CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー ＞ 第140回 オリジナル論文から学ぶ「JAX」の特徴とその役割」を公開しました。
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はじめに
今回は、2018年に公開された論文「Compiling machine learning programs via high-level tracing」を元にして、機械学習ライブラリーJAXの役割と、その基礎となる考え方を紹介します。
JAXのオリジナル論文
最近、機械学習に関連するオープソースとして、JAXの名前を耳にすることが増えてきました。たとえば、2022年6月に公開されたGoogle Cloudの公式ブログ「EvoJAX: あなたの課題をNeuroevolutionの力で解く」の冒頭には、次のような一節があります。
『JAXはユーザーコードの簡略化や大規模な並列化・何桁もの高速化を可能にする、最近のGoogleで最も重要な機械学習（ML）フレームワークの一つです。このフレームワークは、言語理解におけるPathways Language Model（PaLM） 、物理学・分子動力学シミュレーションにおけるBraxやJAX MDなどをはじめとして、近年に最先端（State-of-the-Art）の成果を示した研究でも利用されています。』
この続きは以下をご覧ください
(リンク »)
はじめに
今回は、2018年に公開された論文「Compiling machine learning programs via high-level tracing」を元にして、機械学習ライブラリーJAXの役割と、その基礎となる考え方を紹介します。
JAXのオリジナル論文
最近、機械学習に関連するオープソースとして、JAXの名前を耳にすることが増えてきました。たとえば、2022年6月に公開されたGoogle Cloudの公式ブログ「EvoJAX: あなたの課題をNeuroevolutionの力で解く」の冒頭には、次のような一節があります。
『JAXはユーザーコードの簡略化や大規模な並列化・何桁もの高速化を可能にする、最近のGoogleで最も重要な機械学習（ML）フレームワークの一つです。このフレームワークは、言語理解におけるPathways Language Model（PaLM） 、物理学・分子動力学シミュレーションにおけるBraxやJAX MDなどをはじめとして、近年に最先端（State-of-the-Art）の成果を示した研究でも利用されています。』
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