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「GPT-4とXGBoost 2.0の詳細な情報：AIの新たなフロンティア」

イントロダクション AIは、GPT-4などのLLMの出現により、人間の言語の理解と生成を革新し、大きな変化を経験しています。同時に、予測モデリングにおいて効果的なツールであるxgboost 2.0も台頭し、機械学習の効率と精度が向上しています。この記事では、GPT-4とxgboost 2.0の機能と応用について説明し、さまざまなセクターでの革命的な影響を検証します。これらの高度なAI技術の実装、課題、将来の展望に関する洞察を期待してください。これらの技術がAIの将来を形作る上で果たす役割を概観します。学習目標 GPT-4が自然言語処理をどのように革新するか、xgboost 2.0が予測モデリングをどのように向上させるかについて、詳細な理解を得る。これらの技術が顧客サービス、ファイナンスなどのさまざまなセクターでどのように実用的に利用されるかを学ぶ。これらのAI技術の実装に関連する潜在的な課題と倫理的な影響について認識する。 GPT-4やxgboost 2.0などの技術の現在の軌道を考慮して、AIの分野での将来の進展を探求する。この記事は Data Science Blogathon の一環として公開されました。 GPT-4概要 GPT-4は、OpenAIの生成型事前学習トランスフォーマーの最新の後継機であり、自然言語処理の分野での飛躍的進歩を表しています。すでに素晴らしい能力を持つ前身機であるGPT-3を基盤としながら、GPT-4は並外れた文脈の把握と解釈能力で差をつけています。この高度なモデルは、一貫した文脈に即し、人間のような表現に驚くほど類似した回答を生成する能力に優れています。その多様な機能は、洗練されたテキスト生成、シームレスな翻訳、簡潔な要約、正確な質問応答など、広範な応用領域にわたります。 GPT-4のこの広範な機能範囲により、顧客サービスの対話の自動化や言語翻訳サービスの向上、教育支援の提供、コンテンツ作成プロセスの効率化など、さまざまなドメインで不可欠な資産となります。モデルの微妙な言語理解とリッチで多様なテキストコンテンツの生成能力により、AIによるコミュニケーションとコンテンツ生成の解決策の最前線に立ち、デジタルおよび現実のシナリオでの革新と応用の新たな可能性を開いています。 xgboost 2.0の分析 XGBoost 2.0は、金融や医療などのハイステークス領域での複雑な予測モデリングタスクの処理能力を向上させることで、機械学習の大きな進化を示しています。このアップデートでは、単一のツリーで複数の目標変数を管理できるマルチターゲットツリーとベクトルリーフ出力など、いくつかの重要な革新が導入されています。これにより、過学習とモデルサイズを劇的に削減しながら、ターゲット間の相関をより効果的に捉えることができます。さらに、XGBoost 2.0は新しい「デバイス」パラメータにより、GPUの設定の簡素化を実現し、複数の個別の設定を置き換えて選択プロセスを効率化しています。また、「max_cached_hist_node」パラメータも導入され、ヒストグラムのCPUキャッシュサイズをより良く制御し、深いツリーシナリオでのメモリ使用量を最適化します。…

RecList 2.0 オープンソースによるMLモデルの体系的なテストシステム

評価は複雑な問題です評価パイプラインの作成に関与するさまざまなコンポーネントを管理することはしばしば困難ですモデルがどこかにあって、それをロードし、...

「LP-MusicCapsに会ってください：データの乏しさ問題に対処するための大規模言語モデルを使用したタグから疑似キャプション生成アプローチによる自動音楽キャプション作成」

