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「ジェネレーティブAIの企業導入」

「こんにちは、私はマイケルです2018年からエンタープライズAIの導入に没頭しており、私たちはAi4というAIカンファレンスを開始しました数年間に渡り、私たちの年次カンファレンスは300人規模のイベントから...」

「Advanced Reasoning Benchmark（ARB）に会いましょう：大規模な言語モデルを評価するための新しいベンチマーク」

自然言語処理は近年、特に洗練された言語モデルの作成によって大きく進化しています。翻訳や推論を含むほとんどの自然言語タスクで、GPT 3.5、GPT 4、BERT、PaLMなどの有名なモデルの性能が著しく向上しています。これらのAIの分野での進展を評価するために、いくつかのベンチマークが使用されています。ベンチマークは、言語モデルの能力をテストするために作成された標準化されたタスクの集合です。最初のいくつかの言語理解ベンチマークであるGLUEとSuperGLUEベンチマークを考慮すると、BERTやGPT-2などのモデルはより難解でした。これらのベンチマークを超えるように言語モデルが進化しているため、モデルの開発とベンチマークの難易度の間で競争が発生しています。モデルを大きくし、大規模なデータセットでトレーニングすることが性能向上のカギです。LLM（言語モデル）は、知識と数量的推論の能力を測定するさまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを示していますが、これらのモデルが現在の基準で高得点を取ると、これらのベンチマークはモデルの能力を評価するためにはもはや有用ではないことが明らかです。これらの制限に対処するため、研究者チームはARB（Advanced Reasoning Benchmark）という新しいユニークなベンチマークを提案しました。ARBは数学、物理学、生物学、化学、法律など、さまざまな主題領域でより難解な問題を伝えるために作成されています。ARBは、以前のベンチマークとは異なり、複雑な推論問題に焦点を当ててLLMのパフォーマンスを向上させることを目指しています。チームはまた、ARBの一部として、洗練された象徴的思考と深い専門知識を要する数学と物理学の問題のセットを導入しました。これらの問題は非常に困難であり、現在のLLMの範囲外です。チームは、GPT-4やClaudeなどの新しいモデルをARBベンチマークで評価しました。これらのモデルは、ARBに含まれるより困難なタスクにおいて50%未満のスコアで対応することが困難であることを示す結果が示されています。チームはまた、評価プロセスを改善するための評価基準に基づいた評価アプローチを示しました。この戦略を使用することで、GPT-4はARBの問題を解決しようとする際に自身の中間推論プロセスを評価することができます。これにより、レビュープロセスの範囲が広がり、モデルの問題解決戦略が明らかになります。 ARBの象徴的なサブセットは人間のレビューも受けています。人間の注釈者は問題を解決し、独自の評価を提供するように求められました。人間の評価者とGPT-4の評価基準に基づいた評価スコアとの間には有望な一致があり、モデルの自己評価が人間の判断と合理的に一致していることを示しています。数百の専門的な推論を必要とする問題があり、これまでにLLMが通常苦労してきた量的分野で、新しいデータセットは以前のベンチマークを大幅に上回っています。過去のベンチマークの多肢選択問題とは異なり、多くの問題は短答えや自由回答の形式で構成されており、LLMの評価がより困難になります。専門レベルの推論タスクと現実的な問題形式の組み合わせにより、モデルが複雑な現実世界の問題を処理する能力をより正確に評価することが可能になります。

「研究者がChatGPTを破った方法と、将来のAI開発に与える可能性」

「研究者たちは、ChatGPT、Bard、およびClaudeのセーフティガードレールを一連の敵対的攻撃で迂回しました」

『ChatGPTや他のチャットボットの安全コントロールに研究者が問題点を指摘』

新しい報告書によると、広く使用されているチャットボットのガードレールは回避される可能性があり、技術に対して予測不可能な環境がますます生じています

「女性はどこにいるのか？」

「ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、教育やプロフェッショナルな環境でますます利用されていますこのようなモデルに存在する多くのバイアスを理解し、研究することが重要です…」

VoAGIニュース、7月19日：ChatGPTが退位？？？•データサイエンティストのためのDocker •思考のツリープロンプティングによる推論

今週：ChatGPTは王座から陥落？ • データサイエンティストのためのDocker • 考えの木のプロンプティングによる推論 • さらに多くの内容！

NEWS

「生成AI、基礎モデル、および大規模言語モデルの世界を探求する：概念、ツール、およびトレンド」

最近、人工知能（AI）は大きな進歩を遂げており、主にディープラーニングの進展によって推進されています昨年のChatGPTの登場により、生成型AIの世界の人気が高まりました...

