Don Reisinger (Special to ZDNET.com) 翻訳校正: 佐藤卓 吉武稔夫 (ガリレオ) 2024-04-24 09:35 テクノロジー企業各社は、より大規模でより高性能な人工知能(AI)モデルの構築でしのぎを削っている。だが、小型モデルも依然として大きな価値を持っており、Microsoftはそのコンセプトに大きく賭けようとしている。 Microsoftは米国時間4月23日、今後数カ月以内に3つの小型AIモデルをリリースすることを明らかにし、最初のモデルとして「Phi-3-mini」をリリースした。Phi-3-miniは、トレーニングに使用されたパラメーター(AIモデルがより優れた結果を生成するために使用する変数)数が38億と、計画されている3つのモデルの中で最も規模が小さい。同社は、トレーニング用パラメーター数が70億の「Phi-3-small」と140億の「
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 生成人工知能(AI)との関連で言語モデルを考えるとき、真っ先に思い浮かぶのは大規模言語モデル(LLM)だろう。「ChatGPT」「Bard」「Copilot」など、人気のチャットボットを支えているのは、こうしたLLMにほかならない。しかし、Microsoftの新しい言語モデルは、小規模言語モデル(SLM)も生成AIの分野で大きな可能性を秘めていることを示している。 同社は米国時間12月12日、常識的な推論と言語理解が可能なSLMの「Phi-2」を発表した。現在、「Azure AI Studio」のモデルカタログで利用可能となっている。 「小規模」という言葉に惑わされてはいけない。Phi-2は27億個のパラメーターを持ち、その数は「Phi
Microsoftが独自設計のAI特化型チップ「Maia 100」とArmアーキテクチャ採用CPU「Cobalt 100」を2023年11月15日(水)に発表しました。両チップは2024年中にMicrosoftのデータセンターへ配備され、Microsoft CopilotやAzure OpenAI Serviceの機能強化に役立てられる予定です。 With a systems approach to chips, Microsoft aims to tailor everything ‘from silicon to service’ to meet AI demand - Source https://news.microsoft.com/source/features/ai/in-house-chips-silicon-to-service-to-meet-ai-demand/ Mai
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: @shiropen2 米Microsoftは、生成AIを開発する方法を学べる初学者向け教材をGitHubで公開した。この教材は生成AIを学ぶための12のレッスンで構成されており、生成AIとは何かから始め、プロンプトエンジニアリングの基礎、テキスト生成やチャットアプリケーションの構築、画像生成アプリケーションの構築など、生成AIに関する一連の内容が組み込まれている。 各レッスンでは、まずトピックに関する短いビデオ紹介を提供。これを視聴することで、学ぶ内容の全体像を把握できる。続けて、全レッスンにはREADMEファイルに記載されている詳細なテキストガイドが含まれてお
Azure OpenAI Serviceについての日本語記事のまとめです。主に公式ドキュメント以外のブログやZenn/Qiitaの記事をまとめています。ボリュームが多いので、目次から気になる項目を選択してご覧ください。 ※長く使える知見のまとめにしたかったので一過性のニュース的な記事や内容が重複している機能紹介記事などは意図的に掲載していません。 この記事はGitHubで管理されています。まとめへの追加修正はプルリクエストまたはIssuesでお気軽にお寄せください! また、以前に本記事をご覧いただき、そこからの差分を知りたい場合はGitHubのHistoryも併せてご覧いただけると把握しやすいかと思います。 概要 まずはここから Azure OpenAI Service を使い始める Azure OpenAI Serviceの概要から実際のリソースデプロイ、プレイグラウンドとAPIでの呼び
コンピューターサイエンスの研究所・Microsoft Researchのチームが、新しいタンパク質を配列に基づいて生成するAI「EvoDiff」を開発しました。タンパク質の立体構造に基づいた従来のアプローチとは異なり、タンパク質のアミノ酸配列に焦点を当てているとのことで、タンパク質工学に大きな進展をもたらす可能性があります。 Protein generation with evolutionary diffusion: sequence is all you need | bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.11.556673v1 Abstracts: September 13, 2023 - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/p
Microsoft ResearchのAI研究チームは6月20日(現地時間)、わずか13億パラメーターと従来のものよりもサイズが小さいにも関わらず「GPT-3.5(1750億パラメーター)」を上回る成績を収めたTransformerベースの大規模言語モデル「phi-1」を発表した。このモデルは間もなく「Hugging Face」で公開される予定だといいう。 ベンチマークでGPT-3.5を凌駕 「Textbooks Are All You Need」と題された研究論文によると、このモデルは8台のA100(NVIDIAの高性能GPU)でわずか4日間かけて訓練され、インターネット上から取得した60億トークンの「教科書品質」データセットと、GPT-3.5で生成した10億トークンの微調整用「練習問題」データセットが使用された。 サイズが小さいにもかかわらず、phi-1はLLMの性能を測定するためのベ
