4月11日、Metaは次世代のAI専用インフラストラクチャについて、同社の独自チップ「MTIA」の新バージョン、そして同社のAIインフラの将来について述べたブログを公開した。 4月11日、Metaは次世代のAI専用インフラストラクチャについて、同社の独自チップ「MTIA」の新バージョン、そして同社のAIインフラの将来について述べたブログを公開した。 昨年、Metaは独自に設計した第一世代AI推論アクセラレータである Meta Training and Inference Accelerator(MTIA)v1 を発表した。これはMetaが提供するサービスで利用する、大規模な深層学習推薦モデルに特化して設計されたもの である。 MTIAは、Metaのサービス独自の要件に特化し、最も効率的なアーキテクチャを提供することを目的としている。このチップは実際にMetaのデータセンターに配備されており
米Metaは4月10日(現地時間)、AIトレーニング高速化のためのカスタムチップ「MTIA」(Meta Training and Inference Accelerator)の第2世代を発表した。 昨年5月に発表したMTIAは、MetaのFacebookやInstagramでのランキングおよび広告レコメンデーション機能などで最適に動作するよう設計されている。AIのトレーニングを効率化し、推論を容易にするのが目的だ。 第2世代のMTIAは、先代のコンピューティング帯域幅とメモリ帯域幅を2倍以上に拡張し、「ユーザーに高品質の推奨を提供するランキングと推奨モデルを効率的に提供するよう設計されている」という。初期のテスト結果では、4つの主要モデルで先代と比較して性能が3倍向上した。 一般的なGPUより大容量のSRAMを使うことでバッチサイズが制限されていても十分なコンピューティングを提供できる。
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます OpenAIは、「ChatGPT」や「Copilot」といった最も人気の高いAIチャットボットのいくつかを動作させるのに利用されている高度な大規模言語モデル(LLM)で最も知られている。マルチモーダルモデルは、視覚アプリケーションの新たな範囲を解き放つことでチャットボットの能力を新たな段階に引き上げることができ、OpenAIは一つのモデルを開発者に対して利用可能にした。 OpenAIは米国時間4月9日、「GPT-4 Turbo with Vision」が「OpenAI API」を通じて開発者に一般提供されたとX(旧Twitter)の投稿で発表した。同モデルは、最新の「GPT-4 Turbo」モデルにビジョン機能を追加したもの。 この最新
無料版Geminiは「テンプレそのまま」 まずは、無料の「Gemini」と有料の「Gemini Advanced」でさまざまなプロンプトを入力し、結果を比較した。両者の精度の違いについて、見ていこう。 最初に、ゼロから新たな文章を生成する用途として、「入社式を想定した2分程度のスピーチ原稿」を作成してみた。無料版Geminiで出力されたものは、よくあるテンプレートをそのまま使ったという印象である。悪くはないが、この程度であれば生成AIを使うまでもなく自力で作れそうだ。 一方のGemini Advancedは、冒頭で自社の特徴を紹介したり、「大切なこと」に具体的な説明が盛り込まれたりと、より肉付けされた内容となった。ただし、全体的な完成度はもう一歩という印象もある。 たとえば、この原稿では「はなむけの言葉として、3つの大切なことを~」と出力されているが、「はなむけの言葉として」はあくまでもプ
米OpenAIは4月15日、大規模言語モデル「GPT-4」について、日本語に最適化したカスタムモデルを発表した。日本語のテキストを記述する能力が向上しており、「GPT-4 Turbo」より最大3倍高速とうたっている。今後数カ月以内にAPIをリリースするという。 関連記事 OpenAI、“怠けにくい”「GPT-4 Turbo」プレビューリリースや値下げを発表 OpenAIは、11月に発表した「GPT-4 Turbo」のプレビュー版をリリースすると発表した。「GPT-4」が怠け者になってきたという苦情を受け、怠けにくくしたという。公式版は数カ月中にリリースする計画だ。 マイクロソフト提供の“社内GPT基盤”もGPT-4 Turboなどに対応 米Microsoftが、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」経由で使える「Azure OpenA
新聞記者はAIにとってかわられる。そんな未来予測は、まず日本から現実になるのか。世界最大の検索エンジンが、この国の新聞社に突きつけた条件は、業界の存亡をも左右しかねないものだった。 人工知能を積んだ黒船 1854年早春、黒光りする9隻の軍艦が浦賀沖に現れた。武力を背景に、アメリカが日本に「不平等条約」を強いたことは、日本人であれば誰もが知るとおりだ。 それから170年。多くの国民が気づかぬうちに、いま新たな「不平等条約」が結ばれようとしている。もっとも、かつてのように軍艦や大砲をちらつかせて、ではない。舞台は、いまや生活の必需品となった「ネット検索」なのだ。 この春、新聞各社に静かな衝撃が走っている。ある全国紙の関係者が明かす。 「'21年以降、国内の主要紙と地方紙あわせて50社以上が米グーグルと契約して、同社の『ニュース ショーケース』という記事配信サービスに記事を提供してきました。 今
4月11日、GoogleはすべてのGoogle Photosユーザーに向けて、写真をプロのように編集できるAI編集ツールの提供を開始した。 Google Photosを使用するすべての人が、以下のようなAI編集ツールをサブスクリプション不要で利用可能となる。 わずかな操作で写真から不要な物体を消去する「Magic Eraser」 写真のぼやけを解消し、画質を鮮明化する「Photo Unblur」 ポートレート写真において光の方向や明るさを自由に調整できる「Portrait Light」 これらは、専門的な編集技術がなくても、誰でも簡単に高品質な写真編集を行うことを可能にする。 さらに、Googleは昨年、Pixel 8とPixel 8 Proで「Magic Editor」を導入した。これは、生成AIを利用して、被写体の位置の変更や空の色の変更など、複雑な編集を直感的な操作で実現するエディタ
