InfoQ ホームページ MachineLearning に関するすべてのコンテンツ
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Google、より効率的なAI学習アルゴリズムを発見するためにAutoMLを使用
Googleの研究者は、自動機械学習（AutoML）進化アルゴリズムによって発見された、ニューラルネットワークを訓練するための最適化アルゴリズムEvoLved sIgn mOmeNtum（Lion）をオープンソース化した。Lionで学習したモデルは他のオプティマイザで学習したモデルよりも、いくつかのベンチマークで高い精度を達成でき、しかも収束に要する計算サイクルは少なくて済む。
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レスリー・マイリー氏『AI革命は始まったばかりだ、CO2に対して今すぐ行動を！』
QCon Londonカンファレンスの基調講演で、マイクロソフトのCTOであるLeslie Miley氏はAI バイアスと持続可能性と題した講演で大規模なAIや暗号のような変革的な技術は展開に伴ってCO2排出量の増加を伴うと主張した。
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AWS re:Invent 2022を振り返って
2020年はバーチャルのみ、2021年は規模を縮小して開催されたre:Inventは、ラスベガスで5万人以上の参加者を集め、第11回目を迎えた。AWS最大のカンファレンスで行われた複数のセッションと基調講演で、クラウドプロバイダは新しいサービスや機能を発表したが、その焦点は新しいビルディングブロックよりもビジネスソリューションやデータオプションに当てられていた。
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AI/MLニュースラウンドアップ OpenAIのGPT-4、MicrosoftのSemantic Kernel、Meta SAMとBloombergGPT
今週 ※1 のラウンドアップは、データサイエンス、機械学習、人工知能の分野から最新のニュースや情報をお届けしたい。本記事ではOpenAI、Microsoft、Meta、Bloombergなど、新たなブレークスルーやイノベーションが注目される市場の主要な競合他社を紹介する。
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MLOps を拡張および進化させるための戦略と原則 - QCon Londonから
QCon Londonにて、DoorDashのMachine Learning PlatformのシニアエンジニアリングマネージャーHien Luu氏は「Strategies and Principles to Scale and Evolve MLOps at DoorDash」と題した講演で、MLOpsのスケーリングと進化に関する洞察を発表した。Luu氏は，MLシステムが製品に価値を提供しないという，企業が直面しがちな課題を克服するための3つの原則を挙げ、DoorDashにおいてはこれらが有効であったことを説明した。
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ブルームバーグ、GPTファイナンスに特化したAIモデルを公開
ブルームバーグは、金融セクターの様々な自然言語処理（NLP）活動を支援する、膨大な量の金融データで学習させた新しい大規模言語モデル（LLM）、「BloombergGPT」を発表した。このBlooombergGPTは金融データを迅速に評価し、リスク評価、マーケット・センチメント、さらには会計や監査を自動化できる可能性を秘めている。
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Google AI、ユニバーサルスピーチモデルをアップデートし、自動音声認識の規模を100言語以上に拡大
Google AIは先日、1,000 Languages Initiativeをサポートするユニバーサルスピーチモデルのアップデートを発表した。このモデルは自動音声認識のすべてのセグメントにおいてOpenAI Whisperよりも優れた性能を発揮する。
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PyTorch 2.0コンパイラによるモデル学習速度の向上
PyTorch Foundationは100%後方互換のアップデートであるPyTorch version 2.0をリリースした。今回のリリースの目玉、ディープラーニングモデルのコンパイル機能ではトレーニングのスピードアップを実現しており、163個のオープンソースAIプロジェクトにおけるベンチマークではトレーニング中のモデルの動作が平均43%高速化されたことが示された。
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Doordashが店舗状況の把握に機械学習を導入
DoorDashはユーザー体験を向上して数千件もの注文キャンセルを削減するために、店舗の稼働状況を予測する機械学習モデルを導入している。店舗の稼働状況や注文の受付・処理能力を把握することは、DoorDashのプラットフォームにとって非常に重要だ。DoorDashの各マーケットプレイスは独立して稼働しているので、注文が届かないことを顧客に知らせたり、閉店したマーケットプレイスに他の注文が入るのを避けるためにも営業時間の情報は重要なのである。
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カーネギーメロン大学の研究者、WiFi経由で人を検知するAIモデルを開発
カーネギーメロン大学（CMU）のヒューマンセンシング研究所の研究者は、WiFi送信機からの信号のみを用いて、部屋にいる複数の人間のポーズを検出するAIモデルのDensePose from WiFiに関する論文を発表した。実世界のデータを用いた実験では、このアルゴリズムは50%のIOU閾値で平均87.2という精度を達成したのである。
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Wayveの自動運転車向けEnd-to-Endディープラーニングモデル
ディープラーニングAI技術に注力するWayveは、CARLAのシミュレーションデータを基に世界モデルと車両の運転方針を学習し、HDマップのない車への自律性を実現する最先端のエンドツーエンドモデルを発表した。
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Googleの新たなImagen AIが、テキストから画像を生成するベンチマークでDALL-Eの性能を上回る
GoogleのBrain Teamの研究者がImagenを発表した。これはテキストによる説明が与えられたシーンから、写真のような現実感のある画像を生成できるテキスト-to-イメージAIモデルである。Imagenは、COCOベンチマークでDALL-E 2の性能を上回り、多くの同様のモデルと異なり、テキストデータでのみ事前トレーニングされている。
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Microsoftの新しいシミュレーションフレームワークFLUTEが連合学習アルゴリズムの開発を加速
Microsoft Researchは最近、連合学習ユーティリティと実験用ツール（FLUTE）をリリースした。これは連合学習のMLアルゴリズム開発を促進するための新しいシミュレーションフレームワークである。連合学習の主な目標は、一か所でデータを共有する必要なしに、大量のデータに対して複雑な機械学習モデルをトレーニングすることである。
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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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Allen Institute for AI、AIモデル検査ツール”LM-Debugger”をオープンソースとして公開
Allen Institute for AI(AI2)は、言語モデル(LM)の予測出力を解釈し制御する、対話型ツールのLM-Debuggerをオープンソースとして公開した。LM-DebufferはすべてのHuggingFace GPT-2モデルを対象に、モデルのニューラルネットワークの隠れ層(hidden layer)の更新をダイナミックに修正することにより、ユーザのテキスト生成プロセスへの介入を可能にする。