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Transformer[1]の核心となる仕組みであるAttentionは、入力シーケンス内の各トークン間の関連性に基づいて注意の計算を行います。それにより、Transformerは従来の系列処理において主流であったRNNの性能を凌駕する性能を実現し、更には画像処理などの領域でも大きな成果を上げることができました[2]。このように従来のモデルでは成し得なかったような成果を達成できる万能な仕組みであるAttentionですが、その計算コストは入力シーケンス長\(n\)に対して指数関数的に増加するという大きな課題を持ちます。つまり、扱えるシーケンスの長さは計算機のハードウェア性能に大きく影響され、ある程度のシーケンス長を扱うには、高い処理能力と大容量のメモリを持つ計算機が必要となります。そのため、如何にすればAttentionの計算コストを下げることができるのか、計算量を減少させられるかが研究さ
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
大規模言語モデル (LLM) をはじめとする巨大なDNNモデルでは、計算量の削減のためsparseなアーキテクチャが使われることがあります。本講演では、このようなsparseなDNNモデルに対する分散学習の手法について解説します。12/20の
今まで使っていなかった Git コマンドを学んでいく．今回は git sparse-checkout を試す． git-scm.com git sparse-checkout とは？ コマンド名にある sparse は「わずかな」という意味で，Git リポジトリの「一部」を取得できる．git clone --depth を使ってコミットを刈り取るのではなく，指定したディレクトリを取得する．モノリポ（モノレポ）構成のときに効果的に使える．git sparse-checkout は歴史的な変化もあり，今年になって改善されている．記事を検索すると Git 2.25 より前の git sparse-checkout を紹介した記事が多いように感じたため，今回は Git 2.26.2 を使って試した． Git 1.7 2010年2月 リリース git sparse-checkout 導入 Git 2
久しぶりの投稿になります その間世の中では様々なことが起こりましたがStable diffusion,novelAI, DALL-e, midjourneyなど画像生成AIの流行もその一つです。 画像生成AIの性能の中核とも言える拡散モデルに関して他の機械学習手法との関連、そして多くのアイデアの源泉となった非平衡統計物理学，統計モデリング、進化生物学などとの関係に関して思ったことを書きます。 ためになる論文、本のリンクも貼ります。 目次 目次 score matchingとの関係 他の生成モデルとの関係 非平衡統計物理学との関係 統計モデリングの手法との共通点、相違点 情報幾何との関係 進化生物学との関係 専用ハードウェアへのヒント？ なぜ拡散モデルはうまくいくのか コンテンツ生成以外の応用 その他 Next Step(ToDo) ためになるリンク 英語 ためになる本 Fitness la
偉大なリポジトリの一部だけを利用したい Gitで特定のファイルやディレクトリだけcloneしたい おそらくあなたがやりたいのは Sparse checkout ではないでしょうか 先人の情報によれば「とりあえず普通に clone する」という例が多いのですが、ファイル数が多い場合など、すべてを clone したくない場合もあります。 そのような場合は下記のようにして sparse checkout を有効にします。 リポジトリの内、必要となるのはコンパイルされたヘッダファイル 1 つだけ ということがそれなりにあるので sparse checkout ができるとそういう時に便利そうだ。 ただ、調査した感じでは大規模なリポジトリの一部だけを利用するという用途の場合、 sparse checkout と submodule を組み合わせる必要があるらしい。 わからないことは 1 つずつチェック
こんにちは。エンジニアリングマネージャーをやっている竹内です。 弊社では現在 Git リポジトリをモノリポで運用しています。 tech.asoview.co.jp 上記記事内に partial cloneやshallow clone、sparse checkoutなどGitで巨大なリポジトリを扱うための機能なども活かし、快適にMonorepoを扱える環境を構築する必要があります。 とありますので、今回は sparse-checkout について書きたいと思います。 sparse-checkout とは git-scm.com sparse-checkout とは、ざっくりいうとローカルに checkout するディレクトリを限定することができる git の機能です。 これにより自分が使うディレクトリのみローカル(working tree)に持ってこれます。 モノリポ内には数十のパッケージ(
Modern LLMs encode concepts by superimposing multiple features into the same neurons and then interpeting them by taking into account the linear superposition of all neurons in a layer. This concept of giving each neuron multiple interpretable meanings they activate depending on the context of other neuron activations is called superposition. Sparse Autoencoders (SAEs) are models that are inserted
SciPy（scipy.sparse）を使うと疎行列（スパース行列）を効率的に扱うことができる。PythonのリストやNumPy配列numpy.ndarrayの密行列（非スパース行列）を疎行列のクラスに変換することも可能。 疎行列（スパース行列）と密行列（非スパース行列） SciPy（scipy.sparse）の疎行列の種類 CSR: scipy.sparse.csr_matrix CSC: scipy.sparse.csc_matrix COO: scipy.sparse.coo_matrix LIL: scipy.sparse.lil_matrix SciPyで疎行列クラスを生成・変換 リスト、numpy.ndarrayと相互変換 値、行、列のリストから生成 空の疎行列を生成、要素を追加・削除 他の疎行列から生成・変換 疎行列生成の処理時間比較 scipy.sparseとnumpy.n
原爆投下から75年という節目を迎えた、2020年。ビジネスと平和構築のあり方との関係を多面的に議論するとともに，核兵器のない平和な世界の実現に向けた効果的な発信と国際世論の喚起にむけ，経済界との連携を図るため「2020世界平和経済人会議ひろしま」が開催されました。本記事では『スペシャルセッション：ウィズ/アフターCOVID-19の「人間の安全保障」と「平和×ビジネス×SDGs」』の模様を公開。5名の識者が議論を交わしています。 戦後75年間の「世界の危機と経済人との関わり」を総括司会者：お待たせいたしました。これより、スペシャルセッション：ウィズ／アフターCOVID-19の「人間の安全保障」と「平和×ビジネス×SDGs」を始めさせていただきます。モデレーターは慶応義塾大学総合政策学部教授、神保謙様。パネリストは慶應義塾大学環境情報学部教授、ヤフー株式会社チーフストラテジーオフィサー、安宅和
