Search Results Mott

「現実の応用における一般線形モデルの自己相関問題の解決方法」

線形回帰分析における最大の問題の1つは自己相関のある残差ですこの文脈で、この記事では線形回帰分析を再考し、Cochrane-Orcutt手続きを解決策として詳しく取り上げます

『AIが人類を置き換える可能性』

「AIが本当に知能を持ち、人間を超える潜在能力を持っているのかを探ってみましょう」(AI ga hontō ni chinō o mochi, ningen o koeru senzai nōryoku o motte iru no ka o sagutte mimashō.)

Artificial Intelligence

小売業の革新：AIが顧客体験、在庫管理、マーケティングに与える影響

人工知能が小売業界に革命を起こし、マーケティング戦略を向上させ、在庫管理を効率化し、顧客の体験を向上させている方法を発見しましょう小売業におけるAIの台頭を探り、データに基づく意思決定に与える影響や今後のトレンドについて考察してみましょう

Tech

「実世界アプリケーションにおける独立成分分析（ICA）の力 – EEGの例」

独立成分分析（ICA）は通常、次元削減のタスクと関連付けられていますしかし、この技術の最も著名な応用は、データから線形の寄与を分離することです…

「LLMsを使用した用語の翻訳（GPTとVertex AI/Google Bard）」

ChatGPTのようなLLMは、人間よりも正確に翻訳を行うことができるのでしょうか？私たちが利用できるLLMのオプションは何ですか？さまざまな方法で翻訳を行うために生成型AIを使用する方法について詳しく学びましょう

「信頼性と価値志向型AIへの道：正しい質問から始めよう」

最近の生成AIの進展は、ビジネスに関わらず、この技術を導入して具体的なビジネスの利益を得るために注目されていますしかし、その多くは...

「人間と機械の対話を革新する：プロンプトエンジニアリングの出現」

「プロンプトエンジニアリングの芸術と科学を解読する：大規模言語モデルをスーパーチャージする秘密のソース」

プロンプトエンジニアリングを改善するための5つの戦略

「AI生成コンテンツの品質向上のための5つの効果的な戦略を見つけましょうChatGPTを使用してコンテンツ作成のためのプロンプトエンジニアリングスキルを向上させましょう」

RWKVとは、トランスフォーマーの利点を持つRNNの紹介です

ChatGPTとチャットボットを活用したアプリケーションは、自然言語処理（NLP）の領域で注目を集めています。コミュニティは、アプリケーションやユースケースに強力で信頼性の高いオープンソースモデルを常に求めています。これらの強力なモデルの台頭は、Vaswaniらによって2017年に最初に紹介されたトランスフォーマーベースのモデルの民主化と広範な採用によるものです。これらのモデルは、それ以降のSoTA NLPモデルである再帰型ニューラルネットワーク（RNN）ベースのモデルを大幅に上回りました。このブログ投稿では、RNNとトランスフォーマーの両方の利点を組み合わせた新しいアーキテクチャであるRWKVの統合を紹介します。このアーキテクチャは最近、Hugging Face transformersライブラリに統合されました。 RWKVプロジェクトの概要 RWKVプロジェクトは、Bo Peng氏が立ち上げ、リードしています。Bo Peng氏は積極的にプロジェクトに貢献し、メンテナンスを行っています。コミュニティは、公式のdiscordチャンネルで組織されており、パフォーマンス（RWKV.cpp、量子化など）、スケーラビリティ（データセットの処理とスクレイピング）、および研究（チャットの微調整、マルチモーダルの微調整など）など、さまざまなトピックでプロジェクトの成果物を常に拡張しています。RWKVモデルのトレーニングに使用されるGPUは、Stability AIによって寄付されています。公式のdiscordチャンネルに参加し、RWKVの基本的なアイデアについて詳しく学ぶことで、参加することができます。以下の2つのブログ投稿で詳細を確認できます：https://johanwind.github.io/2023/03/23/rwkv_overview.html / https://johanwind.github.io/2023/03/23/rwkv_details.html トランスフォーマーアーキテクチャとRNN RNNアーキテクチャは、データのシーケンスを処理するための最初の広く使用されているニューラルネットワークアーキテクチャの1つであり、固定サイズの入力を取る従来のアーキテクチャとは異なります。RNNは、現在の「トークン」（つまり、データストリームの現在のデータポイント）、前の「状態」を入力として受け取り、次のトークンと次の状態を予測します。新しい状態は、次のトークンの予測を計算するために使用され、以降も同様に続きます。RNNは異なる「モード」でも使用できるため、Andrej Karpathy氏のブログ投稿で示されているように、1対1（画像分類）、1対多（画像キャプション）、多対1（シーケンス分類）、多対多（シーケンス生成）など、さまざまなシナリオでRNNを適用することが可能です。 RNNは、各ステップで予測を計算するために同じ重みを使用するため、勾配消失の問題により長距離のシーケンスに対する情報の記憶に苦労します。この制限に対処するために、LSTMやGRUなどの新しいアーキテクチャが導入されましたが、トランスフォーマーアーキテクチャはこの問題を解決するためにこれまでで最も効果的なものとなりました。トランスフォーマーアーキテクチャでは、入力トークンは自己注意モジュールで同時に処理されます。トークンは、クエリ、キー、値の重みを使用して異なる空間に線形にプロジェクションされます。結果の行列は、アテンションスコアを計算するために直接使用され、その後値の隠れ状態と乗算されて最終的な隠れ状態が得られます。この設計により、アーキテクチャは長距離のシーケンスの問題を効果的に緩和し、RNNモデルと比較して推論とトレーニングの速度も高速化します。トランスフォーマーアーキテクチャは、トレーニング中に従来のRNNおよびCNNに比べていくつかの利点があります。最も重要な利点の1つは、文脈的な表現を学習できる能力です。RNNやCNNとは異なり、トランスフォーマーアーキテクチャは単語ごとではなく、入力シーケンス全体を処理します。これにより、シーケンス内の単語間の長距離の依存関係を捉えることができます。これは、言語翻訳や質問応答などのタスクに特に有用です。推論中、RNNは速度とメモリ効率の面でいくつかの利点があります。これらの利点には、単純さ（行列-ベクトル演算のみが必要）とメモリ効率（推論中にメモリ要件が増えない）が含まれます。さらに、現在のトークンと状態にのみ作用するため、コンテキストウィンドウの長さに関係なく計算速度が同じままです。 RWKVアーキテクチャ RWKVは、AppleのAttention Free Transformerに触発されています。アーキテクチャは注意深く簡素化され、最適化されており、RNNに変換することができます。さらに、TokenShiftやSmallInitEmbなどのトリックが追加されています（公式のGitHubリポジトリのREADMEにトリックのリストが記載されています）。これにより、モデルのパフォーマンスがGPTに匹敵するように向上しています。現在、トレーニングを14Bパラメータまでスケーリングするためのインフラストラクチャがあり、RWKV-4（本日の最新バージョン）では数値の不安定性など、いくつかの問題が反復的に修正されました。 RNNとトランスフォーマーの組み合わせとしてのRWKV…

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