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Amazon SageMaker JumpStartを使用してLLMと対話するためのWeb UIを作成します

ChatGPTの発売および生成AIの人気の上昇は、AWS上で新しい製品やサービスを作成するためにこの技術をどのように利用できるかについての好奇心を持つ顧客たちの想像力を捉えていますこれにより、より対話的なエンタープライズチャットボットなどの製品やサービスを作成する方法を紹介しますこの記事では、Web UIを作成する方法について説明します

「Mixtral 8x7Bについて知っていることミストラルの新しいオープンソースLLM」

「ミストラルAIは、オープンソースのLLM（語彙・言語モデル）の領域で限界に挑戦する最も革新的な企業の一つですミストラルの最初のリリースであるミストラル7Bは、市場で最も採用されているオープンソースのLLMsの一つとなりましたA...」

「このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #77」

今週のAIのニュースは、Google（ジェミニ）とミストラル（8x7B）による新しい大規模言語モデルのリリースが主でしたモデルの発表におけるアプローチは、プレスイベントとデモによるもので、非常に異なっていました...

「技術的な視点からのGoogleの最強のマルチモーダルモデルGeminiの紹介」

ジェミニは、マルチモーダルな事前学習を通じて、さまざまな入力の理解と推論を達成しますこれは、マルチモーダルなベンチマークで人間の専門家を超える最初のモデルであり、優れた能力を示しています...

イントロダクション Hugging Faceは、自然言語処理の愛好家や開発者にとって宝庫となり、さまざまなアプリケーションに簡単に統合できる事前学習済み言語モデルの幅広いコレクションを提供しています。Large Language Models（LLM）の世界で、Hugging Faceは頼りになるプラットフォームとして際立っています。この記事では、Hugging Faceで利用可能なトップ10のLLMモデルを紹介し、言語理解と生成の進化する景色に貢献します。さあ、始めましょう！ Mistral-7B-v0.1 Mistral-7B-v0.1は、70億のパラメータを誇る大規模言語モデル（LLM）です。これは事前学習済みの生成テキストモデルとして設計されており、Llama 2 13Bが検証されたドメインで設定したベンチマークを上回ることで知られています。このモデルは、グループ化されたクエリアテンションやスライディングウィンドウアテンションなどの注意機構に特定の選択を行ったトランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。Mistral-7B-v0.1は、Byte-fallback BPEトークナイザーも組み込んでいます。ユースケースとアプリケーションテキスト生成：Mistral-7B-v0.1は、コンテンツ作成、創造的な文章作成、または自動ストーリーテリングなど、高品質のテキスト生成を必要とするアプリケーションに適しています。自然言語理解：高度なトランスフォーマーアーキテクチャと注意機構を備えたこのモデルは、感情分析やテキスト分類などの自然言語理解を必要とするタスクに適用することができます。言語翻訳：生成能力と大規模なパラメータサイズを考慮すると、このモデルはニュアンスのある文脈に即した正確な翻訳が重要な言語翻訳タスクで優れたパフォーマンスを発揮するかもしれません。研究開発：研究者や開発者は、さまざまな自然言語処理プロジェクトでのさらなる実験や微調整のためにMistral-7B-v0.1をベースモデルとして活用することができます。このLLMにはこちらでアクセスできます。 Starling-LM-11B-alpha この大規模言語モデル（LLM）は、110億のパラメータを持ち、NurtureAIから生まれました。このモデルは、その基盤としてOpenChat 3.5モデルを利用し、AIのフィードバックからの強化学習（RLAIF）によるfine-tuningを経ています。このアプローチでは、ヒトによってラベル付けされたランキングのデータセットを利用してトレーニングプロセスを誘導します。ユースケースとアプリケーション Starling-LM-11B-alphaは、マシンとの対話方法を革新する潜在的な大規模言語モデルであり、オープンソースの性質、優れたパフォーマンス、多様な機能を備えており、研究者、開発者、クリエイティブプロフェッショナルにとって貴重なツールです。…

