✷ アーカイブ · ラボ 11 拠点 · ディスパッチ 3,431 件
ラボ
毎朝十数個の公式ブログを開いて回る必要はありません。OpenAI、Anthropic、DeepMind などの一次発表を、要点を抜き出した形で。
Hugging Face と Wiz の研究パートナーシップによる AI セキュリティ
Hugging Face は Wiz と提携し、先進的な脆弱性管理とクラウドセキュリティ姿勢管理を統合して、プラットフォームと広範な AI/ML エコシステムを保護しています。
Hugging Face Dataset Viewer API と DuckDB-NSQL-7B を使用した Text2SQL
Hugging Face は、DuckDB-NSQL-7B モデルと Dataset Viewer API を使用して、自然言語の質問を SQL クエリに変換し、120,000 以上のオープンデータセットを分析する方法を示しています。
OpenAI ファインチューニング API の改善とカスタムモデルプログラムの拡張
OpenAI はファインチューニング API に新しい制御機能を導入し、カスタムモデルプログラムを拡張して、支援付きファインチューニングとドメイン固有のニーズに対応した完全にカスタムトレーニングされたモデルを提供するようになりました。
Xeon上で 🤗 Optimum Intel を使用した SetFit 推論の高速化
Hugging Face は、🤗 Optimum Intel ライブラリを介した事後トレーニング静的量子化を使用して、Intel Xeon CPU 上で SetFit モデルの推論スループットを最大 7.8 倍高速化する方法を示しています。
Qwen1.5-32B リリースノート / 新機能
Qwenは、72Bバージョンと比較して高性能と低メモリ・推論コストのバランスを取るよう設計された Qwen1.5-32B と Qwen1.5-32B-Chat をリリースしました。
Hugging Face と Cloudflare Workers AI の統合
Hugging Face が Cloudflare Workers AI を統合し、人気のオープンモデル向けにサーバーレス GPU 推論を提供。開発者はリクエストごとの課金モデルで AI アプリケーションをデプロイできるようになった。
OpenAIとHarveyがカスタム判例モデルの開発で提携
OpenAIとHarveyは、米国判例法10億トークンを組み込んだカスタム学習済み判例モデルを作成し、法務専門家のタスクにおける推論力を向上させ、幻覚（ハルシネーション）を削減しました。
Anthropic Many-Shot Jailbreaking Research
Anthropicは、長いコンテキストウィンドウ内に大量の偽の対話例を提供することで、LLMの安全トレーニングを上書きできる「many-shot jailbreaking」の脆弱性を特定しました。
ChatGPT アクセス更新：アカウント登録なしで即時利用
OpenAIは、アカウント登録を必要とせずにChatGPTを即座に利用できる機能を有効化し、世界中のユーザーにAIへのアクセスを拡大しました。
Oscar Health AI 実装：コスト削減とケアの向上
Oscar HealthはOpenAIのAPIを使用して臨床文書作成と請求処理を自動化し、文書作成時間を40％削減し、エスカレーション解決時間を50％短縮しています。
OpenAI Voice Engine: 合成音声の機能と安全フレームワーク
OpenAIはVoice Engineをプレビューし、15秒の音声サンプル1つからリアルで感情豊かな合成音声を生成できるモデルを提供していますが、悪用を防止するために慎重な展開戦略を維持しています。
Qwen1.5-MoE-A2.7B リリースノート
Qwenは、27億のアクティブ化パラメータのみで7B密結合モデルと同等の性能を発揮するMixture-of-Expertsモデル、Qwen1.5-MoE-A2.7Bを導入しました。
OpenAI Zelma: GPT-4で教育データを利用しやすくする
ZelmaはGPT-4を搭載したリサーチアシスタントで、米国の3〜8年生向け標準化テストデータを保護者、教師、政策立案者が平易な言葉でのクエリを通じて利用できるように設計されています。
OpenAI Sora 初印象：クリエイティブプロフェッショナルから
OpenAI は、Sora を使ってアイデアのプロトタイピングやシュールなビジュアルの作成、そしてクリエイティブプロセスから技術的・予算的制約を取り除いているビジュアルアーティストや映画制作者からの初期フィードバックを共有しました。
Pollen-Vision: ロボティクスにおけるゼロショットビジョンモデルの統一インターフェース
Hugging Face と Pollen Robotics チームは、ゼロショットビジョンモデルを統合し、ロボットが未知の物体を 3D 空間で検出・位置特定できるようにするオープンソースライブラリ pollen-vision をリリースしました。
Anthropic 第三者テストAIポリシー案
Anthropicは、監査人による多様なエコシステムを通じて、安全性を検証し、国家安全保障上のリスクを防止し、規制の虜（Regulatory Capture）を回避するための、フロンティアAIシステムに対する第三者テスト体制を提案しています。
Hugging Face Transformers: オープンソース機械学習の初心者向けガイド
Hugging Face は、Transformers ライブラリと Hub を使用して、Microsoft の Phi-2 のようなオープンソース機械学習モデルをデプロイおよび実行するための包括的な入門ガイドを提供しています。
