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「Nous-Hermes-Llama2-70bを紹介します：30万以上の命令にファインチューニングされた最先端の言語モデル」

ハグフェイス・トランスフォーマーは、Pythonで非常に人気のあるライブラリであり、さまざまな自然言語処理タスクに非常に役立つ事前学習済みモデルを提供しています。以前はPyTorchのみをサポートしていましたが、現在はTensorflowもサポートしています。Nous-Hermes-Llama2-70bは、数十万の命令を使用するNLP言語モデルです。このモデルは、モデルのトレーニング中に深刻な変更がないように、古いヘルメスモデルと同じデータセットを使用し、プロセスがさらにスムーズになるようにしています。このモデルにはまだいくつかの欠点があり、幻覚率が低く、OpenAIの検閲がないということです。 モデルのトレーニングは、非常に高いデータ量とスタイルを持つ大規模なデータセットで行われました。データはさまざまなソースから収集され、1つのデータセットに統合されたため、処理されたデータセットには多様な知識があります。データセットはTeknium、Karan4D、Emozilla、Huemin Art、Pygmalion AIなどのさまざまなソースからデータを収集しました。このモデルはアルパカモデルを使用してトレーニングされています。研究チームは、アルパカの評価を行うために、自己指示評価データセットからの入力に対して人間の評価を行いました。研究者はこの評価セットを収集し、ほとんどすべてをカバーする多様なユーザ志向の指示をカバーしています。 研究者はまた、実行されたこのモデルにもプロンプトエンジニアが利益を得ることができると述べています。研究者は、上記の資産を公開することで、学術コミュニティが指示に従う言語モデルに関する制御科学的研究を実施し、最終的にはこのモデル内の既存の欠陥に対処する新しい技術を生み出すことができると信じています。アルパカのインタラクティブなデモの展開には、有害なコンテンツをより広く普及させ、スパムの可能性を低下させるなどの潜在的なリスクがあります。NLPにおけるスパム検出技術もこのモデルで重要な役割を果たします。研究者は、これらの緩和策を達成できると理解しています。モデルの重みを公開するか、ユーザが自分の指示に従ってモデルをトレーニングすることによって。 このプロジェクトの将来の計画には、高品質のデータを反復し、低品質のデータを削除するための技術を適用することも含まれます。研究者はまた、アルパカをより厳密に評価する必要があります。さらに、より生成的な情報を収集できると期待されるHELMモデルから始める予定です。研究者はまた、アルパカのリスクを研究し、その安全性をさらに向上させることを目指します。

