第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
「機械学習で時系列予測はできるのか」論議がTransformerと共に帰ってきた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、こちらのポストをお見かけしました。 AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か？」を公開しました。 論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当たり前になったのだなという感想でした。大昔「沖本本」で古典的な計量時系列分析を一通り学んだ身としては隔世の感がありますが、これもまたNN時代の趨勢なのでしょう。 なお、元論文2点は上記リンクから辿
この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル（英語） https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画（英語） https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction
「Transformer」後継と期待される「RetNet」活用 PKSHAが日英対応の独自LLMを開発 日本MSも協力
AIベンチャー・PKSHA Technology（東京都文京区）は3月28日、「RetNet」技術を活用した日英大規模言語モデル（LLM）を開発したと発表した。RetNetを使用した日英モデルは世界初で、日本マイクロソフトの技術支援により実現。PKSHA Technologyの上野山勝也代表は「これによって生成AIの活用が一段前に進む」と自信を見せる。 左から、PKSHA Communication、PKSHA Workplaceの佐藤哲也代表、PKSHA Technologyの上野山勝也代表、日本マイクロソフト 執行役員 常務 最高技術責任者の野嵜弘倫さん、PKSHA Technology アルゴリズムエンジニア VPoEの森下賢志さん、PKSHA Technology アルゴリズムリードの稲原宗能さん 今回開発したLLMの最大の特徴であるRetNetとは「Retentive Netwo
3つの要点 ✔️ Local-Sensitive-Hashingにより必要な要素同士のAttentionを計算することができるようになった ✔️ Reversible layerによってレイヤー数に比例して増加するactivationを保存するメモリの削減 ✔️ transformerの計算量を$O(L^2)$から$O(L \log L)$まで削減した Reformer: The Efficient Transformer written by Nikita Kitaev, Łukasz Kaiser, Anselm Levskaya (Submitted on 13 Jan 2020 (v1), last revised 18 Feb 2020 (this version, v2)) Comments: ICLR 2020 Subjects: Machine Learning (cs.L
The technology has resulted in a host of cutting-edge AI applications — but its real power lies beyond text generation
In this work, we propose Retentive Network (RetNet) as a foundation architecture for large language models, simultaneously achieving training parallelism, low-cost inference, and good performance. We theoretically derive the connection between recurrence and attention. Then we propose the retention mechanism for sequence modeling, which supports three computation paradigms, i.e., parallel, recurre
ジェネレーティブAIの進歩に大きな影響を与えた「Transformer」を開発した研究者らはなぜGoogleを去ったのか？
昨今のChatGPTやMidjourneyなど、さまざまなジェネレーティブAIを支えるニューラルネットワークアーキテクチャである「Transformer」は、2017年にGoogleの研究者8人によって発表されました。しかし、Transformerの開発に携わった研究者は全員Googleを退職していることが報じられています。 Ex-Google Scientists Kickstarted the Generative AI Era of ChatGPT, Midjourney - Bloomberg https://www.bloomberg.com/opinion/features/2023-07-13/ex-google-scientists-kickstarted-the-generative-ai-era-of-chatgpt-midjourney 2017年にGoogleの研究
2017年にGoogleの研究者が提唱した深層学習モデルで、チャットAI「Chat GPT」などに使われる。「どこに注目するか」を重視したことで、自然言語処理での精度や処理速度を大幅に高めた。 米OpenAIの「ChatGPT」は2022年に公開されるやいなや、その精度の高さに世界が衝撃を受けた。このChatGPTは、同社の大規模言語モデル（LLM）「GPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）」をベースにしている。Transformerこそ、LLMの根幹である。 Transformerはエンコーダー（符号器）とデコーダー（復号器）で構成し、「どこに注目するか」を重視するアテンション機構を中心としている。大規模並列処理に向いたモデルで、GPUでの処理を想定して設計した。 Transformerは米Google Brain（現在の米Google D
