1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
東工大など、日本語に強い大規模言語モデル「Swallow」を無償で公開
東京工業大学(東工大)と産業技術総合研究所(産総研)の両者は12月19日、現在公開されている中で、日本語に強い生成AIの基盤である「大規模言語モデル」(LLM)としては最大規模となる「Swallow」を、米・MetaのLLM「Llama 2」の日本語能力を拡張することで構築し、Webサイト「TokyoTech-LLM」にて一般公開したこと、またオープンで商用利用も可能なことを共同で発表した。 同成果は、東工大 情報理工学院 情報工学系の岡崎直観教授、同・横田理央教授、産総研の共同研究チームによるもの。今回、東工大は主にデータの語彙拡張によるモデル学習・推論効率の改善に取り組み、産総研はモデル構築に必須である大規模計算資源としてAI橋渡しクラウド(ABCI)を提供すると同時に、主に継続学習によるモデルの日本語能力の改善を担当したとしている。 産総研のAI橋渡しクラウド「ABCI」(出所:東工
源氏物語が好きすぎてAIくずし字認識に挑戦でグーグル入社 タイ出身女性が語る「前人未到の人生」 | Ledge.ai
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「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に
米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下、AlphaFold2）をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。 なぜAlphaFold2はこれほどの驚きや賞賛をもって迎えられているのか。タンパク質構造解析の難しさをひも解く。 未知の部分が多いタンパク質の構造 タンパク質は数十種類のアミノ酸からできており、配列によってさまざまな性質に変化する。例えば筋肉、消化酵素、髪の毛はそれぞれ役割が異なるが、いずれもタンパク質で作られている。タンパク質の構造が分かれば、生体内の化学反応の理解が進む。アルツハイマー型認知症やパーキンソン病
AIきりたんの仕掛け人、森勢将雅准教授に聞く、AI歌声合成の世界で今起こっていること｜DTMステーション
すでにご存じの方も多いと思いますが、2月22日にAIきりたんなるものが登場し、大騒ぎとなりました。正確にはSHACHI(@SHACHI_KRTN)さんという方が開発したNEUTRINOというAI歌声合成ソフトがフリーウェアで公開されるとともに、それで歌わせた楽曲が、くろ州さんなどによって公開され、話題になったのです。2月22日は、ちょうどMIDI 2.0の日米合意があった日で、そのドタバタでネットをチェックできておらず、私が気づいたのは24日になってから。その歌声を聴いて驚愕しました。 実際どんなものなのかと、さっそくNEUTRINOをダウンロードし、手元にあったMusicXMLデータを元に歌わせてみると、従来のVOCALOIDなどとは別次元の人間的な歌声で、東北きりたんが歌ってくれてさらに驚いたのです。どういうことなのか知りたいと思い、開発者のSHACHIさんに連絡してみたところ「種々の
人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋
【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？ おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味
将棋ソフトの頂点に「やねうら王」――入玉と千日手がカギとなった第２９回世界コンピュータ将棋選手権（古作登） - エキスパート - Yahoo!ニュース
５月３日から５日にかけ神奈川県川崎市「川崎市産業振興会館」で第２９回世界コンピュータ将棋選手権（コンピュータ将棋協会主催）が行われた。 ５６ソフトが参加して２次にわたる予選を勝ち抜いた上位８チームによる決勝リーグの結果、優勝は５勝１敗１分けの「やねうら王」（磯崎元洋氏・開発）、２位は同星ながら、スイス式計算法の点数差によって「Kristallweizen」（クリスタルヴァイツェン）、３位は４勝３敗の「狸王」（タヌキング）となった。 上位ソフトは今年も進化 ２０１７年春に行われた第２期電王戦二番勝負（ドワンゴ主催）では「PONANZA」（ポナンザ）が２勝０敗で佐藤天彦叡王・名人を盤石の内容で破り、ソフトが人間のトップを超えたことが明らかになった。 その後もソフトの進化は止まらず、強さの指標とされる上位ソフトのレーティングは毎年のように更新され続けている。現在、人間のトップ（推定３３００点）と
