Search Results 大規模な言語モデル

「40歳以上の方におすすめのクールなAIツール（2023年12月版）」

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイクの動画や画像を作成したい人向けのAIベースのツールです。動画、写真、ミーム、古い映画、GIFなど、様々なコンテンツをリフェイスして簡単にコンテンツを作成することができます。このアプリにはコンテンツの制限がないため、ユーザーはどんなコンテンツのアップロードも行うことができます。また、初めて製品の定期購読ユーザーとなると、50%オフの特典を受けることができます。 Aragon Aragonを使用して、驚くべきプロフェッショナルなヘッドショットを手軽に撮影しましょう。最新のAI技術を活用して、自分自身の高品質なヘッドショットを瞬時に作成しましょう！写真スタジオの予約やドレスアップの手間を省いてください。写真の編集と修正が迅速に行われ、数日後ではなくすぐに受け取ることができます。次の仕事に就く際に優位性を持つ40枚のHD写真を受け取りましょう。 AdCreative.ai AdCreative.aiは、究極の人工知能ソリューションで広告とソーシャルメディアの効果を高めます。創造的な作業に費やす時間を減らし、数秒で生み出される高変換率の広告とソーシャルメディアの投稿に挨拶を告げましょう。AdCreative.aiを使って、成功を最大限に引き出し、努力を最小限に抑えましょう。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostingerは、先進の人工知能エンジンの力を借りて、すべてのウェブサイトオーナーのための最高のAIウェブサイトビルダーを作成しています。このビルダーは、デザインプロセスをガイドし、レイアウト、カラースキーム、コンテンツ配置を提案し、ニーズに合わせてカスタマイズする自由を提供します。さまざまなデバイスに対応したレスポンシブデザインを維持しながら、細部のカスタマイズに取り組みましょう。 Otter AI Otter.AIは、人工知能を利用して、共有可能で検索可能でアクセス可能で安全なリアルタイムの会議の記録を提供します。音声を録音し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、先進のAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、会議でのアクションアイテムの特定、テキストの作成と変更など、タスクをサポートする堅牢な生成AIツールです。Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを提供することで、ワークフローを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化・向上させます。 Codium AI 忙しい開発者向けの有意義なテストを生成します。CodiumAIを使用すると、IDE内で提案される非自明なテスト（そして自明なテストも！）を手に入れることができます。賢くコーディングし、価値をより多く創出し、プッシュする際に自信を持ちましょう。CodiumAIにより、開発者はテストとコードの分析に費やす時間を節約しながら、より迅速にイノベーションを実現します。あなたが意図した通りにコードを書きましょう。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワープレゼンテーションツールで、オンラインコンテンツの作成を簡素化します。数秒でプロのプレゼンテーションを作成できるようになりましょう。 SaneBox AIは未来ですが、SaneBoxでは12年以上にわたりAIを活用したメールの運営に成功し、平均ユーザーは週に3時間以上の受信トレイの管理時間を節約しています。…

「このAI研究は、グラフ上の大規模言語モデル（LLM）について包括的な概要を共有します」

よく知られたLarge Language Models（LLMs）であるGPTやBERT、PaLM、LLaMAは、自然言語処理（NLP）と自然言語生成（NLG）においていくつかの大変な進歩をもたらしました。これらのモデルは大規模なテキストコーパスで事前学習され、質問応答やコンテンツ生成、要約など、複数のタスクで驚異的なパフォーマンスを発揮しています。 LLMsは平文のテキストを扱うことができることが証明されていますが、テキストデータがグラフ形式の構造情報とリンクされたアプリケーションを扱う必要性がますます高まっています。研究者たちは、LLMsの良好なテキストベースの推論力を活用して、マッチングサブグラフ、最短パス、接続推論などの基本的なグラフの推論タスクにLLMsをどのように適用できるかを研究しています。LLMsの統合に関連付けられているグラフベースのアプリケーションには、純粋なグラフ、テキスト豊かなグラフ、テキスト対応グラフの3つのタイプがあります。これらの機能とGNNとの相互作用に応じて、LLMsをタスク予測器、GNNの特徴エンコーダー、またはGNNとのアライナーとして扱うテクニックがあります。 LLMsはグラフベースのアプリケーションでますます人気が高まっていますが、LLMsとグラフの相互作用を調査する研究は非常に少ないです。最近の研究では、研究チームが大規模な言語モデルとグラフの統合に関連した状況と方法の体系的な概要を提案しています。目的は、テキスト豊かなグラフ、テキスト対応グラフ、純粋なグラフの3つの主要なカテゴリに可能な状況を整理することです。チームは、アライナー、エンコーダー、または予測器としてLLMsを使用する具体的な方法を共有しています。各戦略には利点と欠点があり、リリースされた研究の目的はこれらのさまざまなアプローチを対比することです。チームは、LLMsをグラフ関連の活動で使用する利点を示すことで、これらの技術の実用的な応用に重点を置いています。チームは、これらの方法の適用と評価を支援するためのベンチマークデータセットとオープンソーススクリプトに関する情報を共有しています。結果は、この急速に発展している分野でのさらなる研究と創造性の必要性を強調して、可能な将来の研究トピックを概説しています。チームは、彼らの主な貢献を以下のようにまとめています。チームは、言語モデルがグラフで使用される状況を体系的に分類することで貢献を果たしました。これらのシナリオは、テキスト豊かな、テキスト対応、純粋なグラフの3つのカテゴリに整理されています。この分類法は、さまざまな設定を理解するための枠組みを提供します。言語モデルは、グラフのアプローチを用いて詳細に分析されました。評価は、さまざまなグラフ状況の代表的なモデルをまとめたもので、最も徹底的なものとなっています。言語モデルをグラフに関連する研究に関連して、実世界の応用、オープンソースのコードベース、ベンチマークデータセットなど、多くの資料がキュレーションされています。言語モデルをグラフでのさらなる研究のための6つの可能な方向が提案されており、基本的なアイデアを掘り下げています。

