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ハッギングフェイスのオートトレインを使用して、ミストラルAI 7B LLMの微調整の方法

最先端のLLMの微調整方法を学びましょう

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LLMのパフォーマンス比較ーRoberta、Llama 2、およびMistralを使用したLoraによる災害ツイート分析の詳細解説

<ul><li><a href=”https://www.voagi.com/efficient-adaptability-in-large-language-models-through-lowrank-matrix-factorization-lora-qlora-and.html”>LoRAを使用した災害ツイート分析のためのRoberta、Llama 2、Mistralの性能比較</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/intro-to-social-network-analysis-with-networkx.html”>イントロダクション</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/3-ios-0days-infect-iphone.html”>使用されたハードウェア</a></li><li><a href=”/?s=Goals”>ゴール</a></li><li><a href=”/?s=Dependencies”>依存関係</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/pretrained-foundation-models-the-future-of-molecular-machine-learning-with-graphium-ml-library-and.html”>事前学習済みモデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/create-a-rag-pipeline-using-the-llama-index.html”>Llama 2</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral 7B</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>LoRA</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/llm-evals-setup-and-important-metrics-guide.html”>セットアップ</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの準備</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/apache-kafka-the-mission-critical-data-fabric-for-genai.html”>データ処理</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/impact-of-language-models-on-medical-text-analysis.html”>モデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/tips-to-use-prompt-engineering-for-text-classification.html”>分類タスクのためのRoBERTAチェックポイントの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>RoBERTa分類器のためのLoRAセットアップ</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-opensources-mistral-7b-a-versatile-language-model.html”>分類モデルのためのチェックポイントの読み込み</a></li><li><a…

「GPT-4 対ゼファー-7b-beta：どちらを使うべきか？」

「ゼファー7Bベータ」は、Hugging Face H4チームによって開発されたモード「ミストラル」の調整版であり、複数のベンチマークテストで以前のChat Llama 70Bモデルと同様のパフォーマンスを発揮し、「MT Bench」ではさらに優れた結果を示しており、MetaのLLama 2よりも正確です

