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スタビリティAIは、コーディングのための最初のLLMジェネレーティブAI製品であるStableCodeのリリースを発表します

Stability AIは、AIによるコーディング支援でデビューを飾る画期的な製品「StableCode」を発表しました。経験豊富なプログラマーとスキルアップを目指す初心者の両方を支援するために設計されたStableCodeは、実用性と学習サポートをユニークに組み合わせています。 StableCodeの中核は、コーディングの世界を変える3つの異なるモデルにあります。まず、ベースモデルは、BigCodeのスタックデータセット（v1.2）からさまざまなプログラミング言語を使用して厳密なトレーニングを受けました。その後、Python、Go、Java、JavaScript、C、Markdown、C++などの人気のある言語で強化され、プログラミング知識の幅広いリソースが作成されました。このトレーニングプロセスは、高性能コンピューティング（HPC）クラスタによって駆動される5600億のコードトークンによって支えられました。しかし、イノベーションはそこで止まりませんでした。StableCodeフレームワークの次のレイヤーであるインストラクションモデルは、特定のプログラミングの課題に対応するよう細心の注意を払って調整されました。アルパカ形式の約12万件のインストラクション/レスポンスペアが洗練されたベースモデルによって評価され、洗練されたソリューションが生まれました。このソリューションは、洗練されたプログラミングタスクに優れた対応力を持っています。 StableCodeの真の魅力は、オートコンプリートの提案を再定義するために設計された長いコンテキストウィンドウモデルにあります。16,000トークンのコンテキストウィンドウを持つ前のモデルとは異なり、このモデルはより高い容量を持ち、2〜4倍のコードを収容することができます。これにより、プログラマーは一度に複数の平均サイズのPythonファイル相当を簡単に管理できるようになりました。この拡張された機能は、より複雑なコーディング課題を探求したい初心者にとって大きな利点となります。 StableCodeは、同じスケールのモデルと比較して優れたパフォーマンスを発揮します。Pass@1およびPass@10のメトリックを使用して、確立されたHumanEvalベンチマークに対して評価された結果、StableCodeは実世界のシナリオでその実力を証明しています。 StableCodeのベンチマークスコア同じサイズのモデル（3B）とのHumanEvalベンチマーク比較 Stability AIのビジョンは、技術をすべての人にアクセス可能にすることに着実に根ざしており、StableCodeはその方向に向けた重要な一歩です。AIによるコーディング支援を民主化することにより、Stability AIはさまざまなバックグラウンドを持つ個人がコーディングを通じて問題解決のための技術の力を活用する扉を開きます。このアプローチにより、グローバルな技術競争の場を均等にし、コーディングリソースへの平等なアクセスを提供することが可能となります。技術とますます結びついている世界で、StableCodeはシンプルさとエンパワーメントのツールとして浮かび上がります。Cutting-edgeなAIの機能とアクセシビリティへの取り組みを融合させることで、Stability AIは次世代のソフトウェア開発者の道を開拓しています。これらの開発者は単にコーディングを学ぶだけでなく、技術が制約を持たない未来に貢献することになるでしょう。