「ラマ-2、GPT-4、またはクロード-2；どの人工知能言語モデルが最も優れているのか？」

大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語処理と自然言語理解の分野で世界的な評価を受け、非常に人気があります。これにより、研究者はより洗練された言語の理解を持つ知的システムを説明することができるようになりました。GPT-3、T5、PaLMなどの有名なモデルは、人間の模倣からテキストの生成、コードの補完、言語の翻訳、長い段落の要約など、あらゆることを行います。LLMsは膨大なデータでトレーニングされ、人間の言語の構文、意味論、語用論を理解することができます。優れたパフォーマンスを発揮し、非凡な能力を持つトップ3のモデルは、Llama 2、GPT-4、Claude-2です。 Llama-2 Metaは、マイクロソフトとの協力で、人気のある言語モデルLLaMaの最新バージョンであるLLaMA 2を発表しました。この革新的なモデルは、さまざまな言語で流暢に理解し、コンテンツを生成する能力を持っています。LLaMA 2は、LLamaの堅固な基盤の上に構築され、多言語機能の基準を確かに引き上げました。このモデルは、研究やビジネスで使用するためにライセンスを取得することができ、近々、Microsoft AzureプラットフォームカタログおよびAmazon SageMakerを介してアクセスできるようになる予定です。 Llama 2の主な特徴は、複数の言語での熟達度と200以上の言語でのテキストの理解と生成能力です。これにより、以前は国や文化を超えて効果的なコミュニケーションを困難にしていた言語の障壁が取り除かれ、Llama 2は今や世界中で役立つことができます。さらに、Llama 2の注目すべき改善点は、文化的な文脈分析を通じてより明確に見ることができます。この機能により、モデルは文脈とユーザーの文化的な微妙さや感受性により敏感な応答を生成することができます。 Llama 2は、一つの言語で学んだ知識を他の言語での理解と生成の向上に活用するという驚くべき能力も示しています。モデルは、多言語で処理した膨大な量のデータを活用することができるため、Llama 2はさまざまな言語でのコンテンツの理解と生成能力を向上させ、非常に柔軟かつ効果的な言語モデルとなっています。 GPT-4 最新バージョンのGPT-4は、GPT 3.5と比較して、テキストと画像の両方の入力を許可します。以前のバージョンではChatGPTはテキストの入力のみを許可していました。GPT 4モデルは、以前のバージョンに比べてより制御可能と言われています。その信頼性と創造性の高さにより、人間レベルのパフォーマンスを発揮します。 GPT-4のユニークさは、そのサイズと複雑さに影響を与える無類の要素の数にあります。モデルは、優れた効率で大量のデータを処理・分析することができます。GPT-4は、パラメータの数が多いため、データ内の複雑なパターン、依存関係、リンクを捉えることができ、より一貫性のある文脈に適したテキストの開発を実現します。 GPT-4の洗練されたアーキテクチャは、人間の理解に密接に似た方法で言語を解釈するように構築されています。広範なトレーニングデータと洗練されたニューラルネットワークを使用することで、入力テキストの微妙なニュアンスや文脈的な手がかりを認識することができます。巨大なサイズと複雑さにもかかわらず、GPT-4は優れた応答速度を持ち、さまざまなドメインでのスムーズで流動的なユーザーとの対話を保証します。 Claude-2 エンパシーと感情的知性に特化した驚異的なAI言語モデルであるClaude-2が作成されました。Claude-2は、人間の感情を理解し模倣する非凡な能力を持っており、人間と機械のインタラクションを革新し、AIシステムとの対話方法を再定義する可能性を秘めています。プロンプトで75,000語に相当する最大1,00,000トークンを処理する能力を持つClaude 2は非常に効果的です。…

