API構築の基礎を学んだ。QConは、開発者コミュニティにおける知識とイノベーションの普及を促進することで、ソフトウェア開発に力を与える。実務者主導のカンファレンスであるQConは、チーム内のイノベーションに影響を与える技術チームのリーダー、アーキテクト、エンジニアリングディレクター、プロジェクトマネージャー向けにデザインされている。Sheehy氏は、人工知能ハイプ時代における責任ある開発者としてのあり方について、洞察に富んだ開会基調講演をした。Grizzanti氏が、「スタッフ・プラス」への道と、それを「科学」というより「芸術」としてとらえ、芸術を創作することとソフトウェアを創作すること、そして組織のダイナミクスに対処することの類似性について語っている。Codeを採用する:確認するべき6つの適性LCNC(ローコード/ノーコード)プラットフォームは、プログラマーだけでなくプログラマーでなくても、最小限のコーディングとワンクリックのデプロイメントで、アプリケーションソフトウェアを開発できるよう設計されている。ドラッグ&ドロップ方式のインターフェースなどを利用することで、開発・デプロイメントプロセスを簡素化し、効率的なアプリケーション開発とデプロイメントを実現する。Models(AFM)の詳細を発表した。AFMには、30億パラメータのオンデバイス版と、より大きなクラウドベース版の2つのサイズがある。小さなモデルであるAFM-on-deviceは、64億のパラメータを持つモデルを刈り込んで作成された。AFM-serverとして知られるより大きなモデルは、「ゼロから」訓練されたが、Apple社はその規模を明らかにしなかった。Apple社は、両モデルの開発に関する詳細を発表した。両モデルともTransformerデコーダのみのアーキテクチャをベースにしており、6,300万トークンのデータで事前に訓練されている。これらのモデルは、校正や電子メールへの返信など、特定のタスクに合わせてモデルのパフォーマンスを調整するために、実行時に選択されるプラグイン可能なタスク固有のLoRAアダプタを使用している。3やGPT-4のような同規模のモデルを上回った。Apple社は次のように述べている。私たちのモデルは、ユーザーがApple製品を使った日常的な活動を支援する目的で、すべての段階で責任を持って開発され、Appleの基本的価値観に導かれています。言語モデル、拡散モデル、コーディングモデルなど、より広範な生成モデルファミリーについて、近日中にさらに多くの情報を共有できることを楽しみにしています。Intelligenceについて取り上げた。Assistも取り上げた。Appleは、AFMと同じ生成AIモデルファミリーの一部であると説明している。アダプター・アーキテクチャにより、AFMを特定のタスクのために「その場で」変更できる。アダプターは「小さなニューラルネットワークモジュール」で、ベースモデルの自己アテンション層とフィードフォワード層に差し込まれる。アダプターは、タスクに特化したデータセットを使ってベースモデルを微調整することで作成される。アダプタのパラメータは、メモリを節約するために低いビットレートに量子化される。デバイス上のアダプタの消費量は10MB程度であり、小型の組み込みデバイスに適している。Apple社は、AFMの安全な出力を保証するためにいくつかのステップを踏んだ。事前学習セットにユーザーデータが含まれないようにすることに加え、Apple社は有害なコンテンツ、スパム、個人情報を除去するフィルタリングを適用した。微調整の段階で、Apple社は「安全性のアライメントを多くの中核的なポストトレーニングタスクの1つとして」扱い、微調整データの10%以上が安全性に関連したものだった。モデルの脆弱性を特定しテストするために、手動および自動の「レッドチーム」も実施した。3、Phi-3など複数のベースラインモデルと比較した。人間が2つのモデルの出力を並べてランク付けするテストでは、AFM-on-deviceが大型モデルのGemma-7BとMistral-7Bを上回った。AFM-serverは、GPT-3.5に対して52%の勝率という「競争力のある」結果を達成した。Pang氏は、Xに次のように投稿している。ツール使用、コーディングなど幅広い機能を発揮できるよう、汎用的な能力を持つように訓練しました。他にも何人かのユーザーがXにAFMについての感想を投稿している。Srivastav氏は、このレポートを要約し、「かなり機能が詰まっている」と述べ、「ざっと目を通すのがとても楽しい」と語った。Labonne氏は、AFM-serverは〜約700億のパラメータを持つと推定しているが、論文にはこのモデルのサイズに関する「詳細がほとんどない」と嘆いている。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツをお送りいたします。(日本語版は不定期リリース)25万人のシニアな開発者コミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見るあなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツをお送りいたします。(日本語版は不定期リリース)25万人のシニアな開発者コミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見る様々なイノベーターとアーリーアダプターがお送りするテクノロジーの概要を見る。自分がまだ知らないことに気づいていないと知るあなたが興味のあるトピックスをいつでも最新な情報に。あなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。Inc.プライバシーBT。