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HuggingFace Spaceで新しいツール「Model Memory Calculator」が登場しました。モデル名とデータ型を入力するだけで、モデルのメモリ使用量を予測でき、誤差はわずか0.5MBです。操作も簡単で、GPUメモリ容量の心配はもう不要です。実際の推論時のメモリ使用量は、予測値より約20％多くなります。このプロジェクトはオープンソース愛好家のZach Mueller氏によって作成され、様々な大規模モデルのメモリ使用量をワンクリックで測定できます。
AIアプリケーションの中核をなすLMDsの高効率トレーニングは、技術発展の鍵となります。しかし、大規模モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要であり、その適用範囲を制限しています。計算資源の制約を解消するため、OpenDiLoCoは、DiLoCo（分散型低通信）トレーニング手法に基づいた、グローバルな分散型トレーニングの革新的フレームワークとして登場しました。分散型構造を採用し、通信需要を最適化することで、トレーニング効率とグローバルな拡張性を大幅に向上させます。OpenDiLoCoは、動的リソース割り当て、フォールトトレランス、ピアツーピア通信を備えています。
カーネギーメロン大学発のAIスタートアップ企業、Skild AIは、幅広い機械やデバイスに適応できる汎用AIシステム、いわゆる「ロボットの脳」の研究開発を目指し、3億ドルの資金調達を成功させました。このラウンドはJeff Bezos氏やソフトバンクなどがリード投資を行い、企業価値は15億ドルを超えています。主な目標は、さまざまなタスクを効率的に実行できるAIシステムを構築し、ロボットの自律学習と知能化レベルを向上させ、あらゆる業界に革新的なソリューションを提供することです。強力な投資家陣容は、Skild AIに対する市場の期待の高さを反映しています。
Googleが革命的なAIモデルEurekaを間もなく発表するというニュースがAI業界で波紋を広げています。Eurekaは、ベンチマークプラットフォームLMSYS Arenaで卓越したテキスト生成能力を示し、生成された自然言語はシームレスで人間らしい表現に近く、指示を正確に守りながら、様々なタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。主な特徴として、強化された自然言語生成、優れた指示遵守能力、幅広いAI駆動タスクにおけるパフォーマンス向上などが挙げられます。このニュースは、元Google社員Logan Kilpatrickの「Eur」
Googleは最近のGoogle I/Oカンファレンスで、一連の新機能と製品を発表しました。主要製品はまだリリースされていませんが、開発状況がいくつか明らかになっています。1. 7月に、Geminiという名称の5つの製品がリリースされる予定で、新バージョンのImagen 3、GeminiカスタムGPT、パーソナライズされた応答、予約済みのプロンプト、録音機能、Googleフォトとの統合などが含まれる可能性があります。2. Imagen 3は、AI Labsのアルファテスター向けに公開され、Geminiにも提供される予定です。
マイクロソフトとMITなどの研究者による画期的な機械学習訓練戦略に関する論文を紹介。大規模機械学習モデルの論理推論能力の限界を克服することに焦点を当てています。独自の革新的な訓練手法により、モデルの論理推論能力が大幅に向上し、因果関係を構築し、データから学習できるようになりました。研究者らは、基本的な論理と数学の公理をモデルに教え込み、因果論理の理解を可能にしています。モデルの規模は中規模（わずか6700万パラメーター）ながら、その推論能力ははるかに大規模なモデルに匹敵します。
ケンブリッジ大学心理学部の研究者らは、アルツハイマー病の早期診断において大きな進歩を遂げました。彼らは、アルツハイマー病の発症を80％の精度で予測できる最先端の人工知能ツールを開発しました。この革新的な方法は、侵襲的で高価な認知症診断検査への依存を軽減することを目的としており、病気の早期段階での治療効果の大幅な改善に繋がる可能性があります。