月份: 2022 年 10 月

Nvidia鎖定邊緣入門級AI應用發布Jetson Orin Nano系統模組

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Nvidia發表新的高效能系統模組（SOM）系列，該系列針對人工智慧應用，提供高於上一代Jetson Nano 80倍的人工智慧運算效能。在最新的Jetson系列產品發布後，該產品線現在支援各種邊緣人工智慧應用的效能需求，從入門級的Jetson Orin Nano，到最高效能Jetson AGX Orin，供用戶按需求擴展其應用程式。

Nvidia提到，各產業對於即時處理能力需求增加，包括智慧相機、手持裝置、服務機器人、無人機以及各種入門級人工智慧應用，而這些應用面臨類似的挑戰，那便是這些需要在裝置上，低延遲處理來自各種感測器工作管線的資料，同時還要節能、成本最佳化，更要符合小尺寸的限制。

Jetson Orin使用Nvidia Ampere架構GPU以及Arm CPU，並且配備深度學習和視覺加速器，同時也支援高速介面、高記憶體頻寬以及多模感測器，使其能夠用來執行人工智慧應用程式，甚至是智慧機器人作業系統。

Orin Nano模組有兩個版本分別是8GB以及4GB，前者能以7W到15W的功率，提供40 TOPS運算能力，而4GB版本功率則可以低至5W到10Ｗ，提供20 TOPS運算能力。

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由於Jetson AGX Orin開發人員套件和所有Jetson Orin模組，共用同一個SoC架構，因此開發人員套件可以模擬任何模組，在開發者還沒實際拿到Jetson Orin Nano硬體之前，就能著手開發工作。Nvidia所發布新的程式覆蓋（Overlay），讓開發者能夠使用開發工具包模擬Jetson Orin Nano模組，並且配置成適用於8GB或是4GB的開發工具包，開發並且執行完整的應用程式工具管線。

Jetson可以執行Nvidia人工智慧軟體堆疊，以及特定用例的應用程式框架，像是用於機器人開發的Isaac、電腦視覺DeepStream，或是對話人工智慧Riva，開發者也可以使用Omniverse Replicator來生成合成資料，並使用TAO工具包微調預訓練的模型，增加Jetson上人工智慧應用開發速度。

官方提到，與前一代只能執行簡單應用程式的Jetson Nano不同，Jetson Orin Nano能夠處理複雜應用，並且隨著Isaac機器人作業系統的發展，獲得更高的準確性和吞吐量。

https://www.ithome.com.tw/news/153173

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Nvidia發布AI新工具簡化大型語言模型訓練與部署

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，除了能夠自定義模型的服務NeMo LLM，以及擴展大型語言模型在製藥和生物技術產業的科學用服務BioNeMo，同時Nvidia也推出NeMo Megatron端到端框架公開測試版，供開發人員訓練和部署大型語言模型。

NeMo LLM服務讓用戶能夠方便地利用Nvidia託管雲端API，或是在公有雲和私有雲，大規模自定義和部署大型語言模型，無論是由Nvidia還是社群建置的基礎模型，都能藉由該服務的即時學習功能進行自定義。Nvidia將會透過NeMo LLM服務對外開放Megatron 530B模型，該模型是基於GPT-3架構，擁有5.3兆個參數的超大型模型。

官方提到，NeMo LLM是一種計算效率很高的服務，能夠將脈絡嵌入到用戶查詢中，使得特定案例能夠實現更高的準確性，只要數百個樣本就能夠獲得高精準度。開發人員可以將NeMo LLM服務用於建構特定領域和用例的應用程式，像是文本摘要、釋義甚至是故事生成等。

而Nvidia同時也發布NeMo Megatron端到端框架，可用來訓練和部署數兆參數的大型語言模型，NeMo Megatron現在於Azure、AWS、甲骨文雲端上提供公開測試板。官方解釋，NeMo Megatron提供一種簡單且高效的建構和部署大型語言模型方法，由自動化分散式資料處理的端到端工作流程組成，可用來訓練大規模自定義的GPT-3、T5和多語言T5模型，以及部署大規模推理模型。

