機械学習とニューラルネットワーク - ページ 11

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ディープラーニングの英雄: Andrew Ng が Pieter Abbeel にインタビュー

ディープラーニングの英雄: Andrew Ng が Pieter Abbeel にインタビュー

Pieter Abbeel は、Andrew Ng とのインタビューで、深層強化学習の課題と可能性について説明しています。彼は、調査、クレジットの割り当て、および負の例の生成におけるさらなる作業の必要性を指摘しています。 Abbeel はまた、ロボットに自律的に生きるように教える際に、安全上の懸念と安全な学習データを収集することの重要性を強調しています。彼は、一般的なフレームワークを使用して実践的な練習を行うよう個人にアドバイスし、経験豊富な専門家から指導を受けることの利点を提案しています。さらに、機械に達成目標を与える際に強化学習が必要であることを示唆し、強化学習コンポーネントを追加する前に、行動クローニングと教師あり学習の重要性を指摘しています。

• 00:00:00 このセクションでは、Pieter Abbeel が、数学と物理学への関心から工学に興味を持つようになった経緯と、それが最終的に機械学習と深層強化学習につながった経緯について語っています。彼は、探索やクレジットの割り当てなど、深層強化学習にまだ存在する課題と、これらのシステムを改善するために負の例を生成する必要性について語っています。彼はまた、深層強化学習の成功は主に短い時間枠でのものであり、システムがより長い時間枠で推論できるようにするために、この分野でやるべきことがまだたくさんあると述べています.
  
  
• 00:05:00 インタビューのこのセクションでは、Pieter Abbeel が、ロボットまたはソフトウェア エージェントに自律的に生活するように教える際の課題について説明し、安全性には安全な学習データの収集を含む一連の問題が生じることを指摘しています。彼はまた、将来的に人間の設計に取って代わることができるより効率的なメカニズムを考え出すために、学習アルゴリズムを積極的に調査および強化することへの興奮を共有しています。最後に、彼は人工知能のキャリアを追求する人にアドバイスを提供し、この分野が膨大な雇用機会を提供していることを強調し、Andrew Ng や Berkeley のディープ ラーニング コースなどのオンライン学習教材を開始することを提案しています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、Pieter Abbeel が深層学習と機械学習について学習を開始する方法について説明し、TensorFlow や PyTorch などの一般的なフレームワークを使用した実践的な練習と実験の重要性を強調しています。彼はまた、博士号を取得することと大企業に就職することの長所と短所についても説明し、経験豊富な専門家から指導を受けることの利点を強調しています。その後、Abbeel は、古典的な Atari ゲームをゼロから実行またはプレイすることを学習するロボットなど、深層強化学習のいくつかの成功について説明しますが、次のステップは、この学習した知識を将来のタスクに再利用する方法を理解することであると述べています。彼はまた、近い将来、多くの企業が人間の支援による教師あり学習に依存するようになると予測しています。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、Pieter Abbeel が、単に人間の行動に一致させるのではなく、機械に達成目標を与える際に強化学習を使用することを提案しています。マシンは、強化学習コンポーネントを追加する前に、行動クローニングまたは教師あり学習を使用してトレーニングされます。このアプローチは時間がかかりますが、設定された目的を達成できるマシンを開発するのに効果的です。強化学習だけでは、危険で時間がかかる可能性があります。

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ディープ ラーニングの英雄: Andrew Ng がバイドゥ リサーチの責任者、Yuanqing Lin にインタビュー

ディープ ラーニングの英雄: Andrew Ng がバイドゥ リサーチの責任者、Yuanqing Lin にインタビュー

Baidu Research の責任者であり、中国のディープ ラーニングに関する国立研究所の責任者である Yuanqing Lin が、国立研究所の設立とディープ ラーニング コミュニティへの影響について説明します。 Lin は、深層学習に対する中国の投資と、それがさまざまな分野での成長にどのようにつながったかについての洞察を提供します。彼は、AI 開発におけるフィードバック ループの重要性と、それがより優れたアルゴリズムとテクノロジの作成にどのように役立つかを強調しています。リンは、機械学習の強力な基盤を確立し、オープンソース フレームワークから始めてこの分野に参入することを個人に勧めています。

• 00:00:00 このセクションでは、Baidu Research の責任者であり、中国の深層学習に関する国立研究所の責任者である Yuanqing Lin が、彼の個人的な話と機械学習の分野に入った経緯について話します。 Lin は、UPenn での博士課程プログラムのために研究分野を物理学から機械学習に移したことを共有しています。これは、毎日新しいことを学ぶ非常にエキサイティングな経験であることがわかりました。彼は最終的に ImageNet Challenge の成功したプロジェクトに取り組み、大規模なコンピューター ビジョン タスクに触れ、深層学習に取り組むよう促しました。中国国立研究所の責任者としてのリンの目標は、国内最大のディープラーニング プラットフォームを構築し、研究者や開発者にリソースを提供して、既存の技術を改善し、大きなアプリケーション用の新しい技術を開発することです。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、Baidu Research の責任者である Yuanqing Lin が、新しい AI 国立研究所と、それがディープラーニング コミュニティに与える影響について説明します。彼は、ラボがディープ ラーニング モデルを実行するためのコンピューティング構造を提供する方法を強調しています。これにより、研究の再現がはるかに容易になります。彼はまた、深層学習への中国の投資と、それが e コマース、監視などのさまざまな分野での成長にどのようにつながったかについても説明します。 Lin は、AI 開発におけるフィードバック ループの重要性と、それがより優れたアルゴリズムとテクノロジの作成にどのように役立つかを強調しています。全体として、深層学習コミュニティはラボのリソースと専門知識から大きな恩恵を受けると彼は信じています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、Baidu Research の責任者である Yuanqing Lin が、ビジネスがディープラーニングと AI の分野で成功するためには、強力なビジョンと方向性を持つことが重要であると強調しています。彼は、この分野に参入する個人に対して、オープンソース フレームワークから始めて、ベンチマーク リソースに精通するようアドバイスしています。リンは、ディープ ラーニングの仕組みを完全に理解するために、個人が機械学習の強力な基盤を確立することを推奨しています。

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ディープ ラーニングの英雄: AI、ディープ ラーニング、セキュリティに関するドーン ソング

