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リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションを使用して、安定した拡散プロンプトを改善しましょう

テキストから画像を生成することは、メディアやエンターテイメント、ゲーム、ECサイトの商品ビジュアライゼーション、広告やマーケティング、建築設計やビジュアライゼーション、芸術創作、医療画像など、さまざまな分野で応用される急速に成長している人工知能の分野ですStable Diffusionは、数秒で高品質な画像を作成する力を与えるテキストから画像へのモデルです11月には[…]

『LLM360をご紹介します：最初の完全オープンソースで透明な大規模言語モデル（LLM）』

“`html オープンソースの大規模言語モデル（LLM）であるLLaMA、Falcon、Mistralなどは、AIのプロフェッショナルや学者向けにさまざまな選択肢を提供しています。しかし、これらのLLMの大部分は、エンドモデルの重みや推論スクリプトなどの一部のコンポーネントだけが利用可能であり、技術的なドキュメントでは、一般的な設計の側面や基本的なメトリックに焦点を絞った内容が多いです。このアプローチでは、LLMのトレーニング手法の明確性が低下し、チームがトレーニング手順のさまざまな側面を継続的に解明するための努力が重複してしまいます。 Petuum、MBZUAI、USC、CMU、UIUC、UCSDの研究者チームが、LLM360を導入しました。これは、エンドツーエンドのLLMトレーニングプロセスを透明で再現可能にすることにより、オープンかつ協力的なAIの研究をサポートするイニシアチブです。LLM360は、トレーニングコードとデータ、モデルのチェックポイント、中間結果などのすべてをコミュニティに提供することを主張する、完全なオープンソースのLLMです。 LLM360に最も近いプロジェクトはPythiaであり、LLMの完全な再現性を目指しています。GPT-JやGPT-NeoXなどのEleutherAIモデルは、トレーニングコード、データセット、中間モデルのチェックポイントと共にリリースされており、オープンソースのトレーニングコードの価値を示しています。INCITE、MPT、OpenLLaMAは、トレーニングコードとトレーニングデータセットがリリースされ、RedPajamaも中間モデルのチェックポイントを公開しています。 LLM360は、AMBERとCRYSTALCODERの2つの7BパラメータLLMをリリースし、そのトレーニングコード、データ、中間チェックポイント、分析も提供します。事前トレーニングデータセットの詳細、データの前処理、フォーマット、データミキシングの比率、LLMモデルのアーキテクチャの詳細については、研究で詳しく説明されています。この研究では、以前の研究で導入された記憶スコアの使用と、メトリック、データチャンク、チェックポイントの公開により、研究者が対応関係を容易に見つけることができるようになることを示しています。研究ではまた、LLMが事前にトレーニングされたデータを削除することの重要性や、データのフィルタリング、処理、トレーニング順序の詳細についても強調しています。研究では、ARC、HellaSwag、MMLU、TruthfulQAの4つのデータセットについてのベンチマーク結果が示され、モデルの事前トレーニング中のパフォーマンスが示されています。HellaSwagとARCの評価スコアはトレーニング中に単調に増加し、TruthfulQAのスコアは減少します。MMLUのスコアは最初に減少し、その後成長します。AMBERのパフォーマンスはMMLUなどのスコアで競争力があるものの、ARCでは遅れています。ファインチューニングされたAMBERモデルは、他の類似モデルと比較して強力なパフォーマンスを示します。 LLM360は、オープンソースLLMの完全かつ包括的なイニシアチブであり、オープンソースのLLM事前トレーニングコミュニティ内での透明性を推進するものです。この研究では、AMBERとCRYSTALCODERの2つの7B LLMをトレーニングコード、データ、中間モデルのチェックポイント、分析と共にリリースしています。研究では、チェックポイント、データチャンク、評価結果を公開することにより、包括的な分析と再現性を可能にするため、すべての角度からLLMをオープンソース化することの重要性を強調しています。 “`

2023年に再訪するトップの生成AI GitHubリポジトリ

はじめに 2023年も終わりに近づき、人工知能の領域は忍び足で進化を続けています。最新の進歩について追いかけることは、動く標的を追うようなものです。幸いにも、GitHubの活気あるエコシステムの中には、貴重な情報源が数多く存在しています。ここでは、2024年を含む将来のAI学習のためのスプリングボードとなる、トップのAI GitHubリポジトリを紹介します。この厳選されたリストは完全ではありませんが、関連性、インパクト、および好奇心を刺激する潜在能力により、それぞれのリポジトリが評価されています。 Hugging Face / Transformers 117k スター | 23.3k フォークこのリポジトリは、自然言語処理（NLP）に興味のある人々にとって宝庫です。BERT、RoBERTa、T5などのさまざまな事前学習済みのTransformerベースのモデル、詳細なドキュメント、チュートリアル、そして活気あるコミュニティがホスティングされています。主な特徴幅広い事前学習済みモデル、包括的なドキュメント、活発なコミュニティサポート、多様なアプリケーションの可能性、他のライブラリとの簡単な統合。このGenerative AI GitHubリポジトリを探索するには、ここをクリックしてください。 Significant Gravitas / AutoGPT 155k スター…