「Swift Transformersのリリース：AppleデバイスでのオンデバイスLLMsの実行」

私はiOS/Macの開発者に多くの敬意を持っています。2007年にiPhone向けのアプリを書き始めたときは、まだAPIやドキュメントさえ存在しませんでした。新しいデバイスは、制約空間におけるいくつかの見慣れない決定を採用しました。パワー、画面の広さ、UIのイディオム、ネットワークアクセス、永続性、遅延などの組み合わせは、それまでとは異なるものでした。しかし、このコミュニティはすぐに新しいパラダイムに適した優れたアプリケーションを作り出すことに成功しました。私はMLがソフトウェアを構築する新しい方法だと信じており、多くのSwift開発者が自分のアプリにAI機能を組み込みたいと思っていることを知っています。MLのエコシステムは大きく成熟し、さまざまな問題を解決する数千のモデルが存在しています。さらに、LLM（Language and Learning Models）は最近、ほぼ汎用のツールとして登場しました。テキストやテキストに似たデータで作業するため、新しいドメインに適応させることができます。私たちは、LLMが研究所から出てきて、誰にでも利用可能なコンピューティングツールになりつつあるという、コンピューティングの歴史上の転換点を目撃しています。ただし、LlamaのようなLLMモデルをアプリに使用するには、多くの人が直面し、単独で解決する必要があるタスクがあります。私たちはこの領域を探求し、コミュニティと一緒に取り組みを続けたいと考えています。開発者がより速く開発できるように、ツールとビルディングブロックのセットを作成することを目指しています。今日は、このガイドを公開し、MacでCore MLを使用してLlama 2などのモデルを実行するために必要な手順を説明します。また、開発者をサポートするためのアルファ版のライブラリとツールもリリースしています。MLに興味のあるすべてのSwift開発者にPRやバグレポート、意見を提供して、一緒に改善するよう呼びかけています。さあ、始めましょう！動画: Llama 2 (7B)チャットモデルがCore MLを使用してM1 MacBook Proで実行されています。今日リリース swift-transformersは、テキスト生成に焦点を当てたSwiftで実装されたtransformersライクなAPIを開発中のSwiftパッケージです。これはswift-coreml-transformersの進化版であり、より広範な目標を持っています。Hubの統合、任意のトークナイザのサポート、プラグイン可能なモデルなど。 swift-chatは、パッケージの使用方法を示すシンプルなアプリです。 transformersモデルのCore ML変換のための更新されたバージョンのexporters、Core ML変換ツールであるtransformers-to-coremlの更新されたバージョン。これらのテキスト生成ツールで使用するために準備されたLlama…

ライトオンAIは、Falcon-40Bをベースにした新しいオープンソースの言語モデル（LLM）であるAlfred-40B-0723をリリースしました

画期的な動きとして、LightOnは誇りを持って、Falcon-40Bに基づく革新的なオープンソースの言語モデル（LLM）であるAlfred-40B-0723のローンチを発表しました。この最先端のモデルは、ジェネレーティブAIをシームレスにワークフローに統合したい企業のニーズに特化して設計された、そのようなモデルとしては初めてのものです。エンタープライズは、Alfredとともに、ジェネレーティブAIのフルポテンシャルを引き出し、効率的に目標を達成するための頼れるパートナーを手に入れました。 Alfredは、そのコアとなる強力かつ多機能な言語モデルで、従来のLLMとは一線を画するさまざまなキーフィーチャーを提供しています。その1つの特徴的な機能は、「プロンプトエンジニアリング」であり、Alfredはユーザーが特定のニーズに合わせて効果的なプロンプトを構築し評価するのに優れています。このユニークな機能により、高い精度とパフォーマンスが保証され、企業は各自の産業で競争力を持つことができます。さらに、Alfredの「ノーコードアプリケーション開発」機能を利用すると、コーディングの知識がなくてもアプリケーションを作成することができます。この時間の節約機能は、開発を加速するだけでなく、貴重なリソースを節約するため、ワークフローを最適化したい企業にとって理想的な選択肢です。最先端の機能に加えて、Alfredは、コンテンツの要約、ドキュメントのクエリ応答、コンテンツの分類、およびキーワードの抽出など、言語モデルに期待されるすべての従来のタスクを実行することができます。その多様性により、さまざまな産業において広範な応用が可能な貴重なツールとなっています。 Alfred-40B-0723は、ジェネレーティブAIのコパイロットであるFalcon RLHFによってパワードされており、この分野での重要な進歩を表しています。人間のフィードバックからの強化学習を活用したAlfredは、LightOnの専任チームによって注釈が施された公開データセットと高度にキュレーションされたデータのミックスを用いて徹底的にトレーニングされています。この入念なトレーニングプロセスにより、Alfredは頑健でありながらも複雑なタスクに対して高品質な出力を理解し提供する能力を備えています。エンタープライズ向けのジェネレーティブAIプラットフォームであるParadigmは、Alfred-40B-0723の真のポテンシャルを最大限に活用しています。Alfredは、ユーザーがタスクの成功基準を定義し、プロンプトを洗練させるのをサポートするジェネレーティブAIのコパイロットとして、この進化し続ける分野への進出を検討している人々にとって、すぐに使えるソリューションを提供します。ただし、LightOnはAlfredをオープンソースモデルとして提供していますが、Paradigmプラットフォームバージョンにはさらなる進化があり、ジェネレーティブAIの限界を押し広げることにLightOnが取り組んでいることを示しています。 Alfred-40B-0723のトレーニングには、スケーラブルなインフラストラクチャを提供するAWS SagemakerとのLightOnのパートナーシップが重要な役割を果たしています。このコラボレーションにより、モデルの効率性と信頼性が確保され、個々の開発者と大規模な組織の両方にアクセス可能となっています。ジェネレーティブAIコミュニティ内でのコラボレーションとイノベーションを促進するためのLightOnの取り組みの一環として、Alfredは現在HuggingFaceでも利用可能であり、Foundation Models向けのAWS Jumpstartでも近日中に利用可能となります。オープンソースモデルとしてAlfred-40B-0723を共有することで、LightOnは開発者、研究者、組織に対して可能性を探求し、さらなる開発に貢献することを招待しています。ジェネレーティブAIコミュニティ内での協力は、その全ての可能性を解き放つために不可欠であり、さまざまな産業を変革するのに役立ちます。まとめると、Alfred-40B-0723は、ジェネレーティブAIの世界での大きな進歩を表しています。その高度な機能と協力的でオープンなアプローチにより、ワークフローを向上させ、ジェネレーティブAIの変革力を活用することを求める企業にとって貴重な資産となっています。信頼できる味方としてのAlfredと共に、エンタープライズは革新の旅に乗り出し、最先端のテクノロジーによって支えられた未来を受け入れることができます。