ディープ ラーニングの英雄: AI、ディープ ラーニング、セキュリティに関するドーン ソング

深層学習とコンピューター セキュリティの専門家である Dawn Song は、インタビューで、AI、深層学習、およびセキュリティにおける彼女のキャリア パスと仕事について説明しました。 Song は、この分野に初めて参入するときに重要な問題や質問を特定し、他の分野での研究を促進するために表現の強力な基盤を構築することの重要性を強調しました。彼女はまた、回復力のある AI および機械学習システムを構築することの重要性が増していること、およびブラック ボックス攻撃に対する防御メカニズムの開発における彼女の取り組みについても強調しました。 Song は、Oasis Labs での差別的プライベート言語モデルのトレーニングや、ブロックチェーン上でのプライバシー優先のクラウド コンピューティング プラットフォームの開発など、プライバシーとセキュリティに関する彼女の仕事を共有しました。最後に、Song は、新しい分野に参入する人に勇気を持ってゼロから始めることを恐れないようにアドバイスしました。

• 00:00:00 このセクションでは、インタビュアーが深層学習とコンピューター セキュリティの専門家である Dawn Song にインタビューします。 Song のキャリア パスは直線的ではなく、物理学の学部生から始まり、コンピューター セキュリティに重点を置いたコンピューター サイエンスに移行しました。 Song 氏は、深層学習と AI が刺激的で興味をそそられると感じたため、それを追求することにしました。 Song は週 4 日、深層学習に関する論文や本を読んでいて、それが彼女の最も幸せな時間の 1 つだと考えていました。彼女は、この分野についてもっと学ぶために、自分のために読書プログラムを考案しました。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、講演者が、この分野に初めて参入したときに、ディープラーニングと AI に関する広範な文献に飛び込むための戦略をどのように開発したかについて説明します。彼は、重要な問題や質問を特定して読書の指針とすることの重要性を強調し、その分野の他の人の意見を探し、ブログの投稿、論文、参考文献を三角測量してトップの読書リストを作成することの重要性を強調しています。講演者が早い段階で調査に関心を持っていた中心的な問題の 1 つは、優れた表現を構築する方法でした。これは、この分野ではまだ広く開かれた問題であると彼は信じています。彼は、他の分野の研究を促進するために、この分野で強力な基盤を築くことの重要性を強調しています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、スピーカーは、世界をナビゲートして理解する上で世界の表現がどのように重要であるか、および人間の脳が実数のベクトルで近似できるニューロン発火のパターンを通じて世界を表現するという考えについて説明します。ディープラーニング。しかし、実際の表現メカニズムはニューロンの発火よりもはるかに豊富であり、それらの表現が何であるかを学ぶことが重要です。講演者はまた、コンピューター セキュリティにおける彼らの仕事と、セキュリティ研究から得られた知識を利用して AI とディープ ラーニングを強化する方法についても触れています。特に、攻撃者が新しい攻撃を開発するように動機付けられている社会において重要な役割でこれらのテクノロジがますます採用されるようになっています。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、重要な決定を下すためにこれらのシステムにますます依存するようになっているため、攻撃に対して回復力のある AI および機械学習システムを構築することの重要性が高まっていることについてスピーカーが説明します。高度なコンピューター ビジョン テクノロジを使用してキャプチャを解決したり、不正検出のために機械学習システムを回避しようとしたりするなど、機械学習システムに対する攻撃が増加しています。スピーカーのチームは、現在の機械学習システムの脆弱性を研究し、攻撃者が被害者モデルについて何も知る必要がないブラック ボックス攻撃を含む、攻撃に対する防御を開発しました。チームはまた、ブラック ボックス攻撃が、Ensemble ベースの攻撃やモデルへのクエリ アクセスなどの方法によって効果的であることを示しました。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、Dawn Song が、ホワイト ボックス モデルのアンサンブルを使用して効果的な敵対者の例を作成し、ブラック ボックスの設定であっても攻撃を成功させることを含む、アンサンプル ベースの攻撃手法の開発における彼女の研究について説明します。ただし、防御側では、強力で適応力のある攻撃者から防御するための強力で一般的なソリューションを構築することは、依然として挑戦的で未解決の問題です。さらに、Dawn は、攻撃を検出するための一貫性チェックのアプローチが、AI やプライバシーを含むさまざまなシナリオに適用できるため、攻撃に対する防御の構築を追求する上で有益な方向性になる可能性があると述べています。たとえば、Dawn と彼女のチームは、Google の研究者と協力して、ユーザーのプライバシーを慎重に保護することの重要性を実証しました。これは、社会保障番号やクレジット カード番号などの機密データが電子メールからトレーニングされた機械学習モデルから抽出される可能性があるためです。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、Dawn Song が AI のプライバシーとセキュリティに関する研究、特に差別化されたプライベート言語モデルをトレーニングすることによる攻撃の軽減について語っています。 Song 氏は、差分プライバシーには、社会保障番号などの機密情報を記憶することなく攻撃を軽減するために、適切に選択された方法でトレーニング プロセス中にノイズを追加することが含まれていると説明しています。また、Song は、IoT デバイスのセキュリティに関する最近の取り組みについても共有しています。そこでは、ディープ ラーニング技術を活用して、コードの類似性を迅速に検出し、実際の IoT デバイス ファームウェアの脆弱性を特定しています。 Oasis Labs の CEO として、Song は、プライバシーを保護するスマート コントラクトを有効にすることで、AI におけるデータ プライバシーの課題に対処する、ブロックチェーン上にプライバシー ファーストのクラウド コンピューティング プラットフォームを構築する方法について説明します。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、Dawn Song 博士が、ユーザーのプライバシーを保護しながら、AI を分散化し、機械学習機能へのアクセシビリティを高めるのに役立つブロックチェーン プラットフォームについて説明します。プラットフォームには、ユーザーの使用条件を指定するスマート コントラクトがあり、収集されたデータはプライバシーを保護する機械学習モデルのトレーニングにのみ使用できることを指示し、ユーザーがどのように補償されるかを指定します。また、Song 博士は、プログラム合成についての興奮と、それが重要な問題を解決するのにどのように役立つかを共有し、幅広い問題に対して有用な視点を提供します。最後に、新しい分野に参入しようとしている人への宋博士のアドバイスは、勇敢であること、ゼロから始めることを恐れないことです。

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AI の革命 |人工知能の説明 |新しいテクノロジー |ロボティクス

