Search Results 大規模な言語モデル

新しいツールと機能の発表：責任あるAIイノベーションを可能にする

生成AIの急速な成長は、有望な新しいイノベーションをもたらし、同時に新たな課題も引き起こしていますこれらの課題には、生成AI以前から存在したバイアスや説明可能性などの共通のものだけでなく、基盤モデル（FMs）に固有のものも含まれますこれには、幻覚や有害性などが含まれますAWSでは、責任を持って生成AIの開発に取り組んでいます[…]

リアルタイムなSlackボットを生成的AIで構築する

「Apache NiFi、LLM、Foundation Models、およびストリーミングを使用して、クールなSlackbotを構築する方法を学びましょうモデルの選択肢と統合についても取り上げます」

「AWSとNVIDIAは新たな戦略的なパートナーシップを発表」

AWS reInventでの注目の発表で、Amazon Web Services（AWS）とNVIDIAは戦略的な協力関係の大規模な拡大を発表し、生成型AIの領域で新たな基準を確立しましたこのパートナーシップは、AWSの堅牢なクラウドインフラストラクチャーとNVIDIAの最先端のAI技術を結びつける、分野における画期的な瞬間を象徴していますAWSは初めてとなりました...

Zephyr LLM アライメントの直接蒸留

近年、小さなオープン大規模言語モデルの能力とパフォーマンスは大幅に向上しており、初期のGPT-2モデルからよりコンパクトで正確かつ効果的なLLMフレームワークへの進歩を目撃してきましたこれらのフレームワークは、Chinchillaスケーリングが推奨する「計算最適」トークン量よりもはるかに多くのトークンを使用しています

「OpenAIモデルに対するオープンソースの代替手段の探索」

序文 AIの領域では、11月はドラマチックな展開がありました。GPTストアやGPT-4-turboのローンチ、そしてOpenAIの騒動まで、まさに忙しい一ヶ月でした。しかし、ここで重要な問題が浮かび上がります：クローズドモデルとその背後にいる人々はどれだけ信頼できるのでしょうか？自分が実際に運用しているモデルが内部の企業ドラマに巻き込まれて動作停止するのは快適な体験とは言えません。これはオープンソースモデルでは起こらない問題です。展開するモデルには完全な管理権限があります。データとモデルの両方に対して主権を持っています。しかし、OSモデルをGPTと置き換えることは可能でしょうか？幸いなことに、既に多くのオープンソースモデルが、GPT-3.5モデル以上の性能を発揮しています。本記事では、オープンソースのLLM（Large Language Models）およびLMM（Large Multi-modal Models）の最高の代替品をいくつか紹介します。学習目標オープンソースの大規模言語モデルについての議論。最新のオープンソース言語モデルとマルチモーダルモデルについての探求。大規模言語モデルを量子化するための簡易な導入。 LLMをローカルおよびクラウド上で実行するためのツールやサービスについて学ぶ。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。オープンソースモデルとは何ですかモデルがオープンソースと呼ばれるのは、モデルの重みとアーキテクチャが自由に利用できる状態にあるからです。これらの重みは、例えばMeta’s Llamaのような大規模言語モデルの事前訓練パラメータです。これらは通常、ファインチューニングされていないベースモデルやバニラモデルです。誰でもこれらのモデルを使用し、カスタムデータでファインチューニングして下流のアクションを実行することができます。しかし、それらはオープンなのでしょうか？データはどうなっているのでしょうか？多くの研究所は、著作権に関する懸念やデータの機密性の問題などの理由から、ベースモデルの訓練データを公開しません。これはまた、モデルのライセンスに関する部分にも関連しています。すべてのオープンソースモデルは、他のオープンソースソフトウェアと同様のライセンスが付属しています。Llama-1などの多くのベースモデルは非商用ライセンスとなっており、これらのモデルを利用して収益を上げることはできません。しかし、Mistral7BやZephyr7Bなどのモデルは、Apache-2.0やMITライセンスが付属しており、どこでも問題なく使用することができます。オープンソースの代替品 Llamaのローンチ以来、オープンソースの領域ではOpenAIモデルに追いつこうとする競争が繰り広げられています。そしてその結果は今までにないものでした。GPT-3.5のローンチからわずか1年で、より少ないパラメータでGPT-3.5と同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮するモデルが登場しました。しかし、GPT-4は依然として理性や数学からコード生成までの一般的なタスクには最も優れたモデルです。オープンソースモデルのイノベーションと資金調達のペースを見ると、GPT-4のパフォーマンスに近づくモデルが間もなく登場するでしょう。とりあえず、これらのモデルの素晴らしいオープンソースの代替品について話しましょう。 Meta’s Llama 2 Metaは今年7月にLlama-2という彼らの最高のモデルをリリースし、その印象的な能力により一瞬で人気を集めました。MetaはLlama-7b、Llama-13b、Llama-34b、Llama-70bの4つの異なるパラメータサイズのLlama-2モデルをリリースしました。これらのモデルは、それぞれのカテゴリにおいて他のオープンモデルを上回る性能を発揮しました。しかし、現在ではmistral-7bやZephyr-7bのような複数のモデルが、多くのベンチマークで小さなLlamaモデルを上回る性能を発揮しています。Llama-2 70bはまだそのカテゴリーで最高のモデルの一つであり、要約や機械翻訳などのタスクにおいてGPT-4の代替モデルとして価値があります。 Llama-2はGPT-3.5よりも多くのベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、GPT-4に迫ることもできました。以下のグラフは、AnyscaleによるLlamaとGPTモデルのパフォーマンス比較です。…