マイクロソフトがアメリカの労働組合と手を結び、AI労働力に関する議論に参加します

Microsoftは最近、労働組合アメリカ連邦労働総評議会（AFL-CIO）と包括的な対話を開始するために、人工知能（AI）が労働力に与える影響に関して重要な連携を結びました。この戦略的パートナーシップは、AIの変革的な影響を理解し、適応し、規制することを目指しており、これらの進展における労働者の重要な役割を認識しています。重要性の認識米国ワシントン州レドモンドに本社を置くMicrosoftは、AFL-CIO傘下の60の労働組合と協力し、合計1250万人の労働者を代表しています。AFL-CIOのリズ・シューラー会長は、この連携の歴史的性格を強調し、AIおよび関連技術の開発、展開、規制における労働者の貢献を認識する重要な役割を明確にしました。協力的な情報共有連携は、主に労働組合リーダーとのオープンな対話と詳細な情報共有に重点を置いています。目的は、労働力が変化する環境に適応するために、AI技術のトレンドに常に精通し、十分に情報を得ることです。Microsoftの取り組みは、AI技術の持続的な発展において労働者の視点と専門知識を取り入れることまでを含んでいます。労働者組織のための枠組みこのパートナーシップの重要な要素は、将来の労働者組合組織のための中立な枠組みを提供する合意です。Microsoftのプレスリリースに述べられているように、この枠組みは従業員の団結権を尊重し、組合に参加する権利を組織化することに専念しています。また、急速な技術変化の中で労働者を支援する労使関係の構築と、労働組合に関する集団交渉協定の交渉も目指しています。労働者の懸念と願望への対応 AIの普及が雇用の安定性について懸念を引き起こす時代において、このパートナーシップの目標には、労働者および学生に対するAI教育も含まれています。協力的な取り組みは、共同政策作成とスキル向上にも広がります。MicrosoftとAFL-CIOは、AIが労働者の仕事を強化する潜在能力を持つと同時に、そのエージェンシーと責任を低下させるのではなく、仕事を補完するために利用された場合に労働者の仕事を向上させる可能性を認識しています。その他の関連記事：マイクロソフトのシニアデータサイエンティストの成功ストーリー私たちの意見マイクロソフトとAFL-CIOとのこの画期的な協力は、労働力におけるAIの課題に積極的に取り組むアプローチを象徴しています。労働組合リーダーを積極的に関与させることにより、この取り組みはAIが国の労働者に奉仕することを目指しています。マイクロソフトの労働組合リーダーや労働者のAI機能に関するトレーニングへの取り組み、従業員の組合加入をよりアクセスしやすくすることは、賞賛に値する先例を示しています。公共政策の形成に重点を置くこの連携は、責任あるAIの統合に対する専念をさらに証明しています。他のテクノロジージャイアントが組織労働に対して異なるスタンスを取る中、マイクロソフトの協力的なアプローチは際立っています。AFL-CIOのリズ・シューラー会長が適切に述べたように、テクノロジー利用の第一線に立つ人々を巻き込むことは、単に論理的なだけでなく、本質的に重要なことです。この歴史的な連携は、ただ現在の懸念に対処するだけでなく、責任ある包括的なAIの導入の先例を産業全体に打ち立てています。

