2024.11.03
NVIDIA
NVIDIAがAI営業アシスタントを開発した教訓
NVIDIAがAI営業アシスタントを開発した教訓

2025-01-22

NVIDIAはAI営業アシスタントを開発し、販売チームが必要な情報に迅速にアクセスできるようにした。このアシスタントは大規模言語モデル(LLM)と取得強化生成(RAG)技術を使用し、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供。主な学びとして、文書の取り込み最適化、応答の速度と関連性のバランス、データの新鮮さと多様性の確保が挙げられる。プロジェクトは複雑な意思決定支援システムの設計の参考になる。
LangChain
Minimalが実現する自動カスタマーサポート
Minimalが実現する自動カスタマーサポート

2025-01-21

Minimalは、LangChainエコシステムを活用し、Eコマースのカスタマーサポートを自動化しています。彼らのAIエージェントは80%以上の効率向上を達成し、90%のサポートチケットを自動で処理可能です。多エージェントアーキテクチャを採用し、各エージェントが役割分担して問題解決を行い、Zendeskなどのサポートツールと統合しています。このシステムにより、迅速なチケット解決と自動返金機能を提供し、今後はヨーロッパ全域への拡大を目指しています。
LangChain
Captideが金融分析を革新する理由
Captideが金融分析を革新する理由

2025-01-21

Captideは、投資研究チームが金融データを効率的に扱うためのプラットフォームを提供します。自然言語処理(NLP)を活用し、LangGraphとLangSmithを統合することで、複雑な分析タスクを簡素化し、カスタマイズされたデータセットの生成を実現。LangGraphの並列処理能力により、迅速なデータ取得が可能になり、LangSmithはリアルタイムでのエージェントのパフォーマンスを監視し、ユーザーフィードバックを活用してシステムの改善を図ります。今後、CaptideはさらなるNLP機能の拡張を目指します。
Hugging Face
GCPの5世代XeonでAI性能を比較
GCPの5世代XeonでAI性能を比較

2025-01-20

本記事では、Google Cloud Compute EngineのC4インスタンスとN2インスタンスを用いて、エージェントAIのテキスト埋め込みと生成の性能をベンチマークしました。結果として、C4はテキスト埋め込みでN2に対し10倍から24倍、テキスト生成で2.3倍から3.6倍のスループット向上を示しました。C4の運用コストはN2の約1.3倍ですが、トータルコストはテキスト埋め込みで最大19倍、生成で2.9倍の優位性があります。これにより、軽量なエージェントAIソリューションをCPU上で展開可能であることが示唆されました。
Hugging Face
Falcon3: 新たな大型言語モデルの登場
Falcon3: 新たな大型言語モデルの登場

2025-01-20

Falcon3は、アブダビの技術革新研究所が開発した、10億未満のパラメータを持つデコーダ専用の大型言語モデル群です。このファミリーには、科学、数学、コーディング能力を拡張した5つのベースモデルが含まれています。Falcon3は、トレーニング効率を高め、性能を向上させるための革新を取り入れています。特に、Falcon3-10B-Baseは、数学やプログラミングタスクで優れた成績を収め、オープンソースで提供されることで、研究やアプリケーション開発に貢献することを目指しています。
Hugging Face
新世代BERTモデル「ModernBERT」の登場
新世代BERTモデル「ModernBERT」の登場

2025-01-20

ModernBERTは、BERTの進化版として、速度と精度の両方で優れた性能を持つエンコーダ専用モデルです。8192トークンの文脈長を持ち、従来のモデルよりも迅速な処理が可能で、分類や検索などの下流タスクに適しています。新しいアーキテクチャと効率性を重視した設計により、データ処理能力が向上しています。特にコードの理解に優れ、幅広いアプリケーションに応用が期待されます。
Hugging Face
音声推論の評価：Big Bench Audioの活用
音声推論の評価：Big Bench Audioの活用

2025-01-20

Big Bench Audioは、音声言語モデルの推論能力を評価するために開発された新しいデータセットです。このデータセットは、音声ドメインに適した質問を選定しており、4つのカテゴリに分かれています。実験では、さまざまな音声処理モデル（Speech to Speech、Speech to Textなど）を使用し、モデルの性能を比較しました。初期結果では、テキスト処理と音声処理の間に大きな性能差があることが示され、特に音声から音声への推論が課題であることが分かりました。
Hugging Face
NVIDIAのLogitsProcessorZooで生成制御
NVIDIAのLogitsProcessorZooで生成制御

2025-01-20

NVIDIAのLogitsProcessorZooは、言語モデルによる生成過程を制御するための強力なツールです。Logitsとは、モデルが生成する各トークンに対する生のスコアであり、これを調整することで出力の多様性や品質を向上させます。特に、生成するテキストの長さを管理したり、特定のフレーズを強制したり、複数選択肢の回答を導いたりすることが可能です。これにより、特定のタスクに適した出力を得ることができます。
Hugging Face
PyTorchでGPUメモリを理解する方法
PyTorchでGPUメモリを理解する方法