究極のGFNサーズデー：41の新しいゲームに加えて、8月には「Baldur’s Gate 3」の完全版リリースと初めてベセスダのタイトルがクラウドに参加します

究極のアップグレードは完了しました。GeForce NOWアルティメットパフォーマンスは、北米とヨーロッパ全域でストリーミングされ、これらの地域のゲーマーにRTX 4080クラスのパワーを提供しています。この月は、Baldur’s Gate 3のフルリリースと、NVIDIAとMicrosoftのパートナーシップにより、最初のBethesdaタイトルがクラウドに登場することで、41の新しいゲームを迎えましょう。そして、QuakeConでGeForce NOWを見逃さないでください。8月10日から13日まで開催されるこの人気のあるBYOPCメガイベントでは、対面とデジタルのGeForce NOWアルティメットチャレンジが始まります。さらに、ゲーミング周辺機器メーカーのSteelSeriesと一緒にゲームを楽しんでください。彼らは3日間のGeForce NOWアルティメットおよびプライオリティメンバーシップ、人気のあるGeForce NOWゲーム、ゲーム内の特典コードをプレゼントします。究極の展開究極のメンバーは、自分の最大のPCゲームの可能性を引き出しました。今年、世界中にGeForce RTX 4080 SuperPODが展開され、最新のクラウドパフォーマンスで都市を照らしました。RTX 3080メンバーはアルティメットメンバーシップを導入され、4K解像度でのゲームプレイを120フレーム/秒、またはNVIDIA Reflexテクノロジーによる超低遅延で240 fpsまで楽しむことができました。アルティメットメンバーシップでは、NVIDIA Ada Lovelaceアーキテクチャの恩恵も受けることができます。これには、最高のフレームレートとビジュアルの忠実度を実現するフレーム生成のDLSS 3と、最も没入感のある映画のようなゲーム内照明体験のためのフルレイトレーシングが含まれます。さらに、クラウドから初めて超広角解像度もサポートされました。…

スタビリティAIは、Beluga 1およびStable Beluga 2の新しいオープンアクセスLLMをリリースしました

新しいブログで、Stability AIとそのCarperAI研究所は、Stable Beluga 1とその後継機であるStable Beluga 2（以前はFreeWillyとして知られていました）を発表しました彼らの投稿によれば、これら2つの大規模言語モデルの目標は、オープンアクセスのAI研究の拡大と新たな基準の創造ですStable Beluga...

