【勉強メモ】GPT-4 を超える Meta の次世代 AI + Apple の NLP の画期的な進歩 Meta's Next-Gen AI Better than GPT-4 + Apple's NLP Breakthrough
Meta's Next-Gen AI Better than GPT-4 + Apple's NLP Breakthrough(GPTにて要約)
### 要約
Metaは、GPT-4を凌駕する次世代AIプロジェクトを開始しました。また、AppleとEqual AIはTransformerテクノロジーのパワーアップに協力しました。Metaのプロジェクトは、多様な専門的なベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを発揮する大規模な多モーダルモデルを含みます。これは、大規模なAIモデルを訓練するために特別に設計されたNvidia h-100 AIトレーニングチップの大量投資や、独自のAIトレーニングインフラへの移行など、複数の要因によって実現されています。Metaは新しいAIモデルをオープンソースとし、誰でも研究や商業利用が可能になる予定です。
### ハイライト
- 💡 MetaはGPT-4を凌駕する次世代AIプロジェクトを開始
- 💻 Nvidia h-100 AIトレーニングチップの大規模投資
- 🌐 独自のAIトレーニングインフラへの移行
- 🆓 新しいAIモデルをオープンソース化予定
- 🧠 AppleとEqual AIはTransformerアーキテクチャの効率と精度を向上させる研究を行い、モデルの性能を向上させる新しい方法を発見
Metaは、次世代のAIプロジェクトにおいてGPT-4を超える能力を持ったAIモデルを開発しており、AppleとEqual AIの提携により、Transformerテクノロジーのパワーアップを実現している。
Metaは、大規模なマルチモーダルモデルを作成し、人間に匹敵するパフォーマンスを実現するために、ハードウェアとインフラへの大規模な投資を行っている。
AppleとEqual AIの研究者チームは、TransformerアーキテクチャのFeed Forward Networkを改良し、モデルの性能を向上させる研究を行っている。
Detailed Summary for Meta's Next-Gen AI Better than GPT-4 + Apple's NLP Breakthrough by Monica
00:00 Metaは、GPT-4を凌駕するAIプロジェクトを開始し、膨大な投資を行い、大規模なマルチモーダルモデルを構築することで、人間レベルのパフォーマンスを目指している。
MetaはNvidia h-100 AIトレーニングチップを多数取得し、新しいデータセンターを世界中に建設することで、AIプロジェクトに必要な計算能力を提供している。
MicrosoftのAzure Cloudプラットフォームから独自のインフラストラクチャに移行することで、データとリソースの柔軟性を高め、AIプロジェクトをスケールアップすることが可能になっている。
Metaは、Lama 2をリリースしたが、これはMicrosoftとの共同開発によるものであり、Metaは独自のインフラストラクチャを使用して、より優れたモデルを開発している。
02:11 Metaは、オープンソースとAIコミュニティのクロスコラボレーションにコミットしており、AIの新しいモデルを作成するために、人間の表情を模倣するAIツールを開発するチームを編成している。
Metaは、Instagramのチャットボットを開発しており、30種類のパーソナリティを持つことができる。
Metaは、メタバースを開発するためにAIを使用し、デジタル空間で人々が相互作用し、オンラインコンテンツに参加するためのリアルな方法を提供することを目指している。
Metaは、新しいモデルをオープンソースにし、誰でも無料で使用できるようにすることで、AI分野での創造性と平等なアクセスを促進し、AI分野を透明かつ信頼性の高いものにすることを目指している。
04:24 Meta社の次世代AIプロジェクトが期待され、9月13日に行われるAIディスカッションで発表される可能性がある
AIモデルをオープンソースにすることで、世界中の専門家が貢献できるようになり、会社の評判を高め、新しいツールやサービスの展開につながる
AppleとEqual AIが、Transformerアーキテクチャのフィードフォワードネットワークを最適化し、効率と精度を向上させる研究を発表
TransformerはNLPの分野で最も注目されており、Meta社のAIプロジェクトにも応用される可能性がある
Transformerのスケーリングアップは、計算要件を増加させるため、リアルワールドのアプリケーションにおいては問題がある
06:36 AppleとEqual AIの研究チームがTransformerアーキテクチャの改良を行い、FFNをエンコーダーレイヤーのみに使用することでパラメーター数を減らし、モデルのパフォーマンスを維持することに成功
FFNは不要な作業を行っており、パラメーターの大部分を消費していることが判明
この研究により、Transformerの設計の改善の可能性が示され、言語処理とAIの分野にはまだまだ発展の余地があることが再確認された