2025-01-20

この記事では、PyTorchを用いたGPUメモリの可視化と理解について解説します。GPUメモリの使用状況を視覚化するツールを紹介し、トレーニング中のメモリ要件を見積もる方法を説明します。具体的には、モデルパラメータ、オプティマイザの状態、アクティベーション、勾配などのメモリ使用量を計算し、最適化するためのヒントを提供します。
Hugging Face
smolagentsの紹介：簡単にエージェントを作成
smolagentsの紹介：簡単にエージェントを作成

2025-01-20

smolagentsは、言語モデルのエージェント機能を簡単に実装できるライブラリです。エージェントは、ユーザーの入力に基づきプログラムのフローを制御し、外部ツールを呼び出してタスクを解決します。特に、コードでアクションを記述するエージェントをサポートしており、ユーザーは柔軟なワークフローを構築できます。smolagentsは、さまざまなLLM（大規模言語モデル）に対応し、簡潔な構造でエージェント作成を促進します。
Hugging Face
LLMのCO₂排出量と性能分析
LLMのCO₂排出量と性能分析

2025-01-20

2024年6月以降、3000以上のオープンLLMモデルを評価し、CO₂排出量の透明性を提供しています。大規模言語モデル(LLM)の使用は環境に影響を及ぼすため、モデルの性能と環境責任を両立させることが求められています。特に、コミュニティによるファインチューニングが公式モデルよりもCO₂効率が良いことがわかりました。データ分析によると、モデルのサイズが大きいほどCO₂コストが高くなりがちですが、スコア向上は必ずしも比例しません。
Hugging Face
多言語対応の視覚文書検索モデル登場
多言語対応の視覚文書検索モデル登場

2025-01-20

新しいモデル『vdr-2b-multi-v1』は、500kの高品質サンプルからなる多言語の視覚文書検索用埋め込みモデルです。イタリア語、スペイン語、英語、フランス語、ドイツ語に対応し、OCRなしで文書を検索可能です。低いVRAM使用量で3倍の高速推論を実現し、異なる言語間での検索も向上しました。このモデルは、言語的に分断された地域での利用に特に効果的です。
Hugging Face
AIエージェントの進化と未来の課題
AIエージェントの進化と未来の課題

2025-01-20

AIエージェントは、ユーザーの目標に基づきデジタル世界で独立して行動できるシステムです。この技術の進展により、コンピュータプログラムは専門的なタスクに制限されず、複数のタスクを統合して実行可能になりました。しかし、AIエージェントの自律性が高まることで、ユーザーの制御が失われ、リスクが増加します。本記事では、AIエージェントの定義、倫理的価値、リスクと利益を分析し、今後の開発に向けた提言を行います。
Hugging Face
無料でComfyUIをGradioで運用する方法
無料でComfyUIをGradioで運用する方法

2025-01-20

本記事では、ComfyUIワークフローをGradioアプリケーションに変換し、Hugging Face Spacesで無料でホスティングする手順を解説します。主な手順は以下の通りです： 1. ComfyUIワークフローをPythonにエクスポート 2. エクスポートしたPythonからGradioアプリを作成 3. Hugging Face SpacesでZeroGPUを使用してデプロイ これにより、ユーザーは手軽にワークフローを共有でき、サーバレスで動作させることが可能です。
Hugging Face
TGIの新しいマルチバックエンド機能とは
TGIの新しいマルチバックエンド機能とは

2025-01-20

Text-Generation-Inference（TGI）は、2022年の初リリース以降、大規模言語モデル（LLM）を簡単に展開するためのパフォーマンス重視のソリューションを提供しています。新たに導入されたマルチバックエンド機能により、ユーザーはモデルやハードウェアに応じた最適なバックエンドを選択できるようになります。今後、NVIDIA TensorRT-LLMやvLLMなどとの統合が進み、さまざまなハードウェア上で高性能なデプロイが可能になる見込みです。
Hugging Face
timmとTransformersの統合で画像分類を加速
timmとTransformersの統合で画像分類を加速

2025-01-20

timmは、PyTorchによる最新の画像モデルを提供するライブラリです。この記事では、timmモデルをTransformersと統合する方法について解説します。主なポイントは次の通りです：1. Pipeline APIでの簡単な画像分類、2. Gradioを用いたインタラクティブなデモ、3. モデルの量子化とファインチューニングの方法、4. LoRAを使った効率的なトレーニング。これにより、timmモデルを迅速に利用でき、コンピュータビジョンの新たな可能性を開くことができます。
Hugging Face
口座残高不足：クエリ実行エラー
口座残高不足：クエリ実行エラー

