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「NVIDIAは、最大級のAmazon Titan Foundationモデルのトレーニングを支援しています」

大型言語モデルに関するすべての情報は大きいです。巨大なモデルは、数千台のNVIDIA GPU上で大規模なデータセットをトレーニングします。これにより、生成AIを追求する企業には多くの重大な課題が生じる可能性があります。ビルディング、カスタマイズ、および実行するためのフレームワークであるNVIDIA NeMoは、これらの課題を克服するのに役立ちます。 Amazon Webサービスの経験豊かな科学者と開発者チームは、Amazon TitanのためにAmazon Titan foundation modelsを作成しています。Amazon Titanは、foundation modelsのための生成AIサービスです。このチームは過去数ヶ月間、NVIDIA NeMoを使用しています。「NeMoと協力する主な理由の1つは、拡張性があり、高いGPU利用を可能にする最適化が組み込まれていることで、より大規模なクラスタにスケーリングできるため、顧客へのモデルのトレーニングと配信をより迅速に行えるようになるということです」と、AWSのシニアトレーニングエンジニアであるレナード・ローセン氏は述べています。大きなこと、本当に大きなことを考える NeMoの並列処理技術により、効率的なLLMトレーニングが規模にわたって行えます。 AWSのElastic Fabric Adapterと組み合わせることで、チームはLLMを多数のGPUに分散してトレーニングを加速することができました。 EFAは、AWSの顧客に10,000以上のGPUを直接接続し、オペレーティングシステムとCPUをNVIDIA GPUDirectを使用してバイパスするUltraCluster Networkingインフラストラクチャを提供します。この組み合わせにより、AWSの科学者たちは卓越したモデル品質を提供することができました。これは、データ並列処理アプローチのみに頼っている場合には規模で実現不可能です。…

新たなGoogle.orgの助成金により、30万人の学生がロボット技術とAIに触れることができます

Googleの25周年記念に、Google.orgはロボットプログラムとAI教育を支援するために1000万ドルの助成金を提供しています

２０２４年にフォローするべきデータサイエンスのトップ１２リーダー

データサイエンスの広がりを見据えると、2024年の到来は、革新を牽引し、分析の未来を形作る一握りの著名人にスポットライトを当てる重要な瞬間として迎えられます。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人の卓越した専門知識、先見のリーダーシップ、および分野への重要な貢献を称えるビーコンとして機能します。私たちは、これらの画期的なマインドの物語、プロジェクト、そして先見の見通しをナビゲートしながら、データサイエンスの進路を形作ると約束された航跡を探求します。これらの模範的なリーダーたちは単なるパイオニアにとどまることはありません。彼らは無類のイノベーションと発見の時代へと私たちを導く先駆者そのものです。 2024年に注目すべきトップ12データサイエンスリーダーリスト 2024年への接近とともに、データサイエンスにおいて傑出した専門知識、リーダーシップ、注目すべき貢献を示す特異なグループの人々に焦点を当てています。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人を認識し、注目することで、彼らを思想リーダー、イノベーター、およびインフルエンサーとして認め、来年重要なマイルストーンを達成することが予想されます。さらに詳細に突入すると、これらの個人の視点、事業、イニシアチブが、さまざまなセクターを横断する複雑な課題に対するメソッドとデータの活用方法を変革することが明らかになります。予測分析の進展、倫理的なAIの実践の促進、または先進的なアルゴリズムの開発など、このリストでハイライトされた個人たちが2024年にデータサイエンスの領域に影響を与えることが期待されています。 1. Anndrew Ng 「AIのゲームにおいて、適切なビジネスコンテキストを見つけることが非常に重要です。私はテクノロジーが大好きです。それは多くの機会を提供します。しかし結局のところ、テクノロジーはコンテクスト化され、ビジネスユースケースに収まる必要があります。」 Dr. アンドリュー・エングは、機械学習（ML）と人工知能（AI）の専門知識を持つ英米のコンピュータ科学者です。AIの開発への貢献について語っている彼は、DeepLearning.AIの創設者であり、Landing AIの創設者兼CEO、AI Fundのゼネラルパートナー、およびスタンフォード大学コンピュータサイエンス学科の客員教授でもあります。さらに、彼はGoogle AIの傘下にある深層学習人工知能研究チームの創設リードでありました。また、彼はBaiduのチーフサイエンティストとして、1300人のAIグループの指導や会社のAIグローバル戦略の開発にも携わりました。アンドリュー・エング氏は、スタンフォード大学でMOOC（大規模オープンオンラインコース）の開発をリードしました。また、Courseraを創設し、10万人以上の学生に機械学習のコースを提供しました。MLとオンライン教育の先駆者である彼は、カーネギーメロン大学、MIT、カリフォルニア大学バークレー校の学位を保持しています。さらに、彼はML、ロボット工学、関連する分野で200以上の研究論文の共著者であり、Tiime誌の世界で最も影響力のある100人のリストに選ばれています。…

