


NVIDIA GTC 2024 Conference China AI Day 中国の特別セッションが 3 月 19 日に開催され、LLM について詳しく議論されました
NVIDIA は、来年 3 月 18 日から 21 日までサンノゼ コンベンション センターで GTC 2024 カンファレンスを開催する予定です。その際、Nvidia CEO のジェンスン・フアンは、アクセラレーテッド コンピューティング、生成 AI、ロボティクスにおける同社の最新のブレークスルーを発表します。
NVIDIA は本日、GTC 2024 China AI Day 中国語オンライン セッションが 3 月 19 日午前 10 時に開催されることを正式に発表しました。


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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

オープンな LLM コミュニティは百花繚乱の時代です Llama-3-70B-Instruct、QWen2-72B-Instruct、Nemotron-4-340B-Instruct、Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 などがご覧いただけます。優秀なパフォーマーモデル。しかし、GPT-4-Turboに代表される独自の大型モデルと比較すると、オープンモデルには依然として多くの分野で大きなギャップがあります。一般的なモデルに加えて、プログラミングと数学用の DeepSeek-Coder-V2 や視覚言語タスク用の InternVL など、主要な領域に特化したいくつかのオープン モデルが開発されています。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

小型モデルの台頭。先月、Meta は Llama3.1 シリーズのモデルをリリースしました。これには、Meta のこれまでで最大のモデルである 405B モデルと、それぞれ 700 億と 80 億のパラメータを持つ 2 つの小型モデルが含まれています。 Llama3.1 は、オープンソースの新時代の到来を告げるものと考えられています。ただし、新世代モデルはパフォーマンスが強力ですが、導入時には依然として大量のコンピューティング リソースが必要です。したがって、多くの言語タスクで十分なパフォーマンスを発揮し、導入コストも非常に安価な小規模言語モデル (SLM) を開発するという別の傾向が業界に現れています。最近、NVIDIA の研究では、構造化された重み枝刈りと知識の蒸留を組み合わせることで、最初は大きなモデルから徐々に小さな言語モデルを取得できることが示されました。チューリング賞受賞、メタチーフA

8月20日の当サイトのニュースによると、GDDR6Xビデオメモリの不足により、Nvidia RTX4070以上のグラフィックスカードが8月に供給不足になると複数の情報源が7月に報じた。その後、RTX4070 グラフィックス カードの GDDR6 メモリ バージョンの発売に関する憶測がインターネット上で広がりました。当サイトで以前報じたとおり、Nvidiaは本日「Black Myth: Wukong」と「Star Wars: Outlaws」向けのGameReadyドライバーをリリースしたが、同時にプレスリリースではGDDR6ビデオメモリ版のGeForce RTX4070のリリースについても触れられた。 Nvidiaは、新しいRTX4070のビデオメモリ以外の仕様は変更されず(もちろん、価格も4,799元を維持し続ける)、ゲームやアプリケーションにおいてオリジナルバージョンと同様のパフォーマンスを提供し、関連製品が発売されると述べていますから