「GPTクローラーに会ってください：サイトをクロールし、知識ファイルを生成し、1つまたは複数のURLからカスタムGPTを作成できるAIツール」

ウェブページから知識を抽出してユニークなGPTモデルを構築できるとしたら、どれほど素晴らしいことでしょうか。あなた自身のURLから自分自身のカスタムGPTを作成する知識ファイルを生成するためにサイトをクロールすることのできる素晴らしいAIツールGPTクローラーに会ってください。 GPTクローラーは、非常に効率的かつ正確にウェブページから知識を抽出するために、巨大なテキストとコードのコーパスでトレーニングされた大規模な言語モデルGPTを使用します。 GPTクローラーは、通常のウェブクローラーとは異なり、情報のコンテキストと意味を解釈するために自然言語処理技術を使用しています。これにより、関係、事実、概念を含む重要なデータを認識し抽出することが可能であり、非構造化のウェブ素材を整理された知識に変換することができます。こちらはリサーチャーが開発した短いカスタムGPTで、Builder.ioの使用と統合に関する一般的な問題に対するアシストを目的としています。必要なのはビルダードキュメンテーションのURLのみです：https://chat.openai.com/g/g-kywiqipmR-builder-io-assistant 以下の4つの簡単なステップで始めることができます：リポジトリをクローンする。依存関係を設定する。クローラーをセットアップする。クローラーを起動する。コマンドと設定の手順はGitHubのページでご覧いただけます。 Dockerを使用してコンテナ内で実行するというような他のアプローチもあります。データをOpenAIにアップロードするこのプロジェクトのルートには、クロールによってoutput.jsonという名前のファイルが作成されます。ヘルパーやカスタムGPTを作成するためには、それをOpenAIにアップロードしてください。また、ここでカスタムGPTを作成してすぐに他の人と知識を共有することもできます。今すぐカスタムGPTを設計して利用するためには、プレミアムChatGPTサブスクリプションが必要です。さらに、作成した知識に合わせて個別のアシスタントを構築するために、こちらを使用することもできます。それを製品に組み入れることができます。さらなる進展へ GPTクローラーや同様のツールは、GPTテクノロジーの発展とともに情報抽出、カスタムGPTモデルの作成、個別のAIインタラクションにおいてますます重要になると予想されます。オーガナイズされた情報と非構造化のウェブ素材の間のギャップを埋める能力のために、知識管理、コンテンツ制作、AIパワードアプリケーションの可能性の世界が開かれます。疑いなく、GPTクローラーは情報との人間とのインタラクション方法を完全に変えることができるため、人工知能のゲームチェンジャーです。 The post Meet GPT Crawler: An…

