GPUクラウドサービス企業のCoreWeaveは先日、OpenAIと5年間の119億ドル規模に及ぶ戦略的パートナーシップ契約を締結したと発表しました。この契約により、CoreWeaveはOpenAIのAIモデルのトレーニングと提供に必要なコンピューティングパワーを提供します。この大規模な取引は、両社の人工知能分野における深い協力関係を示しています。また、この協業の一環として、CoreWeaveはOpenAIに3…

北京市海淀区人民法院は、バイトダンス社が元インターン生の田某某氏を訴えた訴訟を受理した。同社は、田氏がコードを改ざんして社内モデル訓練を攻撃したと主張し、800万元の損害賠償と2万元の費用負担、謝罪広告の公開を求めている。

GPTやLlamaなどの大規模言語モデル（LLM）はAI分野に革命を起こしましたが、これらの巨大なモデルを効率的に訓練し、人間の価値観に沿わせる方法は依然として課題です。強化学習からのヒューマンフィードバック（RLHF）は重要なLLM訓練方法として近年広く利用されていますが、従来のRLHFフレームワークは柔軟性、効率性、拡張性に限界がありました。これらの問題を解決するため、バイトダンスのDoubao大規模言語モデルチームは、HybridFlowというRLHFフレームワークをオープンソース化しました。

バイトダンスは、最近話題になっている「インターンによる大規模モデル訓練の妨害」について公式に声明を発表しました。同社は、商業化技術チームの研究プロジェクトのモデル訓練タスクにおいて、インターンが不正に干渉したことを認めました。しかし、この行為は同社の正式な商業プロジェクトやオンラインサービスには影響しておらず、バイトダンスの他の大規模モデル事業にも関与していません。また、ネット上で流布している「8000枚以上のGPUカードが関与し、数千万ドルの損失が発生した」という情報は大幅に誇張されていると指摘しています。公開報道によると、このインターンはバイトダンスの商業化技術チームで...

AIの世界では、データはまさに金鉱です。豊富であればあるほど輝きを増します。最近、LLM360は、大規模言語モデルの訓練のために特別に設計された注目すべきデータセットTxT360を発表しました。この巨大なデータセットは、さまざまな業界からの高品質なテキストデータを収録しているだけでなく、世界規模での大規模なクレンジング作業を経て、最終的に5.7兆個の高品質トークンを集約しました。まさに「データ界の宝箱」と言えるでしょう！TxT360の魅力はその巨大な規模と非常に高い品質にあり、既存のFを凌駕しています。

2024年の火山引擎AIイノベーションツアーで、火山引擎社長の譚待氏は最新の動画生成モデル「豆包」を発表しました。このモデルは、動画とテキストの高効率圧縮符号化を実現するDIT融合計算ユニットなど、複数の先進技術を搭載しています。また、新しい拡散モデルの訓練方法を採用することで、複数シーンの動画生成における一貫性を確保しています。さらに、高度に最適化されたTransformer構造を統合することで、動画生成の汎化能力を大幅に向上させています。

AnthropicのCEOは、今後3年間でAIモデルの訓練コストが大幅に増加し、現在の10億ドルから1000億ドルに達すると予測しており、業界にコスト問題とAIバブルの可能性に関する議論を巻き起こしています。このコスト増加の主な原因は、ハードウェア需要の増加、特にAIモデルの急速な拡大による高性能コンピューティングハードウェア（特にGPUとデータセンターの電力）への需要の高まりです。さらに、人工知能が生成型から汎用型へと進化するにつれて、基礎理論...

ブラジルの国家データ保護局（ANPD）は、「予防措置」として、Facebookの親会社であるメタが自国民のデータを使用してAIアルゴリズムを訓練することを禁止しました。この決定により、先月メタがプライバシーポリシーに加えた変更（ユーザーデータ処理の説明に同社のAI訓練を追加したもの）はただちに停止されました。

テンセントは先日、独自開発の星脈ネットワーク2.0を発表しました。この大幅なアップグレードにより、大規模人工知能モデルの訓練において顕著な性能向上を実現しました。新バージョンは、ネットワーク規模、ハードウェア性能、通信プロトコル、障害診断など、複数の面でブレークスルーを達成しています。

