研究が1人または2人に限定されていたのに対し、29人の参加者を対象にしたもので、強健性と適応性が高いレベルを確保しています。EEG信号を収集するためにキャップを使用することでノイズが発生しますが、本研究では、EEGの変換において非常に優れたパフォーマンスを報告しています。モデルは、動詞の方が名詞に比べて優れたマッチングを示すことをチームは強調しました。ただし、名詞を解読する際には、システムは厳密な翻訳ではなく同義語のペアに対して傾向を示していました。研究者は、意味的に似た単語が単語処理中に似た脳波パターンを引き起こす可能性があると説明しています。現在の翻訳の正確性は、BLEU-1スコアで約40%です。研究者は、このスコアを伝統的な言語翻訳や音声認識プログラムと比較可能なレベルまで向上させることを目指しています。これらのプログラムは通常、90%程度の正確性を実現しています。この研究は、UTSでの脳コンピュータインターフェース技術の先行する進歩を基盤としており、物理的制限によって妨げられていた個人のためのコミュニケーション手段を革新する可能性を示しています。この研究の結果は、思考を言葉にシームレスに翻訳し、コミュニケーションの壁に直面している個人を支援し、人間と機械の相互作用を向上させるという約束を提供しています。

コーネル大学の研究者たちは、言語モデルのプロンプトについての洞察を明らかにしました：次のトークンの確率が隠れたテキストを明らかにする方法についての深い探求

コーネル大学の研究者による調査では、言語モデルの逆転問題に取り組んでいます。彼らは、次のトークンの確率にはそれに先行するテキストに関する重要な情報が含まれていることを発見しました。この問題を解決するために、彼らはモデルの現在の分布出力のみを使用して不明なプロンプトを再構築する方法を導入しました。この方法は非常に正確であることがわかりました。言語モデルの逆転方法は、コンピュータビジョンの深い埋め込みを逆転させる過去の研究を基にした新しい技術です。これは、エンコーダモデルからのテキスト埋め込みにおけるプライバシー上の懸念を解消するために、言語モデルの出力から隠されたプロンプトを回復することを目指しています。このアプローチは、NLPモデルの逆転、メンバーシップ推論、およびモデルのスティーリングに関する事前の研究と関連があります。この研究では、プライバシー上の懸念に対処する手段としてのプロンプトの回復を重要視しています。この研究は、モデルの次のトークンの確率から入力プロンプトを回復することを目指して、言語モデルの逆転問題に取り組んでいます。この問題解決は、ユーザーが元のプロンプトにアクセスできないシナリオにおいて重要です。この研究では、類似または完全に一致するプロンプトの回復を実証することで、言語モデルの予測の逆転可能性を強調しています。さらに、テキストのみのアクセスを含むさまざまなアクセスパターンを探索し、制限された情報でのプロンプトの回復の実現可能性を示しています。この研究では、言語モデルの分布出力から不明なプロンプトを回復する方法を紹介しています。Transformerベースのモデル上でトレーニングされた条件付き言語モデルが使用され、次のトークンの確率をトークンにマッピングします。エンコーダデコーダTransformer内のクロスアテンションを利用して、ベクトルを疑似埋め込みに展開します。Llama-2 7bデータセットでの実験では、逆プロンプトの質的な例が示されています。メソッドのパフォーマンス比較のために、jailbreak文字列などをベースラインとして確立しています。この研究で提案された逆転方法は、Instructions-2Mテストセットからプロンプトを回復することが優れ、フューショットプロンプティングを超えてさらにGPT-4を上回っています。さまざまなモデルアクセスシナリオで成功を収め、Llama-2 7bデータセットでのBLEUスコアやトークンレベルのF1などの注目に値する成果を達成しています。異なるサイズのモデルへの転送性を探索し、コード生成タスクでの優れたパフォーマンスを示しています。質的分析では、トピックに関連する構文的に類似した再構築されたプロンプトが示されており、言語モデルの出力からプロンプトを正確に回復するための逆転方法の効果を示しています。まとめると、この研究では、言語モデルの逆転はモデルの出力分布からプロンプトを回復するための信頼性のある方法であることが示されています。逆転攻撃に対抗するためには、ノイズの追加や制限されたアクセスなどの防御メカニズムを実装することが重要です。実験では、サンプリングが有効に再構築されたモデルの確率分布を復元することが示されました。ただし、プロンプトの保護のためには、上位のロジットアクセスを制限し、温度を0に設定することが推奨されます。結果は、言語モデルの逆転は、言語モデルから隠されたプロンプトを正確に回復するための効果的な方法であることを確認しています。言語モデルの逆転における将来の研究では、単一の接尾辞を入力して複数の次のトークン予測を生成するという方針に取り組むことができます。さらに、異なるサイズやドメインのモデルへの逆転の転移性の評価に重点を置いた研究が行われる可能性があります。ノイズの追加や上位のロジットアクセス制限など、さまざまな防御メカニズムの影響を調査することは、貴重な研究のテーマとなります。トークン埋め込みと確率値を統合するパラメータ化は、逆転モデルの性能を向上させる可能性があります。コード生成などのさまざまなタスクへの方法の適用を探索することで、より広範なユーティリティについての洞察が得られるでしょう。プロンプトの回復における制約や課題を理解するために、固有名詞の扱いや構文的な類似性の向上についてさらなる分析が必要です。

