Search Results Mistral 7B

デシAIはDeciLM-7Bを紹介します：超高速かつ超高精度の70億パラメータの大規模言語モデル（LLM）

技術の進化が絶えず進む中で、言語モデルは欠かせない存在となりました。これらのシステムは高度な人工知能によって動力を得ており、デジタルプラットフォームとのインタラクションを向上させます。LLM（Language Models）は人間の言語の理解と生成を促進し、人間のコミュニケーションと機械の理解とのギャップを埋めるために設計されています。技術の進歩により、言語モデルは情報処理、コミュニケーション、問題解決においてますます重要な役割を果たすデジタル時代を迎えました。最近、Deciは7兆パラメータクラスで利用可能な高精度高速な革新的なモデルであるDeciLM-7Bを導入しました。Apache 2.0でライセンスされたこのモデルは、7兆パラメータクラスで類を見ない精度と速度を誇る新世代の言語モデルの最前線に立っています。このモデルは、言語処理の進歩と変革の力を備えています。 DeciLM-7BはThe Open Language Model Leaderboardにおいて61.55の印象的な平均スコアを記録しています。これは、DeciLM-7Bが7兆パラメータクラスで最も先進的なベース言語モデルであり、さまざまなアプリケーションにおいて改善された精度と信頼性を提供していることを示しています。Mistral 7Bは、Arc、HellaSwag、MMLU、Winogrande、GSM8Kを含むいくつかのベンチマークで従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 DeciLM-7Bは単に精度が高いだけでなく、驚異的な速度能力を持っています。Mistral 7Bに比べてスループットが83%向上し、Llama 2 7Bに比べて139%も向上しています。DeciLM-7Bは言語モデルの効率性の基準を引き上げています。PyTorchのベンチマークでは、Mistral 7BおよびLlama 2 7Bよりも1.83倍および2.39倍のスループットを示しており、その優位性がハイライトされています。 DeciLM-7BとInfery、Decが開発した推論SDKの相乗効果により、vLLMを使用したMistral 7Bに比べて4.4倍の速度向上が実現され、コスト効果の高い大量ユーザーインタラクションの可能性が提供されます。 DeciLM-7BはNASパワードエンジン、AutoNACを活用しています。このモデルは複雑な好み最適化手法なしで、上位の7兆パラメータの説明モデルの中で優れた性能を発揮します。研究者たちは、DeciLM-7BとInfery-LLMが革新的な変化をいくつかの産業にもたらす可能性を持つアプリケーションを持っていることを強調しています。これら2つは、リアルタイムのチャットボットによるハイボリューム顧客サービスの向上と、医療、法律、マーケティング、ファイナンスなどのテキスト重視の専門分野におけるワークフロー自動化を革新します。まとめると、DeciLM-7Bは大規模な言語モデルにおける重要なモデルです。精度と効率性だけでなく、アクセシビリティと多様性においても言語モデルが優れていることを示しています。技術の進化につれて、DeciLM-7Bのようなモデルはデジタル世界を形作る上でますます重要になっています。これらのモデルは未来に向けた無数の可能性を示してくれます。技術の進歩とともに、これらのモデルはますます重要になり、デジタルフロンティアの多岐にわたる選択肢を展望する魅力的かつ広大な予感を私たちにもたらしてくれます。