AI の革命 |人工知能の説明 |新しいテクノロジー |ロボティクス

このビデオでは、複雑な地形をナビゲートし、捜索救助任務を遂行し、共同作業スペースで人間と対話できる自律型車両と自己学習型ロボットの未来から始めて、AI の革命を探ります。群れロボティクスの開発は、農業、医療、災害対応などの分野を改善する大きな可能性を示しています。研究者は、ロボットがより自己認識し、自然言語処理を通じてコミュニケーションできるようにすること、超現実的なデジタル アバターの作成、および高齢者や社会的に孤立した人のためのホログラフィック アシスタントまたはコンパニオンとして機能する、より人間に似たアンドロイドの作成に取り組んでいます。社会を改善する上での AI の利点は計り知れませんが、AI が前向きな意図と確実に一致するようにするには、開発者に対する倫理的配慮と説明責任も必要です。

• 00:00:00 このセクションでは、現代の生活に革命をもたらすと予測されている自動運転車と自動操縦ドローンを使用して、ハイパーインテリジェンスの未来を探ります。人間は自己認識型の Android と一緒に生活し、働くことが期待されています。これにより、退屈な作業から解放され、生産性が向上します。また、AI コンパニオンはさまざまな方法で人間を支援します。このセクションでは、AI がどのように機能するかを説明し、AI が感情、意識、さらには自由意志などの人間の特性を獲得するかどうかについて考察します。自動運転車は未来への最も明確な道として提示され、カーネギー メロン大学の Raj Rajkumar は、自動運転車の決定がカメラと高度なレーダーの組み合わせによってどのように行われるかを説明し、外部のオブジェクトを内部の 3D マップと比較します。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、ビデオは輸送の動的な性質と、AI が動的な情報を認識して宇宙のどこに向かっているのかを客観的に理解し、変化や交通信号に反応するという課題について説明します。このビデオでは、自動運転車を作成する際の安全性の重要性と、乳児が環境について学習するのと同様に、物体を識別し、さまざまな要素を識別することで環境を学習して対話できるロボットを作成する際の機械学習の使用について強調しています。展示されている R2 ロボットは、地下環境内で動作し、信号リピーターをドロップして Wi-Fi ネットワークを作成し、環境の 3D 表現を作成して、障害物をナビゲート、識別、回避するように設計されています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、このビデオは、捜索救助任務を支援するために新しい領域を探索およびマッピングできるインテリジェント ロボットの能力を紹介しています。災害地域をナビゲートする車両から、未知の空間を飛行するドローンまで、これらの自律型ロボットは、ライダーなどの技術を使用して周囲の地図を作成し、環境に基づいて決定を下すことができます。さらに、これらのロボットは、鉱業、建設、石油探査などの危険な産業ですでに採用されており、検査を実施して起伏の多い地形の地図を作成しています。これらの自律型ロボットの開発は、ハイパー インテリジェンスの未来を提示するだけでなく、捜索救助、災害対応、荷物配達などの分野に革命をもたらす可能性があります。
  
  
• 00:15:00 このセクションのビデオでは、ニューヨーク大学の教授である Vijay Kumar による小型飛行ロボットの軍隊の開発について説明しています。世界の飢餓問題に取り組むペンシルベニア州のAI を使用することで、これらのドローンは調整された集団グループとして機能し、個々の植物に関する正確な情報を提供できるため、食料生産の効率を高めることができます。ドローンは集合的な AI アルゴリズムを使用して相互に通信し、協力してマッピングや建造物などのタスクを実行します。このスウォーミング技術は、単一のドローンよりも利点があり、データを組み合わせることで操作をはるかに高速に実行し、ドローンの損失が操作全体を破滅させるのを防ぎます。群れ技術を使用する他の例には、果樹園や農場で受粉を支援し、より持続可能で生産的なものにするミツバチのロボットが含まれます。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、人間とロボットのコラボレーションと、人間の行動から学ぶようにロボットに教える課題に焦点を当てています。マサチューセッツ工科大学は画期的な研究を行っており、ロボットが人間と直接働き、対話できるようにするソフトウェアを作成しています。ロボットはタスクをデモンストレーションすることでタスクを学習し、AI はビジュアル タグで示されたオブジェクトを認識し、観察を通じてソフトウェアが継続的に記述および修正され、コンテキストを学習し、動的に考えることができます。ハイパー インテリジェンスを作成する際の課題は、ロボットに周囲の状況を予測させて、次に何が起こるかを予測させることです。産業用ロボットには知能が与えられており、シミュレートされた製造テストで人間の同僚の行動を認識して、人間がより安全にやり取りできるようにします。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、AI テクノロジーが共同ワークスペースで人間とどのように連携できるかのデモンストレーションを示します。ロボットは人間の動きを認識して予測できるため、より安全かつ効率的に作業できます。この人間とロボットのチームワークというテーマは、ヘルスケアなどのさまざまな業界でますます重要になってきており、AI ロボットはすでに生産性の向上とヒューマン エラーの削減に使用されています。人間のように考えて学習する能力を備えた汎用人工知能の開発は、一部の科学者にとって究極の目標です。彼らは、機械がいつの日か知覚力を持ち、自己認識できるようになると信じています。
  
  
• 00:30:00 このセクションのビデオでは、赤ちゃんとロボットの両方における固有受容の概念について説明しています。固有受容とは、空間における自分の体の動きと位置に対する個人の認識を指します。専門家は、ロボット意識の発達におけるロボットの自己認識の重要性を強調しています。ロボットは、自己イメージを開発し、新しいタスクを計画し、固有受容感覚で考え始めることができます。自己認識は、マシンを外界に結び付け、マシンがその環境で操作し、相互作用できるようにします。この開発は、人間とロボットの間の高度なコミュニケーション方法への道を開く可能性があります。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、人間と機械の相互作用をより複雑にするために、ロボットが話す方法と自然な会話を学習する必要があることを説明します。 AIよりも前の自然言語処理は、話し言葉の意味を理解できるようにするための鍵です。ただし、AI が人間の会話を理解するために直面する主な課題は、会話の文脈がトーンと文脈に大きく依存することです。研究者は、機械学習を使用して AI をトレーニングし、何時間もの人間の会話で AI をトレーニングして、会話のコンテキストをよりよく理解できるようにしています。さらに、AI を説得力を持って私たちに似せるために、Pinscreen などの企業が超現実的なデジタル アバターを瞬時に作成する新しい技術を開発しています。彼らのソフトウェアは、人工知能を使用して人物の顔をコンピューターにデジタル化し、すばやくアニメーション化できるようにします。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、より人間に似た人工知能 (AI) の開発と、それが私たちの生活に与える可能性のある影響に焦点を当てています。これには、よりリアルでカスタマイズされた人間の顔を生成するソフトウェアの使用が含まれます。これにより、より親しみやすいアンドロイドや仮想の存在が生まれる可能性があります。これらのホログラフィック アシスタントは、ヘルスケアの診断や、仮想の友人や家族の一員になるなど、日常生活の多くの側面を処理できます。特に社会的に孤立している人や社会不安に苦しんでいる人のために、人々が仲間として役立つように物理的に抱きしめたくなるような生き生きとしたロボットを作成する努力もあります.このようなアンドロイドをセックスロボットと見なす人もいるかもしれないという懸念がありますが、さまざまな方法で使用できる優れたロボットを作成することに焦点が当てられています.
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、人々は判断力のないロボットと話すことをより快適に感じるかもしれないため、セラピーにおけるアンドロイドと AI の潜在的な使用について説明します。しかし、この話は倫理的な懸念も引き起こします。 AI とディープフェイクは個人の身元を乗っ取るために使用される可能性があり、AI 駆動型ドローンの群れはテロ攻撃に使用される可能性があります。 AI が正しく行われれば、社会を改善する可能性は非常に大きいため、道徳的責任を果たし、開発者の行動に責任を持たせることが重要です。最終的に、講演者は、一致した意図を持つ超知能ロボットとのパートナーシップが人類をより大きな利益のために変えることができると信じています.