「マイクロソフトの研究者が提案するMAIRA-1：胸部X線写真（CXR）から放射線報告書を生成するための放射線学専用マルチモーダルモデル」

Microsoftの研究チームは、MAIRA-1と呼ばれる放射線学に特化したマルチモーダルモデルを開発することで、胸部X線画像（CXR）のための高品質なレポートの生成問題に取り組みました。このモデルは、CXRに特化した画像エンコーダと、Vicuna-7Bに基づく微調整されたLLMを利用し、Findingsセクションに焦点を当てたテキストベースのデータ増強を行います。この研究は、課題を認識し、将来のバージョンでは現在と過去の研究情報を取り入れて情報の錯覚を減らすことを提案しています。研究で探求されている既存の手法は、PaLMやVicuna-7Bなどのマルチモーダル機能を持つLLMを使用して、胸部X線写真から叙述的な放射線学のレポートを作成することです。評価プロセスには、ROUGE-LやBLEU-4といった従来のNLPメトリックや、臨床的に関連のある側面に焦点を当てた放射線学固有のメトリックが含まれます。この研究は、所見の詳細な説明を提供することの重要性を強調しています。現在の評価手法の制約にも対処しながら、機械学習が放射線学のレポート生成において持つ可能性を示しています。 MAIRA-1の方法は、ビジョンと言語モデルを組み合わせて、胸部X線写真から詳細な放射線学レポートを生成します。このアプローチは、臨床的なレポート生成の特定の課題に対応し、品質と臨床的な関連性を測定するメトリックを使用して評価されます。研究結果は、MAIRA-1の方法が放射線学レポートの正確さと臨床的な有用性を向上させることができることを示しており、医学画像の機械学習における進歩を表しています。提案されたMAIRA-1は、胸部X線写真のための放射線学に特化したマルチモーダルモデルです。このモデルは、CXR画像エンコーダ、学習可能なアダプタ、および微調整されたLLM（Vicuna-7B）を利用して、画像と言語を融合させ、レポートの品質と臨床的な有用性を向上させます。さらに、追加のレポートのためにGPT-3.5を使用したテキストベースのデータ増強を行います。評価メトリックには、従来のNLP指標（ROUGE-L、BLEU-4、METEOR）と放射線学固有の指標（RadGraph-F1、RGER、ChexBertベクトル）が含まれ、臨床的な関連性を評価します。 MAIRA-1は、胸部X線レポートの生成において、RadCliQメトリックや放射線科医に合致した語彙メトリックの向上を示しました。モデルの性能は所見のクラスによって異なり、成功と課題が観察されました。MAIRA-1は、通常の評価手法では捉えられない微妙な不具合モードを効果的に解明し、言語上と放射線学固有の側面をカバーする評価メトリックによって示されました。MAIRA-1は胸部X線レポートの包括的な評価を提供します。まとめると、MAIRA-1は、ドメイン固有の画像エンコーダと的確かつ正確に微妙な所見を特定する能力を備えた既存のモデルを上回る、胸部X線レポートの生成において非常に効果的なモデルです。ただし、既存の手法の制約と臨床的な文脈の重要性を評価することも重要です。モデルの改善のためには、多様なデータセットと複数の画像を考慮する必要があります。 MAIRA-1の将来の発展では、GPT-3.5と前回の作業で示されているように、現在のおよび以前の研究からの情報を取り入れてレポートの錯誤を軽減することができるようになるかもしれません。クリニカルエンティティの抽出における外部モデルへの依存に対処するために、将来の取り組みでは強化学習アプローチを検討することができます。より大規模かつ多様なデータセットでの強化トレーニングや複数の画像と視点の考慮を進め、MAIRA-1の性能をさらに高めることが推奨されます。