ITジャーナリスト/Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 マイクロソフトは、ChatGPT / GPT-4に任意のドキュメントなどを読み込ませることで、そのドキュメントに基づいた回答を自然言語で得られる新サービス「Azure OpenAI Service On Your Data」のパブリックプレビューを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどをChatGPTに読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは?」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のChatGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 さらに、ChatGPT/GPT-4に任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、そのままチャットボットAIをWebアプ
かつてMicrosoftの社内用Linuxディストリビューションとして開発されていた「Azure Linux」が、2022年10月からのパブリックプレビューを終え、ついに正式リリースとなりました。Azure LinuxはMicrosoftのクラウドサービス「Azure」に最適化されており、軽量で安全性や信頼性が高いことを特徴としています。 Introducing the Azure Linux container host for AKS https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-infrastructure-blog/introducing-the-azure-linux-container-host-for-aks/ba-p/3824101 Azure Linux released at Build – where Microsoft r
ヘリオンエナジーの核融合エネルギー反応実験用プロトタイプ「Polaris」の一部。 Helion Energy/Handout via REUTERS アメリカの核融合スタートアップHelion Energy(ヘリオン・エナジー、以下ヘリオン)は5月10日、2028年までに稼働開始を目指している同社初の核融合発電所で発電した電力をマイクロソフトに供給する契約を締結したと発表した。この契約は「世界初の核融合発電によるエネルギー購入契約」だという。 核融合とは、2つの原子の原子核を融合させてより「重い」原子核を作る反応のこと。核融合は太陽が光り輝き続ける原動力にもなっていることから、核融合炉は「地上に人工の太陽を再現する技術」と言われることもある。
知財ニュース Microsoft、ChatGPTのような大規模言語モデルを従来の15倍高速、低コストで学習できる「DeepSpeed-Chat」をリリース 米MicrosoftはChatGPTなどのモデルを訓練できる「DeepSpeed-Chat」をリリースした。 「DeepSpeed-Chat」はChatGPTでも採用されているRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback:強化学習)を効率的に実行するためのツール。RLHFの実行には、これまで高価なGPUを大量に使う必要があったが、DeepSpeed-Chatは少ないGPUで効率的に学習可能。GPU1台で100億以上のパラメータを学習可能にする。 また、学習スピードも既存の15倍以上で、スクリプト一つで簡単かつ低コストで実行できるのも特徴。GPU「A100-80GB x8」を使ってクラウド
@article{yao2023dschat, title={{DeepSpeed-Chat: Easy, Fast and Affordable RLHF Training of ChatGPT-like Models at All Scales}}, author={Zhewei Yao and Reza Yazdani Aminabadi and Olatunji Ruwase and Samyam Rajbhandari and Xiaoxia Wu and Ammar Ahmad Awan and Jeff Rasley and Minjia Zhang and Conglong Li and Connor Holmes and Zhongzhu Zhou and Michael Wyatt and Molly Smith and Lev Kurilenko and Heyang
[速報]マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表 マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 これ
[速報]マイクロソフト、ChatGPTベースの「Microsoft 365 Copilot」を発表。AIがExcelの数字を分析しグラフ化、PowerPointを自動生成、長いメールを要約など マイクロソフトはオンラインイベント「The Future of Work: Reinventing Productivity with AI」を開催し、Microsoft 365にChatGPTベースのAI機能を組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」を発表しました。 Microsoft 365 Copilotは今後数カ月以内にWordやExcel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどすべてのプロダクティビティ製品群に搭載される予定。利用料金やライセンス形態などは今後発表予定とのこと。 デモで紹介されたMicrosoft 365 Copilotの主なポイントをまとめま
Microsoftは現地時間2022年11月29日、公式ブログでMicrosoft Graph Python SDKパブリックプレビューの提供を発表した。同社はMicrosoft GraphにアクセスするMicrosoft Graph SDKを以前から提供しており、C#やPowerShell、TypeScript(Javascript)、Java、Go、PHPに続いてPythonが加わる形となる。Microsoft Graph Python SDKも他の開発言語と同様に、Microsoft Graphのデータセットを使用するサービスライブラリーと、サービス連携を行うコアライブラリー、二つの要素で構成されている。 Microsoft Graph Python SDKのイメージ図(公式ブログより) Microsoft Graph Python SDKパブリックプレビューでは、アクセストークンを
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く