2025-01-18

アカウントの残高が不足しているため、クエリを実行できません。このエラーは、残高が必要な最低限に達していない場合に発生します。クエリを実行するためには、口座に資金を追加する必要があります。エラーメッセージには、残高が不十分であることが明示されており、再チャージが求められています。
Hugging Face
アカウント残高不足のエラー対処法
アカウント残高不足のエラー対処法

2025-01-18

アカウントの残高が不足しているため、クエリを実行できないというエラーが発生しています。これに対処するためには、アカウントに十分な金額をチャージする必要があります。このエラーは、クエリを実行する際に必要な料金が残高を上回っている場合に表示されます。対策として、必要な金額を確認し、再度チャージを行ってください。
Hugging Face
残高不足のエラー対処法とは？
残高不足のエラー対処法とは？

2025-01-18

アカウントの残高が不足しているため、指定されたクエリを実行できません。このエラーは、残高が不十分な場合に発生します。問題を解決するためには、アカウントに再充電を行う必要があります。具体的には、必要な金額を追加することでエラーを解消し、クエリを正常に実行できます。エラーの詳細や対処法については注意が必要です。
Hugging Face
アカウント残高不足のエラー解決法
アカウント残高不足のエラー解決法

2025-01-18

アカウントの残高が不足しているため、クエリを実行できないというエラーが発生しました。このエラーは「InsufficientBalanceError」と呼ばれ、残高を再充電することで解決できます。エラーが発生した場合は、まずアカウントの残高を確認し、必要に応じて追加資金を投入してください。
Hugging Face
残高不足でクエリが実行できない！
残高不足でクエリが実行できない！

2025-01-18

アカウントの残高が不足しているため、クエリを実行できないエラーが発生しました。このエラーは、リクエストに必要な料金が支払われていないことを示しています。アカウントの残高を追加して再試行する必要があります。エラーメッセージには、残高不足によるクエリの実行不可が明記されています。
Hugging Face
アカウント残高不足のエラーとは？
アカウント残高不足のエラーとは？

2025-01-17

このエラーメッセージは、アカウントの残高が不足しているため、リクエストを実行できないことを示しています。具体的には、残高が足りない状態でクエリを実行しようとした際に、再チャージを促す内容となっています。エラーコードは402で、初心者でも理解しやすく、アカウント残高の管理が重要であることを示唆しています。
Hugging Face
TGIのマルチバックエンド機能を紹介
TGIのマルチバックエンド機能を紹介

2025-01-17

Text-Generation-Inference (TGI)は、複数のバックエンドをサポートし、LLMのデプロイを簡素化します。新しいアーキテクチャにより、ユーザーはニーズに応じて最適なバックエンドに切り替え可能です。今後、NVIDIA、AWS、Googleなどのチームと連携し、さまざまなハードウェアに対応する計画があります。これにより、性能と信頼性が向上し、ユーザーは効率的にモデルを運用できるようになります。
Hugging Face
timmとTransformersの統合でAIを加速！
timmとTransformersの統合でAIを加速！

2025-01-17

timmはPyTorchの画像モデルライブラリで、Transformersと統合することにより、画像分類やファインチューニングが容易になります。主なポイントは次の通りです： 1. timmモデルをTransformersのパイプラインAPIで簡単に使用。 2. モデルの量子化やトレーニングが迅速に行える。 3. LoRAを使用した効率的なファインチューニングが可能。 この統合により、最新のコンピュータビジョンモデルを気軽に活用できます。
NVIDIA
JetPack 6.2でJetson Orinが進化！
JetPack 6.2でJetson Orinが進化！

2025-01-17

NVIDIAのJetPack 6.2がJetson Orin NanoおよびOrin NXモジュールにSuper Modeを追加しました。この新モードにより、最大2倍の生成AI性能向上が実現。デベロッパーキットにおいては、1.7倍の性能ブーストが確認され、コストパフォーマンスに優れたAIスーパコンピュータとして位置づけられています。新しい電力モードやパフォーマンスベンチマークが提供され、ロボティクスやエッジAIアプリケーションに新たな可能性をもたらします。
NVIDIA
NVIDIA TensorRT-LLMの新KVキャッシュ最適化
NVIDIA TensorRT-LLMの新KVキャッシュ最適化

2025-01-17

NVIDIA TensorRT-LLMは、言語モデルのKVキャッシュを最適化してメモリ使用量を削減し、再計算を避ける新機能を提供します。主なポイントは以下の通りです。 1. プライオリティベースのキャッシュ追放により、重要なデータを優先的に保持。 2. KVキャッシュイベントAPIを使用して、キャッシュの状態をリアルタイムでトラッキング可能。 これにより、リソースを効率的に利用し、AIアプリケーションのパフォーマンスを向上させます。
NVIDIA
AIが発見した危険な埋もれた油井
AIが発見した危険な埋もれた油井