「蒸留されたアイデンティティの傾向最適化（IPO）を用いて、より洗練されたチャットモデルを調整する」

アイデンティティポリシーオプティマイゼーション（IPO）の目標は、RLHFやDPOよりもトレーニングデータからの学習においてよりシンプルでより良く設計されています

「LLMアプリを作成するための5つのツール」

「経験豊富なMLエンジニアであろうと、新しいLLMデベロッパーであろうと、これらのツールはあなたの生産性を高め、AIプロジェクトの開発と展開を加速させるのに役立ちます」

language models

「ハグフェース上のトップ10大きな言語モデル」

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。…

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…

ハグ顔（Hugging Face）での最新技術の組み合わせであるミクストラル（Mixtral）へようこそ

Mixtral 8x7bは、ミストラルが本日リリースした刺激的な大型言語モデルで、オープンアクセスモデルの最新技術基準を上回り、多くのベンチマークでGPT-3.5を凌駕しています。私たちは、MixtralをHugging Faceエコシステムに包括的に統合してのローンチをサポートすることに興奮しています🔥！本日リリースされる機能と統合には以下があります：ハブ上のモデル、モデルカードとライセンス（Apache 2.0） 🤗 Transformers統合推論エンドポイントとの統合高速で効率的な本番推論のためのテキスト生成推論との統合 🤗 TRLを使用した単一のGPUでのMixtralの微調整の例目次 Mixtral 8x7bとは何ですか名前についてプロンプト形式分からないことデモ推論 🤗 Transformersを使用するテキスト生成推論を使用する 🤗…

「GPTの進化を探る ChatGPT-4の新機能と、コンバーショナルAIの再定義」

以前のバージョンをベースに、多様性と倫理的考慮を特徴とするConversational AIのChatGPT-4の進化を探求し、新たな可能性を解き放つ

AMD + 🤗 AMD GPUでの大規模言語モデルの即戦力アクセラレーション

今年早些时候，AMD和Hugging Face宣布合作伙伴关系在AMD的AI Day活动期间加速AI模型。我们一直在努力实现这一愿景，并使Hugging Face社区能够在AMD硬件上运行最新的AI模型，并获得最佳性能。 AMD正在为全球一些最强大的超级计算机提供动力，其中包括欧洲最快的超级计算机LUMI，该计算机拥有超过10,000个MI250X AMD GPUs。在这次活动中，AMD公布了他们最新一代的服务器级GPU，AMD Instinct™ MI300系列加速器，很快将正式推出。在本博客文章中，我们将提供关于在AMD GPUs上提供良好开箱即用支持以及改进与最新服务器级别的AMD Instinct GPUs互操作性的进展报告。开箱即用加速你能在下面的代码中找到AMD特定的代码更改吗？别伤眼睛，跟在NVIDIA GPU上运行相比，几乎没有。 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchmodel_id = "01-ai/Yi-6B"tokenizer…

『UltraFastBERT：指数関数的に高速な言語モデリング』

言語モデルと生成型AIは、その能力で有名であり、AI業界では注目されている話題です世界中の研究者たちは、効果と能力を向上させていますこれらのシステムは、通常、深層学習モデルであり、広範なラベル付きデータで事前学習され、自己注意のためのニューラルネットワークを組み込んでいますフィードフォワード、再帰、埋め込み、注意の各種レイヤーを使用して、入力テキストを処理し、[...]を生成します

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