自称Transformer後継モデル「RetNet」マイクロソフトら開発、脳活動から音楽を生成するAI「Brain2Music」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第4回目は、Googleが開発した、昨今の生成AIの根幹をなすTransformerモデルの後継をうたう、マイクロソフトの技術など、5つの論文をまとめました。 生成AI論文ピックアップTransformer同等の性能でメモリ効率がよく高速なモデル「RetNet」 Microsoft含む研究者らが開発 Meta、商用利用可能な大規模言語モデル「Llama 2」発表 画像内の物体テレポーテーションAI「AnyDoor」 アリババ含む研究者らが開発 生成AIの処理が高速になる「FlashAttention-2」 米スタンフォード大の研究者が開発 脳活動から音楽を生成するAI
半導体大手の米NVIDIA（エヌビディア）が2024年3月に開いた年次開発者会議「GTC」で、参加者が長蛇の列をなしたセッションがあった。あまりの人気ぶりに参加者の入場・着席が間に合わず、開始時間が約15分遅れたほど。同社によれば約900あったセッションで最も人を集めたという。 セッションの題目は「AI（人工知能）の変革（Transforming AI）」。深層学習に大きな進展をもたらしたとされるアーキテクチャー「Transformer（トランスフォーマー）」の論文「Attention Is All You Need（必要なのはアテンションだけ）」の著者が一堂に会し、エヌビディアのJensen Huang（ジェンスン・ファン）CEO（最高経営責任者）が司会を務めた。伝説的な論文の著者の話を聞こうと、数百人の参加者が会場に詰めかけたわけだ。 2017年に発表されたトランスフォーマーは革命的な
圧倒的な汎用性で世界中を席巻している「GPT」「PaLM」「LLaMA」といったLLM（大規模言語モデル）の根幹を成す技術が「Transformer」です。従来のディープラーニングが抱えていた大きな課題を解消し、ChatGPTなどのAIを生み出したことで落ち着いてきたかに思えたAIブームを爆発的に再加速させたこの重要技術は、いまだに発展を続けています。今回は、Transformerについて、分かりやすく解説していきます。 合同会社Noteip代表。ライター。米国の大学でコンピューターサイエンスを専攻し、卒業後は国内の一部上場企業でIT関連製品の企画・マーケティングなどに従事。退職後はライターとして書籍や記事の執筆、WEBコンテンツの制作に関わっている。人工知能の他に科学・IT・軍事・医療関連のトピックを扱っており、研究機関・大学における研究支援活動も行っている。著書『近未来のコア・テクノロ
【Mamba入門】Transformerを凌駕しうるアーキテクチャを解説（独自の学習・推論コード含む） - Qiita
はじめに 薄紅色の柔らかなそよ風が恋しい今日この頃皆様いかがお過ごしでしょうか？ はじめまして。 某総合電機メーカ・某設計部門（機械設計）に属する 六花 牡丹（りっか ぼたん）と申します。 とある事情でこちらのサイトに不定期で記事を載せることがございます。 本記事ではMambaに関するアルゴリズム・数学的な原理に加え、独自に開発した学習・推論コードを示すことで基礎から応用までをカバーしています。 拙筆ではございますが、皆様のお役に立つことを心から願っております。 未熟者故、記事中にて誤記・欠落などが見られることがございます。 もし発見しました場合には、コメント等にてご指摘いただきますようお願い申し上げます。 私は記事を一般に周知する手段を有していないため、もし記事が有用であると判断された場合には、X（旧Twitter）等で拡散していただけますと幸いです。 2024/02/13 追記： X（
Transformer Debugger (TDB) is a tool developed by OpenAI's Superalignment team with the goal of supporting investigations into specific behaviors of small language models. The tool combines automated interpretability techniques with sparse autoencoders. TDB enables rapid exploration before needing to write code, with the ability to intervene in the forward pass and see how it affects a particular
RAGは非常に有用なツールですが、PDFの論文などを扱う際には、表データを正しく読み取れない場合があります。 表の構造を適切に処理することは難しく、いくつかの改善策が提案されています。 例えば、RAGを構築するのに使われるライブラリであるLlamaIndexのドキュメントに以下のような情報があります。 このドキュメントでは表を含むデータを扱う方法として、PDFを一旦すべて画像データに変換し、画像として表の形式を保持したままGPT-4Vでデータを解析することを提案しています。 ただ、PDF1ページ分の画像をそのままGPT-4Vに解析させても精度はあまり良くないようで、後述するTable Transformerを使って表部分の画像のみ抽出してから解析を行うことで、より良い結果が得られたのことでした。 本記事では、この方法を用いてPDF内の表の解析を試してみます。 手順としては 1. PDFの全
GitHub - pytorch-labs/gpt-fast: Simple and efficient pytorch-native transformer text generation in <1000 LOC of python.