2025-01-17

米国には約80万本の埋もれた油井が存在し、これをAIを用いて特定する研究が進められています。ローレンス・バークレー国立研究所のチームは、1947年から1992年の地図を基に、未記録の孤立油井を見つけるモデルを開発しました。モデルはカリフォルニアとオクラホマの地図で訓練され、精度は31%から98%と変動します。将来的には、他の地域でもこの技術を展開する計画です。
NVIDIA
RAPIDS cuMLで時系列予測を加速
RAPIDS cuMLで時系列予測を加速

2025-01-17

時系列予測は過去データに基づき未来の値を予測する手法です。RAPIDS cuMLを用いることで、特に大規模データセットでの直接マルチステップ予測を高速化できます。CPUに比べ、GPUを利用することで予測の計算時間を大幅に短縮し、効率的なハイパーパラメータ最適化を可能にします。これにより、企業はリアルタイムでの意思決定を支援するための予測を迅速に行えるようになります。
AI at Meta
デジタルアーティストが描く未来のファッション
デジタルアーティストが描く未来のファッション

2025-01-17

ロンドンのデジタルアーティスト、ジョセフィン・ミラーは、AI技術とMetaのSegment Anythingを活用して、ファッションの未来をデザインしています。彼女は、物理的な衣服を変えることなく、さまざまなスタイルを表現する方法を模索。特に、Segment Anythingは画像のオブジェクトを簡単に識別でき、クリエイティブな表現を促進します。彼女の技術は、持続可能なファッションを支持する新しいアプローチを示しています。
NVIDIA
AIエージェントの安全対策ガイド
AIエージェントの安全対策ガイド

2025-01-17

NVIDIAのNeMo Guardrailsを活用し、AIエージェントの安全性を強化する方法を解説。主な内容は、1. Llama 3.1 NemoGuard 8B ContentSafetyによるコンテンツ安全性の確保、2. TopicControlでの会話のトピック管理、3. JailbreakDetectによる不正アクセス防止。これらの手法を用いて、顧客との信頼関係を維持しつつ、迅速で正確な応答を提供するAIエージェントの構築が可能になります。
NVIDIA
iGeniusとNVIDIAが進めるLLMの進化
iGeniusとNVIDIAが進めるLLMの進化

2025-01-16

iGeniusは、NVIDIAのDGX Cloudを活用して、355Bパラメータを持つColosseum LLMの継続的な再トレーニングを行い、特定の業界向けに最適化しました。具体的には、ドメイン固有のデータセットを使用し、性能向上やデータプライバシーの確保に努めています。これにより、AIモデルの持続可能な改善とコスト効率を実現し、今後も継続的な学習戦略を探求するとしています。
Google
次世代Google.orgアクセラレーター参加募集
次世代Google.orgアクセラレーター参加募集

2025-01-16

Google.orgは、2025年のGenerative AI Acceleratorへの参加申込を受け付けています。このプログラムは、30百万ドルの資金提供を行い、生成AIを活用した社会的インパクトを目指す組織を支援します。申込期限は2025年2月10日です。詳細は公式サイトをご覧ください。
AI at Meta
Llamaで実現するパーソナライズ医療の未来
Llamaで実現するパーソナライズ医療の未来

2025-01-16

Saama社のOpenBioLLMは、臨床試験を迅速化し、パーソナライズ医療の新たな可能性を提供します。Llamaモデルを活用し、臨床試験プロトコルや研究報告書を生成することで、患者への治療提供を早め、診断精度や治療計画を向上させます。オープンソースの開発により、研究者や医療提供者が利用でき、医療AIの革新を促進しています。
NVIDIA
AI性能向上のためのGPUメモリ基礎
AI性能向上のためのGPUメモリ基礎

2025-01-16

生成AIはアイデア実現の手法を革新し、エージェントAIが次の進化を示します。ローカルでのAIモデル実行が増加しており、プライバシー向上やオフライン作業の利点があります。GPUメモリサイズはモデルの複雑さに影響し、パラメータ数と精度のバランスが重要です。具体的には、FP32とFP16の精度選択がパフォーマンスやメモリ使用量に影響します。NVIDIAの高性能GPUは、効率的なローカルAI開発を可能にします。
LangChain
新しいAIエージェント「アンビエントエージェント」
新しいAIエージェント「アンビエントエージェント」

2025-01-15

「アンビエントエージェント」は、ユーザーからの入力を必要とせず、重要な機会を認識した際にのみ反応するAIです。この新しいUXは、複数のエージェントを同時に動かすことが可能で、ユーザーの注意を最も重要な時に節約します。人間のフィードバックを取り入れることで、エージェントはより信頼性を高め、学習能力も向上します。LangGraphを用いて、メールアシスタントなどの具体例も提供されており、今後の展開が期待されています。
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