音楽のキャプション生成は、与えられた音楽トラックの自然言語による説明を生成することによる音楽情報の検索です。生成されるキャプションは文章のテキストによる説明であり、音楽タグ付けなどの他の音楽の意味理解のタスクとは異なります。これらのモデルは一般的にエンコーダ・デコーダのフレームワークを使用します。音楽のキャプション生成に関する研究は大幅に増加しています。しかし、その重要性にもかかわらず、これらの技術を研究する研究者は、データセットの収集に伴う費用のかかる手間のかかる課題に直面しています。また、利用可能な音楽言語データセットの数が限られているため、音楽のキャプションモデルの訓練は容易ではありません。大規模言語モデル（LLM）は、音楽のキャプション生成の潜在的な解決策となる可能性があります。LLMは、10億を超えるパラメータを持つ最先端のモデルであり、少数またはゼロの例を用いてタスクを処理する能力において印象的な能力を示します。これらのモデルは、Wikipedia、GitHub、チャットログ、医学記事、法律記事、書籍、およびインターネットからクロールされたウェブページなど、多様な情報源からの膨大なテキストデータで訓練されます。幅広い訓練により、これらのモデルはさまざまな文脈とドメインで単語を理解し解釈することができます。その後、韓国の研究者チームが、LP-MusicCaps（Large language-based Pseudo music caption dataset）と呼ばれる方法を開発しました。これは、LLMを慎重にタグ付けデータセットに適用して音楽のキャプションデータセットを作成するものです。彼らは、自然言語処理のフィールドで使用されるさまざまな定量的評価指標と人間の評価による大規模な音楽のキャプションデータセットの体系的な評価を行いました。その結果、約220万のキャプションと50万のオーディオクリップがペアになりました。まず、彼らは音楽のキャプションデータセットLP-MusicCapsを生成するためのLLMベースのアプローチを提案しました。次に、LLMによって生成された音楽のキャプションのための体系的な評価スキームを提案しました。そして、LP-MusicCapsで訓練されたモデルがゼロショットおよび転移学習のシナリオでうまく機能することを実証し、LLMベースの擬似音楽キャプションの使用を正当化しました。研究者たちは、既存の音楽タグ付けデータセットから複数のラベルタグを収集することから始めました。これらのタグは、ジャンル、ムード、楽器など、音楽のさまざまな側面を含んでいます。彼らは、音楽トラックの説明的な文を生成するためのタスク指示を慎重に作成し、それが大言語モデルの入力（プロンプト）として機能しました。彼らは、優れたパフォーマンスを持つGPT-3.5 Turbo言語モデルを選択して音楽のキャプション生成を行うために、強力なGPT-3.5 Turbo言語モデルを選択しました。GPT-3.5 Turboのトレーニングプロセスは、膨大なデータコーパスを使用した初期フェーズがあり、膨大な計算能力の恩恵を受けました。その後、人間のフィードバックによる強化学習を用いて微調整を行いました。この微調整プロセスは、モデルの指示との効果的な相互作用能力を向上させることを目的としています。研究者たちは、このLLMベースのキャプション生成器をテンプレートベースの方法（タグの連結、プロンプトテンプレート）およびK2C拡張と比較しました。K2C拡張の場合、指示が存在しない場合、生成されるキャプションから入力タグが省略され、曲の説明とは関係のない文が生成される可能性があります。一方、テンプレートベースのモデルは、テンプレートに含まれる音楽のコンテキストの恩恵を受けるため、パフォーマンスが向上します。彼らはBERT-Score指標を使用して生成されたキャプションの多様性を評価しました。このフレームワークは、より多様な語彙を持つキャプションを生成し、高いBERT-Score値を示しました。これは、この方法によって生成されたキャプションが、より広範な言語表現とバリエーションを持ち、魅力的で文脈豊かなものとなることを意味します。研究者たちは、アプローチをさらに磨き、向上させながら、言語モデルの力を利用して音楽のキャプション生成を進め、音楽情報の検索に貢献することを期待しています。

DeepSpeedとAccelerateを使用した非常に高速なBLOOM推論

この記事では、176BパラメータのBLOOMモデルを使用してトークンごとのスループットを非常に高速に取得する方法を紹介します。モデルは352GBのbf16（bfloat16）ウェイト（176*2）を必要とするため、最も効率的なセットアップは8x80GBのA100 GPUです。また、2x8x40GBのA100または2x8x48GBのA6000も使用できます。これらのGPUを使用する主な理由は、この執筆時点ではこれらのGPUが最大のGPUメモリを提供しているためですが、他のGPUも使用できます。たとえば、24x32GBのV100を使用することもできます。単一のノードを使用すると、通常、最速のスループットが得られます。なぜなら、ほとんどの場合、ノード内のGPUリンクハードウェアの方がノード間のものよりも速いためですが、常にそうとは限りません。もしハードウェアがそれほど多くない場合でも、CPUやNVMeのオフロードを使用してBLOOM推論を実行することは可能ですが、もちろん、生成時間は遅くなります。また、GPUメモリの半分の容量を必要とする8ビット量子化ソリューションについても説明します。これにはBitsAndBytesとDeepspeed-Inferenceライブラリが必要です。ベンチマークさらなる遅延なしでいくつかの数値を示しましょう。一貫性を保つために、この記事のベンチマークはすべて同じ8x80GBのA100ノードで実行され、512GBのCPUメモリを持つJean Zay HPCで行われました。JeanZay HPCのユーザーは、約3GB/sの読み取り速度（GPFS）で非常に高速なIOを利用しています。これはチェックポイントの読み込み時間に重要です。遅いディスクは読み込み時間が遅くなります。特に複数のプロセスでIOを同時に行っている場合はさらに重要です。すべてのベンチマークは、100トークンの出力を貪欲に生成しています： Generate args {'max_length': 100, 'do_sample': False} 入力プロンプトはわずかなトークンで構成されています。以前のトークンのキャッシュもオンになっています。常にそれらを再計算すると非常に遅くなるためです。まず、生成の準備が完了するまでにかかった時間（つまり、モデルの読み込みと準備にかかった時間）を見てみましょう： Deepspeed-Inferenceには、事前にシャードされたウェイトリポジトリが付属しており、読み込みに約1分かかります。Accelerateの読み込み時間も優れており、わずか2分です。他のソリューションはここでははるかに遅いです。読み込み時間は重要であるかどうかは、一度読み込んだら追加の読み込みオーバーヘッドなしに繰り返しトークンを生成できるため、場合によります。次に、トークン生成の最も重要なベンチマークです。ここでのスループット指標は単純であり、100個の新しいトークンを生成するのにかかった時間を100で割り、バッチサイズで割ったものです。…

Pandas 2.0 データサイエンティストにとってのゲームチェンジャー？

Pandas 2.0の効率的なデータ操作を可能にするトップ5の機能を活用する方法を学び、データサイエンススキルを次のレベルに引き上げましょう！

「アウトライア検出手法の比較」

外れ値検出は、与えられたデータセット内の異常値（珍しい観測値）を特定するための教師なしの機械学習タスクですこのタスクは、私たちの利用可能なデータが多い現実世界のケースで役立ちます…

Deep Learningモデルのトレーニングをスーパーチャージ

90%に到達すると精度が初めのほうでは簡単に向上しますが、それ以上の改善を得るためには非常に力を入れなければならないという状況に遭遇したことがありますか？あなたの...

