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Google、Facebook、Microsoftの大規模多言語AIモデル
Google、Facebook、Microsoftの各研究者グループがそれぞれ、多国語AIモデルの最新の成果を発表している。GoogleとMicrosoftは、XTREMEベンチマークによる測定において、NLPタスクで現在最高のパフォーマンスを達成したモデルをリリースした。またFacebookは、英語中心でない多対多の翻訳モデルを開発している。
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Sidewalk Labsが都市設計のための機械学習ツールを発表
Sidewalk Labsは、最近、機械学習（ML）を搭載した生成設計ツールDelveをリリースした。このツールは、開発者、建築家、およびプランナが都市地域を設計するのに役立つ。MLアルゴリズムは、選択した各設計の影響を測定しながら、空間やプロジェクトの目的に関する最小限のユーザインプットから設計オプションを生成できる。
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Googleが機械学習開発を簡素化するCloud AI Platform Pipelinesを発表
先頃のブログ投稿で、GoogleはCloud AI Platform Pipelinesのベータ版を発表した。これは、監視、監査、バージョン追跡、再現性とともに、堅牢で再現性のある機械学習パイプラインをデプロイする方法をユーザーに提供する。
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NVIDIAが59ドルのJetson Nano 2GB Kitをリリース、AI開発をより身近なものに
JetsonシリーズのデバイスとソフトウェアSDKによってNVIDIAは、GPUベースのAIアプリケーションの学習と開発を行うための一貫性のある開発環境を作り上げている。
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99.9％少ないパラメータでGPT-3パフォーマンスを上回るAIのトレーニング方法
LMU Munichの科学者チームは、自然言語処理 (NLP) モデルの深層学習トレーニング手法であるPattern-Exploiting Training (PET)を開発した。チームはPETを使用して、SuperGLUEベンチマークで1750億パラメータのGPT-3の3パーセント以上となる2億2300万パラメータを使用してTransformerNLPモデルをトレーニングした。
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ExBERT、NLPモデルで学習された表現を探索するためのツール
MIT-IBM AI Labsと Harvard NLP Groupは、exBERTと呼ばれるTransformersモデルで学習した表現を調査するためのインタラクティブな視覚化ツールのライブデモをリリースした。事前発行があり、ソースコードも公開される。
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スタンフォードNLPグループがStanzaをリリース：Python NLPツールキット
スタンフォードNLPグループは最近、新しいPython自然言語処理ツールキットであるStanzaをリリースした。Stanzaは、テキスト分析（66の人間の言語をサポート）用の言語に依存しない完全なニューラルパイプラインと、StanfordのCoreNLP JavaソフトウェアへのPythonインターフェイスの両方を備えている。
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MicrosoftとGoogleが言語横断のAIタスクに対する新しいベンチマークをリリース
Microsoft ResearchとGoogle AIの研究チームはAIシステムの言語間自然言語理解（NLU）タスク向けの新しいベンチマークを発表した。そのタスクには、固有表現抽出や質問応答などがある。GoogleのXTREMEは40の言語をカバーし、9つのタスクを含む。一方、MicrosoftのXGLUEは27の言語と11のタスクをカバーする。
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レポートでテスト自動化に対するVisual AIの影響を検証
101か国の288人の品質エンジニアからの経験的データは、テスト自動化の分野におけるVisual AIの利点を示すレポートの裏付けとなる洞察と信頼性を示している。このレポートは、Visual AIを使用した機能テストツールとビジュアルテストツールを販売しているApplitoolsからのものである。
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Microsoftが偽情報に対抗する新テクノロジを発表
先日のブログ記事でMicrosoftは、偽情報(disinformation)に対抗する2つの新しいテクノロジを発表した。Video Authenticatorツールと、操作されたコンテンツを検出し、閲覧中のメディアが本物であることを保証するテクノロジである。
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Salesforceがデータベース用自然言語インターフェースPhotonをリリース
Salesforce Researchの科学者チームと香港中文大学(Chinese University of Hong Kong)は、データベース用自然言語インターフェース(NLIDB)Photonをリリースした。パーザ構築にディープラーニングを使用することにより、一般的なベンチマークで63パーセントという精度と、あいまいな質問の明確化をユーザに求めるエラー検出モジュールを実現している。
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Googleが表形式データを使用して自然言語の質問に答えるためのAIをオープンソース化
GoogleのTable Parser（TAPAS）をオープンソース化した。それは、表形式のデータから自然言語の質問に答えることができるディープラーニングシステムである。TAPASはWikipediaから抽出された620万のテーブルでトレーニングされ、いくつかのベンチマークで最先端のパフォーマンスに匹敵する、あるいは、それらのパフォーマンスを超えている。
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MicrosoftがAzure AI PlatformでImmersive Readerサービスの一般向け提供を発表
Microsoft Azure AI Platform内のCognitive Servicesスイートの一部であるImmersive Readerは、読者がテキストを読んで理解するのに役立つ。Microsoftは最近のブログで、サービスの一般向け提供を発表した。
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自然言語処理とゲノミクス処理を進化させるGoogleのBigBirdモデル
Googleの研究者たちが新たに、BigBirdと呼ばれるディープラーニングモデルを開発した。Transformerニューラルネットワークで、これまでよりも最大8倍長いシーケンスを処理することができる。このモデルをベースとしたネットワークが、自然言語処理(NLP)およびゲノミクス処理において、新たに最高のパフォーマンスレベルを達成した。
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AWS、コンタクトセンタのワークフローを管理するAIサービスソリューションを導入
AWSは先頃、コンタクトセンタへのAIの統合を可能にするサービスのコンビネーションを、Contact Center Intelligence(CCI)として公開した。