Search Results Falcon

Zephyr LLM アライメントの直接蒸留

近年、小さなオープン大規模言語モデルの能力とパフォーマンスは大幅に向上しており、初期のGPT-2モデルからよりコンパクトで正確かつ効果的なLLMフレームワークへの進歩を目撃してきましたこれらのフレームワークは、Chinchillaスケーリングが推奨する「計算最適」トークン量よりもはるかに多くのトークンを使用しています

新しいAmazon SageMakerコンテナでLLMの推論パフォーマンスを強化する

今日、Amazon SageMakerは、大規模モデル推論（LMI）Deep Learning Containers(DLCs)の新バージョン（0.25.0）をリリースし、NVIDIAのTensorRT-LLMライブラリのサポートを追加しましたこれらのアップグレードにより、SageMaker上で最先端のツールを簡単に使用して大規模言語モデル（LLMs）を最適化し、価格パフォーマンスの利点を得ることができます - Amazon SageMaker LMI TensorRT-LLM DLCは、レイテンシを33%削減します[...]

Zephyr-7B：HuggingFaceのハイパーオプティマイズされたLLM、Mistral 7Bの上に構築

「Zephyr-7B」という画期的な大型言語モデルを詳しく見てみましょう「知識の蒸留」を活用して、AIの効率性とアクセシビリティの新基準を確立し、会話AIの未来を形作っている方法を発見しましょう

「Amazon SageMaker JumpStart、Llama 2、およびAmazon OpenSearch Serverless with Vector Engineを使用して、金融サービス向けのコンテキスト重視のチャットボットを構築する」

「金融サービス（FinServ）業界は、ドメイン固有のデータ、データセキュリティ、規制コントロール、業界のコンプライアンス基準に関連する独自の生成AIの要件を持っています加えて、顧客は最も高性能かつ費用対効果の高い機械学習（ML）モデルを選択し、ビジネスユースケースに合わせて必要なカスタマイズ（ファインチューニング）を行うための選択肢を求めていますアマゾン[...]」

オープンソースLLMの歴史：ベースモデルの改善（パート2）

大規模言語モデル（LLM）に関するオープンソース研究は非常に価値がありますなぜなら、それは強力で影響力のある技術を民主化しようとするものだからですオープンソースのLLMは現在一般的に使用されており、...

LangChain、Amazon SageMaker JumpStart、およびMongoDB Atlasの意味検索を利用した検索増強生成

生成AIモデルは、企業の業務を革命化する可能性がありますが、企業はデータの保護やAI生成コンテンツの品質を確保しながら、そのパワーを活用する方法を慎重に考慮する必要があります検索強化生成（RAG）フレームワークは、ドキュメントリポジトリ、データベース、APIなど、複数のソースからの外部データをプロンプトに追加することで、アイデアの生成を支援します

「Amazon Rekognitionを使用して、Amazon IVSライブストリームを適度に制御する」

「アマゾンインタラクティブビデオサービス（Amazon IVS）は、迅速かつ簡単なセットアップを提供するために設計されたマネージド型のライブストリーミングソリューションであり、インタラクティブなビデオ体験の構築や、インジェスションから配信までのインタラクティブなビデオコンテンツを処理しますライブストリーミングの利用が増えるにつれて、効果的なコンテンツモデレーションの必要性もますます重要になります[…]」

マルチクエリアテンションの解説

マルチクエリアテンション（MQA）は、モデルのパフォーマンスを保証しながら、デコーダ内のトークン生成の速度を加速することができるアテンションメカニズムの一種ですこれは、大規模な時代に広く使用されています

「10の方法-人工知能が安全なアプリ開発を形作る」

「人工知能は、アプリ開発を含むさまざまな産業を革新しましたアプリは、マルウェア攻撃やデータ漏えい、プライバシーの問題、ユーザー認証の問題など、多くのセキュリティ上の問題に直面していますこれらのセキュリティの課題は、ユーザーデータのリスクだけでなく、アプリ開発者の信頼性にも影響を与えます人工知能をアプリ開発ライフサイクルに統合することで、セキュリティ対策を大幅に強化することができます[...]」

「マイクロソフトのAzure AIモデルカタログが革新的な人工知能モデルで拡大」

“`html <img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/ignite_models_2.gif”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/ignite_models_2-150×150.gif”/><p>Microsoftは、Azure AIモデルカタログの大規模な拡張を発表しました。これには多様で革新的な技術が統合されることで、人工知能の分野で大きな進歩が実現されることになります。</p><h3>AIカタログへの多様な追加</h3><p>Azure AIモデルカタログには、新たに40のモデルが追加され、テキストから画像や画像エンベッディングの機能といった4つの新たなモダリティが導入されました。主な追加は以下のとおりです：</p><ol><li><strong>Stable Diffusion Models</strong>：Stability AIおよびCompVisによって開発されたこれらのモデルは、テキストから画像への変換やインペイントのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、クリエイティブなコンテンツ生成において堅牢かつ一貫した出力を提供します。</li><li><strong>Falcon Models from TII</strong>：7および40兆のパラメータを備えたFalconモデルは、推論処理に最適化されており、多くのオープンソースモデルを凌駕します。</li><li><strong>Code Llama from Meta</strong>：7から34兆のパラメータを備えた、コーディングタスクを支援するための生成テキストモデルの範囲です。</li><li><strong>NVIDIA Nemotron</strong>：NVIDIAが提供する80億のパラメータを持つこのモデルは、チャットやQ&Aなどさまざまな機能を備えており、NVIDIA NeMo Frameworkと互換性があります。</li><li><strong>SAM（Segment Anything Model）from Meta</strong>：単純な入力プロンプトから高品質なオブジェクトマスクを作成することができる画像セグメンテーションツールです。</li></ol><h3>モデルのサービス（MaaS）</h3><p>Microsoftは戦略的な動きとして、Models as…

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