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Metaの人工知能研究担当副社長、ジョエル・ピノ（Joelle Pineau）氏は火曜日にFacebookを通じて、5月に会社を退社する予定であると発表しました。Meta内部の人工知能研究ラボ（FAIR）で2年以上勤務した同氏は、業界で高い評価を受けており、同社のAI分野におけるイノベーションと発展を指導してきました。ピノ氏の退社は、Metaが人工知能への投資を拡大している重要な時期に発生しています。同社は2025年までに最大650億ドルを投資する計画です。

Joelle Pineau, Vizepräsidentin für KI-Forschung bei Meta, gab am Dienstag über einen Facebook-Post ihren Rücktritt zum Mai bekannt. Pineau leitete seit zwei Jahren das Meta-KI-Forschungslabor (FAIR) und führte dort die Forschung an der Spitze des KI-Bereichs. FAIR ist ein internes Kernforschungsteam von Meta, das von dem bekannten Wissenschaftler Yann LeCun geleitet wird. Pineus Rücktritt erfolgt zu einer Zeit, in der Meta...

深層学習の分野において、正規化層は現代的なニューラルネットワークにおいて不可欠な構成要素の一つとみなされています。最近、Meta FAIRの研究科学者である劉壮氏が主導した研究成果「正規化層のないTransformer」が大きな注目を集めています。この研究は、動的tanh（Dynamic Tanh、DyT）と呼ばれる新技術を提案しただけでなく、従来の正規化層を使用せずにTransformerアーキテクチャが依然として効率的に動作することを示しました。

大規模なクリエイターによる権利擁護運動が展開されています。ケビン・ベーコン氏、ケイト・マッキノン氏ら著名俳優を筆頭に、俳優、作家、音楽家など11,500人のクリエイターが共同声明に署名し、AI企業による許可を得ない著作権素材のモデル訓練への強い抗議を表明しました。AIデータの公平利用を提唱する団体Fairly Trainedが主導したこの声明は、許可なく創作作品を生成AIの訓練に使用することは、クリエイターの生計を脅かす重大かつ不公平な行為だと指摘しています。

自然言語処理分野において、大規模言語モデルは複雑なタスクで優れた性能を発揮していますが、モデル評価は高価で時間のかかる人による注釈データに大きく依存しており、モデルの進歩に伴い既存データの有効性が低下し、評価の規模と持続性を維持するために継続的に新しいデータの収集が必要となります。Meta FAIR研究チームはこの問題に対処するため、「Self-Taught Evaluator（教師なし評価器）」という革新的な手法を提案しました。この手法は合成データを用いてトレーニングされ、人間の注釈に依存しません。対照的な合成選好を生成することで、…

非営利団体Fairly Trainedは、AIモデル生成コンテンツが著作権を侵害していないことを保証するための認証ラベルを発表しました。Fairly Trainedは、「Licensed Model」認証ラベルを承認・発行しており、著作権で保護されたデータを使用してモデルをトレーニングすることは長らく論争の的となっています。生成AIは、著作権で保護されたデータを使用してトレーニングを行うことで物議を醸しています。