「Amazon SageMaker ClarifyとMLOpsサービスを使用して、LLM評価をスケールで運用化する」

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）は類稀なる能力を持ち、テキストの理解、生成、操作が可能な優れたツールとして注目されてきましたその潜在能力は、会話エージェントからコンテンツ生成、情報検索まで広範囲にわたり、あらゆる産業を革新する可能性を秘めていますしかし、この潜在能力を生かす一方で、責任ある利用と...

「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。

「LLMの評価にLLMを使用する」

ChatGPTには何百万もの異なる方法で行動するように頼むことができます栄養士や言語講師、医者などとしての役割も果たしますOpenAI APIの上で多くのデモや製品がリリースされるのは驚くことではありませんしかし...

「組織のためのカスタマイズされたコーディングパートナー」

コーディングの仲間としての生成的AIモデルは、主に公開されているソースコードと自然言語テキストで訓練されています大規模なトレーニングコーパスのため、これらのモデルは一般的に使用される機能のためのコードを生成することができますが、これらのモデルはプライベートリポジトリ内のコードや開発時に強制される関連するコーディングスタイルには無知です

「ヌガーで科学文書処理を高める」

イントロダクション自然言語処理および人工知能の分野では、科学的なPDFなどの非構造化データソースから価値ある情報を抽出する能力がますます重要になっています。この課題に対処するため、Meta AIは「Nougat」または「Neural Optical Understanding for Academic Documents」と呼ばれる最先端のトランスフォーマーベースのモデルを導入しました。Nougatは、科学的なPDFを一般的なMarkdown形式に転写するために設計されたモデルであり、Lukas Blecher、Guillem Cucurull、Thomas Scialom、Robert Stojnicによって「Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents」というタイトルの論文で紹介されました。これにより、オプティカル文字認識（OCR）技術の画期的な変革が実現され、NougatはMeta AIの印象的なAIモデルの最新バージョンとなります。この記事では、Nougatの機能を探求し、そのアーキテクチャを理解し、このモデルを使用して科学的なドキュメントを転写する実践的な例を見ていきます。学習目標 Meta AIの最新トランスフォーマーモデルであるNougatを理解する。 Nougatが前任であるDonutを基に開発され、ドキュメントAIに対する最先端アプローチが導入されていることを学ぶ。…

コードを解読する LLMs

最近の数年間は、言語モデルの進化が著しく、トランスフォーマーの導入によって、私たちが日常的なタスクを行う方法、例えばメールの書き方や作成方法などが革命化されました...

あなたのRAGベースのLLMシステムの成功を測る方法

「リサーチ・オーグメンテッド・ジェネレーション、またはRAG、は今年登場した大規模言語モデル（LLM）の最も一般的な使用例ですテキストの要約や生成はしばしば焦点となりますが...」

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