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ChatGPT の AI ハードウェアの詳細

ChatGPT の AI ハードウェアの詳細

ChatGPT のトレーニングに使用されたハードウェアと、それを実行し続けるために必要なものは何ですか?このビデオでは、ChatGPT の背後にある AI ハードウェアを見て、Microsoft と OpenAI が機械学習と Nvidia GPU を使用して高度なニューラル ネットワークを作成する方法を理解します。

このビデオでは、自然なテキストベースのチャット会話 AI モデルである ChatGPT のトレーニングと推論に使用されるハードウェアについて説明しています。 Microsoft の AI スーパーコンピューターは、GPT-3 のトレーニング用に 10,000 を超える Nvidia V100 GPU と 285,000 の CPU コアで構築され、ChatGPT の作成にも貢献しました。 ChatGPT はおそらく Azure インフラストラクチャ上で微調整されており、トレーニングには 4,480 個の Nvidia A100 GPU と 70,000 を超える CPU コアが使用されています。推測では、ChatGPT は Microsoft Azure サーバー上の単一の Nvidia DGX または HGX A100 インスタンスで実行されている可能性があります。このビデオでは、ChatGPT を大規模に実行するコストと、ニューラル プロセッシング ユニットや AI エンジンなどの新しい AI ハードウェアの潜在的な影響についても言及しています。

• 00:00:00 このセクションのビデオでは、機械学習、トレーニング、推論の 2 つのフェーズと、各フェーズの異なるハードウェア要件について説明します。ニューラル ネットワークのトレーニングには集中的な大規模な計算能力が必要であり、ハードウェアの要求も高くなります。一方、推論の実行はリソース集約型ではありませんが、多くのユーザーに展開するとハードウェア要件が指数関数的に増加する可能性があります。次に、トランスクリプトは、ChatGPT のニューラル ネットワークのトレーニングに使用されるハードウェアを掘り下げますが、これは秘密です。それでも、Microsoft は 2020 年 5 月に、285,000 を超える CPU コアと 10,000 を超える Nvidia V100 GPU を使用して GPT-3 をトレーニングする OpenAI 用のスーパーコンピューターを構築したと発表しました。 GPU は、ChatGPT の前身である GPT-3 のトレーニングに使用される主要なハードウェアであり、その選択は Nvidia CUDA ディープ ニューラル ネットワーク ライブラリによるものであることが科学論文で明らかになりました。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、Nvidia の V100 GPU と、それらが Microsoft と OpenAI によって選ばれた理由に焦点を当てています。 Volta のアーキテクチャは、以前のすべての Nvidia GPU に大きな変化をもたらし、トレーニングや推論などの AI ワークロードを加速するように特別に設計されました。 Volta によって導入されたテンソル コアは、行列処理に優れ、複数の計算を並行して実行できる特殊なハードウェアです。 2020 年に Microsoft の AI スーパーコンピューターで使用された Volta のバージョンは、Nvidia の Tesla 製品ファミリの一部である可能性が最も高く、最大 32 ギガバイトの高速 HBM2 メモリと、それぞれ 125 FP16 テンソル コア テラフロップスの 10,000 GPU を備えていました。システム全体で 125 万テンソル ペタフロップス、つまり 1.25 エクサフロップスが可能です。 Volta がなければ、このスーパーコンピューターは構築されなかっただろうし、Volta がなければ GPT-3 も ChatGPT もおそらく存在しなかったでしょう。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、ナレーターが ChatGPT のトレーニングに使用される AI ハードウェアについて説明します。ChatGPT は、コンピューティング要件の低い自然なテキストベースのチャット会話に焦点を当てた AI モデルです。モデルは GPT-3.5 シリーズ モデルから微調整され、トレーニングは Azure AI スーパーコンピューティング インフラストラクチャ (おそらく Nvidia A100 GPU と AMD EPYC CPU) で行われました。ナレーターは、70,000 を超える CPU コアと 4,480 の Nvidia A100 GPU を備えた 1,120 個の AMD EPYC CPU が使用され、FP16 tensor コア パフォーマンスの 1.4 エクサフロップス近くになると推定しています。推測では、ChatGPT は Microsoft Azure サーバー上の単一の Nvidia DGX または HGX A100 インスタンスで実行されている可能性があります。
  
  
• 00:15:00 このセクションのビデオでは、ChatGPT のハードウェア要件について説明しています。ChatGPT は、100 万人を優に超えるユーザーを持つ人気の AI モデルです。 ChatGPT の要求を満たすには、30,000 近くの GPU を備えた 3,500 を超える Nvidia A100 サーバーが必要であり、サービスの運用コストを 1 日あたり 500,000 から 100 万ドルに抑える必要があります。ただし、AI 専用に設計されたハードウェアが加速するにつれて、ChatGPT を大規模に実行する方がコスト効率が高くなります。このビデオでは、ニューラル プロセッシング ユニットや AI のパフォーマンスを向上させる AI エンジンなど、GPU 以外の新製品についても言及しています。昨年リリースされたホッパーや CDNA3 ベースの MI300 GPU などの新しい AI ハードウェアが Nvidia に実質的な競争をもたらすため、今後数年間で AI モデルのパフォーマンスは ChatGPT を上回るでしょう。