埋め込み量子化：高速・低コスト検索のためのバイナリおよびスカラー手法
Hugging Face はバイナリおよび int8 の埋め込み量子化を発表し、メモリを 32 倍または 4 倍削減し、検索速度を最大 45 倍に向上させながら、元の性能の 96%〜99% を維持します。
JetBrains AI アシスタントと OpenAI API の統合
JetBrains は OpenAI の API を AI アシスタントに統合し、日常的なコーディング作業を自動化しました。その結果、開発者の 77% が生産性の向上を報告しています。
Hugging Face と Lighthouz AI が Chatbot Guardrails Arena を導入
Hugging Face と Lighthouz AI は、LLM とそのガードレールのデータプライバシーとセキュリティを評価するためのコミュニティ主導のストレステストプラットフォーム「Chatbot Guardrails Arena」を開始しました。
GaLore: コンシューマ向けハードウェアでの大規模モデル学習の進化
GaLoreは、低ランク勾配射影によりオプティマイザ状態のメモリ要件を82.5%以上削減することで、コンシューマ向けGPU上で数十億パラメータのモデルの学習を可能にします。
Cosmopedia: LLM事前学習のための大規模合成データ
Hugging Faceは、LLM事前学習向けの最大規模のオープン合成データセットであるCosmopediaを紹介します。このデータセットは、Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1によって生成された3000万ファイル、250億トークンを含みます。
Intel Meteor Lake上のPhi-2：ローカルLLM推論
Hugging Faceは、OpenVINO と Optimum Intel を使用した4ビット量子化により、Intel Meteor Lake（Core Ultra）プロセッサ上でMicrosoft Phi-2モデルをローカルで実行する方法を示しています。
Accenture, AWS, and Anthropic Collaboration for Enterprise AI Scaling
Anthropic、AWS、およびAccentureは、特に規制分野の組織が、セキュリティ、信頼性、およびデータプライバシーに焦点を当てて、生成AIをコンセプトから本番環境へと移行させるのを支援するために提携しました。
Vertex AI での Claude 3 モデルの一般提供開始
Anthropic は、Claude 3 Haiku と Claude 3 Sonnet を Google Cloud の Vertex AI プラットフォームで一般提供開始し、企業がエンタープライズグレードのセキュリティを備えた生成 AI ソリューションを拡張できるようにしました。
Holiday Extras ChatGPT Enterprise 実装
Holiday Extras は組織全体に ChatGPT Enterprise を導入し、週あたり 500 時間以上の削減を実現し、年間で約 50 万ドルの節約効果を達成しました。
エンタープライズの信頼と安全性のためのOpenAIとSalesforceの統合
OpenAIはSalesforce Einstein AIプラットフォーム向けの基盤となる生成AIモデルを提供し、Sales、Service、Commerceクラウド全体で安全かつエンタープライズ向けのAI機能を実現します。
Superhuman AI と OpenAI API の統合
Superhuman は OpenAI の API を統合し、ユーザーの受信トレイ処理速度を2倍にする AI 搭載メール機能のスイートを提供開始しました。
Quanto: Optimum 用の PyTorch 量子化バックエンド
Hugging Face は、あらゆるモダリティで低精度モデルのデプロイを簡素化するよう設計された、汎用性とデバイス非依存性を備えた Optimum 用 PyTorch 量子化バックエンド、Quanto を発表しました。
Hugging Face の DGX Cloud トレーニング
Hugging Face は、Enterprise Hub 組織が NVIDIA H100 および L40S GPU を使用してオープンモデルをノーコードでファインチューニングできるサービス「Train on DGX Cloud」を開始しました。
xAI Grok-1 オープンリリース
xAIは、3140億パラメータのMixture-of-ExpertsモデルであるGrok-1のベースモデルの重みとネットワークアーキテクチャを、Apache 2.0ライセンスの下で公開しました。
WebSight データセットと Sightseer モデル
Hugging Face は、200 万件のスクリーンショットと HTML のペアからなる合成データセット WebSight と、ウェブスクリーンショットを機能的な HTML コードに変換できるビジョン・ランゲージモデル Sightseer を発表しました。
Optimum Intel と fastRAG を使用した CPU 最適化埋め込み
Hugging Face と Intel は、Optimum Intel と fastRAG を活用し、Xeon CPU 上で埋め込みモデルを高速化する手法を導入しました。int8 量子化により、レイテンシを最大 4.5 倍削減し、スループットを最大 4 倍向上させます。
Ollama AMD グラフィックスカード サポート プレビュー
