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「ChatGPTを使用して完全な製品を作成するために学んだ7つの教訓」

つい最近、私はChatGPTを使って自分自身のフランス語のチューターを作成したことを共有しました（それはオープンソースです、ところで）私はアプリの設計方法（特にバックエンド）と接続方法について説明しました...

ライトオンAIは、Falcon-40Bをベースにした新しいオープンソースの言語モデル（LLM）であるAlfred-40B-0723をリリースしました

画期的な動きとして、LightOnは誇りを持って、Falcon-40Bに基づく革新的なオープンソースの言語モデル（LLM）であるAlfred-40B-0723のローンチを発表しました。この最先端のモデルは、ジェネレーティブAIをシームレスにワークフローに統合したい企業のニーズに特化して設計された、そのようなモデルとしては初めてのものです。エンタープライズは、Alfredとともに、ジェネレーティブAIのフルポテンシャルを引き出し、効率的に目標を達成するための頼れるパートナーを手に入れました。 Alfredは、そのコアとなる強力かつ多機能な言語モデルで、従来のLLMとは一線を画するさまざまなキーフィーチャーを提供しています。その1つの特徴的な機能は、「プロンプトエンジニアリング」であり、Alfredはユーザーが特定のニーズに合わせて効果的なプロンプトを構築し評価するのに優れています。このユニークな機能により、高い精度とパフォーマンスが保証され、企業は各自の産業で競争力を持つことができます。さらに、Alfredの「ノーコードアプリケーション開発」機能を利用すると、コーディングの知識がなくてもアプリケーションを作成することができます。この時間の節約機能は、開発を加速するだけでなく、貴重なリソースを節約するため、ワークフローを最適化したい企業にとって理想的な選択肢です。最先端の機能に加えて、Alfredは、コンテンツの要約、ドキュメントのクエリ応答、コンテンツの分類、およびキーワードの抽出など、言語モデルに期待されるすべての従来のタスクを実行することができます。その多様性により、さまざまな産業において広範な応用が可能な貴重なツールとなっています。 Alfred-40B-0723は、ジェネレーティブAIのコパイロットであるFalcon RLHFによってパワードされており、この分野での重要な進歩を表しています。人間のフィードバックからの強化学習を活用したAlfredは、LightOnの専任チームによって注釈が施された公開データセットと高度にキュレーションされたデータのミックスを用いて徹底的にトレーニングされています。この入念なトレーニングプロセスにより、Alfredは頑健でありながらも複雑なタスクに対して高品質な出力を理解し提供する能力を備えています。エンタープライズ向けのジェネレーティブAIプラットフォームであるParadigmは、Alfred-40B-0723の真のポテンシャルを最大限に活用しています。Alfredは、ユーザーがタスクの成功基準を定義し、プロンプトを洗練させるのをサポートするジェネレーティブAIのコパイロットとして、この進化し続ける分野への進出を検討している人々にとって、すぐに使えるソリューションを提供します。ただし、LightOnはAlfredをオープンソースモデルとして提供していますが、Paradigmプラットフォームバージョンにはさらなる進化があり、ジェネレーティブAIの限界を押し広げることにLightOnが取り組んでいることを示しています。 Alfred-40B-0723のトレーニングには、スケーラブルなインフラストラクチャを提供するAWS SagemakerとのLightOnのパートナーシップが重要な役割を果たしています。このコラボレーションにより、モデルの効率性と信頼性が確保され、個々の開発者と大規模な組織の両方にアクセス可能となっています。ジェネレーティブAIコミュニティ内でのコラボレーションとイノベーションを促進するためのLightOnの取り組みの一環として、Alfredは現在HuggingFaceでも利用可能であり、Foundation Models向けのAWS Jumpstartでも近日中に利用可能となります。オープンソースモデルとしてAlfred-40B-0723を共有することで、LightOnは開発者、研究者、組織に対して可能性を探求し、さらなる開発に貢献することを招待しています。ジェネレーティブAIコミュニティ内での協力は、その全ての可能性を解き放つために不可欠であり、さまざまな産業を変革するのに役立ちます。まとめると、Alfred-40B-0723は、ジェネレーティブAIの世界での大きな進歩を表しています。その高度な機能と協力的でオープンなアプローチにより、ワークフローを向上させ、ジェネレーティブAIの変革力を活用することを求める企業にとって貴重な資産となっています。信頼できる味方としてのAlfredと共に、エンタープライズは革新の旅に乗り出し、最先端のテクノロジーによって支えられた未来を受け入れることができます。