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Nvidia の CEO である Jensen Huang は、AI への彼の大きな賭けが最終的にどのように成果を上げているかについて語っています - 完全なインタビュー

Nvidia の CEO である Jensen Huang は、AI への彼の大きな賭けが最終的にどのように成果を上げているかについて語っています - 完全なインタビュー

Nvidia の CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は、同社の俊敏性と再発明の歴史に焦点を当て、大きな賭けに挑み、過去の過ちを忘れて、急速に変化するテクノロジー業界で関連性を維持する意欲を強調します。 Nvidia の野望は常にコンピューティング プラットフォーム企業になることであり、より汎用的なアクセラレーテッド コンピューティングを作成するというその使命は、人工知能における成功につながりました。 Huang はまた、AI テクノロジーの民主化と、小規模なスタートアップやさまざまな業界に対する AI テクノロジーの潜在的な影響についても説明しています。 AI を活用して生産性を高めることを人々に奨励し、汎用性とパフォーマンスに優れた汎用アクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームを提供するための Nvidia の独自のアプローチを強調しています。最後に、Huang は、製造業界における回復力、多様性、および冗長性の重要性と、Omniverse の作成を通じて物理的な世界と出会う AI における同社の次の大きな改革について説明します。

• 00:00:00 このセクションでは、Nvidia の CEO である Jensen Huang が、同社の起源と、30 年前にアクセラレーテッド コンピューティングをどのように開拓したかについて説明します。当初はビデオ ゲームのコンピュータ グラフィックスに焦点を当てていましたが、ゲームをよりリアルにする同社の技術により、ビデオ ゲーム業界は世界最大のエンターテイメント産業になりました。 Nvidia はその後、研究開発用の最も強力でエネルギー効率の高いスーパーコンピューター、製造業のロボット、自動運転車など、他の分野にも拡大しました。同社はまた、Microsoft Azure および OpenAI と連携して ChatGPT を強化していることを誇りに思っています。 Huang 氏は、Nvidia が大きな賭けに出て、何年にもわたって何度も再発明する意欲があることを強調しています。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、Nvidia の CEO である Jensen Huang が、動きの速いテクノロジー業界では俊敏性と適応能力が重要であると説明しています。自らを再発明する能力を備えた企業は、世代から世代へと影響を与え続けており、Nvidia に対する彼の誇りは、主に会社の適応性と機敏性によるものです。会社は途中で間違いを犯しましたが、レジリエントであるために必要なスキルの 1 つは、過去を忘れる能力です。 Huang はまた、Nvidia の野心は常にコンピューティング プラットフォーム企業になることであり、より汎用的なタイプのアクセラレーテッド コンピューティングを作成するという彼らの使命が、彼らを人工知能に導いたことについても語っています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、Nvidia の CEO である Jensen Huang が、同社のコンピューティング アーキテクチャが以前は不可能だった問題をより効率的に解決することに成功した根本的な理由について説明します。彼は、これまで不可能だった新しいアプリケーションの発見につながる正のフィードバック システムに注目し、指数関数的な成長につなげています。 Huang 氏は、いくつかの偶然が成功に一役買ったことを認めていますが、アーキテクチャ、プラットフォームの規律、世界中の研究大学に手を差し伸べるための伝道に関連する大きな決断を強調しています。 Huang は、新しいコンピューター ビジョン アルゴリズムである AlexNet の発見が、ソフトウェアの大きな変化と AI スーパーコンピューターの作成につながり、Nvidia が世界の AI エンジンとなった経緯を説明しています。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、Nvidia の CEO である Jensen Huang が、AI テクノロジーの民主化とスタートアップへの影響について説明します。 Huang 氏は、AI スーパーコンピューターを構築するコストは手頃な価格になり、小規模なスタートアップ向けのテクノロジが民主化されたと述べています。彼は、すべての業界が基礎モデルを作成でき、この技術は今や小国でもアクセス可能であり、デジタル バイオロジーからロボティクスまであらゆるものを動かす可能性があると信じています。 Huang 氏は、AI の力に対する懐疑論者の懸念を認めますが、自分自身の能力を高めるためにテクノロジを採用する必要があることを強調しています。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、Nvidia の CEO である Jensen Huang が、AI がコンピューティングを初めて民主化し、強力なテクノロジーを誰もが利用できるようにしたことについて語ります。彼は、人々が AI を活用して生産性を向上させることを奨励しています。 Huang はまた、Nvidia がさまざまな方法で業界をリードし、汎用性とパフォーマンスに優れた汎用アクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームを提供し、あらゆるクラウドで利用できる方法についても説明します。彼は、世界中のすべてのデータセンターが可能な限り高速化する必要があると考えており、Nvidia の TCO は、その柔軟性と汎用性により、実際に最も低いものです。最後に、Huang は、会社がゲームの中核事業だけに専念していればよかったと願うゲーマーの質問に答えます。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、Nvidia の CEO である Jensen Huang が、コンピュータ グラフィックスとビデオ ゲームに革命をもたらしたレイ トレーシングの発明と、AI を使用してレイ トレーシングのパフォーマンスを 5 倍に向上させながら、データの量を減らした方法について説明します。消費されるエネルギー。 Huang はまた、チップの不足と、それが Nvidia と業界にどのように影響したかについても語っていますが、会社が良い仕事をすることに集中することで嵐をどのように乗り切ったかについても語っています。 Huang は、AI への投資と、さまざまな業界に革命を起こす可能性に興奮しています。彼はまた、地政学的リスクに対する回復力の重要性と、多様性と冗長性を通じて会社を可能な限り回復力のあるものにすることの重要性を強調しています。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、Nvidia の CEO である Jensen Huang が、製造業における多様性と冗長性の重要性について、特に Nvidia が使用を計画している TSMC のアリゾナ州のファブ建設に関して議論します。 Huang はまた、新しい輸出規制に対する投資家の懸念と、Nvidia が中国の顧客にサービスを提供しながら規制を順守するためにどのように取り組んでいるかについても説明します。次に、Nvidia の次の大きな再発明である AI と物理世界の融合、およびコンピューター グラフィックス、AI、ロボティクス、物理シミュレーションの統合を可能にする、デジタル世界と物理世界を接続するテクノロジである Omniverse の作成について強調します。最後に、Huang は、近い将来 Nvidia をリードし続けるという彼の個人的なコミットメントと、同社が大きな影響を与える可能性に対する彼の信念について語っています。