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SSM-Transformerアーキテクチャ採用で従来の約3倍のスループットを実現した大規模言語モデル「Jamba」をAI21 Labsが発表
イスラエルのAIスタートアップであるAI21 Labsが、英語・フランス語・スペイン語・ポルトガル語に対応した大規模言語モデル「Jamba」を発表しました。Jambaは、従来のTransformerモデルにState Space Model(SSM)のアーキテクチャを組み合わせたSSM-Transformerモデルとなっています。 Introducing Jamba: AI21's Groundbreaking SSM-Transformer Model https://www.ai21.com/blog/announcing-jamba AI21 Labs Unveils Jamba: The First Production-Grade Mamba-Based AI Model https://www.maginative.com/article/ai21-labs-unveils-j
目次 本記事の動機 時系列解析とTransformerに対する先行研究のまとめ 複数時系列データの解析に対する課題を解決した改善モデル iTransformer iTransformerモデルの実装 実装環境と学習データ データの前処理 iTransformerモデル実装と最適パラメータ探索 数値実験と考察 本記事のまとめ 参考文献 本記事の動機 近年ではビックデータの利活用が活発になっており、データを蓄積・分析することが多くなっています。その際、機械学習やAIの実装をしてデータの分析を行う場合、データ数が鍵となっています。しかしながら、データの項目数が多いと、各項目のデータ数が少なくなる可能性があります。例えば、ある市場で売られている品種が複数あった場合、受注数の差だけではなく、受注のデータ数にも差が生じ、結果的に分析に使用可能なデータ数が少なくなり、分析の精度が低下することが考えられま
キカガク機械学習講師の船蔵颯です！本記事では、深層学習の基盤技術ともいえる Transformer について解説します。 ChatGPT が発表され、言語モデル GPT をベースとしたサービスが非常に身近なものとなってきています。多くの大規模言語モデルがその中核として採用している機構が Transformer です。また、BERT (自然言語処理) や Vision Transformer (画像処理) 、wav2vec 2.0 (音声処理) など、ChatGPT の興隆以前から Transformer は多方面で利用されています。 そのため、Transformer は深層学習の必須知識といえる状況になってきています。本記事では、Transformer の仕組みをポイントを絞ってわかりやすく解説します。 Transformer による革命 Transformer はニューラルネットワークの
第3回は、Transformerモデルのアーキテクチャーやデコーダーの処理内容、RLHFを使ったお作法の訓練を中心に解説します。 はじめに 前回は、大規模言語モデル(LLC)の概要のついて説明しました。今回は、GPTシリーズなどの大規模言語モデルが採用している「Transformer」という自然言語処理について解説します。 RNNやLSTMなどの回帰型ニューラルネットワークが中心だったところに彗星のように現れたTransformerは、どのような仕組みでGPTのような言語モデルを生み出したのでしょうか。 回帰型ニューラルネットワーク 私が2017年にThink ITの連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」を書いていた頃は、自然言語処理(NLP)と言えば次の2つが主流でした。拙書『エンジニアなら知っておきたいAIのキホン』にも、この2つの技術解説をしています。 RNN(Recurrent
AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。Read less
GitHub - OpenNMT/CTranslate2: Fast inference engine for Transformer models
CTranslate2 is a C++ and Python library for efficient inference with Transformer models. The project implements a custom runtime that applies many performance optimization techniques such as weights quantization, layers fusion, batch reordering, etc., to accelerate and reduce the memory usage of Transformer models on CPU and GPU. The following model types are currently supported: Encoder-decoder m
3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning
ThanksSpecial thanks to those below for supporting the original video behind this post, and to current patrons for funding ongoing projects. If you find these lessons valuable, consider joining. .chanceA ZookAaron BinnsAda CohenAdam CedroneAdam Dřínekaeroeng15Alan SteinAlbin EgasseAlex Alex HackmanAlexandru IrimieaAlexis OlsonAli YahyaAljoscha SchulzeAlon AmitAlvin KhaledAman KarunakaranAndrea Di
【勉強メモ】RetNet: 大規模言語モデル用の Transformer の後継について説明 RetNet: A Successor to Transformer for Large Language ｜だいち
