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「2023年、オープンLLMの年」

2023年には、大型言語モデル（Large Language Models、LLMs）への公衆の関心が急増しました。これにより、多くの人々がLLMsの定義と可能性を理解し始めたため、オープンソースとクローズドソースの議論も広範な聴衆に届くようになりました。Hugging Faceでは、オープンモデルに大いに興味を持っており、オープンモデルは研究の再現性を可能にし、コミュニティがAIモデルの開発に参加できるようにし、モデルのバイアスや制約をより簡単に評価できるようにし、チェックポイントの再利用によってフィールド全体の炭素排出量を低減するなど、多くの利点があります（その他の利点もあります）。では、オープンLLMsの今年を振り返ってみましょう！文章が長くなりすぎないようにするために、コードモデルには触れません。 Pretrained Large Language Modelの作り方まず、大型言語モデルはどのようにして作られるのでしょうか？（もし既に知っている場合は、このセクションをスキップしてもかまいません）モデルのアーキテクチャ（コード）は、特定の実装と数学的な形状を示しています。モデルのすべてのパラメータと、それらが入力とどのように相互作用するかがリストとして表されます。現時点では、大部分の高性能なLLMsは「デコーダーのみ」トランスフォーマーアーキテクチャのバリエーションです（詳細は元のトランスフォーマーペーパーをご覧ください）。訓練データセットには、モデルが訓練された（つまり、パラメータが学習された）すべての例と文書が含まれています。したがって、具体的には学習されたパターンが含まれます。ほとんどの場合、これらの文書にはテキストが含まれており、自然言語（例：フランス語、英語、中国語）、プログラミング言語（例：Python、C）またはテキストとして表現できる構造化データ（例：MarkdownやLaTeXの表、方程式など）のいずれかです。トークナイザは、訓練データセットからテキストを数値に変換する方法を定義します（モデルは数学的な関数であり、したがって入力として数値が必要です）。トークン化は、テキストを「トークン」と呼ばれるサブユニットに変換することによって行われます（トークン化方法によっては単語、サブワード、または文字になる場合があります）。トークナイザの語彙サイズは、トークナイザが知っている異なるトークンの数を示しますが、一般的には32kから200kの間です。データセットのサイズは、これらの個々の「原子論的」単位のシーケンスに分割された後のトークンの数としてよく測定されます。最近のデータセットのサイズは、数千億から数兆のトークンに及ぶことがあります！訓練ハイパーパラメータは、モデルの訓練方法を定義します。新しい例ごとにパラメータをどれだけ変更すべきですか？モデルの更新速度はどのくらいですか？これらのパラメータが選択されたら、モデルを訓練するためには1）大量の計算パワーが必要であり、2）有能な（そして優しい）人々が訓練を実行し監視する必要があります。訓練自体は、アーキテクチャのインスタンス化（訓練用のハードウェア上での行列の作成）および上記のハイパーパラメータを使用して訓練データセット上の訓練アルゴリズムの実行からなります。その結果、モデルの重みが得られます。これらは学習後のモデルパラメータであり、オープンな事前学習モデルへのアクセスに関して多くの人々が話す内容です。これらの重みは、推論（つまり、新しい入力の予測やテキストの生成など）に使用することができます。事前学習済みLLMsは、重みが公開されると特定のタスクに特化または適応することもあります。それらは、「ファインチューニング」と呼ばれるプロセスを介して、ユースケースやアプリケーションの出発点として使用されます。ファインチューニングでは、異なる（通常はより専門化された小規模な）データセット上でモデルに追加の訓練ステップを適用して、特定のアプリケーションに最適化します。このステップには、計算パワーのコストがかかりますが、モデルをゼロから訓練するよりも財政的および環境的にはるかにコストがかかりません。これは、高品質のオープンソースの事前学習モデルが非常に興味深い理由の一つです。コミュニティが限られたコンピューティング予算しか利用できない場合でも、自由に使用し、拡張することができます。 2022年 – サイズの競争からデータの競争へ 2023年以前、コミュニティで利用可能だったオープンモデルはありましたか？ 2022年初頭まで、機械学習のトレンドは、モデルが大きければ（つまり、パラメータが多ければ）、性能が良くなるというものでした。特に、特定のサイズの閾値を超えるモデルは能力が向上するという考えがあり、これらの概念はemergent abilitiesとscaling lawsと呼ばれました。2022年に公開されたオープンソースの事前学習モデルは、主にこのパラダイムに従っていました。 BLOOM（BigScience Large Open-science…