「医療の分野における人工知能モデルのリスト（2023年）」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/18-1024×618.gif”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/18-150×150.gif”/><p>今年だけでも、人工知能（AI）が進化を遂げた数を考えると、2023年を通じて重要な議論の中心となっていることは驚くべきことではありません。AIは今やほぼあらゆる領域で活用されており、その中でも興味深く有用な応用の1つが医療と医学の分野です。薬物の発見から医療文書の転写、手術の支援まで、医療従事者の生活を変え、誤りを減らし、効率を向上させています。この記事では、2023年に医療現場を変革する可能性のあるいくつかのAIモデルについて説明します。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/google-deepminds-recent-advancements-analogical-stepback-prompting.html”><strong>Med-PaLM 2</strong></a></h2><p>Google Researchが医療分野向けに設計したMed-PaLMは、医療の質問に高品質な回答ができるモデルです。このモデルはGoogleのLLMの力を活用しており、米国医師国家試験のような質問に回答する際には人間の専門家レベルに達する最初のモデルの1つです。評価された結果、このモデルは症状を理解し、複雑な推論を行い、適切な治療法を選択する能力を示しました。さらに、研究の中でMedQA医学試験のベンチマークで86.5％の正確さを達成しました。有望な能力を示しているものの、研究者はより厳密な評価を行い、安全性の重要な領域での展開が可能かどうかを確認するためにさらなる評価を行いたいと考えています。</p><h2><a href=”/?s=Bioformer”><strong>Bioformer</strong></a></h2><p>Bioformerは、バイオメディカルテキストマイニングに使用できるBERTのコンパクト版です。BERTは自然言語処理のアプリケーションで最先端の性能を達成していますが、計算効率を向上させるためにパラメータを減らすことができます。Bioformerの研究者たちは、このアプローチを取り、BERTよりもモデルサイズが大幅に小さいモデル（60％削減）を開発しました。このモデルはPubMedの要約とPubMed Centralの全文記事で訓練され、バイオメディカル用語を使用しています。研究者は2つのバージョンのモデル、Bioformer8LとBioformer16Lをリリースしましたが、名前の識別、関係抽出、質問応答、文書分類などのパラメータで少ないパラメータでもうまく機能しました。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/google-ai-has-launched-medlm-a-series-of-foundation-models-specifically-tailored-for-the-healthcare.html”><strong>MedLM</strong></a></h2><p>MedLMは、Googleが開発した基礎モデルのスイートで、医療ケースに特化してファインチューニングされています。MedLMの下には複雑なタスクに対応し、タスク間でのスケーリングを可能にする2つのモデルが設計されています。これらのモデルの主な目的は、タスクを自動化して時間を節約し、効率を向上し、全体的な患者の健康を改善することです。Googleの研究者はDeloitteと協力して、MedLMの能力を実証するためのパイロットを行っています。MedLMはまた、BenchSciのASCENDなど他のAIシステムと統合されており、臨床研究の品質と速度を向上させるために活用されています。</p><h2><a href=”/?s=RoseTTAFold”><strong>RoseTTAFold</strong></a></h2><p>RoseTTAFoldは、限られた情報から蛋白質の構造を予測するためのディープラーニングを活用したソフトウェアです。このモデルは蛋白質配列のパターン、アミノ酸の相互作用、および3D構造を研究することができます。このモデルにより、研究者は蛋白質と小分子薬剤の相互作用のモデル化が可能になり、これにより薬剤探索の研究が促進されます。モデルの研究者はまた、コードを公開して、全コミュニティの利益に資するようにしています。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/revolutionizing-biological-molecule-predictions-with-deepminds-alphafold.html”><strong>AlphaFold</strong></a></h2><p>AlphaFoldは、DeepMindが開発した強力なAIモデルで、アミノ酸配列から蛋白質の3D構造を予測することができます。DeepMindはEMBL（EMBL-EBI）のEuropean Bioinformatics Instituteとパートナーシップを組んで、20億以上のAI生成蛋白質構造予測を含むデータベースを公開し、科学研究を促進しています。CASP14では、AlphaFoldは他のモデルよりも高い精度で結果を出し、高い正確性を持ちます。さらに、このモデルは研究者が蛋白質構造を理解し、生物学的研究を進めるのに役立つ潜在能力を持っています。</p><h2><a href=”/?s=ChatGLM-6B”><strong>ChatGLM-6B</strong></a></h2> ChatGLMは中国語と英語のバイリンガルモデルであり、中国語の医療対話データベースを元に微調整されています。モデルは比較的短い時間（13時間）で微調整されたため、非常に手頃な医療目的のLLMです。モデルはより長いシーケンス長を持つため、より長い対話や応用に対応しています。モデルは教師あり微調整、RLHFなどの技術を使用してトレーニングされました。これにより、モデルは人間の指示をより理解することができます。その結果、モデルは優れた対話と質問応答の能力を持っています。記事：List of Artificial Intelligence Models for Medical…