「小規模言語モデルにおける意図の調整の解除：Zephyr-7Bの突破を目指した、蒸留された教師あり微調整とAIフィードバックの包括的ガイド」

ZEPHYR-7Bは、AIフィードバック（AIF）データを使用した蒸留直接好み最適化（dDPO）を通じてユーザーの意図整合性に最適化された、小型の言語モデルです。この手法は、人間の注釈なしで意図の整列を効果的に向上させ、7Bパラメータモデルのトップパフォーマンスを実現します。この手法はAIFからの好みデータに依存し、トレーニング時間を最小限に抑え、ファインチューニング中の追加サンプリングは必要ありません。これにより、新たな最先端を樹立しています。研究者は、ChatGPTなどのLLMの普及と、その派生モデルであるLLaMA、MPT、RedPajama-INCITE、Falcon、Llama 2に取り組んでいます。ファインチューニング、コンテキスト、検索補完生成、および量子化の進歩が強調されています。より小さいモデルのパフォーマンスを向上させるための蒸留技術、モデル評価のツールとベンチマークも議論されています。この研究では、ZEPHYR-7BのパフォーマンスをMTBench、AlpacaEval、HuggingFace Open LLM Leaderboardで評価しています。この研究では、精度とユーザーの意図の整列を向上させるために、蒸留教師付きファインチューニング（dSFT）を使用した、より小型のオープンLLMの強化方法について検討しています。それは、人間の注釈なしでLLMを整列させるためにdDPOを導入し、教師モデルからのAIFに頼っています。研究者は、dSFT、AIFデータ、およびdDPOを介したMistral-7Bの整列版であるZEPHYR-7Bを紹介し、人間のフィードバックに整列した70Bパラメーターのチャットモデルと同等のパフォーマンスを示しています。この研究は、LLM開発における意図の整列の重要性を強調しています。この手法では、モデルを高品質のデータでトレーニングするためにdSFTを組み合わせ、応答の好みを最適化するためにdDPOを利用して言語モデルを強化する方法が提案されています。教師モデルからのAIFを使用してユーザーの意図との整列性を改善します。このプロセスでは反復的なセルフプロンプティングを使用してトレーニングデータセットを生成します。その結果得られたZEPHYR-7Bモデルは、dSFT、AIFデータ、およびdDPOを介して達成され、改善された意図の整列性を持つ最先端のチャットモデルを表しています。 7BパラメータモデルであるZEPHYR-7Bは、オープンアクセスのRLHFベースモデルであるLLAMA2-CHAT-70Bを超えて、チャットのベンチマークで新たな最先端を確立しています。AlpacaEvalではGPT-3.5-TURBOとCLAUDE 2と競り合っていますが、数学やコーディングのタスクでは遅れています。7Bモデルの中で、dDPOモデルは優れており、dSFTとXwin-LM dPPOを上回っています。ただし、より大きなモデルは知識集約型のタスクでZEPHYRを上回っています。Open LLM Leaderboardでの評価では、ZEPHYRの多クラス分類タスクにおける強さが示され、ファインチューニング後の思考力と真実性の能力が確認されています。 ZEPHYR-7Bは、意図の整列性を高めるために直接好み最適化を採用しています。この研究は、評価者としてGPT-4を使用する際の潜在的なバイアスを強調し、ユーザーの意図との整列性に対するより小さいオープンモデルの能力を探求することを推奨しています。有害な出力や違法な助言などの安全性に関する考慮事項の欠落について指摘し、この重要な領域における今後の研究の必要性を示しています。この研究では、将来の研究のいくつかの展望が明らかにされています。有害な出力や違法なアドバイスに対する安全性の考慮事項は、まだ探求されていません。より大きな教師モデルが学生モデルのパフォーマンス向上にどのような影響を与えるかを調査することが提案されています。蒸留における合成データの使用は困難ですが、価値ある研究領域として認識されています。ユーザーの意図に合わせるためのより小さいオープンモデルとその能力のさらなる探求は、可能な進歩を目指しており、広範なベンチマークとタスクでZEPHYR-7Bの能力を包括的に評価することが推奨されています。

ミストラル7B：コンピューターでの微調整と量子化のためのレシピ

ミストラル7Bは、ミストラルAIが作成した非常に人気のある大規模言語モデル（LLM）です他の同じサイズの事前学習済みLLMを凌駕し、Llama 2 13Bなどのより大きなLLMよりも優れています...

ミストラルAIのミストラル7Bファンデーションモデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能です

今日は、私たちはうれしいお知らせがありますMistral AIが開発したMistral 7Bファンデーションモデルが、Amazon SageMaker JumpStartを通じてお客様に利用可能になりました1クリックでデプロイできるようになり、7,000,000,000のパラメータを備えたMistral 7Bは簡単にカスタマイズでき、迅速に展開することができますこのモデルはSageMaker JumpStartを使用してお試しいただけます

SynthIA（Synthetic Intelligent Agent）7B-v1.3に会ってください：オルカスタイルのデータセットで訓練されたミストラル-7B-v0.1モデルです