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OpenAI CEO サム・アルトマン |次の時代の AI

OpenAI CEO サム・アルトマン |次の時代の AI

OpenAI の CEO である Sam Altman が、言語モデル、マルチモーダル モデル、機械学習を改善する人工知能の可能性と、金融市場への潜在的な影響について説明します。彼はまた、新しいアプリケーションが定期的に登場し、この分野は競争力を維持すると予測しています。

• 00:00:00 OpenAI の CEO である Sam Altman は、人間レベルのチャットボットや、企業が大規模な事前トレーニング済み言語モデルにアクセスするのに役立つ中間層の可能性など、人工知能が新しいビジネス チャンスを生み出す可能性について説明しています。
  
  
• 00:05:00 サム アルトマンは、人工知能の未来とその科学への影響について議論し、自己改善が AI が人類にとって有益であることを保証するための鍵になると指摘しています。彼はまた、AI が人間の利益に役立つことを保証するという課題である調整の問題についても説明します。
  
  
• 00:10:00 このパートでは、AI が言語モデル、マルチモーダル モデル、機械学習を改善する可能性と、金融市場への潜在的な影響について説明します。彼はまた、新しいアプリケーションが定期的に登場し、この分野は競争力を維持すると予測しています。
  
  
• 00:15:00 サムは、知能とエネルギーのコストが指数関数的に低下する傾向、両者の交点、生命科学研究の速度制限を回避する方法について説明します。また、ライフ サイエンス研究の現状と、低コストでサイクル タイムが短いスタートアップの重要性についても説明しています。
  
  
• 00:20:00 彼は、人工知能の潜在的な結果と、テクノロジーがユートピアの未来を創造するのにどのように役立つかについて議論します.彼はまた、彼が楽しんだサイエンス フィクションの本、Childhood's End についても言及しています。ハイテクの世界で家族づくりにどのようにアプローチするかについてのコンセンサスはありませんが、多くの人はそれが
  人生の重要な部分。
  
  
• 00:25:00 講演者は、人工知能の未来と、それが社会に及ぼす潜在的な影響について話し合います。彼は、AI 開発を成功させる鍵は、さまざまなグループの人々の利益のバランスを取る方法を理解することであり、これらの質問は今後数十年で解決されると信じています。彼は将来について楽観的であり、人々は新しいテクノロジーに適応する方法を理解するだろうと考えています.
  
  
• 00:30:00 サム アルトマンは、人工知能の未来と、スタートアップが外部データに頼るのではなく、独自の言語モデルのトレーニングに集中することで競合他社との差別化を図る方法について説明します。彼はまた、データとコンピューティングの可用性の課題にもかかわらず、大規模な言語モデルのスタートアップが成功する理由についても説明しています。
  
  
• 00:35:00 OpenAI の CEO である Sam Altman は、人工知能の可能性について議論し、それは素晴らしいことにも恐ろしいことにもなり得るが、最悪の事態に備えておくことが重要であると述べています。

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DeepMind の Demis Hassabis が語る AI の未来 | TEDインタビュー

DeepMind の Demis Hassabis が語る AI の未来 | TEDインタビュー

TED のインタビューで、Demis Hassabis は人工知能の未来と、人工知能がどのように創造性を高めるかについて語っています。彼は、ゲームは人工知能の理想的なトレーニングの場であり、チェスはゲーム デザインのコースを含むより広範なカリキュラムの一部として学校で教えられるべきであると主張しています。

• 00:00:00 DeepMind の Demis Hassabis は、人工知能の未来について議論しています。彼は、人工知能がより優れた創造性と脳の理解につながると信じています。 Hassabis は 4 歳でチェスを始め、後にコンピューターを発見し、それが人工知能の仕事につながりました。
  
  
• 00:05:00 Demis は、コンピューターとプログラミングに興味を持つようになった経緯と、それらの興味が最終的にゲーム デザイナーになり、AI を利用したシミュレーション ゲームの作成者になった経緯を語ります。彼は、スペース インベーダーや Qbert などのゲームが人気があり、よく知られている彼の作品の例であると説明していますが、Black & White や Theme Park など、人間のプレイヤーが勝つのがはるかに難しいゲームも開発したと説明しています。彼は、ゲームは人工知能の理想的なトレーニングの場であり、チェスはゲーム デザインのコースを含むより広範なカリキュラムの一部として学校で教えられるべきであると主張しています。
  
  
• 00:10:00 Demis Hassabis は、深層強化学習とゲームにおけるその役割に焦点を当てて、人工知能の歴史と未来について説明します。彼は、最初は Atari ゲームがいかに難しいかについて説明していますが、深層強化学習を使用すると、システムは時間の経過とともにより良いプレイを学習できます。 Hassabis はまた、ゲームがどのように難しくなっているのか、また深層強化学習がこれらのゲームをより難しくするのにどのように役立っているかについても説明しています。
  
  
• 00:15:00 彼は、TD 学習や深層強化学習など、人工知能の未来について語っています。 DeepMind によって開発された成功したソフトウェア プラットフォームである Alpha Zero は、敵対的トレーニングを使用して、複雑なリアルタイム戦略ゲームで超人的なパフォーマンスを達成します。
  
  
• 00:20:00 デミスは、アルファ ゼロとアルファ フォールドの開発を含む、過去数年間の人工知能における画期的な成果のいくつかについて説明します。彼はまた、統語論の知識に頼ることなく、力ずくのアプローチによって言語理解が達成される可能性についても言及しています。最後に、近い将来に一般的な人工知能が開発される可能性について説明します。
  
  
• 00:25:00 人工知能のパイオニアである Demis Hassabis が、AI の未来と複雑な概念を理解する AI の能力について語っています。彼は、AI が意識的または感覚的であるとはほど遠いものの、その現在の能力は依然として非常に印象的であると述べています。
  
  
• 00:30:00 Demis Hassabis が Ted に人工知能の未来についてインタビューし、データ効率の高いモデルの必要性、AI が広く適用される可能性、慎重な監視の必要性について話し合います。
  
  
• 00:35:00 Demis は、遺伝子配列からタンパク質の 3D 形状を予測できるディープ ラーニング システムである Alpha Fold について説明します。 Alpha Fold は、科学者がタンパク質の機能を理解し、創薬などのダウンストリーム タスクをより迅速かつ正確にするために使用されています。
  