【勉強メモ】RetNet: 大規模言語モデル用の Transformer の後継について説明 RetNet: A Successor to Transformer for Large Language Models Explained RetNet: A Successor to Transformer for Large Language Models Explained（GPTにて要約）Summary論文「RetNet A Successor to Transformer for Large Language Models Explained」では、Transformerに代わる新しいモデル「RetNet」が提案されています。RetNetは、従来のTransformerとリカレントニューラルネットワーク、そしてスライディングウィンドウ注意を組み合わせる新しいモジュール「retentio
【AI論文解説】はディープラーニング・機械学習に関する論文を紹介する動画シリーズです。（プレイリスト： https://www.youtube.com/playlist?list=PLbtqZvaoOVPCqfmnrBfo9Xv5mtDr0LjQZ ） 今回は、以下の論文について紹介いたします。 【紹介論文】 ・Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models 【論文リンク】https://arxiv.org/pdf/2307.08621.pdf こちらの論文では、Transformerの計算量の問題を解決するための効率の良い系列モデルを提案しています。 -- ソニーが提供するオープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワークソフトウェアのNeural Network Libr
ChatGPTの基盤技術Transformerを処理性能で5倍上回る、AIアルゴリズム「Mamba」 - fabcross for エンジニア
新たなAIアルゴリズム「Mamba」の開発成果とされる論文が、2023年12月1日、プレプリントサーバー「arXiv」に掲載された。論文は、Mambaの性能について、ChatGPTを駆動するLLM（大規模言語モデル）の「Transformer」より5倍高速だと主張している。 Transformerは、生成AIチャットボットの基盤技術であり、用途の広い深層学習モデルだ。ただし、Transformerには、入力データ（シーケンス）が長い場合に計算の効率が低下するという弱点があった。 Mambaの技術的な特徴は、構造化された状態空間モデル（SSM）を改良したことで、モデルのパラメータを、入力データに合わせて動的に調整する能力だ。これにより、データの重要な部分の処理に集中し、不要な情報は無視できる。 論文は、Mambaのスループット（推論速度）が、Transformerより5倍高速だと説明している
はじめに この記事は、鈴木大慈先生の論文[1]の付録部分についての備忘録です。 Transformerをベースとした生成AIに多額のお金が投資されてます。また、Transformerをベースとした日本語に対応したLLMがリリースされるたびにニュースで取り上げられるなど注目されています。なぜTransformerがすごいのか？という根拠を、数理工学的に解説した論文[1]は、社会的に価値があると思い、備忘録を公開します。 Transformerは優れたモデルか？ 論文[1]では、「Transformerは、はたして優れたモデルなのか？」を解析しています。 結論から言うと、 無限次元入力のsequence-to-sequence関数に対し、Transformerは近似・推論能力をもつ Attentionは、入力列に応じて重要なトークンを選択することができる C. Auxiliary Lemmas
Turing株式会社のアドベントカレンダー2日目です！1日目はCTOの青木さんのカレー屋さんとスタートアップ：CTO of the year 2023でオーディエンス賞受賞です。 自動運転・AIモデル開発チームの岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転車の開発を目標としており、自動運転AIや車両、LLMの開発など様々なことに取り組んでいます。今回の話は、自動運転AIの物体認識などのPerceptionタスクにおいて個人的に面白いなと思ったVision-CentircなEnd-to-Endモデルの紹介です[1]。 Transformerベースの画像認識 Transformerは、大規模言語モデル(Large Language Model; LLM)などに用いられる重要なアーキテクチャです。2017年に"Attention Is All You Need"というタイトルで
Turing株式会社の自動運転・AIモデル開発チームの岩政(@colum2131)です。 Turingは2030年までに完全自動運転の達成を目指しており、自動運転AI開発から車両開発など、取り組むことは多岐に渡っています。 今回の話は、自動運転AI開発中に出た問題と、ひとまずの解決方法になります。より良い解決策があれば、教えてもらいたいです🙏 Transfomer-EncoderをONNXに変換したい ONNX（Open Neural Network eXchange）は、機械学習・深層学習モデルを表現するために構築されたオープンフォーマットです。 PyTorchやTensorFlow、scikit-learnなどのフレームワークで学習されたモデルをONNXに変換することでサーバーやエッジデバイスなど多様なハードウェアで運用が可能です。各ハードウェアごとに最適化されたフォーマットにも変換
みなさんこんにちは！クルトンです。 前日のブログは、Seq2Seqモデルについてでした。 エンコーダとデコーダと呼ばれる異なる使い方をするLSTMモデルを組み合わせたモデルでしたね。 本日からは、本日を含めて4つのブログでTransformerについてご紹介していきます。 Transformerについて発表された論文が "Attention Is All You Need" というタイトルで、こちらの内容をもとにお話をしていこうかと考えています。 本日含めて4日間の最終到達目標 以下のTransformerの全体図の内容を理解する事を本日含めて4日間の最終到達目標といたします。 EncoderやDecoderという単語についてはSeq2Seqでも聞いた事がありますが、色々と細かい情報が書かれていて、全てを理解するのは大変そうですので一つずつ分割して見ていきましょう！ まず本日は、Trans
![[上級編]LLMへ至る道~Transformerは何をするのか~[15日目] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/da0d583cbae46248013ea018c5ab61be764ad94d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Feye-catching-half-e1701275973271.png)
