This proposal is an early design sketch by the Chrome built-in AI team to describe the problem below and solicit feedback on the proposed solution. It has not been approved to ship in Chrome. Browsers and operating systems are increasingly expected to gain access to a language model. (Example, example, example.) Language models are known for their versatility. With enough creative prompting, they

毎度お馴染みlllyasvielさんがまた技術革新を起こしているので、最速解説目指して記事を書いていきます。 今回解説する技術はこちら こちらからデモが見れます ここではどのような技術か？を重点的に解説していこうと思います。 Paints-UNDOを支える二つのモデル single-frame model single-frame modelは、1つの画像とoperation stepという数字情報を入力として受け取り、1つの画像を出力するモデルになります。 これは、一つのイラストが完成するまでに1000回人間が操作 （ここでいう操作とは、ブラシストロークなどを指しているらしいです。もっというと、Ctrl-Zで戻る差分を操作とみなしてよさそう） を行うという仮定を置き、 operation stepが999（何も描かれていない真っ白なキャンバスに最初に書き込まれたストローク）から始まり、o

Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud ネットワーキング チームは長年にわたり、お客様のネットワークの構築、修正、強化の支援に深く携わってきました。その間に、ネットワークのパフォーマンスと効率を最大限に高める重要なパターンやベスト プラクティスを発見しました。この豊富な知見は、ただの理論的なリソースではありません。Google Cloud、クロスクラウド、オンプレミス、その他のクラウド プロバイダなどデプロイ先を問わず、お客様のビジネス目標達成を支援するよう設計された実用的なツールキットです。Google はこの専門知識を共有する

こんにちは。ミクシィ AI ロボット事業部でしゃべるロボットを作っているインコです。 この記事は ミクシィグループ Advent Calendar 2018 の5日目の記事です。 この記事の目的 この記事では2018年現在 DeepLearning における自然言語処理のデファクトスタンダードとなりつつある Transformer を作ることで、 Attention ベースのネットワークを理解することを目的とします。 機械翻訳などの Transformer, 自然言語理解の BERT やその他多くの現在 SoTA となっている自然言語処理のモデルは Attention ベースのモデルです。 Attention を理解することが今後の自然言語処理 x Deep Learning の必須になってくるのではないでしょうか。 この記事にかかれているコード (Github) 歴史 - RNN から

はじめに あなたはブラウザからデータベース(DB)に情報が行き着くまでにどんな技術が使われているか説明できますでしょうか？ どのようなプロトコルが用いられ、どの技術を駆使してサーバと通信しているのか、Webサーバでは何が行われ、どのようにして負荷が分散されているのか、トランザクションはどのように管理されているのか、そしてデータベースではシャーディングや負荷対策のためにどのような対策が取られているのか… なんとなくは理解しているものの、私は自信を持って「こうなっている！！」とは説明ができません。 そこで今回は「大規模サービス」を題材としてブラウザからデータベースに至るまでの、情報の流れとその背後にある技術について、明確かつ分かりやすく解説していきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとして働き出す、WEB、バックエンド、サーバーサイド、インフラ、SREを対象としております。 1.

Google スプレッドシートが計算ワーカーを JavaScript から WasmGC に移植した理由 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Google スプレッドシートは、Chrome で WasmGC を使用する Google 初のプロダクトの 1 つです。この移行は 2022 年に発表され、Google スプレッドシートと Chrome のチームは標準化、エンジニアリング、ツールに関して連携し、最適化に関するフィードバックをリアルタイムで提供しました。このパートナーシップは、Google のエンジニアリング チームが Chrome を効果的に連携させ、より多くの Google アプリを WasmGC で実行できるようにする前例となります。 課題: JavaScript Google スプレッドシートの計算エンジンは元々 Java で記述

フィードバックを送信 TensorFlow Lite の概要 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 TensorFlow Lite は、モバイルとデバイスでオンデバイス機械学習（ODML）を実現し、 組み込みデバイス向けに開発されています。さまざまなユースケース向けに、すぐに実行できる TensorFlow Lite モデルが TensorFlow、PyTorch、JAX のモデルを変換して実行することで、 AI Edge の変換ツールと最適化ツールを使用して TFLite 形式を作成します。 主な機能 オンデバイス ML 向けに最適化: TensorFlow Lite は、 ODML の主な制約: レイテンシ（サーバーへのラウンドトリップなし）、プライバシー （個人データがデバイスの外部に出ることがない）、接続性（インターネット接続は 不要）、

TensorFlow Lite は 2017 年のリリース以来、オンデバイス機械学習のための強力なツールであり続けています。また、MediaPipe は 2019 年に完全な ML パイプラインをサポートし、その機能をさらに拡張しました。当初、これらのツールは、小さなオンデバイス モデルを対象としていました。しかし今回、試験運用版の MediaPipe LLM Inference API によって劇的な変化を遂げることになります。 今回の新しいリリースにより、プラットフォームを超えて大規模言語モデル（LLM）を完全にオンデバイスで実行できるようになります。LLM には従来のオンデバイス モデルの 100 倍以上のメモリと計算が必要になることを踏まえると、この新機能は特に大きな変化と言えます。これは、新しいオペレーション、量子化、キャッシュ、重みの共有など、オンデバイス スタック全体の最適化

マルチメディア，分散，協調とモバイル（DICOMO2024）シンポジウムでの招待講演の資料です。 https://dicomo.org/

プレスリリース Sigfoxを活用した浸水センサを国土交通省の実証実験で設置開始 ～小型・低コストで簡単設置、水害への迅速な対応、災害に強いまちづくりを支援～ 2023年06月26日 京セラコミュニケーションシステム株式会社 マスプロ電工株式会社 京セラコミュニケーションシステム株式会社（本社：京都市伏見区 代表取締役社長 黒瀬 善仁、以下KCCS）とマスプロ電工株式会社（本社：愛知県日進市 代表取締役社長 端山 佳誠、以下マスプロ電工）は、国土交通省が実施する「ワンコイン浸水センサ実証実験」に参加しており、IoTネットワーク「Sigfox」※1を活用した浸水センサを6月から実証実験に参加するモデル自治体等で設置開始したことを発表します。 近年、豪雨による浸水被害や河川の氾濫が頻発しており、堤防の越水や決壊の状況、周辺地域への浸水状況などをいち早く把握し、迅速に災害対応を行うことが求められ

「LLM 1Bパラメータで行列計算を完全に排除できた。メモリ消費量を学習時10倍、推論時61%Max削減」らしいMatMul-Free LMを試してみます。 LLM 1Bパラメータで行列計算を完全に排除できた（らしい）。メモリ消費量を学習時10倍、推論時61%Max削減（らしい）。https://t.co/tB3x1kmo4Fhttps://t.co/pb0YgAKSpw HFにモデルがアップロードされているので試してみよう。 学習は8x H100で370M:5h、1.3B: 84h、2.7B: 173hらしく1x 4090は厳しい — NOGUCHI, Shoji (@noguchis) June 26, 2024 使用するPCはドスパラさんの「GALLERIA UL9C-R49」。スペックは ・CPU: Intel® Core™ i9-13900HX Processor ・Mem: 6