『Stack OverflowがOverflowをリリース：開発者コミュニティとAIの統合』

Stack Overflow（スタック・オーバーフロー）は、問題解決と知識を求める開発者のための名高いプラットフォームであり、新しいロードマップを発表することで画期的な一歩を踏み出し、生成型AIの統合による新たな時代を迎えます。OverflowAIという名前のこのビジョナリーなイニシアチブは、プラットフォームの機能を向上させ、検索機能を改善し、世界中の開発者にとってシームレスな体験を提供することを約束しています。この革新的な取り組みの基盤となるのは、従来の語彙的な検索方法からのパワフルなアップグレードであるセマンティック検索です。Stack Overflowは、ベクトルデータベースの潜在能力を活用することで、ユーザーのクエリによりインテリジェントな応答を提供し、それらを彼らの研究トピックと正確に一致させることを目指しています。目標は、信頼性と正確性に重点を置いた、まさに会話形式のヒューマンセントリックな検索体験を作り出すことであり、GenAIの力で問題の解決策に瞬時にアクセスできるようにすることです。このアプローチの特徴は、貢献者の努力が認識され、報酬が与えられることに対する断固たる焦点です。 OverflowAIの利点は、同様の強化された検索機能がStack Overflow for Teamsに統合されることによって、公共プラットフォームを超えて広がります。これにより、お客様はStack Overflow for Teams、公共プラットフォーム、Confluence、GitHubなどの知識リポジトリを活用しながら、迅速に関連する回答を見つけることができます。 OverflowAIの最も興奮する要素の1つは、Stack Overflow for Teams向けの「エンタープライズナレッジインジェスチョン」の導入です。この画期的な機能により、ユーザーは既存の正確で信頼性の高いコンテンツを活用して、わずか数分で包括的なナレッジベースを構築することができます。AIと機械学習アルゴリズムを利用して、システムは初期のタグ付け構造を作成し、チームの最も頻繁な問い合わせ領域に基づいて関連する質問と回答を推奨します。このAIパワードプロセスにより、Stack Overflowコミュニティを効率的に始めることができ、開発者は正確性と関連性を確保するためにコンテンツのキュレーションと改善に集中できます。投票、編集、コメント、ビューなどの品質と正確性の指標により、すべての知識は内部コミュニティ内で発見可能で再利用可能であり、価値ある情報の活気ある拠点を創り出します。アクセシビリティをさらに向上させるために、Stack OverflowはStack Overflow for Teamsのナレッジベースをその新しいチャットボットStackPlusOneに統合し、Slackとシームレスに連携させています。この巧妙な統合により、最も技術的な課題に対する解決策に瞬時にアクセスでき、TeamsのインスタンスとStack Overflowの公共プラットフォームのコミュニティが検証したソースからの情報を引き出すことができます。GenAIは会話形式で応答を提供し、技術的に少なくともない組織のメンバーでも情報を簡単に理解できるようにします。 AIをプラットフォームに統合するだけにとどまらず、Stack OverflowはAIを中心とした知識共有コミュニティの育成にも積極的に取り組んでいます。GenAI…

BTSの所属レーベルHYBEがAIを活用して複数言語でトラックをリリースすることを目指す

「韓国最大の音楽レーベルであるHYBEは、トップグループBTSによって内外で有名になり、言語の壁を埋めるためにAIを活用しようとしていますロイターの報道によると、このレーベルはAIを使用して、レーベルの歌手であるMIDNATTのトラックを6つの言語でリリースしましたこれには韓国語、英語...」