For the red cell in the output (row 0, column 0), we take the red row of the first matrix (row 0) and the red column of the second matrix (column 0), and do a dot product (1*1 + 2*4 + 3*7 + 4*10) to get 70. Likewise, for the green cell in the output (row 1, column 2), we take the green row of the first matrix (row 1) and the green column of the second matrix (column 2), and do a dot product (5*3 +
論文まとめ：GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding | Shikoan's ML Blog
タイトル：GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding 著者：Jialian Wu, Jianfeng Wang, Zhengyuan Yang, Zhe Gan, Zicheng Liu, Junsong Yuan, Lijuan Wang（所属：ニューヨーク州立大学バッファロー校、Microsoft） 論文：https://arxiv.org/abs/2212.00280 コード：https://github.com/JialianW/GRiT ざっくりいうと 物体検出にImage Captioningを導入した「Dense Captioning」の研究 検出とテキスト生成の2段階からなり、画像特徴と、テキストトークンの特徴をText Decoderに入れてキャプション生成 クローズドセット
【Mamba】Transformerを凌駕しうるアーキテクチャを徹底解説 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
【Mamba】Transformerを凌駕しうるアーキテクチャを徹底解説 近年、自然言語処理（NLP）や機械翻訳の分野において、Transformerアーキテクチャが革新的な進歩をもたらしました。しかし、常に進化するニーズに対応するために、さらなる高性能なアーキテクチャの開発が求められています。本記事では、新たなアーキテクチャ「Mamba」を紹介し、Transformerを凌駕しうる可能性について詳しく解説します。さらに、Pythonのサンプルコードも提供します。 Mambaの概要 Mambaは、Transformerアーキテクチャを基にした新しいモデルです。Transformerの優れた特性を継承しつつ、さらなる性能向上を実現することを目指しています。Mambaの特徴は以下の通りです。 長距離依存性の取り扱い: Transformerの欠点の一つとして知られる長距離依存性の取り扱いを改善
GitHub - sczhou/ProPainter: [ICCV 2023] ProPainter: Improving Propagation and Transformer for Video Inpainting
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![GitHub - sczhou/ProPainter: [ICCV 2023] ProPainter: Improving Propagation and Transformer for Video Inpainting](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/32167ee06c416de583b3ccedf4cbdbbc230f9583/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2F9b1b9401434da03d69d3d8621d99947aa0433a60ba415f3ea78ed200a112a7d1%2Fsczhou%2FProPainter)
[論文紹介コード付] 時系列Transformerを自然言語処理のお作法で鍛えたらゼロショットで未来の系列を予測することができました｜斑鳩イカリング@金融AI
[論文紹介コード付] 時系列Transformerを自然言語処理のお作法で鍛えたらゼロショットで未来の系列を予測することができました タイトル：Chronos: Learning the Language of Time Series 著者：Abdul Fatir Ansari1∗ , Lorenzo Stella1∗ , Caner Turkmen1 , Xiyuan Zhang2† , Pedro Mercado1 , Huibin Shen1 , Oleksandr Shchur1 , Syama Sundar Rangapuram1 , Sebastian Pineda Arango3‡ , Shubham Kapoor1 , Jasper Zschiegner, Danielle C. Maddix1 , Michael W. Mahoney4 , Kari Torkkola4
![[論文紹介コード付] 時系列Transformerを自然言語処理のお作法で鍛えたらゼロショットで未来の系列を予測することができました｜斑鳩イカリング@金融AI](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/99f5b1f802e6dd73a8bc7679d3980946175f1673/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F134093072%2Frectangle_large_type_2_fc4108ba221781c487f18a860f76998a.png%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