脳内を読み取りことばに変換 米研究グループが成功 | NHKニュース
脳の中の電気信号を読み取り、話しことばに変換することにアメリカの研究グループが成功し、脳の障害などによってことばが出ない人とのスムーズな意思の疎通につながる技術として注目されています。 研究グループは、脳内で出される電気信号を検知する装置を人に取り付け、数百の文章を声に出して読んでもらうことで、声に出す際に唇や舌、あごやのどを動かすのにどのような信号が関わっているかをＡＩ＝人工知能を使って詳しく解析しました。 そしてこの解析を基に脳内の信号を解読して音声に変換するコンピューターのシステムを作り試したところ、脳内の信号を基に100余りの文章を音声にすることができたということです。 文章によってはほとんどの人が正確に聞き取れたということで、研究グループは、脳の信号を読み取って文章を音声に変換することができたのは初めてだとしています。 研究グループは、現時点では限られた文章しか音声にできておらず
「ドワンゴ人工知能研究所」が閉鎖
「次世代への贈り物となる人工知能の創造」をビジョンに掲げ、教育やエネルギー、環境、貧困、セキュリティ問題など人類の課題に貢献できる日本発の高度な人工知能の実現を目指していた。 山川宏所長は、これまでの研究や人材育成などを通して「脳型汎用人工知能の開発にむけた礎を築けてきたと考えております」とコメント。今後も「Beneficialな脳型汎用人工知能の実現に資するように努力を続けていきたい」としている。 同社は、スマートフォンゲーム「テクテクテクテク」やマストドンのインスタンス「friends.nico」の終了を3月に相次いで発表。今後も動画サービス「niconico」の有料会員向けの特典を充実させるなど、収益改善に向けた対策を講じていく。 閉所の経緯についてドワンゴに問い合わせたが、回答は得られていない。 関連記事 「ドワンゴ人工知能研究所」発足 日本発の高度なAI実現目指す 人工知能に関わ
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
人間は人工知能に勝てるのか？ ポーカーのプロに聞いた
神の一手に最も近いのは、人間か、AI（人工知能）か──。盤上ゲーム、もっと広く言えば頭脳ゲームにおいて、人間とAIの関係はたびたび注目を浴びる。 チェスではすでにAIが人間を超えたとされており、将棋ソフトもトップ棋士たちに勝ち越すほどの実力を持つまでになった。まだ完全解析は不可能と言われていた囲碁の世界でも、Google DeepMindが開発した囲碁用AI「AlphaGo」がトップ棋士イ・セドルに4勝1敗で勝ち越したことも記憶に新しいだろう。 もう、頭脳ゲームで人間はAIに太刀打ちできないのか。プロポーカープレイヤーの木原直哉さんは、「人間に得手不得手があるように、AIにも得意分野と苦手な分野がある」と語る。ポーカーの世界について話を聞きつつ、「頭脳ゲームにおける人間とAIの関係」を考えていきたい。 木原直哉さんプロフィール 1981年生まれの北海道出身で、2001年に東京大学理科一類に
【頂上対談】山中伸弥×羽生善治「AIは"勘"を再現できるか」（週刊現代） @gendai_biz
研究者と勝負師のブレイクスルーには「勘」が必要だ。それこそが人工知能が持たない人間らしさなのだ。 11月某日京都大学iPS細胞研究所で行われた山中伸弥教授と羽生善治棋士との対談。iPS細胞研究の現在、医学界・将棋界の未来、そして人工知能の進化について、二人がとことん語り合った。 iPS細胞は「詰み」の段階 山中 羽生さんはチェスもお強いですが、囲碁は？ 羽生 初段ぐらいです。子供のころにやっていたんですが、周りに相手がいなくて、あまり上達しませんでした。 山中 僕は去年からオンラインで囲碁を始めたんですよ。八級だから四級ぐらいの人にコテンパンに負けるんです。もう悔しくなってきて（笑）。 羽生 あはは（笑）。囲碁ソフトの「アルファ碁」がトップ棋士に勝ちましたね。今年、NHKの番組で私は人工知能を取材したんですが、将棋ソフトも想像をはるかに超えるスピードで強くなっています。 iPS細胞（人工多
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日本のAIは周回遅れ…杉山将・東京大教授に聞く