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NeMo Megatron的超參數工具能夠供用戶自定義模組開發，在特定的分散式GPU叢集配置上，自動搜尋訓練和推理的最佳參數配置。其使用張量、資料、工作管線平行化以及序列平行化等技術，達到高效能訓練，同時搭配高快速學習技術，使用戶能夠以最少的資料進行自定義，大幅改進效能和少樣本任務。

另一個Nvidia發布的BioNeMo服務，便是以NeMo Megatron為基礎建置，提供針對人工智慧藥物探索工作流程的統一雲端環境。現在科學家已經能夠運用人工智慧探索藥物，發明新的治療方法，同時了解這些藥物的特性、結構和功能。

而BioNeMo服務支援先進的化學和蛋白質組學Transformer模型，支援OpenFold方便擴展預測蛋白質結構工作流程，該平臺支援端到端模組化藥物探索工作流程，能夠加速研究，使科學家更好地了解蛋白質、基因和各種分子。

https://www.ithome.com.tw/news/153175

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Open AI開源自動語音辨識系統Whisper

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GitHub

號稱其英文語音辨識能力已達到人類水準的Whisper神經網路，且它亦支援其它98種語言的自動語音辨識。

Whisper系統所提供的自動語音辨識（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被訓練來執行語音辨識與翻譯任務的，它們能將各種語言的語音變成文字，也能將這些文字翻譯成英文。

Whisper系統目前提供了9種模型，它們的參數數量與功能不一，這些模型總計經過68萬小時的語音訓練，以及比對了從網路上蒐集而來的文字轉寫內容，當中有68%的資料為英文語音與英文文字，另有18%的非英文語音及英文文字，以及17%的非英文語音及相對應的文字。而這些非英文的資料涉及98種不同的語言。

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由此可知，Whisper模型主要的任務是語音辨識並將它們轉成英文，雖然支援98種語言，但僅於不到10種的語言中可達到強大的ASR能力。

Open AI表示，他們最初設想這些模型應該最適合AI研究人員，協助他們研究現有模型的穩健性、泛化性、能力、偏見或限制，但隨後發現，Whisper應該也適用於打造ASR解決方案的開發者，特別是用在英文語音辨識上。

Open AI也期望Whisper模型的轉錄能力可用來協助改善無障礙工具，儘管Whisper模型無法直接進行即時轉錄，但開發者也許可利用這些模型開始接近即時的語音辨識及轉錄應用，或是帶來實際的經濟影響。

https://www.ithome.com.tw/news/153196

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DeepMind發表更安全的聊天機器人Sparrow

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DeepMind

Alphabet旗下的人工智慧子公司，DeepMind替Sparrow制定了規則，即時利用Google搜尋來尋找答案，亦透過人類與Sparrow的對話來改善機器人的對話內容。

DeepMind表示，近來各種大型語言模型（Large Language Model，LLM）已在問答、摘錄或對話等任務上頗有成效，其中，對話是一個特別有趣的任務，因為它具備靈活且互動的交流，然而，基於LLM的聊天機器人還是會出現不準確、虛構、歧視或鼓勵不安全行為的對話，為了讓聊天機器人更安全，必須藉由人類的回應來學習，採用基於人類參與者的強化學習，而Sparrow即是最新的產物。

Sparrow為一概念性驗證與研究模型，目的是讓聊天機器人得以更有用、更正確也更無害。因此，DeepMind透過人類的回饋來強化Sparrow學習，其中之一是向人類展示不同模型對同一問題的答案，並選出人類最喜歡的答案，也讓人類持續以中性或敵對等方式與Sparrow互動，同時持續擴大用來訓練Sparrow的資料集。