「Amazon SageMaker Canvasによるデータ処理、トレーニング、推論におけるパフォーマンスを70％向上させ、ビジネスの成果を加速させましょう」

Amazon SageMaker Canvasは、ビジネスアナリストが独自の機械学習（ML）予測を正確に生成することができる視覚的なインタフェースですMLの経験を必要とせず、1行のコードを書く必要もありませんSageMaker Canvasの直感的なユーザーインターフェースにより、ビジネスアナリストはクラウド上またはオンプレミスで異なるデータソースを閲覧・アクセスすることができます[…]

「データクリーニングと前処理の技術をマスターするための7つのステップ」

「初めてのデータサイエンスプロジェクトを解決しようとしていますか？このチュートリアルは、機械学習モデルを適用する前にデータセットを準備するためのステップバイステップのガイドを提供します」

Data science

「7月24日から7月31日までの週間でのトップのコンピュータビジョン論文」

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の機械の能力を高めることに重点を置いた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

「AI週間ニュース、2023年7月31日：」

「This Week in AI」はVoAGIで提供される人工知能の最新情報のウィークリーラウンドアップです最新のヘッドライン、学術論文、教育リソース、注目の研究など、幅広いトピックをカバーしており、読者を常に最新の情報で更新し、知識を深めることを目的としています

Artificial Intelligence

大規模言語モデルの挙動を監視する7つの方法

自然言語処理の世界では、大規模言語モデル（LLM）の使用による急速な進化が見られています彼らの印象的なテキスト生成およびテキスト理解能力を通じて、LLMは...

「Surfer SEO レビュー：最高のAI SEO ツール？（2023年7月）」

究極のSurfer SEOのレビューを手に入れ、このツールがあなたのオーガニックトラフィックを急上昇させる方法を学びましょうSurfer SEOのパワーを発見してください！

GOAT-7B-Communityモデルをご紹介します：GoatChatアプリから収集されたデータセットでLLaMA-2 7Bモデルを微調整したAIモデルです

最近、AI研究所の科学者たちは、GoatChatアプリのデータを使用して、LLaMA-2 7Bモデルを洗練させたGOAT-7B-Communityモデルを発表しました。メタのLLaMA v2 7Bは、GoatChatアプリから得られた新しい詳細なデータセットを利用して、最先端のGOAT-7B-Communityモデルに細かく調整されました。「アライメント」は、大規模言語モデル（LLM）を作成する上で重要です。教育と経験に基づいて倫理的または違法と考える質問に対して、モデルが回答を拒否することができるという考え方です。アライメントは倫理的なAIの実装において不可欠ですが、モデルの最適化に新たな障害をもたらします。研究者たちは、アライメントによって生成される応答が顧客が必要とする正確な詳細を提供していないことに気付きました。これらの反応は通常、控えめで詳細を説明することに消極的な傾向があります。質問に対して洞察力のある完全な回答を提供する信頼性のあるモデルを構築するためには、これに注意を払うことが重要です。彼らは、アライメントフィルタが不適切な提案をすべて排除していないことを発見しました。そのため、アライメントは多くのデータセットを廃棄する結果となることがしばしばあります。これは、ケース全体の情報の約3分の1に相当します。この問題を踏まえ、研究者たちはデータセットのクリーニングのための新しい技術を開発しました。さらに、アライメントされた応答がモデルのパフォーマンスに与える影響を徹底的に理解するために規制された実験を実施しました。科学者の教育方法ディープラーニングの計算のバックボーンとして、8つのA100 NVIDIA GPUを装備した高性能ノードが使用されました。研究者たちは、トレーニング手順の基盤としてbfloat16浮動小数点形式とDeepSpeed ZeRO-3最適化を選びました。彼らは3つの反復を行い、進捗状況を2エポックごとに保存しました。しかし、経験的な証拠は、実行の1エポック後に品質が低下し始めたことを示しました。これにより、彼らは戦略を再考し、半ば点検のある1つのトレーニングエポックに落ち着くことにしました。MMLUやBigBench Hardなどの言語モデルを評価するための一般的な基準を使用して、GOAT-7B-Communityモデルを評価しています。チームは現在、すべてのモデルを分析して、まもなくその結果を公開する予定です。用途大規模言語モデルやチャットボットの研究は、GOAT-7B-Communityの主な焦点です。自然言語処理、機械学習、人工知能の研究者や愛好家にとって特に役立つでしょう。制約事項印象的な推論能力を持つモデルですが、その比較的小さいサイズ（7Bモデルは「小さい」LLMと見なされます）に関連する問題があります。特に顕著なのは「幻覚」です。これらの「幻覚」は、LLMが改善され、拡張されるにつれて解決が進むべき障害です。「幻覚」は、人工知能の研究で非常に強調される持続的な問題です。究極の目標は、論理的で文法的に正しい回答と事実に忠実な回答を生成できるモデルを開発することです。リスクと偏見 GOAT-7B-Communityモデルは信頼性が低いため、現実とは異なる結果を返す可能性があります。このモデルは公開データとプロプライエタリデータの両方を使用して教育されたため、GOAT-7B-Communityモデルは不正確で偏った、または非常に問題のある結果を生成することがあります。主な観察結果このモデルよりも優れた無料の7Bモデルはほとんどありません。良いMMLUの結果を得るための鍵は、多様で高品質なデータセットです。現在の13Bモデルと比較して、7Bモデルのパフォーマンスは素晴らしいです。…

