【論文瞬読】大規模言語モデルの事前学習における知識獲得メカニズムの解明 - 最新研究の知見｜AI Nest
こんにちは、みなさん。株式会社AI Nestです。 今回は、大規模言語モデル（LLM）が事前学習中にどのようにして事実の知識を獲得するかについての最新研究を紹介します。この研究は、LLMの振る舞いをより深く理解する上で重要な知見を提供してくれています。 タイトル：How Do Large Language Models Acquire Factual Knowledge During Pretraining? URL：https://arxiv.org/abs/2406.11813 所属：KAIST, UCL, KT 著者：Hoyeon Chang, Jinho Park, Seonghyeon Ye, Sohee Yang, Youngkyung Seo, Du-Seong Chang, Minjoon Seo 研究の背景LLMは、GPT-3やPaLMなどに代表される、大規模な言語データ
KindleのPC版アプリ、進化していた。本気で読み込むならスマホより捗る！ | ライフハッカー・ジャパン
ヘッドライトの黄ばみがサッとキレイに! メッキ・ホイール・シートにも使えるマルチ過ぎなお手軽クリーナー「ウルトライト」
Apple、楽器や画材等のクリエイター向けの道具を片っ端からプレス機で破壊。映像を全世界に配信 - すまほん!!
Appleは新製品発表会を開催、新型のiPad Pro/Air, Apple Pencil Proを発表しました。 Appleはこの発表会で、数々の楽器や画材、カメラレンズ、ゲーム機を次々とプレス機で破壊する映像を配信しました。 Appleは作曲や動画編集、写真現像、プログラミングといったクリエイターの使用に耐える製品を開発・販売することで知られている企業で、高いブランド力があり、時価総額は世界第一位です。 発表会で意図せずうっかり流れてしまったわけではなく、ティム・クックCEOも自らSNSにて該当シーンを再配信しています。 Meet the new iPad Pro: the thinnest product we’ve ever created, the most advanced display we’ve ever produced, with the incredible pow
C4AI Command R Plus - a Hugging Face Space by CohereForAI
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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
エンジニアが生成AIでガチ漫画を描いてみた話。｜まるひ@AI漫画
結論まず結論から申し上げると、生成AIでのマンガ制作はめちゃくちゃ楽しかったです。そして、生成AI×漫画に非常に可能性を感じました。 生成AIがスキルや脳内イメージを超えたアウトプットを出すためか、作り手でありながら、読み手の感動も味わえるところが制作体験を底上げしていました。 生成AIでの漫画制作の強みは３つ。制作時間の半減と高品質な作画、それと作風が人に依存しない点です。３つ目の属人性がない強みは今まで不可能なレベルでのタスクの細分化と人海戦術を可能にするので非常に画期的だと考えています。 制作した漫画 全編生成AI作画のカラー漫画完成しました！！ 死んだ人がアップロードされる天国クラウドサービスで、人生を取り戻そうと奮闘する少年少女の甘酸っぱい物語です。 (1/5)#漫画が読めるハッシュタグ pic.twitter.com/jnBqspwccQ — 比留間 大地 Daichi Hir
【GPT Store神ランキングTOP17】世界一ChatGPTを巧みに操るOpenAI本家のGPTsの使い方 | WEEL
【速報＆朗報】GPT Storeが遂に公開 待ちに待ったGPT Storeが遂に公開されました！🔥 公式発表によると、GPT公開からのたった2ヶ月で300万以上のGPTsが作成されているとのこと。 注目ポイント👀 ・毎週Open AIからの注目GPTsが特集される… pic.twitter.com/94WCTnwDiJ — 木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 (@shota7180) January 10, 2024 ChatGPTには「GPTs」という機能があり、ユーザーがChatGPTを自由にカスタムできます。 さらにGPT StoreではGPTsが公開され、将来的には収益化も可能になる予定です。 AIを使って稼げる時代が、目の前まで来ていますね。 今回は、そんなGPT Storeの中でOpenAI社が開発した公式のGPTsをご紹介します。 生活に役立つ便利な
【2024年最新】共通テストを色んな生成AIに解かせてみた（ChatGPT vs Bard vs Claude2）｜株式会社LifePrompt
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう？と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう！ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました！ 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・？ 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額＄20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み
いまだから語れる『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』開発者インタビュー。“遊び優先”を貫いて完成させた驚異の続編【ティアキン】 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
『ブレス オブ ザ ワイルド』を超える衝撃。驚異の続編はいかにして生まれたか 『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』（以下、『ティアーズ オブ ザ キングダム』）の発売から４ヵ月。シリーズ最高傑作との呼び声も高い『ゼルダの伝説 ブレス オブ ザ ワイルド』（以下、『ブレス オブ ザ ワイルド』）の続編として、プレイヤーの大きな期待を受ける中で発売された本作では、その期待を遙かに超えるボリュームと、圧倒的な自由度、そして壮大なスケールの物語が展開。広大なハイラルの大地と大空、さらには地底までも舞台にした冒険は、世界中の人を魅了し、新たな“発見”や“創造”が日々生まれている。
Create a macOS Menu Bar Application Using SwiftUI
Photo by Adam Wilson on UnsplashMenu bar applications are among some of the more useful applications you can install for macOS. The ability of menu bar apps to hover above other open applications make them great for quick tasks or for quick access to data. There are even websites dedicated to cataloging menu bar apps. In this tutorial we will create the skeleton for a menu bar application in Swift
画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ - Qiita
0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ - Qiita
0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
「COCKTAIL WORKS」の検索結果 - Yahoo!検索
ヨーロッパのアンティーク家具をアクセントに鉄、銅、革、木材を融合させた上質な空間は、カクテルの作業場がコンセプト。 季節のフルーツ＆ハーブを使用したミクソロジー ...
Text Kit Tutorial: Getting Started
Early versions of iOS often used web views to render text with advanced styling such as bold, italics, and colors as they were easier to work with than the alternatives. The release of iOS 7 brought with it a new framework for working with text and text attributes: Text Kit. All text-based UIKit controls (apart from UIWebView) use Text Kit as shown in the following diagram: In this Text Kit tutori
0.1は浮動小数点数で正確に表せないのに、printしたときに0.1と表示されるのはなぜか - Qiita
当たり前のことに感じますが、0.1は浮動小数点数(IEEE 754)では正確に表現できません。 なのにprintをしたときに0.1と表示されるのは不思議です。 このことについて分かったことを書いておきます。 環境 この記事ではPython 3.7を使用しています。 【前提】浮動小数点数 この記事で、以降"浮動小数点数"という場合は、"IEEE 754 倍精度"のことを指します。 浮動小数点数のフォーマットは、数を以下の形式に変換し、sign、exp、fracを順に並べたものです。
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近所で、「ブロッコリーは非常に栄養価が高く、『畑の野菜』とも呼ばれています」という文面を見かけて、ものの見事に二度見させられた
2020年にまさかまだUnixが主流だなんて想像していませんでした。OS開発者はサボっているんですか？もっといいOSは作れないのですか？
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Textures and Samplers in Metal
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