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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��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。
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OpenAIが質問応答AIのWebGPTを発表
OpenAIはWebGPTを開発した。GPT-3に基づく長い形式の質問応答用のAIモデルである。WebGPTは、Web検索クエリを使用して、その応答のサポートするリファレンスを収集する。Redditの質問に対する回答について、人間の審査員が69％の確率で、最高投票の回答よりも好んだ。
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AIは見ることによっても聞く
Meta AIは、自己監視型音声認識モデルをリリースした。このモデルはビデオも使用し、ある程度の量があるデータに対して現在の最先端モデルよりも75％優れた精度を実現する。この新しいモデルAudio-Visual Hidden BERT (AV-HuBERT)は、視聴覚機能を使用して、音声のみに基づいてモデルを改善する。使用される視覚機能は、人間の場合と同じように、読唇術に基づいている。
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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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Googleが2800億パラメータのAI言語モデル”Gopher”をトレーニング
Google子会社のDeepMindが、2,800億のパラメータを持つAI自然言語処理(NLP)モデルGopherを発表した。Transformerアーキテクチャをベースとし、MassiveTextと呼ばれる10.5TBのコーパスでトレーニングされたGopherは、124評価タスク中の100件において現在の最高記録を凌駕する。
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Julia 1.7でスレッド機能が拡張され、型推論が改善
Julia 1.7では、新しいスレッド機能、新しいパッケージマネージャー機能、型推論の改善、新しい構文機能など、多くの重要な機能強化があった。これは、Apple Siliconでネイティブに実行される最初のリリースでもある。
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MicrosoftはNDm A100 v4シリーズのバーチャルマシンの一般提供を発表
先ごろ、Microsoft は、Azure の最新のバーチャルマシン (VM) シリーズ NDm A100 v4 シリーズの一般提供 (GA) を発表した。これは、NVIDIA A100 Tensor Core 80 GB GPU を搭載している。このハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) VM は、さまざまな実際の HPC ワークロードに高性能、スケーラビリティ、およびコスト効率を提供するよう設計されている。
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D2iQがDKP 2.0をリリース、Kubernetesアプリの大規模運用が可能に
D2iQは先頃、Kubernetesワークロードを大規模運用する企業を支援するプラットフォームとして、D2iQ Kubernetes Platform(DKP) バージョン2.0をリリースした。 新リリースでは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、あるいはネットワークエッジを含む任意のインフラストラクチャを対象として、マルチクラスタ環境の管理とアプリケーションの実行を単一ウィンドウで行うことができる。