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ウェアラブルフィットネストラッカー：早期疾患の検出の可能性を開く

消費者向けと医療用のウェアラブルが融合のばしょにあるかもしれませんか？ウェアラブルが融合して、より価値のあるものになるかもしれません

驚くべき発見：AIが未解決の数学問題を解決する方法

「生産の大部分を捨てる必要があったにもかかわらず、価値のある宝石が捨てられた不用品の中に見つかりました」

「Google DeepMindが大規模な言語モデルを使用して解けない数学問題を解決」

彼らは生産物のほとんどを捨てなければならなかったが、ゴミの中には金があった

イントロダクション自然言語理解の常に進化する風景の中で、研究者たちは革新的なアプローチを通じて可能性の限界を em>押し上げることを続けています。本記事では、生成AI（GenAI）に関する画期的な研究論文のコレクションについて探求していきます。これらの研究は、人間の好みとの一致度向上からテキストの説明から3Dコンテンツを生成するという様々な側面にわたって言語モデルを探究しています。これらの研究は学術的な論議に貢献すると同時に、自然言語処理の未来を形作る可能性のある実践的な洞察を提供しています。これらの啓発的な調査を通じて旅を始めましょう。 GenAIに関するトップ10の研究論文 GenAIに関する数百の研究論文の中から、以下は私たちのトップ10の選り抜きです。 1. 生成プリトレーニングによる言語理解の向上この研究論文は、非教示型のプリトレーニングと教示型のファインチューニングを組み合わせて自然言語理解タスクを強化するための半教師付きアプローチを探求しています。この研究では、Transformerアーキテクチャに基づいたタスクに依存しないモデルを利用しています。これにより、多様な未ラベルのテキストでの生成プリトレーニングとその後の識別的ファインチューニングによって、さまざまな言語理解ベンチマークでのパフォーマンスが大幅に向上することが明らかになりました。このモデルは、常識的な推論において8.9%、質問応答において5.7%、テキスト言い換えにおいて1.5%といった注目すべき改善を達成しました。この研究は、大規模な未ラベルのコーパスをプリトレーニングに活用し、ファインチューニング中のタスクに意識した入力変換を行うことが、教師なし学習を自然言語処理や他の領域で進めるための貴重な洞察を提供しています。論文はこちらで入手できます：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf 2. 人間フィードバックを用いた強化学習：悲観主義を通じたダイナミックな選択の学習この生成AIに関する研究論文は、オフラインでの人間フィードバックによる強化学習（RLHF）の難しい領域に深入りしています。この研究は、人間の選択に影響を受けたトラジェクトリの集合から、マルコフ決定過程（MDP）における人間の基盤と最適方策を把握することを目指しています。この研究は、経済計量学に根ざしたダイナミックディスクリートチョイス（DDC）モデルに焦点を当て、有界合理性を持った人間の意思決定をモデル化します。提案されたDynamic-Choice-Pessimistic-Policy-Optimization（DCPPO）メソッドは、次の3つのステージで構成されています。それらは、人間の行動方針と価値関数の推定、人間の報酬関数の再現、および事実に近い最適方策のための悲観的価値反復の呼び出しです。この論文は、動的なディスクリートチョイスモデルによるオフポリシーオフラインRLHFについての理論的な保証を提供しています。分布のシフトや次元のサブオプティマリティの課題への対処についての洞察も提供しています。論文はこちらで入手できます：https://arxiv.org/abs/2305.18438 3. ニューラル確率言語モデルこの研究論文は、次元の呪いによって生じる統計的言語モデリングの課題に取り組み、未見の単語の連続列に対して一般化する難しさに焦点を当てています。提案された解決策は、単語の分散表現を学習することで、各トレーニング文がモデルに対して意味的に隣接する文について情報を提供することを可能にします。単語の表現と単語列の確率関数を同時に学習することで、モデルは一般化性能を向上させることができます。ニューラルネットワークを用いた実験結果は、最先端のn-gramモデルに比べて大幅な改善を示しており、長い文脈を活用するアプローチの効果を示しています。論文は、学習された分散表現によって次元の課題に対処するモデルの能力を強調しながら、潜在的な将来の改善の可能性についても言及しています。論文はこちらで入手できます：https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf 4. BERT：言語理解のための深層双方向トランスフォーマーの事前学習 GenAIの研究論文では、未ラベル化されたテキストに対して双方向の事前学習を行うために設計された画期的な言語表現モデルであるBERTが紹介されています。従来のモデルとは異なり、BERTはすべてのレイヤーで左右の文脈に依存し、タスク固有の修正を最小限に抑えながら微調整を可能にします。BERTはさまざまな自然言語処理タスクで最先端の結果を実現し、その簡潔さと実証的なパワーを示しています。この論文では既存の技術の制約に対処し、言語表現のための双方向の事前学習の重要性を強調しています。BERTのマスクされた言語モデル目的は、深い双方向のTransformer事前学習を促進し、タスク固有のアーキテクチャへの依存を減らし、11のNLPタスクの最先端の技術を前進させています。…

「ウェアラブルデータによるコロナ感染予測」

消費者用ウェアラブルデバイスと医療用ウェアラブルデバイスの収斂は近いのか？

次元性の祝福？！（パート1）

「これらの問題の1つまたは複数について、慎重に選ばれた科学者のグループが夏に一緒に取り組めば、重要な進展が期待できると私たちは考えています」と提案は述べましたジョンはまだ知りませんでしたが...

