Search Results Tensor Processing Units

「Googleが最新のAIモデルGeminiを発表」

Google DeepMindのCEO兼共同創設者であるデミス・ハサビスとGoogleのCEOサンダー・ピチャイは、待望のAIモデル「ジェミニ」を紹介しましたこのテックジャイアントのAIモデルは、人工知能の領域を再定義すると言われています同社のブログ投稿によれば、ジェミニは最先端の機能を提供し、OpenAIをも凌駕する可能性があると約束されています...

「AIによる気候変動対策の加速」

「ボストン・コンサルティング・グループとの新しいレポートによると、AIは世界の温室効果ガス排出量の5〜10％を軽減する可能性があります」

「質問、肩をすくめること、そして次は何か：変化の25年」

「Googleが設立されて以来、私たちは難しい質問に答えるために取り組み、人々が自分の質問に答えを得るのを助け、世界のためにテクノロジーを進化させるために取り組んできました」

「3つの医療機関が生成型AIを使用している方法」

「Med-PaLM 2および他の生成型AIソリューションを使用するGoogle Cloudのヘルスケア顧客を紹介します」

リモートセンシング（衛星）画像とキャプションを使用してCLIPの微調整

リモートセンシング（衛星）画像とキャプションを使用したCLIPの微調整今年の7月、Hugging FaceはFlax/JAXコミュニティウィークを開催し、自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョン（CV）の分野でHugging Faceトランスフォーマーモデルを訓練するプロジェクトの提出をコミュニティに呼びかけました。参加者はFlaxとJAXを使用したTensor Processing Units（TPUs）を使用しました。JAXは線形代数ライブラリ（numpyのような）で、自動微分（Autograd）を行い、XLAにコンパイルできます。また、FlaxはJAX用のニューラルネットワークライブラリであり、エコシステムです。TPUの計算時間は、共同スポンサーであるGoogle Cloudが無料で提供しました。その後の2週間で、チームはHugging FaceとGoogleの講義に参加し、JAX/Flaxを使用して1つ以上のモデルを訓練し、それらをコミュニティと共有し、モデルの機能を示すHugging Face Spacesデモを提供しました。約100チームが参加し、170のモデルと36のデモが生まれました。私たちのチームは、おそらく他の多くのチームと同様に、12のタイムゾーンにまたがる分散型のチームです。私たちの共通点は、TWIML Slackチャンネルに所属していることであり、そこでは人工知能（AI）と機械学習（ML）のトピックに関心を持つメンバーが集まっています。私たちは、OpenAIのCLIPネットワークをRSICDデータセットの衛星画像とキャプションで微調整しました。CLIPネットワークは、インターネット上で見つかる画像とキャプションのペアを使用して、自己教師ありの方法で視覚的な概念を学習します。推論中、モデルはテキストの説明に基づいて最も関連性の高い画像を予測するか、画像に基づいて最も関連性の高いテキストの説明を予測することができます。CLIPは、普段の画像に対してゼロショットで使用するには十分なパワフルです。しかし、衛星画像は普段の画像とは異なるため、CLIPを微調整することが有益であると考えました。私たちの直感は正しかったようで、評価結果（後述）が示すようになりました。この記事では、私たちのトレーニングと評価プロセスの詳細、およびこのプロジェクトへの今後の取り組みについて説明します。私たちのプロジェクトの目標は、有用なサービスを提供し、CLIPを実用的なユースケースに使用する方法を示すことでした。私たちのモデルは、テキストクエリを使用して大規模な衛星画像のコレクションを検索するためにアプリケーションによって使用することができます。そのようなクエリは、画像全体を記述することができます（例：ビーチ、山、空港、野球場など）、またはこれらの画像内の特定の地理的または人工的な特徴を検索または言及することができます。CLIPは、他のドメインでも同様に微調整することができます。これは、医療画像のメディカルチームによって示されています。テキストクエリを使用して大規模な画像コレクションを検索する能力は、非常に強力な機能であり、社会的な善だけでなく、悪意のある目的にも使用することができます。国家防衛や反テロ活動、気候変動の影響を管理可能な状態になる前に発見し対処する能力など、様々な応用が考えられます。ただし、この力は、権威主義的な国家による軍事や警察の監視などの目的で誤用される可能性もあるため、倫理的な問題も提起されます。プロジェクトについては、プロジェクトページで詳細を読むことができます。また、独自のデータで推論に使用するために、トレーニング済みモデルをダウンロードすることもできます。デモでも実際の動作を確認することができます。トレーニングデータセット私たちは、主にRSICDデータセットを使用してCLIPモデルを微調整しました。このデータセットは、Google Earth、Baidu Map、MapABC、Tiandituから収集された約10,000枚の画像から構成されています。このデータセットは、Exploring Models…