Amazon SageMaker JumpStartを使用してLLMと対話するためのWeb UIを作成します

ChatGPTの発売および生成AIの人気の上昇は、AWS上で新しい製品やサービスを作成するためにこの技術をどのように利用できるかについての好奇心を持つ顧客たちの想像力を捉えていますこれにより、より対話的なエンタープライズチャットボットなどの製品やサービスを作成する方法を紹介しますこの記事では、Web UIを作成する方法について説明します

費用効率の高いGPT NeoXおよびPythiaモデルの訓練における節約と正確性：AWS Trainiumの活用

大規模言語モデル（またはLLMs）は、日々の会話のトピックとなっていますその迅速な採用は、1億人のユーザーに到達するまでに必要な時間の量で明らかですこれが「Facebookでの4.5年」からわずかな「2ヶ月でのChatGPT」の史上最低になったことが証拠です生成型事前学習トランスフォーマー（GPT）は因果自己回帰の更新を使用します[...]

「ハグフェース上のトップ10大きな言語モデル」

イントロダクション Hugging Faceは、自然言語処理の愛好家や開発者にとって宝庫となり、さまざまなアプリケーションに簡単に統合できる事前学習済み言語モデルの幅広いコレクションを提供しています。Large Language Models（LLM）の世界で、Hugging Faceは頼りになるプラットフォームとして際立っています。この記事では、Hugging Faceで利用可能なトップ10のLLMモデルを紹介し、言語理解と生成の進化する景色に貢献します。さあ、始めましょう！ Mistral-7B-v0.1 Mistral-7B-v0.1は、70億のパラメータを誇る大規模言語モデル（LLM）です。これは事前学習済みの生成テキストモデルとして設計されており、Llama 2 13Bが検証されたドメインで設定したベンチマークを上回ることで知られています。このモデルは、グループ化されたクエリアテンションやスライディングウィンドウアテンションなどの注意機構に特定の選択を行ったトランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。Mistral-7B-v0.1は、Byte-fallback BPEトークナイザーも組み込んでいます。ユースケースとアプリケーションテキスト生成：Mistral-7B-v0.1は、コンテンツ作成、創造的な文章作成、または自動ストーリーテリングなど、高品質のテキスト生成を必要とするアプリケーションに適しています。自然言語理解：高度なトランスフォーマーアーキテクチャと注意機構を備えたこのモデルは、感情分析やテキスト分類などの自然言語理解を必要とするタスクに適用することができます。言語翻訳：生成能力と大規模なパラメータサイズを考慮すると、このモデルはニュアンスのある文脈に即した正確な翻訳が重要な言語翻訳タスクで優れたパフォーマンスを発揮するかもしれません。研究開発：研究者や開発者は、さまざまな自然言語処理プロジェクトでのさらなる実験や微調整のためにMistral-7B-v0.1をベースモデルとして活用することができます。このLLMにはこちらでアクセスできます。 Starling-LM-11B-alpha この大規模言語モデル（LLM）は、110億のパラメータを持ち、NurtureAIから生まれました。このモデルは、その基盤としてOpenChat 3.5モデルを利用し、AIのフィードバックからの強化学習（RLAIF）によるfine-tuningを経ています。このアプローチでは、ヒトによってラベル付けされたランキングのデータセットを利用してトレーニングプロセスを誘導します。ユースケースとアプリケーション Starling-LM-11B-alphaは、マシンとの対話方法を革新する潜在的な大規模言語モデルであり、オープンソースの性質、優れたパフォーマンス、多様な機能を備えており、研究者、開発者、クリエイティブプロフェッショナルにとって貴重なツールです。…