「REPLUG」をご紹介しますこれは、凍結された言語モデルと凍結/調整可能なリトリーバを組み合わせた、検索増強型言語モデリング（LM）フレームワークですこれにより、GPT-3（175B）の言語モデリングの性能が6.3%向上します

近年、言語モデルは人工知能の中でも最も急速に成長している分野の一つとなっています。これらのモデルは、自然言語テキストの処理や生成を行うために開発され、最も革新的で画期的なAIアプリケーションの一部を駆動しており、AIの拡大における新たな時代の最先端に位置しています。特にGPT-3という言語モデルは、その非凡な能力とパフォーマンスにより、世界中で話題を集めています。GPT-3はトランスフォーマーアーキテクチャを使用してテキストを処理し、人間のように質問に答えることができるモデルを生み出します。さらに、このモデルは長いパラグラフを要約したり、コードを完成させたり、非常に高速かつ正確にタスクを完了させることさえ可能です。 GPT-3のような言語モデルはまだ完璧とは言えず、新しいプロンプトに対して正確かつ適切な応答を生成する際に制約があります。そこで、REPLUGという新しい手法が登場します。REPLUGは、検索補完型言語モデルフレームワークであり、ブラックボックス言語モデルのパフォーマンスを向上させる手法です。検索システムは、与えられたプロンプトに一致する大規模なテキストコーパス内の最適なパッセージを見つけ、その後、言語モデルを取得したパッセージに合わせて調整します。これにより、言語モデルは特にトレーニングデータに存在しないプロンプトの場合でも、より正確な回答を生成することができます。 REPLUG手法は、2つの主要なステップで構成されています- 文書の検索と入力の再構築です。まず、リトリーバーを使用して外部コーパスから関連文書を特定します。次に、各取得された文書は元の入力コンテキストに別々に追加され、複数のパスからの出力確率が結合されます。この手法では、異なるモダリティ間のネットワークを学習するために、アテンションメカニズムを強化するディープニューラルネットワークが使用されます。 REPLUGは、大規模な画像キャプションデータセットを含むさまざまなベンチマークデータセットでテストされ、精度とスケーラビリティの面で既存のシステムに比べてより良い結果を示しました。REPLUGの最大の利点の一つは、基礎となる言語モデルのアーキテクチャを変更する必要がないということです。GPT-3などの現行モデルは、検索システムを追加することで強化することができます。これにより、REPLUGは簡単にアクセスでき、実装することができます。チューニングされたリトリーバーを使用したREPLUGは、言語モデリングにおけるGPT-3（175B）のパフォーマンスを6.3％向上させるだけでなく、Codexの5ショットMMLUにおけるパフォーマンスを5.1％向上させます。結果として、REPLUGの導入はNLPの分野においてゲームチェンジャーとなるようです。REPLUGは、ブラックボックス言語モデルと検索システムの両方の利点を組み合わせて、従来の言語モデルを凌駕するハイブリッドモデルを生成します。REPLUGによって使用されるディープニューラルネットワークアーキテクチャはスケーラブルであり、大量のマルチモーダルデータを処理する必要がある実世界のアプリケーションに適しています。REPLUGの潜在的な応用範囲は非常に広大であり、将来の展望も非常に有望です。

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