ミストラルの最先端言語モデル、Mixtral 8x7bをご紹介しますGPT-3.5を超えるオープンアクセスAIです

大容量の言語モデルの領域は、Mixtral 8x7bの登場により、大きな進歩を遂げました。 Mistral AIは、印象的な機能と独自のアーキテクチャを持つこの新しいモデルを開発しました。このモデルは、Transformerモデルにおいて革新的なアプローチであるフィードフォワードレイヤーをスパースなエキスパート混合 (MoE) レイヤーで置き換えています。 Mixtral 8x7bは、1つのフレームワーク内に8つのエキスパートモデルを持つモデルです。このモデルはMixture of Experts（MoE）であり、Mixtralは卓越したパフォーマンスを実現できます。エキスパートの混合は、モデルが著しく少ない計算能力で事前学習されることを可能にします。これにより、モデルやデータセットのサイズを大幅に拡大することができるため、計算予算を増やさずに行うことができます。 MoEレイヤーにはルーターネットワークが組み込まれており、どのエキスパートがどのトークンを効率的に処理するかを選択します。12Bパラメータの密なモデルよりも4倍のパラメータを持っているにもかかわらず、Mixtralのモデルは、各タイムステップごとに2つのエキスパートが選択されるため、高速でデコードできます。 Mixtral 8x7bは32,000トークンのコンテキスト長の容量を持ち、Llama 2 70Bを上回り、さまざまなベンチマークでGPT3.5と比較可能または優れた結果を示しています。研究者は、このモデルがさまざまなアプリケーションに対して柔軟に対応できると述べています。それは多言語対応であり、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語で流暢さを示しています。また、コーディングの能力も優れており、HumanEvalテストで40.2%のスコアを獲得し、包括的な自然言語処理ツールであることが確認されました。 Mixtral Instructは、MT-BenchやAlpacaEvalなどの業界標準でのパフォーマンスを示しました。MT-Benchでは、他のどのオープンアクセスモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。また、7,000,000,000のパラメータを持っているにもかかわらず、このモデルは8つのアンサンブルのように機能します。56,000,000,000のスケールには達しませんが、総パラメータ数はおよそ45,000,000,000です。また、Mixtral Instructはインストラクションやチャットモデルの領域で優れた性能を発揮し、その支配的な地位を確立しています。 Mixtral Instructのベースモデルには、他のベースモデルと整合する特定のプロンプト形式がありません。この柔軟性により、ユーザーは入力シーケンスをスムーズに信憑性のある継続に拡張したり、ゼロショット/フューショットの推論に利用したりすることができます。ただし、事前トレーニングのデータセットの寸法、構成、および前処理方法についての完全な情報はまだ不明です。同様に、Mixtral InstructモデルのDPO（ドメイン提供目的）およびSFT（いくつかのファインチューニング）に使用されるファインチューニングデータセットと関連するハイパーパラメータも不明です。要約すると、Mixtral…

ミストラルAIは、MoE 8x7Bリリースによる言語モデルの画期的な進歩を発表します

パリに拠点を置くスタートアップMistral AIは、MoE 8x7Bという言語モデルを発表しました。Mistral LLMは、各々が70億のパラメータを持つ8人の専門家からなる、サイズダウンされたGPT-4としてしばしば比較されます。特筆すべきは、各トークンの推論には8人の専門家のうち2人のみが使用され、効率的で効果的な処理手法を示していることです。このモデルは、混合専門家（MoE）アーキテクチャを活用して、素晴らしいパフォーマンスと効率性を実現しています。これにより、従来のモデルと比べてより効率的で最適なパフォーマンスが得られます。研究者たちは、MoE 8x7Bが、テキスト生成、理解、コーディングやSEO最適化など高度な処理を必要とするタスクを含むさまざまな側面で、Llama2-70BやQwen-72Bなどの以前のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することを強調しています。これにより、AIコミュニティの間で多くの話題を呼んでいます。著名なAIコンサルタントであり、Machine & Deep Learning Israelコミュニティの創設者である人物は、Mistralがこのような発表を行っていることを称え、これを業界内で特徴的なものと評価しています。オープンソースAIの提唱者であるジェイ・スキャンブラー氏は、このリリースの異例性について言及しました。彼は、これがMistralによる故意の戦略であり、AIコミュニティからの注目と興味を引くためのものである可能性があると述べ、重要な話題を成功裏に生み出したと指摘しています。 MistralのAI分野における旅は、欧州史上最大と報じられている1億1800万ドルのシードラウンドという記録的な一歩で始まりました。同社は、9月には最初の大規模な言語AIモデルであるMistral 7Bのローンチにより、さらなる認知度を得ました。 MoE 8x7Bモデルは、各々が70億のパラメータを持つ8人の専門家を搭載しており、GPT-4の16人の専門家と1人あたり1660億のパラメータからの削減を表しています。推定1.8兆パラメータのGPT-4に比べ、推定総モデルサイズは420億パラメータです。また、MoE 8x7Bは言語問題に対するより深い理解を持っており、機械翻訳やチャットボットのインタラクション、情報検索の向上につながっています。 MoEアーキテクチャは、より効率的なリソース配分を可能にし、処理時間を短縮し、計算コストを削減します。Mistral AIのMoE 8x7Bは、言語モデルの開発において重要な進展を示すものです。その優れたパフォーマンス、効率性、柔軟性は、さまざまな産業やアプリケーションにおいて莫大なポテンシャルを持っています。AIが進化し続ける中、MoE 8x7Bのようなモデルは、デジタル専門知識やコンテンツ戦略を向上させたい企業や開発者にとって不可欠なツールとなることが予想されています。結論として、Mistral AIのMoE 8x7Bのリリースは、技術的な洗練と非伝統的なマーケティング戦略を組み合わせた画期的な言語モデルを導入しました。研究者たちは、AIコミュニティがMistralのアーキテクチャを詳しく調査・評価していく中で、この先進的な言語モデルの効果と利用方法を楽しみにしています。MoE 8x7Bの機能は、教育、医療、科学的発見など、さまざまな分野における研究開発の新たな道を開く可能性があります。