ヘルスケアの革新：医学における大規模言語モデルの影響と将来の探求

「GoogleのMed-PaLM 2やEPFLのMeditronなどの大規模言語モデルの変革的な影響を探求し、それらの応用、課題、患者ケアと臨床効率向上の潜在能力について検討する」

「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。…

Google DeepMindによる新たなブレイクスルー、新しい素材が公開されました

新しい研究論文によれば、GoogleのDeepMindが何十万もの新たな物質デザインの仮説を発見しました彼らはこのブレークスルーによってコンピュータチップ、バッテリー、太陽電池などの材料の生産を改善することを望んでいます自然に掲載されたこの新しい材料の発見と合成は...

Google DeepMind（グーグルディープマインド）が「GNoME（グノーム）」を発表：新素材の安定性を予測し、探索の速度と効率を劇的に向上させる新しいディープラーニングツール

無機結晶は、コンピュータチップ、バッテリー、太陽電池など、現代の多くの技術にとって不可欠です。安定した結晶は、細心の注意を払った試験の結果として数ヶ月かけて生まれるものであり、溶解しないため、新たな技術の実現には不可欠です。研究者たちは、限られた成果しか挙げられなかった高価な試行錯誤の実験を行ってきました。彼らは既存の結晶を修正したり、他の元素の組み合わせを試したりして、新しい結晶構造を探しました。材料プロジェクトなどによって牽引される計算手法のおかげで、過去10年間には28,000以上の新しい材料が見つかりました。これまで、実験的に有効な材料を信頼性の高い予測できるAI技術の能力は大きな制約でした。ローレンスバークレー国立研究所とGoogle DeepMindの研究者は、Natureに2つの論文を発表し、自律的な材料合成のためのAI予測の可能性を示しました。この研究では、800年分に相当する約2.2百万の結晶が発見されました。彼らの新しいディープラーニングツールである材料探索のためのグラフネットワーク（GNoME）は、新しい材料の安定性を予測し、発見のスピードと効率を大幅に改善しました。GNoMEは、大量の新しい材料の発見と開発におけるAIの約束を具現化しています。世界中のさまざまな研究室で行われた独立した取り組みによって、これらの新しい構造の中から736個が生み出されました。 GNoMEの導入により、技術的に可能な材料の数は2倍に増加しました。その2.2百万の予測のうち、38万個が安定性の高さから実験的な合成の可能性が最も高いとされています。次世代の電気自動車の効率向上に貢献する新しいバッテリーの材料や、スーパーコンピューターを駆動する超伝導体などが、これらの候補材料に含まれます。 GNoMEは最先端のGNNモデルの一つです。GNNの入力データは原子のつながりに類似したグラフで表されるため、新しい結晶材料の発見に適しています。 GNoMEを訓練するために最初に使用された結晶構造と安定性のデータは、Materials Projectを通じて公開されています。トレーニング手法としての「アクティブラーニング」の使用は、GNoMEの効率を大幅に改善しました。研究者たちはGNoMEを使用して新しい結晶候補を生成し、その安定性を予測しました。彼らは進行中のトレーニングサイクル全体でモデルの性能を評価するため、物理学、化学、材料科学の分野で確立された計算手法である密度汎関数理論（DFT）を使用して原子構造を理解し、結晶の安定性を評価するための反復的なチェックを行いました。モデルトレーニングは高品質なトレーニングデータを使用してプロセスに戻されました。研究結果は、先行の最新モデルによる外部ベンチマークによって指標が設定されている状態から、材料の安定性予測の発見スピードを約50％から80％に向上させたことを示しています。このモデルの効率の向上により、各発見に必要な計算能力が10％未満から80％以上に向上しました。これらの効率の向上は、AI駆動の材料合成のさらなる進展の道を開くものです。自律型のラボは、Materials Projectの材料を使用し、GNoMEの安定性情報を活用して、41以上の新しい材料を生み出しました。これはAI駆動の材料合成の更なる進展を可能にする道を開いたものです。 GNoMEの予測は科学コミュニティに公開されています。研究者たちはその化合物を解析し、380,000の材料をオンラインデータベースに追加するMaterials Projectに提供します。これらのリソースの助けを借りて、科学コミュニティが無機結晶の研究をさらに追求し、機械学習技術の潜在能力を実験のガイドラインとして実現することを願っています。

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