「2023年のトップ8のAIトレンド：年間レビュー」

葉っぱが金色に変わり、12月の寒さが広がる中、人工知能の領域で目覚ましい進歩が見られた今年を振り返る時が来ました。2023年は単なる進歩の年ではありませんでした。それはトライアンフの年であり、AIが成し遂げられる限界が繰り返し押し広げられ、再定義された年でした。LLM（大規模言語モデル）の能力における画期的な進展から、前例のないほど世界とのナビゲーションや相互作用が可能な自律エージェントの登場まで、この年はこの変革的な技術の無限の可能性を示すものでした。この包括的な探求の中で、私たちは2023年のAIを定義した8つの主要なトレンドについて掘り下げ、産業を再構築し、未来を革命化する革新を明らかにしていきます。だから、AI愛好家の皆さん、私たちは技術史の記録に永遠に刻まれる一年についての旅に出発です。 RLHFとDPOの微調整 2023年は、大規模言語モデル（LLM）の能力を向上させるための重要な進展が見られました。2つの主要なアプローチが登場しました：人間のフィードバックに基づく強化学習（RLHF）：この手法は、人間のフィードバックを活用してLLMの学習プロセスをガイドし、持続的な改善と進化するユーザーのニーズや好みに対応させることができます。このインタラクティブなアプローチにより、LLMは複雑または主観的な領域において微妙な理解力と意思決定能力を開発することができます。直接的な選好最適化（DPO）：：DPOはよりシンプルな代替手法であり、明示的な強化信号を必要とせずにユーザーの選好に直接最適化します。このアプローチは効率性とスケーラビリティを重視し、より速い適応と展開を必要とするアプリケーションに最適です。そのすっきりした性格により、ユーザーフィードバックに基づいてLLMの振る舞いを迅速に調整することができ、進化する好みに合わせることができます。 RLHFとDPOはLLMの開発における重要な進展を表していますが、既存の微調整手法を置き換えるのではなく、補完するものです：事前学習：大規模なテキストとコードのデータセットを用いてLLMを訓練し、一般的な言語理解能力を学習させること。微調整：特定のタスクまたはデータセットに基づいてLLMをさらに訓練し、特定のドメインやアプリケーションに適した能力を調整すること。マルチタスク学習：LLMを複数のタスクに同時に訓練することで、共有表現を学習し、各タスクのパフォーマンスを向上させること。 LLMの効率性に対処する LLMの能力が向上するにつれて、計算上の制約とリソースの限界が重要な懸念事項となりました。その結果、2023年の研究はLLMの効率性の向上に焦点を当て、以下のような技術の開発をもたらしました： FlashAttention：この革新的なアテンションメカニズムは、LLMの計算コストを大幅に削減します。これにより、より速い推論と訓練が可能になり、LLMをリソースに制約のある環境でより実用的に利用し、実世界のアプリケーションに統合することができるようになります。 LoRA および QLoRA：LoRAやQLoRAなどの手法は、2023年にも提案された軽量かつ効率的なLLMの微調整方法を提供します。これらの手法は、既存のLLMアーキテクチャに追加された小さなモジュールであるアダプターに依存し、再トレーニングすることなくカスタマイズを可能にします。これにより、著しい効率の向上、より速い展開時間、さまざまなタスクへの適応性の向上が実現されます。これらの進展は、効率的なLLMへの需要の増大に対応し、この強力な技術への広範な導入の道を開き、結果としてこの技術へのアクセスを民主化することにつながります。検索補完生成（RAG）の浸透純LLMは巨大な可能性を秘めていますが、それらの正確性と実証的根拠に関する懸念は依然として存在しています。検索補完生成（RAG）は、既存のデータや知識ベースとLLMを組み合わせることで、これらの懸念に対処する有望な解決策として登場しました。このハイブリッドアプローチにはいくつかの利点があります：エラーの減少：外部情報から事実情報を取り込むことにより、RAGモデルはより正確で信頼性のある出力を生成することができます。拡張性の向上：RAGモデルは純LLMに必要な大規模なトレーニングリソースの必要性を排除し、大規模なデータセットに適用することができます。低コスト：既存の知識リソースを利用することにより、LLMのトレーニングおよび実行に関連する計算コストを削減することができます。これらの利点により、RAGは検索エンジン、チャットボット、コンテンツ生成など、さまざまなアプリケーションにおける貴重なツールとして位置付けられています。自律エージェント…

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リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションを使用して、安定した拡散プロンプトを改善しましょう

『LLM360をご紹介します：最初の完全オープンソースで透明な大規模言語モデル（LLM）』

2023年に再訪するトップの生成AI GitHubリポジトリ

Amazon SageMaker JumpStartを使用してLLMと対話するためのWeb UIを作成します

費用効率の高いGPT NeoXおよびPythiaモデルの訓練における節約と正確性：AWS Trainiumの活用

「ハグフェース上のトップ10大きな言語モデル」

「2023年のトップ8のAIトレンド：年間レビュー」

「大規模言語モデルの微調整方法：ステップバイステップガイド」

言語モデルを使用したドキュメントの自動要約のテクニック

「Amazon SageMakerデータパラレルライブラリを使用して、トレーニングを高速化します」

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