「火星の地表起伏を予測するための単眼深度推定」

一枚の画像から地表面の高度を推定するためのいくつかの手法が文献で議論されてきました以前の記事で、一枚の2D画像の深度を予測することが可能であるかどうかについて述べました...

TaatikNet（ターティクネット）：ヘブライ語の翻字のためのシーケンス・トゥ・シーケンス学習

この記事では、TaatikNetとseq2seqモデルの簡単な実装方法について説明していますコードとドキュメントについては、TaatikNetのGitHubリポジトリを参照してくださいインタラクティブなデモについては、HF Spaces上のTaatikNetをご覧ください多くのタスク...

このAI論文は、デュアル1-Dヒートマップを使用したリアルタイムマルチパーソンポーズ推定の画期的な技術であるRTMOを紹介しています

姿勢推定とは、物体の位置と方向を空間上で決定することを含む分野であり、継続的に新しい手法を開発して精度とパフォーマンスを向上させてきました。清華深圳国際研究大学院、上海AIラボ、南洋理工大学の研究者たちは、最近、新しいRTMOフレームワークを開発することでこの分野に貢献しました。このフレームワークは、姿勢推定の精度と効率を向上させるポテンシャルを持ち、ロボット工学、拡張現実、仮想現実など、さまざまなアプリケーションに大きな影響を与える可能性があります。 RTMOは既存の手法における精度とリアルタイム性のトレードオフを解消するために設計されたワンステージの姿勢推定フレームワークです。RTMOは座標の分類と密な予測モデルを統合し、トップダウンアプローチと同等の精度を実現しながら、高速性を維持することで、他のワンステージの姿勢推定器を凌駕しています。リアルタイムのマルチパーソン姿勢推定はコンピュータビジョンの課題であり、既存の手法は速度と精度のバランスをとるために支援が必要です。トップダウンアプローチまたはワンステージアプローチのいずれかには、推論時間または精度の制約があります。RTMOはワンステージの姿勢推定フレームワークであり、YOLOアーキテクチャと座標の分類を組み合わせています。RTMOは動的座標分類器と特別な損失関数を用いて課題を解決し、COCOでの高い平均適合度を維持しながら、リアルタイムのパフォーマンスを実現しています。この研究では、YOLOのようなアーキテクチャを使用し、背骨とハイブリッドエンコーダを持つRTMOというリアルタイムのマルチパーソン姿勢推定フレームワークを提案しています。デュアル畳み込みブロックは各空間レベルでスコアとポーズ特徴を生成します。この手法は動的座標分類器と特別な損失関数を用いて、座標の分類と密な予測モデルの非互換性に対処しています。動的ビンエンコーディングを使用してビンごとの表現を作成し、クラス分類タスクにはガウスラベルスムージングと交差エントロピー損失を用いています。 RTMOは、高い精度とリアルタイム性を備えたワンステージの姿勢推定フレームワークであり、先端のワンステージ姿勢推定器よりも優れた性能を発揮し、同じ背骨を使用しておよそ9倍速く動作します。最大モデルのRTMO-lはCOCO val2017で74.8%のAPを達成し、単一のV100 GPUで秒あたり141フレームを実行します。異なるシナリオで、RTMOシリーズはパフォーマンスと速度で同等の軽量なワンステージ手法を上回り、効率と正確性を示しています。追加のトレーニングデータを使用することで、RTMO-lは最新の81.7の平均適合度を達成します。このフレームワークは、各キーポイントに対して頑強かつコンテキスト感知型の予測を容易にする空間的に正確なヒートマップを生成します。 https://arxiv.org/abs/2312.07526v1 まとめると、この研究の要点は以下の通りです: RTMOは高い精度とリアルタイム性を持つ姿勢推定フレームワークです。 RTMOはYOLOアーキテクチャ内で座標の分類をシームレスに統合しています。 RTMOは、座標ビンを使用した革新的な座標の分類技術を活用し、正確なキーポイントの位置特定を実現しています。 RTMOは、先端のワンステージ姿勢推定器を凌駕し、COCOで高い平均適合度を達成しながらも、大幅に高速です。 RTMOは難しいマルチパーソンのシナリオで優れた性能を発揮し、頑健な、コンテキスト感知型の予測のための空間的に正確なヒートマップを生成します。 RTMOは既存のトップダウンおよびワンステージのマルチパーソン姿勢推定手法のパフォーマンスと速度をバランスさせます。

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