【AI】既存のAIモデルを組み合わせて超高性能モデルを作る手法を日本のAI企業「Sakana AI」が開発 [すらいむ★] (107ﾚｽ)
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1(3): すらいむ ★ 03/23(土)23:26 ID:6MgyNslC(1) AAS
既存のAIモデルを組み合わせて超高性能モデルを作る手法を日本のAI企業「Sakana AI」が開発、進化的アルゴリズムで膨大な組み合わせを試行し人間には発想困難な高性能LLMや画像生成モデルを作成可能
東京に拠点を置くAI企業「Sakana AI」が、複数の生成AIモデルを進化的アルゴリズムを用いて組み合わせて新たなモデルを作り出す手法を開発しました。
Sakana AIはすでに大規模言語モデルや画像生成モデルの作成に成功しており、各モデルは既存のモデルよりも高い性能を備えていることが確かめられています。
進化的アルゴリズムによる基盤モデルの構築
https://sakana.ai/evolutionary-model-merge-jp/
（以下略、続きはソースでご確認ください）
Gigazine 2024年03月22日 14時45分
https://gigazine.net/news/20240322-sakana-ai-evolutionary-model-merge/
88(1): 03/25(月)19:30 ID:l7bc1JuC(7/9) AAS
>>87
火山噴火で黒焦げになった古代ローマの巻物をAIで解読
https://gigazine.net/news/20240206-vesuvius-challenge-ai-read-damaged-scroll/
被害者のポストの封筒の中身を開封しないで読み取っている
重要書類全て読み取られている
暗証番号の風とも犯人の手の中
ネット接続のアカウント
クレジットカードのカード番号
Wi-Fiのパスワード
など
省1
89(1): 03/25(月)19:39 ID:l7bc1JuC(8/9) AAS
>>88
2024年03月25日 12時30分
ホテルのカードキーをハックして扉を数秒で解錠する攻撃手法「Unsaflok」が発見される
https://gigazine.net/news/20240325-unsaflok-hotel-door-unlock/
2020年08月19日 15時05分
「鍵穴に鍵を挿した時の音」から合鍵を作られる危険があると研究者が警告
https://gigazine.net/news/20200819-listen-lock-sound-duplicate-key
被害者全ての家に空き巣に入っている
加害者の家には警察に踏み入られる前に別の物が侵入して回避
90(1): 03/25(月)19:45 ID:l7bc1JuC(9/9) AAS
>>89
2024年03月25日 12時26分
未開封のiPhoneが化粧箱の中でソフトウェアアップデートできるようになる「Presto」システムが間もなく登場か、iOS 18でホーム画面がよりカスタマイズできるようになるとのウワサも
https://gigazine.net/news/20240325-iphone-presto-in-box-software-updates/
すでに犯人は導入sている
?隠し持っているのバージョンアップに使用している
?遠隔的にいざというときに別のプログラムを仁洙ロールするようにも仕掛けている
91: 03/25(月)20:16 ID:vxEB4bES(1) AAS
>>90
NIMS、100mm離れた位置から物体を検知できる触らないタッチセンサを開発
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20240325-2914062/
正体不明ボイス・トォ・スカル
性能がさらに向上して犯罪をしても見つかりにくくなると歓喜の雄たけびを上げている
92: 03/25(月)20:54 ID:hGvzN8cD(1) AAS
>>30
絵文字単文のゴミ集めてるゴミ企業のことか？w
93: 03/26(火)12:44 ID:k6hv1Lzj(1) AAS
他のAIを100万回取り込む事でレベル6に進化を・・
94: 03/26(火)12:48 ID:HQ7hVPgm(1) AAS
右脳と左脳てきな？
95: 03/26(火)17:27 ID:pm0YY90y(1) AAS
脳内にチューナー付きのデバイスを取り付けて、
ディスプレー無しでも訓練をするとテレビの映像が
頭の中に浮かぶ、そういうデバイスを作って埋め込めば
受信契約はどうなるのかな。
96(2): 03/27(水)14:01 ID:iBD1Txxw(1) AAS
他人の成果を複数組み合わせて自分の成果にしたようなものだな