マイクロソフトが「TypeChat」をリリース：型を使用して自然言語インターフェースを簡単に構築できるAIライブラリ

MicrosoftのTypeChatライブラリは、大規模な言語モデル（LLM）に基づいたタイプベースの自然言語インターフェースの作成を容易にする試みです。TypeChatは、TypeScriptと生成AIを通じてAPI、アプリケーションスキーマ、自然言語のギャップを埋めることを目指すGitHubプロジェクトです。TypeChatは、アプリケーションの型定義を使用して型安全な構造化AI応答を取得します。Microsoftの技術フェローであり、C＃とTypeScriptのリードデベロッパーであるAnders Hejlsbergは、7月20日にTypeChatを紹介しました。これは、複雑な決定木を用いてユーザーの意図を推測し、必要なデータを収集してアクションを起こすアプリに対して自然言語インターフェースを作成するという課題に取り組むためのものです。 TypeChatは、型を使用してNLUの作成プロセスを簡略化するライブラリです。最近まで、自然言語とのインターフェースを持つアプリを開発することは困難でした。これらのアプリは、ユーザーの意図を推測し、さらなる処理のために関連するデータを収集するために、詳細な決定木を頻繁に使用していました。大規模な言語モデル（LLM）のおかげで、ユーザーの自然言語の入力を受け取り、その意図に一致させることははるかに簡単になりました。これにより、モデルの応答の妥当性を保証し、モデルの出力に必要な安全性制約を課すという新たな困難が生じました。ただし、プロンプトエンジニアリングの学習曲線は厳しく、目標はこれらの問題を修正することであっても、その成長とともにプロンプトの脆弱性も増していきます。 TypeChatの開発者は、この製品がスキーマエンジニアリングによってプロンプトエンジニアリングを効果的に代替できる可能性があると主張しています。自然言語アプリで使用できる意図は、開発者によって型として定義できます。これは、感情をラベル付けするシステムからデジタル音楽ストアのカテゴリセットまで、非常に基本的なものから洗練されたものまでです。 TypeChatは、開発者が定義した型を使用してLLMのプロンプトを構築し、そのプロンプトがスキーマに従っているかどうかを確認します。検証に失敗した場合は、言語モデルを再び対話して出力を修正し、それに従うようにします。TypeChatはまた、状況を要約し、それがユーザーの期待に一致しているかを確認します。 TypeChatの開発者は、最近のLLMに関する「興奮のラッシュ」について、多くの質問が出されていると述べています。これらのモデルの最も明らかなユースケースはチャットボットでした。ただし、従来のUIを自然言語インターフェースで補完したり、ユーザーのリクエストをアプリが処理できる形式に変換するためにAIを使用したりするなど、これらのモデルを既存のアプリインターフェースに組み込む方法についての質問が提起されています。TypeChatの目的は、これらの問題に対処することです。この取り組みにおいて、あなたの意見とアイデアは非常に貴重です。寄付のほとんどにはContributor License Agreement（CLA）にサインする必要があり、貢献者が貢献を利用する権限を持っていることを明示します。詳細については、https://cla.opensource.microsoft.com/をご覧ください。 CLAが必要な場合、CLAボットは自動的にプルリクエストのスタイリング（ステータス、備考など）を更新してこれを反映します。ロボットが指示する通りに行ってください。CLAを使用する場合は、すべてのリポジトリに対して一度だけ行う必要があります。

「AIの力を解き放つ – VoAGIとMachine Learning Masteryによる特別リリース」

「Machine Learning Mastery」とVoAGIのコラボレーションをお知らせいたします私たちの新しい電子書籍『ChatGPTを活用した生産性の最大化』は、あなたの機械学習の旅を豊かにするものです

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「OpenAIがオープンソースのGPTモデルのリリースを予告」

人工知能の先駆的な存在であるOpenAIは、オープンソースのGPTモデルを公開する可能性によってテックコミュニティで話題となっています。公式な発表はまだされていませんが、OpenAIの重要な人物であるAndrej Karpathy氏は、GPT-3.5を一般に公開する可能性について示唆しています。この記事では、この潜在的なリリースの興奮を取り上げ、その開発と意義について掘り下げます。また読む: OpenAIがGPT-4にアクセスを提供 OpenAIの計画の一部を覗いてみる Llama実験に関する話題の中で、OpenAIの重要な人物であるAndrej Karpathy氏は、モデルの重みの公開が近い将来に行われるかもしれないと示唆しました。会社はまだ何も確認していませんが、この議論はテックコミュニティの間でかなりの興奮を引き起こしています。 OpenAIの潜在的なオープンソースの試みディープラーニングの専門家として知られるAndrej Karpathy氏は、GPT-3.5モデルがオープンソースのプロジェクトとして公開されるかもしれないと示唆しました。この動きは、高度なAI技術の利用可能性と民主化に大きな影響を与える可能性があります。OpenAIのオープンソース計画に関する憶測は、ユーザーがKarpathy氏に対してTwitterのスレッドで、なぜ彼がLlama 2を使って実験しているのか、OpenAIのためにJarvisを構築するのではないかと尋ねたことから始まりました。Karpathy氏の興味深い回答が、GPT-3.5の潜在的なオープンソース化についての好奇心を引き起こしました。また読む: Metaが有望なプロジェクトをすべてオープンソース化 | その理由を知る Baby Llamaが注目を集める最近リリースされたBaby Llama（またはllama.cとも呼ばれる）は、テック愛好家の注目を集めました。MetaのLlama 2に触発されて大規模な言語モデル（LLM）を単一のコンピュータ上で実行するKarpathy氏の実験は、GPT-3.5の未来についての憶測をさらに盛り上げました。また読む: OpenAIがBaby Llamaを開発 –…

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