「このAI論文は、超人的な数学システムの追求において、認知科学と機械学習の融合を探る」という記事です

MIT BCS、ケンブリッジ大学、アラン・チューリング研究所の研究者たちは、人工知能における自動化数学者の歴史的追求を探求し、LLMsの最近の影響を強調しています。認知科学の視点を主張し、人間または超人間レベルの数学システムを構築するために不可欠な古典的な研究および進行中の研究方向に重点を置いています。数学的AIシステムの進化を促進するために、認知科学者、AI研究者、および数学者の間での協力を奨励し、数学の最前線と人間の認知能力についての洞察を提供します。より洗練された数学的AIシステムの開発には、オープンな議論と学際的な取り組みが不可欠です。数学者の自動化の可能性を探る際には、認知科学の視点を考慮することが重要です。多様な人間の数学的能力を包括することは、適応性のある最先端の自動化数学者の創造に不可欠です。学習の自己説明の重要性とAIシステム設計への説明の組み込みには特に注意を払う必要があります。この研究では、大規模な言語モデルを使用した人間レベルの数学パフォーマンスの実現に向けたさまざまな個人やグループの貢献を評価し、課題を認識しています。研究チームは、AIにおける計算システムによって数学の人間レベルの熟練度を実現するという長年の目標に取り組んでいます。 LLMsが可能にした進歩にもかかわらず、数学パフォーマンスは他の領域に追いつく必要があります。彼らのアプローチは、静的なベンチマークを超える自動化された数学者を開発するための総合的な方法を提案しており、洞察力、判断力、理性、および問題解決の戦術を取り入れて数学の知識を推進します。数学の人間レベルのAIを実現するためには、認知科学者、AI研究者、および数学者の間での協力が重要です。認知科学の視点の重要性を強調することで、研究は数学の最前線を押し進める、適応性のある革新的な自動化された数学者の開発を描いています。この研究は具体的な結果を提供していませんが、認知科学とAIの交差点のさらなる探求を奨励し、高度な数学システムを作成するための洞察力の重要性を強調しています。柔軟性のある、最先端のAI数学者の創造が最終目標です。この共同研究は、認知科学、AI、および数学の洞察から導かれた、人間レベルでのパフォーマンスを発揮できるAI数学者の開発を目指しています。研究は、数学の熟練度に必要な基本的な知識と数感に焦点を当てています。 AIシステムの設計は、学習における自己説明の力によって指示を受けています。研究はまた、LLMsの認知的側面と新しい促進戦略についての反省を重視しています。学際的なアプローチを重視することで、計算基盤、問題解決、および数学学習における事前知識の役割を探求するためのディスカッションとツールの提供が行われています。

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新しいツールと機能の発表：責任あるAIイノベーションを可能にする

リアルタイムなSlackボットを生成的AIで構築する

「AWSとNVIDIAは新たな戦略的なパートナーシップを発表」

Zephyr LLM アライメントの直接蒸留

「OpenAIモデルに対するオープンソースの代替手段の探索」

「GPTクローラーに会ってください：サイトをクロールし、知識ファイルを生成し、1つまたは複数のURLからカスタムGPTを作成できるAIツール」

「このAI論文は、超人的な数学システムの追求において、認知科学と機械学習の融合を探る」という記事です

ジェネラティブAIとプロンプトエンジニアリングを学ぶための5つの無料リソース

「プロンプトエンジニアリングによるAIの潜在能力の解放」

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