「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

2. 全体像 3. 環境初期の基礎 4. エージェントの実装ニューラルアーキテクチャとポリシー 5. 環境への影響仕上げ 6. 経験から学ぶ...

「AIは詐欺検出にどのように使われていますか？」

西部劇にはガンスリンガー、銀行強盗、賞金が存在しましたが、今日のデジタルフロンティアではアイデンティティ盗難、クレジットカード詐欺、チャージバックが広まっています。金融詐欺による収益は、数十億ドル規模の犯罪企業となっています。詐欺師の手に渡る「生成AI」は、これをさらに収益化することを約束します。世界的には、2026年までにクレジットカードによる損失は430億ドルに達する見込みです。これはニルソン・レポートによるものです。金融詐欺は、ハッキングされたデータをダークウェブから収集してクレジットカードの盗難に利用するなど、さまざまな手法で行われます。「生成AI」を用いて個人情報をフィッシングする場合もあり、仮想通貨、デジタルウォレット、法定通貨間での資金洗浄も行われています。デジタルの裏世界にはさまざまな金融詐欺が潜んでいます。対応するために、金融サービス企業は詐欺検出にAIを活用しています。なぜなら、これらのデジタル犯罪の多くはリアルタイムで停止し、消費者や金融企業がすぐに損失を止める必要があるからです。では、詐欺検出にはAIはどのように活用されているのでしょうか？詐欺検出のためのAIは、顧客の行動と関連、アカウントのパターンや詐欺特性に合致する行動の異常を検出するために、複数の機械学習モデルを使用しています。生成AIは詐欺の共同パイロットとして活用できる金融サービスの多くはテキストと数字を扱うものです。生成AIや大規模言語モデル(LLMs)は、意味と文脈を学習する能力を持ち、新しいレベルの出力と生産性を約束するため、産業全体に破壊的な能力をもたらします。金融サービス企業は、生成AIを活用してより賢明かつ能力の高いチャットボットを開発し、詐欺検出を改善することができます。一方で、悪意のある者は巧妙な生成AIのプロンプトを使用してAIのガードレールを回避し、詐欺に利用することができます。また、LLMsは人間のような文章を生成することができ、詐欺師はタイプミスや文法の誤りのない文脈に沿ったメールを作成することができます。さまざまなバリエーションのフィッシングメールを素早く作成することができるため、生成AIは詐欺行為を実行するための優れた共同パイロットとなります。詐欺GPTなど、生成AIをサイバー犯罪に悪用するためのダークウェブツールもあります。生成AIは声認証セキュリティにおける金融被害にも悪用されることがあります。一部の銀行は声認証を使用してユーザーを認証しています。攻撃者がボイスサンプルを入手することができれば、ディープフェイク技術を使用して銀行の顧客の声をクローンすることができ、このシステムを破ろうとします。声データは、スパムの電話で集めることができます。チャットボットの詐欺は、LLMsやその他の技術を使用して人間の行動をシミュレートすることに対する懸念があります。これらはインポスター詐欺や金融詐欺に応用されるディープフェイクビデオと音声クローンのためのものです。米国連邦取引委員会はこの問題に対して懸念を表明しています。生成AIは不正使用と詐欺検出にどのように取り組んでいるのか？詐欺審査には強力な新しいツールがあります。マニュアル詐欺審査を担当する従業員は、ポリシードキュメントからの情報を活用するために、バックエンドでRAGを実行するLLMベースのアシスタントのサポートを受けることができます。これにより、詐欺事件がどのようなものかを迅速に判断し、プロセスを大幅に加速することができます。 