高度なRAGテクニック：イラスト入り概要

この投稿の目標は、利用可能なRAGアルゴリズムとテクニックの概要と説明をすることなので、コードの実装の詳細には立ち入らず、参照のみ行い、それについては放置します

２０２４年に探索するべきトップ１２の生成 AI モデル

はじめに近年、人工知能（AI）は非凡な変革を遂げ、創造性の風景を再構築するだけでなく、多様な産業における自動化の新たな基準を設定する先駆的な技術となっています。2024年に入ると、これらの先進的なモデルは画期的な能力、広範な応用、そして世界に紹介する先駆的なイノベーションにより、その地位を固めました。本記事では、今年の主要な生成型AIモデルについて詳しく探求し、彼らの革新的な能力、様々な応用、そして世界にもたらすパイオニア的なイノベーションについて包括的に説明します。テキスト生成 GPT-4：言語の神童開発者：OpenAI 能力：GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）は、文脈の深い理解、微妙な言語生成、およびマルチモーダルな能力（テキストと画像の入力）で知られる最先端の言語モデルです。応用：コンテンツの作成、チャットボット、コーディング支援など。イノベーション：GPT-4は、規模、言語理解、多様性の面でこれまでのモデルを上回り、より正確かつ文脈に即した回答を提供します。この生成型AIモデルにアクセスするには、こちらをクリックしてください。 Mistral：専門家の混合体開発者：Mistral AI 能力：Mistralは、専門的なサブモデル（エキスパート）に異なるタスクを割り当てることで効率と効果を向上させる、洗練されたAIモデルです。応用：高度な自然言語処理、パーソナライズされたコンテンツの推薦、金融、医療、テクノロジーなど、様々なドメインでの複雑な問題解決など、幅広い応用があります。イノベーション：Mistralは、ネットワーク内の最適なエキスパートにタスクを動的に割り当てることによって特徴付けられます。このアプローチにより、専門的で正確かつ文脈に適した回答が可能となり、多面的なAIの課題処理において新たな基準を設定します。このMistral AIにアクセスするには、こちらをクリックしてください。 Gemini：多面的なミューズ開発者：Google AI Deepmind…

『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。 “`

開発者と企業は、Gemini Proで構築する時です

「ジェミニプロは、開発者や企業がAIアプリケーションを構築するために利用可能です」

BERTopic（バートピック）：v0.16の特別さは何なのでしょうか？

私のBERTopicへの野望は、重要な柔軟性とモジュール性を提供することにより、トピックモデリングのための一括ショップにすることですこれは過去数年間の目標であり、リリースによって達成されました...

04/12から10/12までの週のための重要なコンピュータビジョン論文トップ

「毎週、いくつかのトップクラスの学術会議やジャーナルで、画像認識などの様々なサブフィールドにおいて革新的なコンピュータビジョンの研究が披露され、興奮を感じるような突破的な進展が発表されています…」

ミストラルAIは、パワフルなスパースな専門家の

人工知能の進展に向けて、革新的なオープンモデルを提供するパイオニアであるMistral AIが、Mixtral 8x7Bを発表しました。この高品質のスパースなエキスパート混合（SMoE）モデルは、オープンウェイトを備え、この分野での重要な飛躍を示しています。伝統的なアーキテクチャやトレーニングパラダイムを逸脱し、Mistral AIは開発者コミュニティに独自のモデルを提供することで、イノベーションと多様なアプリケーションを促進することを目指しています。 Mixtral 8x7Bの概要 Mixtral 8x7Bは、デコーダーのみのモデルであり、スパースなエキスパート混合ネットワークを活用しています。8つの異なるパラメータグループを持ち、フィードフォワードブロックは各層で2つのエキスパートを動的に選択してトークンを処理し、それらの出力を加算的に組み合わせます。この革新的なアプローチにより、モデルのパラメータ数が46.7Bに増加し、コストとレイテンシの制御を維持しながら、12.9Bモデルの速度とコスト効率で動作します。スパースアーキテクチャによるフロンティアの拡大 Mistral AIは、Mixtralによるスパースアーキテクチャの使用を先駆けており、オープンモデルの限界を押し広げることへの取り組みを示しています。Mixtral内のルーターネットワークは、入力データを効率的に処理し、トークンごとに特定のパラメータグループを選択します。このパラメータの戦略的な利用は、スピードやコストを損なうことなく、性能を向上させます。これにより、MixtralはAIの領域で強力な競合相手となります。パフォーマンスメトリクス Mixtralは、Llama 2モデルおよびGPT3.5ベースモデルと比較してテストされています。結果は、Mixtralの実力を示し、Llama 2 70Bを上回り、さまざまなベンチマークでGPT3.5と同等以上の性能を発揮しています。品質対推論予算のトレードオフグラフは、Mixtral 8x7Bの効率性を示しており、Llama 2と比較して非常に効率的なモデルの一部となっています。幻想、バイアス、言語の習得 Mixtralのパフォーマンスの詳細な分析により、TruthfulQA、BBQ、およびBOLDのベンチマークにおけるその強みが明らかになります。Llama 2と比較して、Mixtralは真実性の向上とバイアスの削減を示しています。このモデルは、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語、英語など、複数の言語に精通しています。また、読んでみてください：GPTからMistral-7Bへ：AI会話のエキサイティングな飛躍私たちの意見 Mistral…

『UC BerkeleyがAIフィードバックから強化学習を使って訓練されたオープンなLLMを発表』

新しいレポートでは、UCバークレーの研究者がReinforcement Learning from AI Feedback（RLAIF）を使って作成された革命的な大規模言語モデルであるStarling-7Bを紹介しています研究者たちは、このモデルが最先端の技術と手法を取り入れ、自然言語処理の領域を再定義する助けになることを期待しています研究者たちは、...

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