クリエイティブ業界で高い評価を得ており、「著作権の守護者」として知られるAdobeが、最近、密かに更新された利用規約によって世論の渦中に巻き込まれている。

テンセントクラウドは最近、大規模モデルのトレーニング効率を向上させることを目的としたアップグレード版の星脈ネットワーク2.0を発表しました。以前のバージョンでは、大規模モデルの計算結果の同期通信時間が50％以上を占め、効率が低下していました。新バージョンの星脈ネットワーク2.0では、複数の側面でアップグレードが実施されました。

今週の業界会議で、マイクロソフトのAI部門CEO、ムスタファ・スレイマン氏が注目すべき声明を発表しました。同氏は、機械学習企業がオンラインで公開されている大部分のコンテンツを自由に取得し、それをニューラルネットワークのトレーニングに使用できる、と述べました。スレイマン氏は、これらのオンラインコンテンツは本質的に「フリーソフトウェア」とみなすことができ、機械学習の発展に豊富なリソースを提供していると主張しています。

北京インターネット法院は先日、イラストレーター4名がAIイラスト生成ソフトウェアの開発・運営者に対して起こした著作権侵害訴訟4件について、オンラインで判決を下しました。原告は著名なイラストレーター4名で、各々が特定のコンテンツ共有プラットフォームに投稿したオリジナル作品が、AIイラスト生成ソフトウェアによって大量に模倣され、新たなイラスト生成のための学習データとして使用されたと主張しています。AIによって生成されたイラストは、原告の作品とスタイルが酷似しているだけでなく、商業目的で大量に使用されており、原告の利益を著しく侵害しています。

先日、ムーアセラードと全学科教育AI大規模モデル「師者AI」は、大規模モデルの訓練テストを完了したと発表しました。ムーアセラードの夸娥（KUAE）千カード智算クラスターを活用し、師者AIは70億パラメーターの大規模モデルの高強度訓練を1週間で完了し、訓練効率は期待通りでした。これは、国産のフルファンクションGPU千カード、千億訓練プラットフォームの能力を十分に示しています。

EUは、スーパーコンピューターの処理能力を提供することで、国内のAIスタートアップによるモデル訓練を支援する計画です。Mistral社のEUのスーパーコンピューティングアクセスプログラムへの早期参加は、この考え方の整合性を示唆している可能性があります。欧州委員会は、大規模モデルの開発支援のため、AIスタートアップに専用のスーパーコンピューティングアクセスを提供すると発表しました。この計画は、EUがAI分野への投資を拡大する最新の取り組みであり、この重要な分野で欧州企業が米国と競争するのを支援することを目的としています。

AIシステムA-Labが17日間で41種類の新しい材料を独自に創造、1日あたり2種類以上という驚異的な速度で人類を凌駕しました。Google DeepMindが開発したGNoMEモデルは、材料プロジェクトに約40万種類の新しい化合物のデータを提供しました。A-Labは予測された58種類の材料のうち41種類の合成に成功し、成功率は71％に達しました。GNoMEは構造安定性の予測精度を向上させ、材料発見の効率を大幅に向上させました。AIによる新材料の迅速な製造とテストにより、重要な未来技術に用いる材料の開発に焦点を当てることができます。

中興通訊は、中小規模モデルのトレーニングと推論ニーズに対応した最新のAIサーバーを発表しました。G5シリーズサーバーを発表し、今年中には大規模モデルのトレーニングに対応した最新のAIサーバーを発表する予定です。

上海AI研究所は、様々なハードウェアに対応し、大規模モデルの訓練コストを大幅に削減するツールキットXTunerを発表しました。XTunerは複数のオープンソース大規模モデルと互換性があり、増分事前学習や指示微調整などのタスクを実行できます。使いやすさと設定可能性を両立しており、標準化されたワークフローにより、ワンクリックで訓練を開始できます。

智源研究院は、世界最大の中国語・英語意味ベクトルモデル訓練データセットMTPを発表しました。データ規模は3億ペアに達します。MTPはオープンソースで公開されている最大規模の中国語・英語関連テキストペアデータセットであり、意味ベクトルモデルの訓練において重要な基盤となります。データセットには、質疑応答、レビュー、ニュースなど、様々なタイプの中英テキストペアが含まれています。智源研究院は、このデータセットが大規模モデルの訓練に極めて重要な役割を果たし、人工知能の協調的イノベーションを促進すると述べています。このデータセットの公開は、中国語モデルの訓練データ不足の問題解決に繋がるものと期待されています。