ML Software Ecosystems 1

Summary

コリック・ブリック氏は、機械学習ソフトウェアエコシステムの現状について、PyTorchとJAXの研究の進展、TensorFlowの企業利用を強調しました。コンパイラ技術の重要性が増しており、特にPyTorchは最適化のために新たなコンパイラ機能を導入しています。さらに、モバイルNPUの発展により、エッジコンピューティングの可能性が広がり、LLMの進化に伴う新たな課題も指摘されました。これらの要素が交わることで、未来の機械学習の風景が形成されていくことが期待されます。

Takeaways

• 😀 PyTorchは新しい研究の90%以上で使用されている主要なフレームワークです。
• 😀 JAXは大規模モデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たしており、特にスケーリングやオートシャーディングに優れています。
• 😀 TensorFlowは依然として企業での利用が多く、収益に直結するワークロードにおいて重要です。
• 😀 コンパイラ技術の向上により、MLフレームワークのパフォーマンスが大幅に向上しています。
• 😀 PyTorchエコシステムでは、Torch Compileなどのコンパイラ技術が導入され、パフォーマンスが最適化されています。
• 😀 モバイルデバイスの計算能力は急速に向上しており、エッジコンピューティングの可能性が広がっています。
• 😀 新しいAIモデルは小型化されており、小型モデルが大型モデルに対しても急速に性能を向上させています。
• 😀 オープンモデルのエコシステムが進化しており、モデルの精度向上が続いています。
• 😀 エッジコンピューティングは、AIアプリケーションの大規模な展開において重要な役割を果たすでしょう。
• 😀 フレームワークの選択肢を増やし、企業がさまざまなタスクに対して最適なツールを選択できるようにする必要があります。

Q & A

コリック・ブリックはどの会社で働いていますか？

コリック・ブリックはGoogleで働いており、プリンシパルエンジニアとしてコア機械学習チームに所属しています。

プレゼンテーションの主なテーマは何ですか？

プレゼンテーションの主なテーマは、機械学習フレームワークの現状、コンパイラエコシステム、エッジでのAI、オープンモデルエコシステムのイノベーションについてです。

PyTorchの研究における地位はどうですか？

PyTorchは新しい研究論文の90%以上で参照されており、非常に人気のあるフレームワークとして位置づけられています。

Jaxはどのような特徴がありますか？

JaxはGoogleによって開発され、高性能な機械学習ライブラリであり、大規模モデルのトレーニングやスケーリング、オートシャーディングに強みを持っています。

TensorFlowの現在の利用状況はどうですか？

TensorFlowは企業利用が広がっており、特に収益に重要なワークロードに対して多くの企業で使用されています。

コンパイラエコシステムの重要性は何ですか？

コンパイラは、フレームワーク全体のパフォーマンスを向上させるために重要であり、特に新しいトレーニング技術に対応するために必要です。

エッジコンピューティングの役割は何ですか？

エッジコンピューティングは、AIアプリケーションを人口規模で展開するために重要であり、特にモバイルデバイスにおけるNPUの能力が鍵となります。

小規模モデルの進展はどのように進んでいますか？

小規模モデルは急速に進化しており、過去12か月間で大規模モデルに近づくパフォーマンスを示しています。

顧客がフレームワークを混在させることの利点は何ですか？

顧客が異なるフレームワークを混在させることで、特定のタスクに最適なツールを選択し、効率的なワークフローを構築することが可能になります。

今後の議論のポイントは何ですか？

今後の議論のポイントには、フレームワークの選択肢の改善、マルチモーダルAIアプリケーションへの対応、エッジコンピューティングの重要性が含まれます。