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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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。
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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���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。
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ゼロショットラーニングの意外な効果 - Roland Meertens氏の講演より
先日のQCon PlusオンラインカンファレンスでRoland Meertens氏は、"The Unreasonable Effectiveness of Zero Shot Learning"と題して、AIベースのアプリケーション開発について講演した。その中で氏は、ファンデーションモデル(foundation model)とゼロショットラーニング(zero shot learning)を使ってアプリケーションのプロトタイプを迅速にデプロイし、フィードバックを得ることにより、大規模なデータセットの収集やモデルのトレーニングを不要にした２つの例を紹介した。
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マシンラーニングがセキュリティにできること
マシンラーニングは、マルウェアの分析、予測の実施、セキュリティイベントのクラスタリングなど、さまざまな方法でセキュリティに適用できる。シグネチャの確立されていない、未知の攻撃を検出するために使用することも可能だ。
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BigScience Research Workshop、AI言語モデルのT0をリリース
BigScience Research Workshopは、ゼロショット・マルチタスク(zero-shot multitask)学習の研究を目的として特別にトレーニングされた自然言語処理(NLP)AIモデルのシリーズを、T0としてリリースした。T0はBIG-benchベンチマークの大半において6倍規模のモデルを上回り、他のNLPベンチマークの一部では16倍の規模を持つGPT-3のパフォーマンスをも凌駕する。
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MicrosoftがAzure Open AI Serviceをリリース、大規模なGPT-3モデルへのアクセスなどを提供
先日のIgniteカンファレンスにおいて、Microsoftは、Azureプラットフォーム経由でOpenAIのAPIにアクセス可能な新サービスであるAzure OpenAI Serviceのプレビューを発表した。この新たなAzure Cognitive Serviceは、OpenAIのパワフルなGPT-3モデルへのアクセスを、セキュリティ、信頼性、コンプライアンス、データのプライバシなど、Azureプラットフォームを通じて実現されるエンタープライズレベルの機能と合わせた形で実現する。
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Baiduが110億のパラメータを持つチャットボットAIのPLATO-XLを発表
Baiduは先頃、対話生成(dialog generation)用AIモデルのPLATO-XLを発表した。英語と中国語のソーシャルメディア上の会話から収集した10億以上のサンプルを使ってトレーニングした結果、いくつかの会話ベンチマークで既存の商用チャットボットを凌ぐ、最高レベルのパフォーマンスを達成している。