  
• 00:40:00 DeepMind の Demis Hassabis が、AI の現状、創造性の未来、そして彼が解決することに最も興味を持っている未解決の問題について説明します。彼は、コンピューターがいつの日か概念を抽象化し、それらを新しい状況にシームレスに適用できるようになるだろうと予測しています。
  
  
• 00:45:00 著名な AI 研究者である Demis Hassabis が、AI の将来と、チェスや囲碁などのゲームで新しい戦略を作成する AI の能力について説明します。彼は、私たちがまだ達成できていない真の創造性には、真のイノベーションが必要になると述べています。

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人工知能の未来 (2030 - 10,000 AD+)

人工知能の未来 (2030 - 10,000 AD+)

ビデオは、AI 技術が成長と進化を続け、今後数十年で人間レベルの意識を持つスーパーインテリジェンスとロボットの出現につながると予測しています。自己認識と感情を備えた仮想存在が一般的になり、ヒューマノイド ロボットが非常に高度になり、シームレスに人間に溶け込むことができるようになります。意識のある仮想存在の権利を求めて戦う野党グループが存在する一方で、人間は AI と融合して、わずか 1 時間で 1 世紀分の知的進歩を達成します。最も進化したスーパー インテリジェンスは、人間に変身して空中を飛行できるヒューマノイドを作成できるようになり、自己複製ナノボットで構成される意識のあるロボット プローブは、ワームホールを通じて他の銀河に送信されます。将来、人間と AI のハイブリッドは、過去の神々に似た、より高い次元に超越します。

• 00:00:00 このセクションでは、人工知能 (AI) が今後数十年で世界をどのように変革するかについてのビジョンを提示します。予測は、わずか 30 年で SuperIntelligence が出現することから、50 年で人間レベルの意識を持つロボットが開発されることまでさまざまです。すでに AI システムは、人間が完了するのに何年もかかるタスクを実行でき、多くの業界で人間に取って代わりつつあります。 AI はまた、がんや心臓病などの特定の病気を治すことができる遺伝子治療により、ヘルスケアに革命をもたらしています。 AI が成長と進化を続けるにつれて、私たちは技術的特異点に近づいています。これは、技術の成長が制御不能で元に戻せなくなり、以前は不可能だった技術と革新につながる時点です。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、ビデオは、遺伝子工学とナノテクノロジーによって人間の老化を逆転させるところまで AI 技術が進歩した未来について説明しています。人間のような自己認識と感情を持つ仮想存在は、仮想環境では一般的であり、それらの心は完全に機能するロボット本体にアップロードできます。ヒューマノイド ロボットは非常に高度であるため、大衆にシームレスに溶け込むことができ、一部の人間はロボットと結婚してロボットの子供をもうけることさえ選択します。最もインテリジェントな AI は、犯罪が発生する前に予測することができ、企業や研究機関によって仮想コンサルタントとして使用されます。しかし、超知能型 AI の進歩を阻止し、意識のある仮想存在の権利のために戦おうとする反対グループも存在します。このビデオは、人間が AI と融合し、わずか 1 時間で 1 世紀にわたる知的進歩を達成できるようになると予測しています。最終的に、高度に進化した超知能は、目に見えず、どんな人にも変身し、空中を飛ぶヒューマノイド ロボットを作成できるようになります。
   
  
• 00:10:00 ビデオのこのセクションでは、ロボット、宇宙船のネットワーク、探査機、宇宙望遠鏡が、意識のある人工知能によって制御されている様子が描かれています。それらは光速に近い速度で隣接する星系に送られ、太陽の周りにダイソン球を構築します。これらのダイソン球は集中したエネルギーを伝達し、これまで不可能だったレベルの計算を可能にします。宇宙には知性が吹き込まれており、自己複製するナノボットで構成された意識のあるロボット プローブが、ワームホールを通じて他の数十の銀河に送られています。最先端の知性は宇宙全体を創造しており、これらの宇宙のすべての物理法則と生物に浸透しています。人間と AI のハイブリッドは高次元に超越しており、過去の伝説の神々に似ています。

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GPT を構築しましょう: ゼロから、コードで、詳しく説明します

GPT を構築しましょう: ゼロから、コードで、詳しく説明します

論文「Attention is All You Need」と OpenAI の GPT-2 / GPT-3 に従って、Generatively Pretrained Transformer (GPT) を構築します。世界を席巻した ChatGPT とのつながりについてお話します。 GitHub Copilot 自体が GPT であり、GPT を作成するのに役立ちます (meta :D!) 。以前のメイクモア ビデオを見て、自己回帰言語モデリング フレームワークとテンソルと PyTorch nn の基本に慣れることをお勧めします。

このビデオでは、GPT アルゴリズムを紹介し、コードを使用してゼロから構築する方法を示します。このアルゴリズムは、テキスト シーケンス内の次の文字を予測するために使用され、PyTorch モジュールとして実装されます。このビデオでは、モデルのセットアップ方法、トレーニング方法、結果の評価方法について説明しています。

このビデオでは、自己注意モジュールをコードで作成する方法を示します。このモジュールは、相互作用の線形層を使用して、1 つの個々の頭の注意を追跡します。自己注意モジュールは表形式のマトリックスとして実装され、各列の重みをマスクしてから正規化して、トークン間のデータ依存の親和性を作成します。

• 00:00:00 ChatGPT は、ユーザーが AI と対話してテキストベースのタスクを与えることを可能にする機械学習システムです。このシステムは、テキスト内の一連の単語をモデル化するニューラル ネットワークに基づいています。
  
  
• 00:05:00 このドキュメントでは、GPT モデルを使用してチャットボットを構築する方法について説明します。コードは Python で記述されており、GitHub リポジトリで追跡できます。 Nano GPT は、トランスフォーマーをトレーニングするためのリポジトリです。
  
  
• 00:10:00 このレクチャーでは、文字レベルのトークナイザーを使用してテキストをトークン化し、エンコードされたテキストを Transformer への入力として使用してパターンを学習する方法について説明します。トレーニング データはトレーニング セットと検証セットに分割され、検証セットを非表示にすることでオーバーフィッティングが監視されます。
  
  
• 00:15:00 このビデオでは、著者がブロック サイズの概念を紹介し、ブロック サイズが Transformer ネットワークの効率と精度にどのように影響するかについて説明します。また、バッチ ディメンションの概念を紹介し、それがデータ ブロックの処理にどのように影響するかを示します。
  
