ロバスト

ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。現在は、週に1回程度の頻度で、社内で実施している生成AI・LLMに関する論文レビュー会の内容をピックアップのうえ配信しています。 今回は、ツール拡張をテーマに、4つの論文をご紹介します。目次 今回のテーマ Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts 選定理由 論文概要 どうやって入力コンテキストをどのように使用…

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの 松尾 豊 本作品の全部または一部を無断で複製、転載、配信、送信したり、ホームページ上に転載することを禁止します。また、本 作品の内容を無断で改変、改ざん等を行うことも禁止します。 本作品購入時にご承諾いただいた規約により、有償・無償にかかわらず本作品を第三者に譲渡することはできません。 本作品を示すサムネイルなどのイメージ画像は、再ダウンロード時に予告なく変更される場合があります。 本作品は縦書きでレイアウトされています。 また、ご覧になるリーディングシステムにより、表示の差が認められることがあります。 本文中に「＊」が付されている箇…

ロバストなローカライゼーションのための連続時間因子グラフ最適化を用いたGNSS/マルチセンサ・フュージョン 原題：GNSS/Multi-Sensor Fusion Using Continuous-Time Factor Graph Optimization for Robust Localization 高度に都市化された地域での正確でロバストな車両定位は困難である。このような複雑で大規模な環境では、センサがしばしば破損します。本論文では、GNSS-FGOを紹介する。GNSS-FGOは、ロバストな車両定位のために、GNSS観測と複数のセンサー計測を融合するオンラインかつグローバルな軌道推定器…

フィンラガン（Finlaggan）はスコットランドのイスレイ島に位置する蒸溜所で、以下に特徴とイメージをハードボイルドな大人の男が詳しく説明します。 フィンラガンはダークで力強いイスレイスタイルのウイスキーです。まず、その香りは濃縮されたピートの煙が主張し、海洋の塩気や藻のニュアンスが漂います。男性の内に秘めた野性的なエネルギーや大胆さを引き出し、彼らのワイルドな一面を表現します。 フィンラガンの味わいは、濃厚でロバストなプロフィールを持ち、ピートの力強さや燻製の風味が特徴です。口に含むと、芳醇なマルチネスの甘さやトロピカルフルーツのニュアンスが広がります。男性の内に秘めた野心と大胆さを引き立…

｜計測・制御に関する理論 １．計測とは ２．制御とは ３．応用分野 ｜信号処理（A/D変換）と信号処理（D/A変換） １．A/D変換（アナログからデジタルへの変換） ２．D/A変換（デジタルからアナログへの変換） ｜標本化定理（シャノンの定理） 【シャノンの定理の要点】 【シャノンの定理の意義】 ｜制御に関する基本的な理論 【組込みシステム（Embedded System）】 【センサとアクチュエータ】 【その他のセンサの種類（ジャイロセンサと磁気センサ）】 【制御の方式】 ｜フィードフォワード制御（プロセスの予測と効率の向上） １．仕組み： ２．応用分野： ３．利点と課題： Amazon.c…

ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 本記事から週に1回程度の頻度で、社内で実施している生成AI・LLMに関する論文レビュー会の内容をピックアップのうえ配信していきますので、ぜひご期待ください。 今回は、LLMの学習や推論の効率化・高速化に関する4つの技術論文をご紹介させていただきます。目次 LLM論文レビュー会とは 今回のテーマ A Survey of Quantization Methods for Effici…

レポート概要 ジェネレーティブAIの世界市場規模は2022年に101億4,000万米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）35.6%で成長する見込みです。超解像、テキストから画像への変換、テキストから動画への変換などの技術の用途の高まりや、業界全体のワークフローを近代化する需要の高まりなどの要因が、業界間でのジェネレーティブAIアプリケーションの需要を促進しています。例えば、2023年3月、米国のテクノロジー企業であるマイクロソフト・コーポレーションは、複数のビジュアル基盤モデルで構成され、グラフィカル・ユーザー・インターフェースを通じてユーザーがChatGPT…

スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 論文URL https://arxiv.org/abs/2209.14566 2022年9月公開 Fig1. 論文の提案手法概念図 Fig2. 学習方法概念図 ポイント 自己教師あり学習で血管セグメンテーション 冠動脈造影X線画像と網膜画像で評価 どちらも二次元画像 モデルの学習は冠動脈造影X線画像で行い、その学習済みモデルで網膜画像の血管セグメンテーションも行っていた 造影X線画像から血管領域セグメンテーションを行うパスAと、血管が写っていない非造影X線画像（背景画像）と血…

1. はじめに NeRF (Neural Radiance Field) とは、複雑なシーンに対して、任意の視点からの3次元的なシーンを画像から再構成する技術です。以下の動画にあるように、物体に対して、様々な角度から見たときのシーンをキレイに再現することができます。反射に関しても、それぞれの角度から見たときの見え方が反映されており、角度によって同じ場所でも微妙に違う反射特性を見て取ることができます。この手法を利用して、例えば、地点AとBで画像を取得した場合、その中間地点の任意の角度から対象物体を見たときのシーンを生成可能です。 この記事では、このNeRFと呼ばれる技術と、それを実行するにあたっ…

はじめに 無敵級ビリーバー3周年👑👑👑 nikkieです。 「お休みの日にしかできないことを」と追求した結果、最近のお休みは開発合宿感があります。 今回は気になっていた技術、BERT-CRFを触りました。 目次 はじめに 目次 ずっと引っかかっていたBERT-CRF 『大規模言語モデル入門』6章「固有表現認識」 BERT-CRFクイックツアーの感想 書籍への感想 サンプルコードへの感想 終わりに ずっと引っかかっていたBERT-CRF BERT-CRFという技術は固有表現認識でなかなかよいと聞いていました1。 ただずっと「具体的にどう実装すればいいの？」というところがよく分かりませんでした。 …

こんにちは、Insight EdgeでData ScientistのKNです。Insight Edgeでは多種多様なDX案件を手掛けており、その多くでは機械学習や統計解析を用いた分析コードを作成することが求められます。 分析チームの開発言語は基本的にPythonが使われています。PoCの段階ではJupyter Notebookを用いてEDAや可視化、モデル構築がよく行われます。そして、PoCを終え期待した効果が確かめられた場合はPoCで作成したコードをそのまま採用せずに、長期運用を前提としたproduction-readyなコードに書き換える必要があります。 本記事では、主にデータ分析で使われ…

はじめに PrayForKyoani、nikkieです。 久しぶりの『ロバストPython』読書ログ。 将来の開発者に意図を伝えるPythonの書き方が指南された（議論のための）本です。 Pydanticの関係1で14章を読みました。 目次 はじめに 目次 前回の『ロバストPython』！ 14章 pydanticによる実行時型チェック 実行時型チェック TypedDictの場合 Pydanticが提供する実行時型チェックによる解決 指南された実行時型チェック 終わりに 前回の『ロバストPython』！ 発売当初、いくつか読書ログを書きました。 『ロバストPython』読み始めました 📘「あな…