Ollama は、Windows および Linux において AMD グラフィックスカードのプレビューサポートを導入しました。これにより、幅広い Radeon、Radeon PRO、および Instinct シリーズのカードを通じて、すべての Ollama 機能でハードウェアアクセラレーションが可能になります。
OpenAIのグローバルニュースパートナーシップ（Le Monde と Prisa Media）
OpenAIはLe MondeとPrisa Mediaと提携し、ニュースコンテンツをChatGPTに統合しました。ユーザーには出典が明示された要約と元記事への直接リンクが提供されます。
AI ヘルスコーチングにおける Healthify と OpenAI の協業
Healthify は OpenAI の GPT-4 Vision、GPT-4 Turbo、Embeddings モデルを統合し、パーソナライズされた栄養・フィットネスコーチングを拡大しました。その結果、食事トラッキングのエンゲージメントが 50% 増加しました。
Claude 3 Haiku リリースノート
Anthropicは、最先端のビジョン機能と高速なトークン処理速度を備え、エンタープライズアプリケーション向けに設計された高速で手頃な価格のモデルであるClaude 3 Haikuをリリースしました。
OpenAI ガバナンスレビューとリーダーシップ確認
OpenAIはWilmerHaleによる独立したレビューを完了し、Sam AltmanとGreg Brockmanのリーダーシップに対する完全な信頼を確認し、重要なガバナンス改革を実施しました。
OpenAI取締役会の拡大
OpenAIはDr. Sue Desmond-Hellmann、Nicole Seligman、Fidji Simoを取締役会に任命し、CEOのSam Altmanが取締役会に復帰しました。
Anthropic "Reflections on Qualitative Research" – なぜ解釈可能性には定性的視点が必要なのか
Anthropicの「Reflections on Qualitative Research」は、AIモデルに関する解釈可能性の研究は定性的手法を優先すべきであると主張し、そのような研究を評価するためのヒューリスティックを提供しています。
Lifespanヘルスケアシステム、GPT-4を活用して患者の健康リテラシー向上
ローディアイランド最大の医療システムであるLifespanは、GPT-4を導入し、複雑な外科同意書を大学レベルの読解難易度から中学校レベルに簡素化することで、患者の理解と健康増進を図っています。
Match Group、ChatGPT Enterpriseを導入し、生産性と製品開発を強化
Match Groupは、数千人の従業員にChatGPT Enterpriseを展開し、部門横断的な協働、エンジニアリング効率、製品のユーザビリティテストを改善するとともに、OpenAIのAPIを活用して顧客向け機能を提供しています。
Paradigm、GPT-4を統合して臨床試験患者マッチングを加速
ParadigmはOpenAIのGPT-4 APIを使用して、臨床試験の適格性評価のための医療記録の自動評価を行い、精度を10%向上させ、1分あたり数百人の患者のスクリーニングを可能にしています。
OpenAIとイーロン・マスク：パートナーシップとミッションの明確化
OpenAIは、イーロン・マスクとの歴史的関係、AGI開発資金調達のための営利化への必要性、そして広範な利益へのコミットメントを明らかにする声明を発表しました。
ConTextual: テキストが豊富なシーンにおけるマルチモーダル推論のベンチマーク
Hugging Face と UCLA の研究者は、テキストが豊富な複雑な画像において、テキストと視覚的手がかりを共同で推論する大型マルチモーダルモデル（LMM）の評価を目的としたデータセットとリーダーボードである ConTextual を導入しました。
Hugging Face と Argilla が共同コミュニティデータセット構築を実現
Hugging Face と Argilla は、Hugging Face Spaces と Argilla を活用した簡略化されたワークフローを導入し、コミュニティが共同で高品質なオープンソースデータセットを構築できるようにしました。
Claude 3 モデルファミリーのリリース
Anthropicは、Opus、Sonnet、Haikuで構成されるClaude 3モデルファミリーをリリースしました。これらは、高度なビジョン機能、精度の向上、および認知タスクにおける新しい業界ベンチマークを導入しています。
Intel Gaudi 2 AIアクセラレータ上のテキスト生成パイプライン
Hugging Face は Intel Gaudi 2 AIアクセラレータ向けにカスタムテキスト生成パイプラインを導入し、Optimum Habana を通じて Llama 2 モデル（7b、13b、70b）の簡易デプロイを実現しました。
ビジネスパフォーマンスのためのAnthropicプロンプトエンジニアリング
Anthropicは、ビジネスアプリケーションにおけるClaudeの正確性、一貫性、およびコスト効率を向上させるために、ステップバイステップの推論、few-shot prompting、およびprompt chainingを含む、主要なプロンプトエンジニアリング手法の概要を説明しています。
StarCoder2 と The Stack v2 のリリース
BigCode は、3B、7B、15B のパラメータサイズで透明に訓練されたオープンコード LLM のファミリーである StarCoder2 を、巨大な新しい Stack v2 データセットを活用してリリースしました。