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Big Techはなぜ道を踏み外したか - 規制と自由
テクノロジーが私たちの生活に果たす役割はますます大きくなっているが、Big Techと呼ばれる大手テック企業はその理念とは相反する行動を見せ、制御不能に陥っているように見受けられる。規制は整備されつつあるが、法律が適用されることはほとんどない。大手テック企業のリーダーは、自分たちの仕事が文化であることに気付くべきだ。QCon London 2023では、Andy Walker氏が、彼らがなぜ道を踏み外したかついて講演した。
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Metaが信頼性向上と運用の簡素化を目的に「MySQL Raft」へ移行
Metaは現在の準同期データベースとしてのMySQLを置き換えるために、MySQL Raftをデータセンターで展開している。新しいコンセンサスエンジンは運用を助け、MySQLサーバーがプロモーションやメンバーシップに責任を持つことを可能にしている。
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Metaが1750億パラメータAI言語モデルのOPTをオープンソース化
Meta AI Researchは、1750億パラメーターAI言語モデルのOpen Pre-trained Transformer（OPT-175B）をリリースした。このモデルは1800億のトークンを含むデータセットでトレーニングされている。GPT-3と同等のパフォーマンスを示す一方で、必要なカーボンフットプリントはGPT-3トレーニングの7分の1のみである。
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Metaが会話型AIモデルプロジェクトCAIRaokeを発表
Meta AI Researchは最近、デジタルアシスタント向けのエンドツーエンドのディープラーニングモデルProject CAIRaokeを発表した。プロジェクトCAIRaokeは現在MetaのPortalデバイスで使われており、リマインダータスクについて評価すると、以前の会話モデルよりも優れている。
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大規模コードベースを効率的に処理するInferのAndroid用新デッドロック検出ツール
ロンドン大学カレッジとFacebookの研究者らが共同研究により、AndroidのJavaコード用のデッドロック検出ツール(deadlock detector)を新たに開発し、オープンソースの静的解析ツールであるInferの一部として公開した。この新しいアナライザは、CIパイプラインに統合するために特別に設計されたインクリメンタルなアプローチにより、大規模なコードベースを効率的に処理することができる。
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MetaがマルチモーダルAIアルゴリズムのdata2vecをオープンソース化
Meta AIは最近、data2vecをオープンソース化した。画像、テキスト、音声音声データに関する自己監視型ディープラーニングのための統合フレームワークだ。一般的なベンチマークで評価すると、data2vecを使ってトレーニングされたモデルは、モダリティ固有の目的でトレーニングされた最先端のモデルと同等かそれ以上のパフォーマンスを達成している。
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Metaがメタバース用のAIスーパーコンピュータを発表
Meta は、AI 研究を加速し、同社のメタバース構築を支援することを目的とした AI Research SuperCluster (RSC) スーパーコンピュータを発表した。RSC は、同社の何百もの異なる言語で動作し、新しくより優れた AI モデルを構築し、新しい拡張現実ツールを開発するのに役立つ。
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Google Analyticsに対するオーストリアDPAの判決がEUベースのクラウドサービスへの道を開く
最近の判決で、オーストリアのデータ規制当局は、EU GDPR規制に基づいてGoogleアナリティクスの使用を違法を言い渡した。判決は非常に具体的に議論され、言葉で表現されている。一方で、それが意味するところはこの特定のケースの範囲をはるかに超えている。
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PyTorch利用についてメタとAWSが協力
MetaとAWSは協力して、AWSでPyTorchを実行しているアプリケーションのパフォーマンスを改善する計画である。そして、開発者が人工知能と機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイ、運用する方法を加速する。
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Facebookが20億パラメータの多言語音声認識モデルXLS-Rをオープンソース化
Facebook AI Research（FAIR）はXLS-Rをオープンソース化した。クロスリンガル音声認識（SR）AIモデルだ。XSLRは、128言語の436K時間の音声音声でトレーニングされている。以前の最大モデルよりも1桁多く、いくつかのダウンストリームSRタスクと翻訳タスクで現在の最先端技術を上回っている。
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FacebookやGoogleに倣うAndroidアプリの起動時間の改善
最近の記事で、GoogleとFacebookのエンジニアが、Androidアプリが起動時に応答するまでの時間を短縮し、最適なユーザエクスペリエンスを確保する上での、最も重要なことのヒントを提供した。
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Facebook、ディープラーニングモデルの初期化を高速にするGHN-2 AIをオープンソースとして公開
Facebook AI Research(FAIR)とゲルフ大学(University of Guelph)の共同チームは、ディープラーニング・ニューラルネットワークの初期パラメータを予測するGraph HyperNetworks(GHN-2)メタモデルの強化版をオープンソースとして公開した。GHN-2は単一CPU上で1秒未満で動作し、CIFAR-10データセット上において、追加的なトレーニングを必要とせず、最高77パーセントのtop-1精度でコンピュータビジョン(CV)ネットワークの値を予測することができる。
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Airbnbで大規模なiOSアプリ構築
Airbnb iOSチームはモバイルアプリのコードベースの肥大化と複雑化の課題に対応した。これは、最新のビルドシステム、モジュールタイプ、開発アプリなどの新しいツールとプロセスの採用によって実現された。
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FacebookがCSS-in-JSソリューションのStylexをReact Finland 2021で発表
Facebookのソフトウェア技術者であるNaman Goel氏は、先日のReact Finland 2021でStylexについて講演した。Stylexは新しいfacebook.com Webサイトで使用されたFacebook独自のCSS-in-JSソリューションで、大規模ReactアプリケーションにおけるCSS-in-JSの主な問題点(使用されていないスタイル、CSSファイルの肥大化、CSS-in-JSライブラリのサイズ)を軽減する。Goel氏によると、2021年末までにオープンソースとして公開される見込みである。
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Flowタイプチェッカーはただの型付きのJavaScriptではなく、今やFacebookのニーズを満たす中核を担う
FacebookのFlowチームをサポートするエンジニアリングマネージャーのVladan Djeric氏は、Flowタイプチェッカーが単なる型付けされたJavaScriptを超えるもので、Facebookの内部ユーザーニーズをベースにした新機能を導入することを発表した。Flowでは、特に、大規模で複雑なコードベースで高速かつ適切なタイプチェックを提供することに注力している。Flowのビジョンは、TypeScriptのビジョンとは対照的だ。TypeScriptは型のシンタックスを備えたJavaScriptである。