メタAIは、オープンで創造的なAIモデルを使って倫理的に建設するために、パープルラマをコミュニティの支援として発表しました

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-12-at-12.34.25-AM-1024×710.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-12-at-12.34.25-AM-150×150.png”/>データの増加、モデルサイズ、自己回帰言語モデリングのための計算能力の向上により、対話型AIエージェントは過去数年で驚くべき進化を遂げました。チャットボットは、自然言語処理、推論、ツールの習熟度など、多くの有用なスキルで知られる大規模な言語モデル（LLM）を使用することがよくあります。これらの新しいアプリケーションは、潜在的な危険を軽減するために徹底的なテストと慎重な展開が必要です。したがって、生成AIによって動作する製品には、ポリシーに違反する高リスクなコンテンツの生成を防ぐための保護策を実装することが推奨されます。さらに、アドバーサリアルな入力やモデルのジェイルブレイクの試みを防ぐためにも、これらはLlama 2 Responsible Use Guideなどのリソースで確認できます。オンラインのコンテンツを管理するためのツールを探している場合、Perspective API1、OpenAI Content Moderation API2、およびAzure Content Safety API3はすべて良い出発点です。ただし、これらのオンラインモデレーション技術は、入出力のガードレールとして使用した場合にはいくつかの理由で失敗します。最初の問題は、ユーザーとAIエージェントの危険性を区別する方法が現在存在しないことです。結局のところ、ユーザーは情報や援助を求めますが、AIエージェントはそれを提供する可能性が高いです。さらに、すべてのツールは設定されたポリシーを強制するため、ユーザーはツールを新しいポリシーに合わせて変更できません。第三に、個々のユースケースに合わせて微調整することは不可能です。最後に、すべての既存のツールは控えめな伝統的なトランスフォーマーモデルに基づいています。より強力なLLMと比較すると、これは彼らのポテンシャルを大幅に制限します。新しいメタ研究は、会話型AIエージェントのプロンプトとレスポンスの潜在的な危険を分類するための入出力保護ツールを明らかにします。これにより、LLMを基にしたモデレーションが可能となり、この分野でのニーズを満たします。彼らの分類ベースのデータは、ロジスティック回帰に基づく入出力保護モデルであるLlama Guardをファインチューニングするために使用されます。 Llama Guardは関連する分類ベースをモデルの入力として受け取り、指示義務を適用します。ユーザーは、ゼロショットまたはフューショットのプロンプティングを使用してモデルの入力を個別のユーズケースに適した分類ベースでカスタマイズすることができます。推論時間では、複数のファインチューニングされた分類ベースの中から選択し、適切にLlama Guardを適用することができます。彼らは、LLMの出力（AIモデルからの応答）とヒューマンリクエスト（LLMへの入力）のラベリングに異なるガイドラインを提案しています。したがって、ユーザーとエージェントの責任の意味差をLlama Guardが捉えることができます。 LLMモデルがコマンドに従うという能力を利用することで、彼らはたった1つのモデルでこれを実現することができます。彼らはまた、Purple Llamaを発表しました。将来的には、これはリソースと評価をまとめたプロジェクトとなり、オープンで創造的なAIモデルを倫理的に構築するためのコミュニティを支援します。サイバーセキュリティと入出力保護ツールおよび評価は、最初のリリースの一部となり、さらに多くのツールが追加されます。彼らは業界で初めてのLLMのための包括的なサイバーセキュリティ安全評価を提供しています。これらのガイドラインは、セキュリティの専門家と共同で開発され、業界の推奨事項や基準（CWEやMITRE ATT&CKなど）に基づいています。この最初のリリースでは、ホワイトハウスが責任あるAIの創造を約束した中で、以下のような危険を緩和するのに役立つリソースを提供することを目指しています。<ul><li>LLMサイバーセキュリティの脅威を数量化するためのメトリック。</li><li>安全でないコード提案の普及を評価するためのツール。</li><li>LLMをより安全に書き換えることやサイバー攻撃の実行を助けるための手段。</li></ul>これらのツールにより、LLMが安全でないAI生成コードを提案する頻度を減らすことによって、サイバー攻撃者へのLLMの有用性が低下すると予想されます。彼らの研究では、LLMが安全でないコードを提案したり、悪意のあるリクエストを受け入れたりする場合に、深刻なサイバーセキュリティの懸念があることがわかっています。 LLMへのすべての入力と出力は、Llama…

NexusRaven-V2をご紹介します：13B LLMは、ゼロショット機能呼び出しでGPT-4を凌駕し、ナチュラルランゲージの指示を実行可能なコードに変換する能力を持っています

