生成AIのトップ研究者らが東京で創業したAIベンチャー「Sakana AI」が、生成AI開発の新たな手法を開発したと3月21日に発表した。従来は人間が手動で設計し、多くの計算資源を使っていたが、同社の手法では設計を機械が自動で行い、“ほぼ無視できるレベル”の計算資源で開発が可能になるという。この手法で開発した日本語基盤モデルをGitHubで公開した。 同社が提案したのは「進化的モデルマージ」という手法。公開されているさまざまな基盤モデル(生成AIを含む、大規模なデータセットによる事前学習で各種タスクに対応できるモデルのこと)を組み合わせて新たなモデルを作る「マージ」に、進化的アルゴリズムを適用したものだ。 マージ自体は現在の基盤モデル開発で使われている手法で、モデルの“神経回路”(アーキテクチャ)の中に別のモデルの神経回路の一部を組み入れたり、入れ替えたり、神経同士のつながりやすさ(重み)
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 イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校やテキサス大学オースティン校などに所属する米研究チームが発表した論文「GoFetch: Breaking Constant-Time Cryptographic Implementations Using Data Memory-Dependent Prefetchers」は、AppleのMシリーズチップなどの脆弱性を用いて秘密鍵を復元するサイドチャネル攻撃を提案した研究報告である。 (関連記事:新MacBook Pro(M3)でも機密情報が漏えい 2020年以降のApple製品全てに脆弱性 米国チームが
[レベル: 上級] 今年の私の使命は、クロールの量をさらに減らし、ネットワーク上の転送データ量を削減することです。 Google の Gary Illyes(ゲイリー・イリース)氏が LinkedIn でこのように投稿しました。 Google の取り組み:洗練されたクロールとネットワーク効率化 イリース氏は次のように続けます。 数日前、Reddit のあるコミュニティで、Google のクロール頻度が去年と比べて減少したのではないか、という投稿がありました。大局的に見れば、それは間違いです。クロール量は以前とほぼ同じですが、スケジューリングがより緻密になったことで、クロールに値する可能性の高い URL に重点を置くようになっただけです。 それでも実際には、もっとクロール量を減らすべきだと考えています。たとえば、キャッシュの管理やユーザーエージェント間の内部キャッシュ共有をさらに改善し、通信
身内褒めで恐縮なんですが、以前、子どもに対する妻の言葉選びで感心したことがありまして、ちょっとしたことなんですが文章にしたくなりました。 先に書いてしまうと、その言葉とは、子どもに頼んだ家事の進捗を確認する時の「○○(頼んだ家事)ありがとう!」という言葉です。 順を追って書きます。 しんざき家は5人家族でして、私と妻、高校生の長男、双子の長女次女で構成されています。 ついこの間生まれたばかりと思っていたら、先日長女次女が小学校を卒業してしまいました。時間の流れが早すぎてビビる他ありません。 で、しんざき家では現在、子どもたちを積極的に家事に参加させる方針をとっておりまして、自分が使った皿は自分で洗うことが前提となっていることを始め、料理やら洗濯やら掃除やら、家事が出来るタイミングでは色々な家事を担当してもらっています。 これ自体は特別なことではないと思いますが、家事を任せるとなったら「手伝
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