InfoQ ホームページ Artificial Intelligence に関するすべてのコンテンツ
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Googleが5400億パラメータのAI言語モデルPaLMをトレーニング
Google Researchは最近、Pathways Language Model（PaLM）を発表した。これは、5400億パラメータのAI自然言語処理（NLP）モデルで、BIGベンチベンチマークでは平均的な人間のパフォーマンスを超えている。PaLMは、多くの評価タスクで他の最先端のシステムよりも優れており、論理的推論やジョークの説明などのタスクで強力な結果を示している。
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Google、AIによるGoogle Docsの要約生成機能を発表
Googleは、同社のDocsアプリに、ドキュメントのコンテンツの要約を自動生成する新機能を発表した。要約の生成には、Transformerアーキテクチャに基づいた自然言語処理(NLP)AIモデルを使用している。
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3世代のtensorプロセッシングユニットから得られた10の教訓
GoogleのTPUグループが発行した最近のレポートでは、3世代のテンソルプロセッシングユニットの開発から得られた10のポイントが挙げられている。著者はまた、彼らの以前の経験が将来のtensorプロセッシングユニットの開発にどのように影響するかについても議論している。
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MicrosoftがOpen Data for Social Impact Frameworkを発表
Microsoftは最近、Open Data for Social Impact Frameworkを導入した。これは、組織がデータを活用して新しい分析結果を得たり、より適切な意思決定を行ったり、差し迫った社会問題に取り組みながら効率性を向上させたりすることを支援するガイドである。このフレームワークには、組織がスタートするために使える5つのステップのロードマップが含まれている。
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EleutherAIが200億パラメータAI言語モデルのGPT-NeoX-20Bをオープンソース化
EleutherAIの研究者はGPT-NeoX-20Bをオープンソース化した。これは、GPT-3に似た200億パラメーターの自然言語処理（NLP）AIモデルである。このモデルは、公開されている825GBのテキストデータでトレーニングされており、同様のサイズのGPT-3モデルに匹敵するパフォーマンスを備えている。
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Meta AI Labsは、仮想世界向けの音声制御ビルダーBuilderBotを発表
Metaの最新のAI研究で、BuilderBotを導入している。これは創造性を高めるメタバースの新しいツールで、音声コマンドのみで没入型オブジェクトを生成できる。
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ディープラーニングツールキットIntel OpenVINOではAPIが拡張され、パフォーマンスが向上
Intel OpenVINOの最新リリースでは、よりクリーンなAPIが提供される。自然言語処理のサポートが拡張されており、新しいAUTOプラグインのおかげでパフォーマンスと移植性が改善している。InfoQは、詳細についてAI Intel OpenVINOのシニアディレクターMatthew Formica氏と話をした。
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AlphaCode：ディープラーニングによる競争力のあるコード合成
AlphaCodeの研究で、目標指向のコード合成に関して有望な結果が示されており、ディープsequence-to-sequenceモデルが使われている。それは、以前のネットワークを拡張しており、CodeContestsという名前の新しいデータセットをリリースしている。これは、将来の研究ベンチマークに貢献するためである。
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テルアビブ大学、長文NLPベンチマークSCROLLSをリリース
テルアビブ大学(Tel-Aviv University)、Meta AI、IBM Research、Allen Institute for AIの研究者らが、さまざまな分野から収集した長いテキスト列を処理対象とする自然言語処理(NLP)ベンチマーク用のタスクセットを、Standardized CompaRison Over Long Language Sequences(SCROLLS)としてリリースした。ベースラインのNLPモデルを対象とした実験結果からは、現行のモデルに改善の余地が多くあることが示唆されている。
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OpenAIは人間の指示に従うためのInstructGPT言語モデルを導入
OpenAIはGPT-3言語モデルを見直した。そして、有害な言語や誤った情報に関する不満に対処するためにInstructGPTと呼ばれる新しいデフォルトツールを導入した。
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Meta AIの畳み込みネットワークのアップグレードにより、画像分類が改善
Meta AIは改良された新世代の畳み込みネットワークをリリースした。Image-Net top-1データセットで87.8％の精度の最先端のパフォーマンスを達成し、オブジェクト検出パフォーマンスを評価できるCOCOデータセットでSwin Transformersを上回った。新しい設計とトレーニングのアプローチは、Swin Transformersモデルから着想を得ている。
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継続的な深層学習の評価：画像分類のための新しいベンチマーク
継続的な学習は、ディープネットワークトレーニングの反復全体で知識を保持することを目的としている。「CLEARベンチマーク：実世界の画像に関する継続的な学習」というタイトルの新しいデータセットが最近公開された。この研究の目的は、継続的な学習モデルをより現実的な比較をするために、オブジェクトの自然な時間進化を伴う一貫した画像分類ベンチマークを確立することである。
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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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AppleがGCGCをオープンソース化：JavaGCログの分析ツール
AppleはGCGCをオープンソース化した。これは、Python 3とpandasをベースとしたJavaガベージコレクター（GC）ログの視覚化のためのツールである。
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IT運用担当者による課題解決の迅速化とシステム稼働維持をAIで支援する
AIOpsは、ユーザからの直接的なフィードバックを求めずに、履歴データに基いて、より迅速な評価、修復、あるいは実用的な洞察に有用なアルゴリズムをITチームに提供するものだ。AIの支援を受けるIT運用担当者は、スマートに作業し、問題をより早く解決し、システムの機能と運用を維持することにより、従来よりも優れたエンドユーザエクスペリエンスを提供できるようになる。