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-12-at-12.42.47-AM-1024×623.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-12-at-12.42.47-AM-150×150.png”/>LLMsは、コード関連のデータセットで微調整することができ、関数呼び出しを含むコードスニペットを生成することができます。これらのモデルは、コンテキストやプロンプトによって提供された入力に基づいて、関数呼び出しを含むコードを提案または生成することができます。言語モデルは、コードに関連するクエリや指示の自然言語理解に使用することができます。開発者は質問や説明を入力し、モデルはそれらを解釈して関連する関数呼び出しやコードセグメントを提供することができます。LLMsは、提供されたコンテキストや部分的なコードに基づいて、関数呼び出しを提案したり関連する関数を提案したりすることによって、コード補完を支援することができます。これにより、開発者はより迅速かつ正確にコードを記述することができます。LLMsは、特定のタスクや問題の説明に基づいて、適切なAPIや手順をガイドすることで、開発者がコード内で呼び出すべき適切な関数を見つけるのを支援することができます。LLMsを開発環境に統合することで、開発者に対して関数呼び出し、パラメータのタイプ、または潜在的なエラーに対してリアルタイムのサポートを提供することができます。Nexusflowの研究者は、オープンソースのLLMモデル、<a href=”https://www.voagi.com/nexusravenv2-outperforms-gpt4-in-nexusflows-latest-battle.html”>NexusRaven-V2</a>を提案しています。これは自然言語の指示を実行可能なコードに変換してツールを使用することができます。OpenAIアシスタントAPIは、コパイロットとエージェントがソフトウェアツールを使用するための鍵として機能します。NexusRaven-V2は、コパイロットとエージェントのオープンソースモデルを進化させることを目指しています。NexusRaven-V2は、ネストや複合関数を使用する人間が生成したユースケースで、関数呼び出しの成功率でGPT-4を最大7％上回っています。NexusRavenはMetaのCodeLlama-13 Bインストラクションにチューニングされた指示です。Nexusflowのパイプラインを使用して、プロプライエタリなLLMを使用せずにオープンコードのコーポラから情報源を提供しています。コミュニティ開発者と企業の両方に対して商業許容です。当社の人間によるベンチマークで、NexusRaven-V2は、関数呼び出しの成功率において、最新のGPT-4モデルよりも平均で4％高い成功率を示すことが観察されました。なお、ネストや複合関数呼び出しを必要とする4つの厳しいタスクでは、NexusRaven-V2の方がGPT-4よりも堅牢性が高いと言えます。また、開発者の関数の説明におけるバリエーションを処理する際にも、NexusRaven-V2はGPT-4よりも優れた性能を発揮します。チームは、ユーザーがメインストリームのプロプライエタリな関数呼び出しAPIをシームレスにNexusRaven-V2で置き換えることができるオープンソースのユーティリティアーティファクトをリリースしました。また、オンラインデモやコラボノートブックを提供してオンボーディングと統合デモを行っています。彼らは評価ベンチマーク<a href=”https://www.voagi.com/call-all-functions.html”>Nexus-Function-Calling</a>をオープンソース化し、Huggingfaceの<a href=”https://www.voagi.com/create-and-analyze-advanced-machine-learning-models-using-the-sagemaker-canvas-model-leaderboard.html”>リーダーボード</a>を確立しています。このリーダーボードには、さまざまな関数呼び出しのユースケースと難易度をカバーした、実生活で人間が選定した関数呼び出しの例が多数収録されています。将来的には、関数呼び出しのLLMは教育現場において、学習者がリアルタイムのサポートを受けながら関数の呼び出し方を正しく学び、プログラミングの概念の理解を促進することができるでしょう。

Windows 12はAIの魔法機能を搭載：テクノロジーの未来への一端

Microsoft（マイクロソフト）は、次世代のWindows OSの大規模なアップデート「ハドソンバレー」と呼ばれるものを熱心に開発しており、Windowsユーザーエクスペリエンスを革新することを期待されています。 “Windows 12″という名前を付けるかどうかについての噂と洞察が既に現れており、その予想される機能、AIの進歩、およびリリースの時期について明らかにしています。名前のジレンマ予想が高まる中、名前に対する不確定性が存在します。最初は「Windows 12」と噂されていましたが、最新の情報ではMicrosoftは「Windows 11」というブランド名を使用する可能性があります。この戦略的な決定は、前Windowsリーダーのパノス・パナイの退任後に新しいWindowsリーダーシップから唱えられたユーザーベースのさらなる分断を避けたいという願望に基づいています。リリースの時期の洞察インサイダーによると、次期大規模なWindows OSのアップデートは2024年の後半に予定されています。早期のコードとプラットフォームのテストは既にWindows Insider Canary Channelで行われており、愛好家たちに早めの一見を提供しています。リリースは2024年4月にRTMのマイルストーンに到達する予定です。Windows 11のユーザーは、最終バージョンが2024年9月または10月に利用可能になることを期待することができます。プラットフォームの移行: ニッケルからゲルマニウムへ過去とは異なり、ハドソンバレーはニッケルプラットフォームのリリースからの転換点となります。新しいWindowsプラットフォームであるゲルマニウムに移行しています。この移行により、より大きな変革が約束されるフルOSのアップグレードが必要になります。これは以前のWindows 11のアップデートで見られた段階的な変更とは対照的です。システム要件のジレンマハドソンバレーの具体的なシステム要件は明らかにされていませんが、除外される可能性についての懸念があります。特にWindows 11の要件の高さにより、大勢のPCが対象外となりました。8GBに移行する可能性がある増加したRAM要件に関する噂が出回っており、公式の確認を待っています。 AI中心の展開 MicrosoftのAI体験への取り組みは、ハドソンバレーの焦点です。今回のリリースでは、Windows…

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