LLMsは、顧客の次の取引を予測するために採用されており、支払い企業は事前にリスクを評価し、詐欺取引をブロックすることができます。生成AIはまた、トランザクション詐欺を撲滅するために精度を向上させ、レポートを生成し、調査を減らし、コンプライアンスリスクを軽減するのに役立ちます。不正防止のための生成AIの重要な応用例の1つとして、「合成データ」の生成があります。合成データは、詐欺検出モデルのトレーニングに使用するデータレコードの数を増やし、詐欺師が最新の手法を認識するための例のバラエティと洗練度を高めることができます。 NVIDIAは、生成AIを活用してワークフローを構築し、情報検索のために自然言語プロンプトを使用するチャットボットと仮想エージェントを作成するためのツールを提供しています。 NVIDIAのAIワークフローを活用することで、様々なユースケースに対して正確な応答を生成するためのエンタープライズグレードの機能を迅速に構築し、展開することができます。これには、ファウンデーションモデル、NVIDIA NeMoフレームワーク、NVIDIA Triton Inference Server、GPUアクセラレートベクトルデータベースが使用され、RAGによって強化されたチャットボットが展開されます。安全性に焦点を当てた産業では、悪用されにくいように生成AIを保護するための取り組みが行われています。NVIDIAはNeMoガードレールをリリースし、OpenAIのChatGPTなどのLLMsによって動作するインテリジェントアプリケーションが正確で適切、トピックに即して安全であることを確保するために役立てています。…

「エキスパートのミックスについて解説」

ミクストラル8x7Bのリリース（発表、モデルカード）により、トランスフォーマのクラスがオープンAIコミュニティで最も話題となっています。それがエキスパートの混合（Mixture of Experts、略してMoEs）です。このブログ記事では、MoEsの構成要素、トレーニング方法、および推論時の考慮事項について見ていきます。さあ、深く掘り下げてみましょう！目次ミクストラルとは何ですか？ MoEsの簡潔な歴史スパース性とは何ですか？ MoEsのトークンのロードバランシング MoEsとトランスフォーマスイッチトランスフォーマルータZ損失によるトレーニングの安定化エキスパートは何を学ぶのですか？エキスパートの数をスケーリングすると事前トレーニングにどのような影響を与えるのですか？ MoEsの微調整スパースMoEsと密なモデルの使用時期はいつですか？ MoEsを効果的に活用するためにエキスパート並列処理能力係数と通信コストサービングテクニック効率的なトレーニングオープンソースのMoEs ワークのエキサイティングな方向性いくつかのリソース…

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２０２４年にフォローするべきデータサイエンスのトップ１２リーダー

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「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

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「Andrej Karpathy LLM Paper Reading List for LLM Mastery」のためのアンドレ・カルパシーの論文読書リスト

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