© Seitaro Shinagawa, NAIST 品川 政太朗（しながわ せいたろう）と申します 奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 知能コミュニケーション研究室 助教 • Vision and Language（画像と言語の融合領域） • 対話システム CV最前線Winter2021 CVIMチュートリアル1 「ニュウモンVision and Language」 CV最前線Summer2023 「フカヨミCLIP」 Vision Transformer入門 7章8章を担当 1/59
![SSII2023 [TS1] Vision Transformerの歩みとこれから](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/18633ea6af565ad8c439583c30c7a2f1dc450359/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fafbbc4548e004d70a5deedc71f74912b%2Fslide_0.jpg%3F25742960)
This paper reveals a novel linear characteristic exclusive to transformer decoders, including models such as GPT, LLaMA, OPT, BLOOM and others. We analyze embedding transformations between sequential layers, uncovering a near-perfect linear relationship (Procrustes similarity score of 0.99). However, linearity decreases when the residual component is removed due to a consistently low output norm o
Transformerとは Transformerは、NLPで主に使用される深層学習アーキテクチャの一つです。Transformerが出現した後、様々なタスクに活用されていたRNNとLSTMはTransformerに置き換えられました。そしてBERT, GPT, T5などのNLPモデルにTransformerアーキテクチャが適用されました。 この記事ではTransformerの基本的な意味から構造まで説明します。この記事、Encoder編で扱うTransformer内容は次の2件です。 Transformerの全体的な構造紹介 TransformerのEncoder理解 そしてDecoder編では続いて次の3つの主題を取り上げます。 TransformerのDecoder理解 EncoderとDecoderの結合 Transformerの学習 この記事ではコードを用いた説明は行いません。数
Spark NLPでTransformerモデルをスケールする - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは、T.Y.です。並列分散処理のフレームワークであるSpark上で自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）の様々なタスクを行いたい、特に、BERTやGPTなどのTransformerモデルの学習や推論を試したいという動機のもとでSpark NLPについて調べた内容をこちらのブログで解説します。環境構築の過程でSparkからGPUを使用するための手順や、SparkとGPUを利用する他の機械学習フレームワークについても紹介したいと思います。 目次 Summary クラスタ構成 Spark Rapids XGBoost4j-Spark-GPU Spark NLP ChatGPTとテストしてみる Fine-tuningについて Sample Model Spark NLP Displayによる可視化 Synapse ML 最後に 1. Summary
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【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
計算時間とメモリの壁を打破！Transformerの次世代モデルReformer
Generative AI exists because of the transformer
Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models
LLMの根幹「Transformer」とは？並列処理に最適なワケ
「Transformer」が生成AIブームに与えた影響、論文引用数で系譜を独自分析
Transformerとは何か？ 「ChatGPT」や「Gemini」を生み出した超重要技術の進化
GitHub - openai/transformer-debugger
Table TransformerとGPT-4Vを用いたPDF内の表の解析｜QunaSys
複数時系列データ × Transformerの実装と評価
【入門】深層学習の革命児！Transformer を今こそ理解しよう
大規模言語モデルの自然言語処理「Transformer」モデルの仕組み
時系列予測にTransformerを使うのは有効か？
【AI論文解説】RetNet: Transformerの後継！効率の良いLLM向けアーキテクチャ
うみゆき@AI研究 @umiyuki_ai OpenAIの理念「敢えてAI研究しまくる事で人類をAIから守る」 ①TransformerはGPU資源があればあるほど強くなるから、AI開発は死ぬほど金がないと最前線に立てない。大学や研究所はあんま金ないから、金持ってる大企業がリードする戦場。 ②だからサム氏はマイクロソフトから資金調達しまくるし、GPTのAPIやChatGPTで金を儲けまくらなきゃ最前線のAI開発は続けられない。優秀な人を雇うにもとにかく金が要る ③潤沢な資金にモノ言わせてトレーニングしたク
Transformerは優れたモデルか？ - Qiita
3次元物体検出もシンプルにTransformerで！PETRv2を理解する
ONNXモデルの変換エラーを解決: PyTorchのTransformerモデルの再実装方法
[上級編]LLMへ至る道~Transformerは何をするのか~[15日目] | DevelopersIO
I made a transformer by hand (no training!)
SSII2023 [TS1] Vision Transformerの歩みとこれから
Your Transformer is Secretly Linear
Transformerとは？数学を用いた徹底解説：Encoder編 - Qiita