実践！大規模言語モデル / 1000億パラメータ越えモデルを動かすには？
こんにちは。Turing株式会社の機械学習チームでインターンをしている九州大学修士1年の岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転EVの開発をするスタートアップです。 自動運転技術において、カメラやセンサ情報は正確な制御をする上で不可欠な要素である一方、自然言語やマルチモーダルな処理が必要となる状況もしばしば存在します。特に完全自動運転車においては、音声認識によってドライバーの音声命令を認識し、リアルタイムで適切な制御を行うことや、複雑な交通状況の背景にあるコンテクストを理解させるといった要求が出てきます。そのために、「基盤モデル」と呼ばれるような、自然言語処理を含む大規模モデルの学習が必要になってくると、私たちは考えています。 そこで本記事では、言語モデルの発展の流れとTuringが目指す基盤モデルの開発について紹介します！ 1. 言語モデルとは？ 近年の言語処理モデ
OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第2回の記事「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」です。 第1回の「C++でOpenCV完全入門！」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください！ はじめに TURINGで働いている木更津高専の越智です。TURINGでは「We Overtake Tesla」を目標に掲げて、完全自動運転EVの開発・製造を行っています。 TURINGでは、社内で使っている自動運転ソフトウェアにおいて、画像処理部分のライブラリをOpenCVからNVIDIA Performance Primitives(NPP)に変更するプロジェクトに取り組んでいました。これによって、CPUで動かしていた画像処理をGPUバックエンドで動かすことができるようにな
【TURING】End-to-Endで限定コースをぐるぐる走る機械学習モデルを作って実際に車を動かした話【自動運転】
こんにちは、TURING株式会社でエンジニアをしている しおつか です。 この記事を読んでいただいている皆様の多くはTURINGって？そんな感じだと思います。 名前を知っていただいている方でも、最近Twitterとかで聞くけど結局なにやってるの？実際なにかやったの？という感じかもしれません。 TURINGは、2021年8月に創業した完全自動運転EVの製造・開発を目指す会社です。 この記事では、TURING最初のプロジェクト「Budapest」 についてお話しします。 構成は、 １. 概要 ２. 技術的アプローチ ３. その後の取り組み ４. 終わりに 付録：Budapestの名前の由来 です。 1. 概要 Budapestは、カメラ画像から深層学習でEnd-to-Endでハンドルを制御し、限定空間の決まったルートを周回し続けるというプロジェクトです。 このプロジェクトの目的は、車の改造から
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