4月11日、HashiCorpはTerraformの新バージョンである1.8を公開した。 このバージョンでは、プロバイダー定義関数とリソースタイプ間のリファクタリング機能が導入され、ユーザーはTerraformにカスタム機能を追加できるようになった。 4月11日、HashiCorpはTerraformの新バージョンである1.8を公開した。 このバージョンでは、プロバイダー定義関数とリソースタイプ間のリファクタリング機能が導入され、ユーザーはTerraformにカスタム機能を追加できるようになった。これにより、より複雑なビジネスロジックをカスタムアサーションに書き込むことが可能となり、独自の検証シナリオに対応する。 Terraform 1.8で導入された新しいプロバイダー定義関数は、AWS、Google Cloud、Kubernetesといった主要プロバイダーに対応している。これらの関数は、
4月10日、Python 3.12.3および3.13.0a6リリースがリリースされた。 Python 3.12.3は300以上のコミットを含む最新のメンテナンスリリースで、これまでになく安定し、セキュリティが高く、バグが少ないバージョンである。 一方、Python 3.13.0a6は3.13の最終アルファリリースであり、新機能の追加期限まであと1ヶ月とされている。 以下に示すような数多くの改善や新機能が盛り込まれている。 Python 3.13.0a6の新機能 例外トレースバックのカラー化:エラーメッセージの可読性が向上し、デバッグがより容易になる。 実験的なJITコンパイラの追加:Pythonプログラムの実行速度の向上が期待される。 インクリメンタルガベージコレクション:大量のオブジェクトを扱うプログラムでのコレクションの停止時間を短縮。 ドキュメント文字列の先頭インデントの削除:メモリ
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる?」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした(笑)。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
OpenAIは4月15日、アジア初の拠点となる東京オフィスの開設に合わせ、AIモデル「GPT-4」の日本語特化版「GPT-4 Customized for Japanese」を発表した。すでに早期アクセスが可能で、数ヶ月以内に広くAPIを公開予定。GPT-4 Turboに比べて日本語の処理速度が「3倍」としている。 GPT-4 Customized for Japaneseでは、日本語の文字を読み取る能力を向上させたほか、トレーニング中に「この情報は重要」「この情報は重要ではない」という「アテンションシフト」という手法を取り入れ、さらなる能力向上を図った。 OpenAIは今回の東京オフィスの設置によって、細かなニュアンスや文化的背景の理解を含めた日本語能力のさらなる向上を図るほか、法人向けに「ChatGPT Enterprise」を販売する。従業員は年内に十数人を採用する計画だ。
ジョン・ヘンリーの教訓 19世紀の都市伝説に「ジョン・ヘンリー」という人物がいます[1]。 彼は屈強な肉体労働者で、ハンマーを振るって岩に穴を開ける達人でした。ところが蒸気機関で動くドリルの登場により、彼は失業の危機に瀕します。そこで彼は、人間は機械よりも優れていることを示すために、穴開け競争で蒸気ドリルに戦いを挑んだというのです。 伝説によれば、ジョン・ヘンリーは(驚くべきことに)僅差で勝利を収めたとされています。しかし、あまりにも肉体を酷使したために、勝利の直後にその場で倒れて帰らぬ人になりました。周囲の野次馬たちは言いました。「彼は人間らしく死んだ」と。 この逸話から得られる教訓は何でしょうか? 「機械と競い合うのは命にかかわる」とか「バカバカしい」とかではないと私は思います。それはあまりにも表層的な解釈です。生成AIが躍進する現在、ジョン・ヘンリーは遠い過去の伝説ではありません。現
[速報]「Gemini for Google Cloud」発表。Google Cloudでの開発から運用、セキュリティなど利用シーン全体をAIが支援。Google Cloud Next '24 Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、最新のAIによるGoogle Cloudを用いたアプリケーションの開発から運用、セキュリティなどライフサイクル全体をAIが支援する「Gemini for Google Cloud」を発表しました。 「Gemini for Google Cloud」は、同社の最新AIモデルである「Gemini」を用いた複数のサービスの統合的なブランドです。コーディング支援のGemini Code AssistもGemini for Google Cloudの傘下と位置づけられています。 それぞれの機
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Appleの研究者が、スマートフォンのアプリUIを理解するために設計したマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の「Ferret-UI」を開発したという論文を、未査読論文リポジトリであるarXivで公開しました。 [2404.05719] Ferret-UI: Grounded Mobile UI Understanding with Multimodal LLMs https://arxiv.org/abs/2404.05719 Apple teaching an AI system to use apps; maybe for advanced Siri https://9to5mac.com/2024/04/09/ferret-ui-advanced-siri/ ChatGPTのようなチャットボットAIシステムのベースとなっている大規模言語モデル(LLM)は、主にウェブサイトから収
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