97: 03/27(水)15:12 ID:cjNjUQmd(1) AAS
>>96
適切なシチュエーションとタイミングで
モジュールを呼び出す仕組みがまた難しい
98(1): 03/28(木)18:30 ID:ILj4Mkol(1) AAS
>>96
改良するのなら日本人の得意技ってね
99: 03/29(金)16:41 ID:O3zMKj3d(1) AAS
>>98
この会社の従業員に日本人はいないかもしれない
100(1): 04/04(木)10:38 ID:AhEG0QFG(1) AAS
損失関数は一般には凸では無くて局所最小を多数持つとされる。
その局所最小が沢山あっても（そのうちの1つ、あるいは複数かもしれないが、は真の最小）
それらの各位置における損失関数の値がどれもたいして変わらないのなら、真の最小に
拘るのは意味が無い。そもそもモデル化の段階で作り出した損失関数に厳密な最小化を
要求することにどれほど意味があるのだろうか。値が似たりよったりならどの最小点でも
区別することには（それが数学的なモデルなら別だが）意味がないのではないか？
しかし極小値が似たりよったりであっても、その極小を与える点（極小点）の座標は
それぞれある程度違っていて位置にあるかもしれない。
それはこう考えられる。同じことを上手くやるやり方にもいろいろあり得るという
ことだ。だったら、そのような極小点をいくつか見つけたらその中の一つだけを残して
省5
101: 04/04(木)10:46 ID:iSRA8W0L(1) AAS
>>100
＞それらの極小点にパラメタを固定した学習機を複数用意して
それぞれで予測をさせて多数決をとるなどのやり方で総合したらどうだろうか？
いい考えだね！
だがその方法には欠点がある
transfomerなどの学習器はGPUのメモリを只でさえ大量に食うのに
学習器を複数用意したら更にメモリを食ってしまう
まあ計算機の性能との兼ね合いですよこれは
102: 04/04(木)15:09 ID:dNlvhLJO(1) AAS
出世するには
・仕事を頑張る
・他人を蹴落とす
・上役にゴマをする
など色々あって対応方針は180℃異なるかも知れない
AIに判断させてみたいね
103: 04/05(金)16:33 ID:u21kcnzm(1) AAS
汎関数が凸になっていない場合には、最小に近い極小点が沢山できる可能性がある。
人生を最適化問題だと考えた場合に、野球選手として成功を収める人もいれば、
画家として成功を収める人がいるし、などいろいろなパターンがあって、
それぞれ局所的な最適解だろうと思うが、単一の価値、たとえば年収だけで最適化
することが本当に適切かどうか。AIにもいろいろな個性や専門性があっても
良いと思うわけさ。それにけっして野球選手 兼 サッカー選手 兼 漫画家 兼 政治家
でもって最適解が無いように、オールマイティな最適解を目指せない場合があるのだし。
普通は専門性でもって医者とか音楽家とか新聞記者とかあるわけだし。なんでもできるのは
何にもたいしてできないのとかわらない結果になりがちだろう。いずれバベルの塔の
お話のようにAIも専門性で分かれていくことになるだろう。
104: 04/07(日)20:34 ID:OfjCnxVZ(1) AAS
AIに当たり馬券を聞く
AIにインサイダー情報を聞く
これだけで大金持ちです
105: 04/08(月)23:24 ID:dNvtahXN(1) AAS
素晴らしい応答をするAIだったが、その後悪いデータを大量に食った為に馬鹿になった。
そのデータのソースは
106: 04/11(木)02:31 ID:yqg/ii1s(1) AAS
自然はエネルギーを最小にしようとする。
しかしたとえば元素の原子核では、地球の環境程度（常温常圧）では
エネルギーが一番安定原子核は鉄の原子核であり、鉛とかウランとか
金とかはエネルギーが最も最低ではないから不安定であるはずなのに、
そこで止まってずっと丈夫で長持ちしているように見える。それはなぜか。
本当の最小に行き着くべきなら、元素は鉄だらけのはずなんだろうに。
107: 04/11(木)15:31 ID:bHY3vTO9(1) AAS
>>1
4/3
Sakana AI、異能の群れ 創業1年で企業価値300億円
https:
//www.nikkei.com/article/DGXZQOUC21BDV0R20C24A3000000/
https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcS6CusE58bBuJ9gIucv6ueUAnfVyZ_R-rHea_iqYu-ucS0uriYhlx-Hgknr&s=10.jpg
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