SynthIA-7B-v1.3は、7兆パラメーターの大規模な言語モデル（LLM）です。実際には、OrcaスタイルのデータセットでトレーニングされたMistral-7B-v0.1モデルであり、方向の指示に従い、深く議論することができます。SynthIA-7B-v1.3は完全に制約されておらず、次のようなさまざまな用途に活用することができます: テキストの作成、言語の翻訳、オリジナルコンテンツの生成、質問に対する洞察に富んだ応答が、すべてこのスキルセットの範囲内です。要求を注意深く実行し、指示に従います。質問が簡単か難しいか、一般的か非常識かにかかわらず、常に十分かつ正確に回答するべきです。詩、コード、脚本、音楽、手紙、メールなどのクリエイティブなテキスト形式を生成することができます。 SynthIA-7B-v1.3は、多くの潜在的な用途を持つ強力で柔軟なLLMです。以下にいくつかの例を挙げます: 記事、ブログ、物語、詩など、SynthIA-7B-v1.3を使用して生成できる書面作品は多岐に渡ります。クリエイティブな文章執筆や言語翻訳にも使用できます。 SynthIA-7B-v1.3は、研究者の学習を支援するツールです。仮説の開発、論文の要約、レポートの作成などの形式で使用できます。 SynthIA-7B-v1.3は、教室での教育ツールとして利用することができます。カリキュラム資料の作成、学生の疑問の解決、学生の作品の評価など、多くの教育的な応用があります。商業利用：SynthIA-7B-v1.3は、企業プロセスの改善に利用できます。製品/サービスのアイデア形成、カスタマーサポートの応答作成、マーケティングなどの潜在的な応用があります。 SynthIA-7B-v1.3ユーザーガイド使用する場合は、SynthIA-7B-v1.3をHugging Face Transformersで見つけることができます。モデルの読み込みが完了したら、質問や指示を与えてコミュニケーションすることができます。詩の生成、テキストの翻訳、最新のニュースのレポートなど、さまざまなタスクをモデルに訓練することができます。主な特徴 SynthIA-7B-v1.3は、7兆パラメーターという非常にパワフルで包括的なLLMの一つです。フィルタされていません。したがって、物議を醸すまたは敏感なテーマを含むあらゆる主題についての文章を生成することができます。長尺の会話や指示の従いに重点を置くため、文章執筆、研究、教育、ビジネス関連の相互作用に最適です。 SynthIA-7B-v1.3を最大限に活用する方法 SynthIA-7B-v1.3の最大限の活用についてのいくつかの提案: 指示や提案はできるだけ詳細にしてください。詳細な情報を提供するほど、モデルがニーズを理解し、期待される結果を生み出す能力が向上します。モデルに何をしたいかのサンプルを与えてみてください。例えば、特定のスタイルで書かれた詩の例を使用してモデルを訓練すれば、そのようなスタイルで書かれた詩を生成するようにすることができます。複雑な作業を簡単な作業に分割してください。これにより、モデルの作業完了能力が向上します。 SynthIA-7B-v1.3の使用には熟練が必要な場合もありますが、練習を重ねることで、プロの品質の文章を生成し、多くの目標を達成することができます。…

「どのテキストもコンセプトのグラフに変換する方法」

テキストコーパスから知識グラフ（コンセプトグラフ）をMistral 7Bを使用して作成する

「蒸留されたアイデンティティの傾向最適化（IPO）を用いて、より洗練されたチャットモデルを調整する」

アイデンティティポリシーオプティマイゼーション（IPO）の目標は、RLHFやDPOよりもトレーニングデータからの学習においてよりシンプルでより良く設計されています

ハグ顔（Hugging Face）での最新技術の組み合わせであるミクストラル（Mixtral）へようこそ

Mixtral 8x7bは、ミストラルが本日リリースした刺激的な大型言語モデルで、オープンアクセスモデルの最新技術基準を上回り、多くのベンチマークでGPT-3.5を凌駕しています。私たちは、MixtralをHugging Faceエコシステムに包括的に統合してのローンチをサポートすることに興奮しています🔥！本日リリースされる機能と統合には以下があります：ハブ上のモデル、モデルカードとライセンス（Apache 2.0） 🤗 Transformers統合推論エンドポイントとの統合高速で効率的な本番推論のためのテキスト生成推論との統合 🤗 TRLを使用した単一のGPUでのMixtralの微調整の例目次 Mixtral 8x7bとは何ですか名前についてプロンプト形式分からないことデモ推論 🤗 Transformersを使用するテキスト生成推論を使用する 🤗…

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