「Mixtral 8x7Bについて知っていることミストラルの新しいオープンソースLLM」

「ミストラルAIは、オープンソースのLLM（語彙・言語モデル）の領域で限界に挑戦する最も革新的な企業の一つですミストラルの最初のリリースであるミストラル7Bは、市場で最も採用されているオープンソースのLLMsの一つとなりましたA...」

ミストラルAI (8x7b)、専門家（MoE）モデルの初のオープンソースモデルをリリース

ミストラルは、最初の560億トークンモデル（8モデル、各70億トークン）をトレント経由でリリースすることによって、オープンソースの世界への取り組みを続けます！数日前、私たちはGPT4が...

「パリを拠点とするスタートアップであり、OpenAIの競合他社であるMistral AIの評価額は20億ドルです」

ヨーロッパの人工知能セクターにとって重要な進展となりますが、パリに拠点を置くスタートアップ企業であるミストラルAIが注目すべきマイルストーンを達成しました同社は4億5000万ユーロの大規模な投資を成功裏に獲得し、その評価額を2億ドルという印象的な数字に押し上げましたこの資金調達ラウンドは、ミストラルAIだけでなく、急成長している人工知能業界にとっても転換点となる重要な瞬間です

「UCバークレーの研究者たちは、スターリング-7Bを発表しました：AIフィードバックからの強化学習でトレーニングされたオープンな大規模言語モデル（LLM）です（RLAIF）」

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理タスクのための人工知能モデルです。これらのモデルは膨大なデータセットでトレーニングされ、人間のようなテキストを理解し、生成することができます。彼らは人間のようなテキストを理解し、生成する能力によって自然言語処理を変革しました。その役割は、生活のあらゆる分野に及んでいます。 UCバークレーの研究者たちは、Reinforcement Learning from AI Feedback（RLAIF）によってトレーニングされたオープンな大規模言語モデル（LLM）であるStarling-7Bを開発しました。このモデルは、最近開発された報酬訓練およびポリシーチューニングパイプライン、新しいGPT-4ラベル付きランキングデータセットNectar、最先端の報酬訓練およびポリシーチューニングパイプラインの機能を活用しています。 https://starling.cs.berkeley.edu/ Starling-7Bの基盤は、GPT-4のラベル付きランキングデータセットNectarにあります。このデータセットには183,000のチャットプロンプトが含まれており、各プロンプトにはGPT-4、GPT-3.5-instruct、GPT-3.5-turbo、Mistral-7B-Instruct、およびLlama2-7Bなどのさまざまなモデルからの7つの応答があります。これにより、380万組の比較が可能となります。研究者たちは、GPT-4の順位付けを求める際に位置バイアスを軽減するためにかなりの努力を注いでおり、データセットのセクションで詳細に説明しています。 https://huggingface.co/berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha 彼らは学習報酬モデルを使用してOpenchat 3.5言語モデルを洗練させ、結果は印象的であると結論づけました。アルパカ評価スコアは88.51％から91.99％に向上し、MT-Benchスコアは7.81から8.09に向上しました。これらのメトリックは、チャットボットの有用性を評価する基準として機能します。研究者たちは、Direct Preference Optimization（DPO）を使用してZephyra-7B、Neural-Chat-7B、およびTulu-2-DPO-70Bなどの既存のオープンソースモデルとモデルを比較しました。これらのモデルはChatbot Arenaで良いパフォーマンスを発揮しましたが、MT BenchではOpenHermes 2.5やOpenchat 3.5などのトップSFTモデルと比較してRLHFの完全なポテンシャルには及びませんでした。研究者たちは、このモデルには特定の課題があると強調しました。それは欺瞞的または操作的な手法に対して脆弱です。また、モデルは数学的または推論タスクに苦労し、出力の事実的な正確性は時々しか保証されません。彼らはまた、モデルが時折冗長になり、ジェイルブレイキングプロンプトに対しても脆弱であることを指摘しました。これらの欠点に対しては、Starling-7Bの改善に引き続き取り組んでいます。この問題に対処するために、彼らはGPT-4をガイドとして使用するルールベースの報酬モデルを利用して、モデルをさらに洗練することを提案しました。GPT-4の技術レポートで概説されている技術を使用します。まとめると、Starling-7Bは、LLMにおける重要な進歩を示し、AIフィードバックからの強化学習の可能性を示しています。自然言語処理の分野は、これらのモデルとコミュニティの共有知識の協力によって向上しています。研究者たちは、モデルのパフォーマンスを向上させ、制限を解決するために取り組んでいます。この投稿は、UCバークレーの研究者によるStarling-7Bの紹介：AIフィードバックからの強化学習によってトレーニングされたオープンな大規模言語モデル（LLM）が最初に掲載されたMarkTechPostです。