Non-determinism in GPT-4 is caused by Sparse MoEWhat the title says It’s well-known at this point that GPT-4/GPT-3.5-turbo is non-deterministic, even at temperature=0.0. This is an odd behavior if you’re used to dense decoder-only models, where temp=0 should imply greedy sampling which should imply full determinism, because the logits for the next token should be a pure function of the input seque
Make Every feature Binary: A 135B parameter sparse neural network for massively improved search relevance Published August 4, 2021 By Junyan Chen , Principal Applied Science Manager Frédéric Dubut , Principal PM Manager, Core Search & AI Jason (Zengzhong) Li , Partner Group Engineering Manager Rangan Majumder , Vice President Recently, Transformer-based deep learning models like GPT-3 have been ge
本投稿は以下アドベントカレンダーとリンクしています。 AWS Analytics Advent Calendar 2024 (12/25 分) 情報検索・検索技術 Advent Calendar 2024 (シリーズ2 12/25 分) OpenSearch におけるベクトル検索の概要 OpenSearch はオープンソースの全文検索・分析スイートです。OpenSearch は全文検索に加えてベクトル検索の機能も備えています。 ベクトル検索は従来の全文検索による検索が苦手とするあいまいなクエリの処理を実現することができるため、あいまい検索や LLM と組み合わせた検索検索拡張生成(RAG) に代表される文書検索・ナレッジ検索で幅広く活用されています。 一般的にベクトル検索と呼ばれているのは、N 次元の数値配列からなる密ベクトルを使った検索です。密ベクトル検索では、クエリと検索対象のデータは
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大きなリポジトリを扱うときにリポジトリの一部だけcloneしたい時があります。そんなときに使えるコマンドがgit sparse-checkoutです。Partial Cloneとgit sparse-checkoutコマンドを使うとリポジトリの一部ディレクトリだけcheckoutできます。 Partial Clone機能を使うと不要なオブジェクトを除外してダウンロードできるので、大きなリポジトリもサイズを抑えて素早くcloneできます。 git-scm.com Partial Cloneしたリポジトリに対してgit sparse-checkoutを使って必要なファイルだけcheckoutします。Git 2.26でgit sparse-checkoutにaddが追加され使いやすくなっています。 git-scm.com 今回の検証に使ったgit version は 2.26.2 です。 202
Sparse checkout（疎なチェックアウト） いつのまにか、git で一部のディレクトリだけチェックアウトすることができるようになってたので試してみた。[1] azure-quickstart-templatesのようなファイルが大量になるレポジトリだと一部だけ欲しくなる。また、レポジトリの中に利用しているOSのファイルシステムでは使えないような文字が使われたファイルがある場合もあり、一部だけチェックアウトできるのは嬉しい。[2] ここでは、新しいレポジトリをクローンするところから始める。まず、最初にcloneするときに、--no-checkout オプションを付ける。こうすると、すべてのGit objectがクローンされるが、ファイルは作成されない。 $ git clone --no-checkout https://github.com/Azure/azure-quicksta
3つの要点 ✔️ Attentionのレイヤー毎の特徴を再現することで，計算量の削減を達成 ✔️ Sliding Window Attenion、Dilated Sliding Window Attention、Global Attentionという3つのAttentionを使ってTransformernの計算量を削減した ✔️ 計算量を削減しただけではなくて，当時のSOTAを達成している． Generating Long Sequences with Sparse Transformers written by Rewon Child, Scott Gray, Alec Radford, Ilya Sutskever (Submitted on 23 Apr 2019) Comments: Published on arxiv. Subjects: Machine Learning (c
TLDR: YesHi, I am François Lagunas.I am doing Machine Learning research, and I have been working for the last months on using sparse matrices, especially in Transformers. The recent announcement that OpenAI is porting its block sparse toolbox in PyTorch is really big news: “We are in the process of writing PyTorch bindings for our highly-optimized blocksparse kernels, and will open-source those bi
Pyserini is a Python toolkit for reproducible information retrieval research with sparse and dense representations. Retrieval using sparse representations is provided via integration with our group's Anserini IR toolkit, which is built on Lucene. Retrieval using dense representations is provided via integration with Facebook's Faiss library. Pyserini is primarily designed to provide effective, rep
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![マネタイズが得意なエンジェル投資家として活躍中の id:kawasaki を訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#13] - Hatena Developer Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eb4c6311db05a4ea75ebcfb897bec818968f90d9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F431d7000303b281f8d0c828b5724febc85de77f9%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fh%252Fhatenatech%252F20241205%252F20241205170418.jpg)
