# 大規模データ

Wikipedia セマンティック検索は、Upstash Vector が大規模データセットを処理する際の拡張性を示す実験的プロジェクトです。本プロジェクトでは、11言語の2300万件のWikipedia記事をベクトル化し、1440万個のベクトルをUpstash Vectorインデックスに格納しました。これにより、ユーザーは従来のキーワード検索だけでなく、セマンティック検索を通じてWikipediaの内容を探求できます。

本論文では、自己回帰目標を用いて事前学習された一連の視覚モデルであるAIMを紹介します。これらのモデルは、そのテキスト対応物である大規模言語モデル（LLM）に触発されており、同様のスケーラビリティ特性を示します。具体的には、(1) モデル容量とデータ量の増加に伴い、視覚特徴の性能が向上すること、(2) 目標関数の価値が下流タスクにおけるモデルの性能と相関していることの2つの重要な発見を強調します。70億パラメータのAIMを20億枚の画像で事前学習することで、ImageNet-1kにおいて、主幹を凍結した状態で84.0%の精度を達成しました。興味深いことに、この規模においても性能飽和の兆候は見られず、AIMは大規模視覚モデルの訓練における新たな最先端技術を表す可能性を示唆しています。AIMの事前学習はLLMの事前学習と同様に、大規模訓練を安定させるための画像固有の戦略を必要としません。

Astraiosは、大規模言語モデルのファインチューニングを提供するプラットフォームです。様々なパラメータ効率的なファインチューニング手法と、複数の規模のモデルを選択できます。ユーザーは本プラットフォーム上で大規模言語モデルのファインチューニングを行い、最適なコストパフォーマンスを実現できます。豊富なモデル、データセット、ドキュメントも提供しており、研究開発を容易にします。柔軟な価格設定により、様々な規模のユーザーニーズに対応可能です。

WEKAは、組織がクラウドおよびオンプレミス環境でデータを保存、処理、管理し、次世代ワークロードをサポートするデータプラットフォームです。高速なデータ処理と推論能力、高効率な画像処理速度を提供し、大規模データ処理の課題を解決します。WEKAは様々な業界やアプリケーションシナリオに適用可能で、柔軟な価格体系を提供しています。

SMPLer-Xは大規模データと大規模言語モデルに基づく人体姿勢と形状推定モデルであり、身体、手、顔の動きを統合的に捉えることができ、幅広い用途があります。本モデルは32種類の異なるシーンのデータセットを体系的に研究し、最適化されたトレーニング方案とデータセットを選択することで、EHPS能力の顕著な向上を実現しました。SMPLer-XはVision Transformerを用いてモデルを拡張し、ファインチューニング戦略によって専門家モデルに変換することで、性能をさらに向上させています。本モデルはAGORA（107.2 mm NMVE）、UBody（57.4 mm PVE）、EgoBody（63.6 mm PVE）、EHF（ファインチューニングなしで62.3 mm PVE）など、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮しています。SMPLer-Xの利点は、多様なデータソースに対応でき、優れた汎化能力と移植性を持つことです。

鯨麦GemX.aiは、大規模データと人工知能技術に基づき、Amazon市場の変化とセラー運用データを継続的に深度分析し、セラーの皆様に大データ選品、製品開発、精密な運用をワンストップで提供します。鯨麦独自のAmazon選品モデルを組み合わせ、トレンド追跡、製品透視、市場洞察、競合分析の4つのセクションを通じて、市場機会の把握と迅速な選品判断を支援します。