BERT 101 – 最新のNLPモデルの解説

BERTとは何ですか？ BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、自然言語処理のための機械学習（ML）モデルです。Google AI Languageの研究者によって2018年に開発され、感情分析や固有表現認識など、最も一般的な言語タスクの11以上に対するスイスアーミーナイフのような解決策として機能します。言語は、コンピュータが「理解する」のが難しいものでした。もちろん、コンピュータはテキスト入力を収集、保存、読み取ることができますが、基本的な言語コンテキストが欠けています。そこで、自然言語処理（NLP）が登場しました。これは、テキストや話された言葉からテキストを読み取り、分析し、解釈し、意味を導き出すための人工知能の分野です。この実践では、言語学、統計学、機械学習を組み合わせて、コンピュータが人間の言語を「理解する」のを支援します。従来、個々のNLPタスクは、各具体的なタスクごとに作成された個別のモデルによって解決されてきました。それは、それまでの話。BERTの登場により、NLPの領域は革命を起こしました。BERTは、最も一般的なNLPタスクの11以上を解決することで、これまでのモデルよりも優れていることから、NLPのジャック・オブ・オール・トレードとなりました。このガイドでは、BERTとは何か、なぜ異なるのか、BERTを使用し始める方法について学びます： BERTは何に使用されるのか？ BERTはどのように動作するのか？ BERTのモデルサイズとアーキテクチャ BERTの一般的な言語タスクでの性能ディープラーニングの環境への影響 BERTのオープンソースの力 BERTを使用し始める方法 BERTのよくある質問結論さあ、始めましょう！ 🚀 1.…

Gmailを効率的なメールソリューションに変える6つのAI機能

GoogleのGmailは、人工知能（AI）の力を活用してユーザーエクスペリエンスを向上させることに最前線で取り組んでいます。AIをプラットフォームに統合する歴史を持ち、Gmailは進化を続け、電子メールの管理を簡素化し、コミュニケーションを効率化する機能を提供しています。この記事では、Gmailを世界中のユーザーにとって必須のツールにする6つのAI機能を探究します。 1. 「書き方を教えて」: Gmailの最新機能である「書き方を教えて」機能は、シンプルなプロンプトに基づいて完全なメールの下書きを生成し、ユーザーが簡単にメールを作成することができるようにします。Workspace Labsプログラムを介してアクセスできるこの機能により、生成的AI言語モデルを活用して、ユーザーは自分の好みに応じてメールを磨き、カスタマイズ、調整することができます。また、このツールは、以前の会話から詳細を抽出し、文脈に沿ったアシストを提供することもできます。 2. Smart Compose: Smart Composeは、ユーザーがタイプする間に文言のオプションを提案することで、メール作成を革命化します。 Tensor Processing Units (TPUs) 上で動作するこのハイブリッド言語生成モデルにより、ユーザーは「Tab」ボタンを1回タップするだけで提案されたフレーズや文章を自分の下書きに組み込むことができます。効率性を向上させるだけでなく、Smart Composeは新しい英語、スペイン語、フランス語、イタリア語のフレーズを提示することによって言語学習者を支援します。 3. Smart Reply: GmailのSmart Reply機能は、受信したメッセージに対して文脈に沿った最大3つの返信を提供することで、メールのコミュニケーションを加速します。深層ニューラルネットワークを含む高度な機械学習技術によって動作するSmart Replyは、単純な「はい」または「いいえ」の回答を超えた微妙なオプションを提供します。ユーザーは迅速に適切な返信を選択して送信することができ、時間と労力を節約することができます。Smart Replyは、ユーザーのコミュニケーションスタイルに適応し、パーソナライズを向上させます。 4.…

あなたの時間を節約するための6つのGmail AI機能

これらの人工知能（AI）によるGmailの機能は、あなたの電子メールの体験をよりスピーディーで整理されたものにすることができます

「PyTorchでのSoft Nearest Neighbor Lossの実装方法」

表現学習は、深層ニューラルネットワークによって与えられたデータセット内の最も顕著な特徴を学習するタスクです通常は教師あり学習の範囲で暗黙的に行われる課題であり、それは...

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