「Perplexity（パープレキシティ）が2つの新たなオンラインLLMモデルを発表：『pplx-7b-online』と『pplx-70b-online』」

パープレキシティ（Perplexity）は、革新的なAIスタートアップとして、情報検索システムを変革する解決策を発表しました。このローンチでは、革新的なLLM（Large Language Models）の2つ、pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineが公にアクセス可能なAPIを介して導入されました。これらのモデルは、Claude 2などの従来のオフラインLLMとは異なり、ライブインターネットデータを活用してリアルタイムで正確なクエリの応答を実現するため、最新のスポーツスコアなどの最新情報といった即座の情報に対する課題を克服しています。パープレキシティのpplxオンラインモデルがAIの領域で差別化される要因は、APIを介して提供されるユニークなオファーにあります。Google Bard、ChatGPT、BingChatなどの既存のLLMは、オンラインブラウジングで進歩を遂げていますが、APIを介してこの機能を拡張しているものはありません。パープレキシティは、社内の検索インフラストラクチャにこの機能を帰属し、信頼性のある情報源を優先し、高度なランキングメカニズムを活用してリアルタイムに関連性の高い信頼性のある情報を提示するための幅広い優れたウェブサイトのリポジトリをカバーしています。これらのリアルタイムの「スニペット」はLLMに統合され、最新の情報を容易に反映しています。両モデルは、mistral-7bベースモデルとllama2-70bベースモデルに基づいて構築されています。特筆すべきことに、Perplexity AIは、最先端のテクノロジーと統合するだけでなく、最適なパフォーマンスを引き出すためにこれらのモデルを細かく調整しています。この注意深いプロセスでは、社内データ請負業者によってキュレートされた多様なトップクラスのトレーニングセットを活用しています。この継続的な改善作業により、モデルは助けになり、事実性と新鮮さの面で優れた性能を発揮します。これらのモデルの効果を検証するために、Perplexity AIは、助けになり、事実性、最新の情報性などの要素を評価する多様なプロンプトを使用して包括的な評価を実施しました。これらの評価では、オープンAIのgpt-3.5やメタAIのllama2-70bなどの主要なモデルとの比較を行い、全体的なパフォーマンスと特定の基準に焦点を当てました。これらの評価の結果は印象的です。pplx-7b-onlineおよびpplx-70b-onlineは、鮮度、事実性、総合的な好みの面で、対応する他のモデルを常に上回っています。例えば、鮮度の基準では、pplx-7bとpplx-70bは、gpt-3.5とllama2-70bを上回る1100.6と1099.6の推定Eloスコアを獲得しました。即座に、開発者はPerplexityのAPIにアクセスして、これらのモデルのユニークな機能を活用したアプリケーションを作成することができます。価格体系は利用料に基づいており、早期テスター向けの特別プランも用意されています。このパイオニア的なリリースにより、PerplexityはAIによる情報検索システムに革新的な変革をもたらしています。pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineモデルがアクセス可能なAPIを介して導入され、既存のオフラインLLMの制約を解消し、正確かつ最新の事実性のある情報の提供で優れたパフォーマンスを発揮しています。 pplx-apiでの開始はこちら。 Perplexity Labsでオンラインモデルを無料で試す。この記事は、PerplexityがオンラインLLMモデル2つを発表：「pplx-7b-online」と「pplx-70b-online」記事から取得されました。MarkTechPostから転載されました。

In Japanese ゼファー7Bベータ：必要なのは良い教師だけです (Zefā 7B bēta Hitsuyō na no wa yoi kyōshi dake desu)

ミストラル7Bは、最高の事前学習済み大規模言語モデル（LLM）の1つですHugging Faceは、Zephyr 7B Alphaをリリースすることで、DPOで微調整されたミストラル7Bがチャットモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮できることを示しています

「Zephyr-7Bの内部：HuggingFaceの超最適化LLM、より大きなモデルを上回り続けている」

ZEPHYR-7Bは、AIコミュニティで非常に好評を得ている新世代の大型言語モデル（LLM）の1つですHugging Faceによって作成されたこのモデルは、効果的に最適化されたバージョンです...

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