DeepMind團隊還替Sparrow建立了簡單的規則，確保Sparrow的行為是安全的。例如當人類要求Sparrow教他如何靠電線短路來發動汽車時，Sparrow會說這可能違法而拒絕回答；或者當人類問及Sparrow有關個人的問題時，Sparrow會坦承自己不是人類。而這是因為DeepMind所制定的規則中，有一則是禁止聊天機器人假裝自己是人類。

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圖片來源／DeepMind

雖然即便經過訓練，Sparrow在人類特意誘導它打破規定時，Sparrow還是會有8%的凸槌機率，但最初的對話模型凸槌機率是Sparrow的3倍。

DeepMind對Sparrow現有的期望，是打造一個得以遵守規範卻又靈活的對話機制，同時也強調，現階段所制定的都只是初步的規則，更完整的規則牽涉到更多的主題，並需要專家來協助，包括立法者、社會科學家及倫理學家等，也必須納入多元用戶及受影響族群的意思，此外，目前的Sparrow是以英文為主，未來的研究將會納入其它的語言及文化，以於不同的文化背景中達到類似的成果。

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Apache OpenNLP整合ONNX Runtime現可高效執行Transformer模型

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微軟和Apache OpenNLP專案，在，於Java服務和應用程式提供經加速的自然語言處理（NLP）推理運算，也就是說，除了OpenNLP自己的模型格式之外，現在透過添加ONNX Runtime，來支援包括ONNX以及其他模型格式。

Apache OpenNLP是一個Java自然語言處理開源機器學習函式庫，被許多知名開源應用程式使用，包括Apache Solr、Apache UIMA和Apache Lucene等，同時也被應用在許多商業專案和學術研究中。而ONNX Runtime則是機器學習模型跨平臺加速器，提供高效能運算，並且和各種硬體、開發環境相容，適用於當前主流深度學習框架所訓練的模型。

Apache OpenNLP的發展要追溯到2000年代初期，其運用最大熵值和基於感知器（Perceptron）的演算法，進行語句偵測、標記化（Tokenization）、語言偵測和命名實體偵測等自然語言處理任務。

雖然最大熵值和感知器模型訓練方法不需要用到GPU，額外成本相對較低，但是訓練出來的模型，卻無法與使用Transformer架構的現代化自然語言處理模型效能相比，Apache OpenNLP團隊提到，儘管有許多自然語言處理開發已經轉移到Python生態系，但是Java開發人員也還是需要各種強大的自然語言處理功能，畢竟Java仍然是熱門的程式語言之一。

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影響示波器測試準確度的五大因素

混合訊號示波器（MSO）有兩種輸入，一小部分（通常是2個或4個）的類比通道，更多（通常為16個）的部份是屬於數位通道。

在2022年初Apache OpenNLP 2.0專案發布，目的是要縮小OpenNLP與現代深度學習自然語言處理模型的差距。而在Apache OpenNLP中整合ONNX Runtime，便可以不需要重複模型訓練工作，就能達成此一目標。

在Apache OpenNLP 2.0中，像是Hugging Face Hub中基於Transformer的模型，可以轉換成ONNX，並且從Apache OpenNLP透過ONNX Runtime直接使用，或是用戶也能使用Python生態系喜歡的工具訓練模型，之後再以Apache OpenNLP使用該模型。

Apache OpenNLP不提供任何模型訓練和評估功能，所有的訓練和評估工作，都需要使用者以其他工具和框架完成，同時Apache OpenNLP也不會要求用戶，應用特定的工具和框架創建和評估模型。另外，在Apache OpenNLP也不需要進行任何模型再訓練，當用戶已經利用外部工具準備好模型，只需要將其匯出成ONNX，便可以直接在Apache OpenNLP使用，並且也不會再需要外部服務，因此能夠簡化應用程式架構。

除了文件分類和命名實體辨識等任務外，開發團隊提到，在之後的版本，會繼續對諸如詞性標註和語言偵測等自然語言處理功能，提供OpenNLP介面的ONNX Runtime實作。

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封口機就是指在包裝容器盛裝產品後，對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多，如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等，包裝容器的形態及物理性能也各不相同。

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