スタンフォード研究所がFlashAttention-2を発表：長い文脈の言語モデルの速度と効率の飛躍

過去の1年間、自然言語処理は著しい進歩を遂げており、長い文脈を備えた言語モデルが登場しました。これらのモデルには、32kの文脈長を持つGPT-4、65kの文脈を持つMosaicMLのMPT、そして驚異的な100kの文脈長を誇るAnthropicのClaudeなどがあります。長いドキュメントのクエリやストーリー作成などのアプリケーションが成長し続ける中、拡張された文脈を持つ言語モデルの需要が明らかになってきました。ただし、課題は、トランスフォーマーの文脈長を拡大することであり、その注意層は入力シーケンスの長さと二乗的に増加する計算とメモリの要件があります。この課題に取り組むために、わずか1年前にリリースされた革新的なアルゴリズムであるFlashAttentionは、さまざまな組織や研究所で急速に採用されました。このアルゴリズムは、精度を損なうことなく注意の計算を加速し、そのメモリの使用量を削減することに成功しました。初期リリース時に最適化されたベースラインと比較して2〜4倍高速なパフォーマンスを発揮したFlashAttentionは、画期的な進歩を証明しました。しかし、A100 GPUで最大124 TFLOPs/sを達成した高速最適化マトリックス乗算（GEMM）操作には及びませんでした。次なる飛躍を遂げたFlashAttentionの開発者は、FlashAttention-2という前作を大幅に上回る再発明版を発表しました。NvidiaのCUTLASS 3.xとCuTeコアライブラリを活用したFlashAttention-2は、A100 GPU上で最大230 TFLOPs/sの驚異的なスピードアップを実現しています。さらに、GPTスタイルの言語モデルのエンドツーエンドトレーニングでは、FlashAttention-2は最大225 TFLOPs/sのトレーニング速度を実現し、驚異的な72%のモデルFLOP利用率を達成しています。 FlashAttention-2の主な改良点は、より優れた並列性と作業の分割戦略にあります。最初に、FlashAttentionはバッチサイズとヘッド数を並列化し、GPU上の計算リソースを効果的に活用しました。しかし、バッチサイズが小さいか、ヘッド数が少ない長いシーケンスの場合、FlashAttention-2はシーケンス長の次元で並列化するようになり、これによりこれらのシナリオで大幅なスピードアップが実現されました。もう一つの改善点は、各スレッドブロック内の異なるワープ間での効率的な作業の分割です。FlashAttentionでは、KとVを4つのワープに分割し、Qをすべてのワープでアクセス可能な状態に保つ「sliced-K」スキームは、不要な共有メモリの読み書きを引き起こし、計算を遅くしました。FlashAttention-2は異なるアプローチを取り、KとVをすべてのワープでアクセス可能な状態に保ちながら、Qを4つのワープに分割するようにしました。これにより、ワープ間の通信が不要となり、共有メモリの読み書きが大幅に削減され、パフォーマンスがさらに向上しました。 FlashAttention-2は、その適用範囲を広げ、機能を向上させるためにいくつかの新機能を導入しています。最大256のヘッド次元をサポートし、GPT-J、CodeGen、CodeGen2、およびStableDiffusion 1.xなどのモデルを収容できるようになり、より高速化とメモリの節約の機会が広がりました。さらに、FlashAttention-2はマルチクエリアテンション（MQA）およびグループ化クエリアテンション（GQA）のバリアントに対応し、クエリの複数のヘッドがキーと値の同じヘッドにアテンドできるようになり、推論のスループットとパフォーマンスが向上します。 FlashAttention-2のパフォーマンスは本当に印象的です。A100 80GB SXM4 GPUでベンチマークを行った結果、前作と比較して約2倍の高速化を実現し、PyTorchの標準的なアテンション実装と比較して最大9倍の高速化を達成しました。さらに、GPTスタイルのモデルのエンドツーエンドトレーニングに使用すると、FlashAttention-2は既に高度に最適化されたモデルに比べて1.3倍のエンドツーエンドの高速化を実現します。 FlashAttention-2の将来の応用は非常に有望です。前作の8k文脈モデルと同じ価格で16kより長い文脈のモデルをトレーニングできる能力により、この技術は長い本、レポート、高解像度の画像、音声、ビデオの分析に役立つことができます。H100 GPUやAMD GPUなどのデバイスへの広範な適用と、fp8などの新しいデータタイプへの最適化の計画も進行中です。さらに、FlashAttention-2の低レベルの最適化を高レベルのアルゴリズムの変更と組み合わせることで、前例のない長い文脈でのAIモデルのトレーニングの可能性が開かれるかもしれません。プログラム性を向上させるためのコンパイラ研究者との協力も展望されており、次世代の言語モデルに明るい未来が約束されています。

ソロプレナーズ向けの11の最高のAIツール（究極のAIツールキット）

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