「AI for All 新しい民主化された知能の時代を航海する」

AI for All Navigating the era of democratized intelligence

メガモデルからGPUスワームへ：今日のAIツールを誰にでも活用するための実践的な手順。

はじめに

最先端のAIツールがスマートフォンアプリのように簡単に利用でき、そのパワーを活かすためにPh.D.を必要としない世界を想像してみてください。実は、その世界は今日の世界なのです！AIの民主化は、技術の景観を変えるだけでなく、あらゆるレベルの技術愛好家に具体的な手順、具体的な洞察、そして現実世界の例を提供しています。この記事では、AIを誰にでも利用可能にするためのツール、プラットフォーム、および技術について、実践的なアプローチを探求し、これらのイノベーションをすぐにプロジェクトに適用する方法を紹介します。

メガモデルの力

私が10年前にAndrew Ng氏とAI開発の勉強を始めた当初、高度な本番レベルのテキスト分類アルゴリズムを開発するには小規模な研究チームが必要でした。ワークフローは主にトレーニングデータの手動生成、候補モデルの選択、モデルのトレーニング、テスト、評価などが含まれていました。未知のトレーニングデータにもうまく適応する頑健なモデルを開発することは難しかったのです。

このパラダイムは、「Attention is All You Need」という画期的な論文によって大きく変わりました。この画期的な論文は、トランスフォーマー・ニューラルネットワーク・アーキテクチャを紹介し、NLPモデルの性能を大幅に向上させました。この論文は、トランスフォーマーモデルが長期的な依存関係をキャプチャするのに優れており、当時の最先端モデルよりもはるかに少ないトレーニングデータで済むことを示しました。

メガモデルは、オープンソースとクローズドソースの両方で利用可能です。これらの大規模モデルは一般的にテキストの任意のタスクに使用でき、さらに高い精度で特定のタスクを実行するために細かく調整することも可能です。

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計算上の観点からは、巨大なメガモデルは時には過剰かもしれません。同じ結果を得るために200億のパラメータを持つモデルを展開する必要があるでしょうか？私の趣味のプロジェクトでは、より小さなモデルを微調整することが最適なコストバランスを提供することが一貫してわかりました…

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