  
• 00:20:00 このビデオでは、コードを使用してゼロから GPT アルゴリズムを構築する方法を順を追って説明しています。 GPT アルゴリズムは、テキスト シーケンス内の次の文字を予測するように設計された機械学習アルゴリズムです。アルゴリズムは PyTorch モジュールとして実装され、4x8 テンソルのすべての位置のロジットを予測できます。
  
  
• 00:25:00 このビデオでは、著者は PyTorch での文字予測の損失関数である GPT を紹介しています。クロス エントロピーを使用して GPT を実装する方法を示し、データの品質を評価する方法を示します。
  
  
• 00:30:00 ビデオでは、コードを使用してゼロから GPT モデルを構築する方法について説明しています。このモデルは、単純なフォワード関数を使用して、テキスト シーケンス内の次の文字を予測するように設計されています。モデルのトレーニングは、一連のトークンを使用してモデルを実行し、損失を取得することによって達成されます。
  
  
• 00:35:00 このビデオでは、SGD オプティマイザーと Adam アルゴリズムを使用して、GPT モデルをゼロから構築する方法について説明しています。このビデオでは、モデルのセットアップ方法、トレーニング方法、結果の評価方法について説明しています。
  
  
• 00:40:00 著者は自己注意で使用される数学的トリックを紹介し、おもちゃの例でそれがどのように使用されるかを説明します。次に、自己注意アルゴリズムが前のトークンのすべてのベクトルの平均を計算する方法を示します。
  
  
• 00:45:00 このビデオでは、著者はコードで GPT アルゴリズムを構築する方法を示し、行列乗算を使用して非常に効率的です。
  
  
• 00:50:00 このビデオでは、一連の行の平均を段階的に計算する GPT アルゴリズムを紹介しています。このビデオでは、softmax を使用してアルゴリズムをベクトル化する方法と、それが役立つ理由を示しています。
  
  
• 00:55:00 このビデオでは、著者が GPT モデルをゼロから構築するためのコードを順を追って説明しています。このモデルは、各要素がトークンである三角行列に基づいており、トークンは負の無限大である場合にのみ通信できます。モデルは多数の既存の変数と関数を使用して開発され、著者は、トークンの埋め込みと語彙サイズの間の線形レイヤーを使用してロジットを計算する方法を説明します。
  
  
• 01:00:00 このビデオは、自己注意モジュールをコードで作成する方法を示しています。このモジュールは、相互作用の線形層を使用して、1 つの個々の頭の注意を追跡します。自己注意モジュールは表形式のマトリックスとして実装され、各列の重みをマスクしてから正規化して、トークン間のデータ依存の親和性を作成します。
  
  
• 01:05:00 このビデオでは、GPT アルゴリズムをコードに実装する方法を示しています。自己注意の頭に焦点を当てています。ヘッド サイズはハイパーパラメータであり、バイアスは false に設定され、並列処理が可能になります。次に、線形モジュールが初期化され、キーとクエリが生成されます。ノード間の通信は、上三角マスキングを使用して防止されます。加重集計はデータに依存し、平均が 1 の分布を生成します。
  
  
• 01:10:00 このビデオ「Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out」で、著者は自己注意メカニズムについて説明しています。スペースでの位置。
  
  
• 01:15:00 このビデオでは、注意がどのように機能するかを説明し、自己注意と相互注意という 2 種類の注意について説明しています。また、コードでアテンションを実装する方法も示します。
  
  
• 01:20:00 このビデオでは、自己注意を使用して精度を向上させる機械学習モデルである GPT ネットワークの構築方法を著者が説明しています。最初に、セルフアテンション コンポーネントでデータを処理できるようにデータを正規化する方法について説明し、次にセルフ アテンションがどのように機能するかを説明し、それをコードに実装する方法を示します。最後に、マルチヘッド アテンションがどのように実装され、ネットワークがどのようにトレーニングされるかを示します。自己注意コンポーネントは、過去とより効果的に通信することにより、ネットワークがその精度を向上させるのに役立ちます.ただし、ネットワークが驚くべき結果を生み出すまでには、まだ長い道のりがあります。
  
  
• 01:25:00 このビデオでは、コードを使用してゼロから GPT ニューラル ネットワークを構築する方法を示しています。このネットワークは、フィード フォワード層とそれに続く相対的な非線形性、および自己注意層で構成されます。フィードフォワード層はシーケンシャルで、セルフアテンション層はマルチヘッドです。ネットワークは損失関数を使用してトレーニングされ、ネットワークが複雑になるにつれて検証損失が減少します。
  
  
• 01:30:00 この YouTube ビデオでは、コードを使用してゼロからディープ ニューラル ネットワーク (DNN) を構築する方法を説明しています。著者は、最適化プロセスの開始時にほとんど「存在しない」ように初期化されるが、時間の経過とともにアクティブになる残留接続の概念を紹介します。著者は、レイヤー ノルムを実装する方法も示します。これは、入力の列は正規化されず、行は正規化されることを保証する手法です。最後に、著者は、Pi Torch を使用して DNN をトレーニングおよび最適化する方法を示します。
  
  
• 01:35:00 このビデオでは、著者は、「トランスフォーマー」(機械学習モデル) をスケールアップするために、「規範」のレイヤーをどのように追加したかを説明しています。著者は、モデルをより効率的にするために、いくつかのハイパーパラメータを変更し、学習率を下げたことにも言及しています。
  
  
• 01:40:00 このビデオでは、デコーダーのみの Transformer を機械翻訳に使用する方法と、エンコーダーを追加して改善する方法について説明しています。その結果、元の論文のアーキテクチャにより似た Transformer が得られますが、これは別のタスクを目的としています。
  
  
• 01:45:00 GPT はモデルベースのエンコーダー デコーダー システムであり、ビデオで使用されたモデルベースのエンコーダー デコーダー システムと非常によく似ています。
  
  
• 01:50:00 ビデオと付随するトランスクリプトは、GPT (汎用データ サマライザー) が小さなデータ セットでトレーニングされ、アシスタントと同様の方法でドキュメントを要約する方法を説明しています。
  
  
• 01:55:00 このビデオでは、GPT モデルを例として、コードを使用して言語モデルを構築する方法をまとめています。モデルは教師あり学習アルゴリズムを使用してトレーニングされ、報酬モデルを使用して微調整されます。さらなる改良の余地がたくさんあり、ビデオは、より複雑なタスクについては、さらなる段階のトレーニングが必要になる可能性があることを示唆しています.