「ジェネラティブAIを使用した7つのプロジェクト」

ジェネラティブAIを利用した個人プロジェクトで強力なポートフォリオを作り方を学びましょうこれにより、あなたは他の人と差をつけることができます！

Together AIがLlama-2-7B-32K-Instructを発表：拡張コンテキスト言語処理の大きな進歩

自然言語処理の広大な領域において、多面的な課題が生じています。それは、複雑で長大な指示を適切に理解し、応答する能力です。コミュニケーションの微妙なニュアンスがより複雑になるにつれて、既存のモデルが広範な文脈の複雑さに対処する際の不足点が露呈してきました。本書では、Together AIの献身的なチームが生み出した非凡な解決策が明らかになります。これは、言語処理の基盤そのものを再構築するという約束を持つソリューションです。このイノベーションは、特に広範な文脈の微妙な把握を必要とするタスクにおいて、重要な意味を持ちます。 現代の自然言語処理技術は、長大な指示の複雑さに取り組むためのツールや手法に頼っています。しかし、研究チームが開発したLlama-2-7B-32K-Instructは、有望な新たな領域に進出しています。Together Inference APIの能力を巧みに活用することで、チームは短い文脈のシナリオでのパフォーマンスを損なうことなく、長い指示の領域で優れたモデルを構築しました。この戦略は、Alpaca、Vicuna、WizardLM、Orcaなどのモデルが取り入れている成功したアプローチと共通しており、強力な言語モデルを活用することで貴重な洞察が得られます。 Llama-2-7B-32K-Instructの成功は、研究チームによって厳格に指示された4つのステップの過程に基づいています。この旅は、モデルの厳密な蒸留から始まります。これは、会話、人間の指示、およびLlama-2-70B-Chatから派生した出力を包括する多様なデータセットの統合です。この幅広いミックスにより、モデルは繊細な指示を理解することができます。研究チームは、Together Inference APIを駆使してLlama-2-70B-Chatとクエリを行い、Llama-2-7B-32K-Instructを微調整しています。 ダイナミックな微調整プロセスの後、モデルは厳格な評価を受けます。要約から複数のドキュメントにわたる質問応答まで、さまざまなタスクのベンチマークとしてのパフォーマンスが測定されます。Llama-2-7B-32K-Instructは、GPT-3.5-Turbo-16K、Llama-2-7b-chat、Longchat-7b-16k、Longchat-7b-v1.5-32kを含む既存のベースラインモデルを常に上回っています。この堅固なパフォーマンスは、モデルが長大な指示を処理し、さまざまなベンチマークで優れた結果を残す能力を裏付けています。 https://together.ai/blog/llama-2-7b-32k-instruct https://together.ai/blog/llama-2-7b-32k-instruct 結論として、Llama-2-7B-32K-Instructの登場は、長大な文脈の言語処理によって引き起こされる複雑さに取り組むための注目すべき進展を示しています。研究チームの正当な手法と革新的なTogether Inference APIの利用は、複雑な指示に対応し、新たなパフォーマンスの基準を確立するモデルに結実しました。Llama-2-7B-32K-Instructは、複雑な文脈を理解し、関連する応答を生成する能力の間隔を埋めることで、自然言語処理の将来の進歩を示す説得力のあるプレビューを提供します。この進歩は、複雑な指示から徹底的な理解と巧妙な応答の生成を要求するアプリケーションに力を与え、未知の領域に向けて分野を推進することができるでしょう。

「8月7日〜13日のトップ投稿：ChatGPTを忘れて、この新しいAIアシスタントははるかに先行しており、あなたの仕事のやり方を永遠に変えるでしょう」

「ChatGPTを忘れて、この新しいAIアシスタントははるかに進んでおり、あなたの仕事のやり方を永遠に変えるでしょう • ジェネレーティブAIアプリケーションを構築するための最高のPythonツールのチートシート • 無料でGPT-4にアクセスする3つの方法 • ジオスペーシャルデータ分析における5つのPythonパッケージ • 時系列解析：ARIMAモデル...」

「7/8から13/8までの週のトップ重要なコンピュータビジョン」

コンピュータビジョンは、視覚世界を解釈し理解するために機械が可能にする人工知能の分野であり、画期的な研究と技術の進展により急速に進化しています

Pythonコード生成のためのLlama-2 7Bモデルのファインチューニング

約2週間前、生成AIの世界はMeta社が新しいLlama-2 AIモデルをリリースしたことによって驚かされましたその前身であるLlama-1は、LLM産業において画期的な存在であり、…

「AIを使わない人々の7つの愚かな理由」

「今では誰もが人工知能を使っていますあなたのいとこがMidjourneyを使って劇的なアニメ風のシーンを作るために使っていたり、お母さんがレシピを簡単にするために使っていたりするのを見ても、AIはもはや夢物語ではありません無数の無料で使いやすくリソースに優しいツールが存在しているため、AIの恩恵を受けることができる人に理由がないのです...」

VoAGIニュース、8月9日：ChatGPTを忘れて、この新しいAIアシスタントは遥かに進んでいます•データクリーニングと前処理技術の習得のための7つのステップ

『ChatGPTを忘れてください、この新しいAIアシスタントははるかに進んでおり、あなたの仕事のやり方を永遠に変えるでしょう』 • データクリーニングと前処理技術のマスターへの7つのステップ • データサイエンティストとアナリストのための統計学の基礎 • 私は3日でAIアプリを作成しました • SHAP値を使用して…

トップ投稿 7月31日〜8月6日：ChatGPTを忘れて、この新しいAIアシスタントは大きく進んでいます

ChatGPTを忘れてください、この新しいAIアシスタントははるかに進んでおり、あなたの働き方を永遠に変えるでしょう • 無料でGPT-4にアクセスする3つの方法 • ChatGPTコードインタプリタ：数分でデータサイエンスを行う • データクリーニングと前処理技術のマスターへの7つのステップ • 統計学習入門、Python...

AIの今週、8月7日：ジェネレーティブAIがJupyterとStack Overflowに登場• ChatGPTのアップデート

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