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ギガGPTに会ってください：CerebrasのnanoGPTの実装、Andrei Karpathyの効率的なコードでGPT-3のサイズのAIモデルを訓練するためにわずか565行のコード

大規模なトランスフォーマーモデルのトレーニングには、特に数十億または数兆のパラメータを持つモデルを目指す場合、重要な課題があります。主な難関は、複数のGPUに効率的にワークロードを分散させながらメモリ制限を緩和することにあります。現在の状況では、Megatron、DeepSpeed、NeoX、Fairscale、Mosaic Foundryなど、複雑な大規模言語モデル（LLM）スケーリングフレームワークに依存しています。ただし、これらのフレームワークは、モデルのサイズが大きくなるにつれてかなりの複雑さを導入します。今回の研究では、CerebrasのgigaGPTを、この課題に対する画期的な解決策として紹介します。これにより、複雑な並列化技術の必要性を排除した代替手法を提供します。大規模なトランスフォーマーモデルのトレーニングには、MegatronやDeepSpeedなどのフレームワークのように、複数のGPU上での分散コンピューティングに依存している方法が主流です。ただし、数十億のパラメータを超えるモデルの場合、これらの方法ではメモリ制約に遭遇し、複雑な解決策が必要です。これに対して、CerebrasのgigaGPTはパラダイムシフトをもたらします。565行という非常にコンパクトなコードベースを備えたnanoGPTを実装しています。この実装は、追加のコードやサードパーティのフレームワークに依存することなく、1000億を超えるパラメータを持つモデルをトレーニングできます。gigaGPTはCerebrasのハードウェアの広範なメモリと計算能力を活用します。他のフレームワークとは異なり、余分な複雑さを導入せずにシームレスに動作し、簡潔で独自のコードベースとGPT-3のサイズのモデルのトレーニング能力を提供します。 gigaGPTは、基本的なGPT-2のアーキテクチャを実装しており、nanoGPTの原則に密接に沿っています。学習された位置の埋め込み、標準のアテンション、モデル全体にわたるバイアス、およびnanoGPTの構造に対する選択肢を採用しています。特筆すべきは、この実装が特定のモデルサイズに限定されないことです。gigaGPTは111M、13B、70B、および175Bパラメータを持つモデルのトレーニングでその柔軟性を検証しています。 OpenWebTextデータセットとnanoGPTのGPT-2トークナイザーと前処理コードを使用してテストを行います。gigaGPTのパフォーマンスは、専用の並列化技術を必要とせずに数百億のパラメータから数千億のパラメータまでスケーリングする能力によって強調されています。565行のコードがリポジトリ全体をカバーしており、その簡単な構造と効率性を示しています。実装の成功は、特定のモデル構成でもさらに示されます。たとえば、111M構成はCerebras-GPTと一致し、モデルの次元、学習率、バッチサイズ、トレーニングスケジュールが同じです。同様に、13B構成もサイズにおいて対応するCerebras-GPT構成に近く、70B構成はLlama-2 70Bからインスピレーションを受けています。70Bモデルは安定性とパフォーマンスを維持し、スケーラビリティを示しています。70Bモデルを検証した後、研究者たちはGPT-3の論文に基づいて175Bモデルを構成することで境界を em emました。初期の結果は、メモリの問題なく拡大スケールを処理できるモデルの能力を示しており、gigaGPTは1兆を超えるパラメータを持つモデルにもスケーリングできる可能性を示唆しています。結論として、gigaGPTは大規模なトランスフォーマーモデルのトレーニングの課題に対する画期的な解決策として浮かび上がっています。研究チームの実装は、簡潔で使いやすいコードベースを提供するだけでなく、GPT-3のサイズのモデルのトレーニングも可能にします。Cerebrasのハードウェアを利用した、広範なメモリと計算能力による利点は、大規模なAIモデルのトレーニングをよりアクセス可能、スケーラブル、効率的にする大きな進歩です。この革新的なアプローチは、巨大な言語モデルのトレーニングの複雑さに取り組もうとする機械学習の研究者や実践者にとって有望な道を開くものと言えます。 Introducing gigaGPT: our implementation of @karpathy’s nanoGPT that trains GPT-3 sized models in just…

KubernetesでのGenAIアプリケーションの展開：ステップバイステップガイド

このガイドは、高い可用性のためにKubernetes上でGenAIアプリケーションを展開するための包括的で詳細な手順を提供します

『GPT-4を使用したパーソナライズされたAIトレーディングコンサルタントの構築』

はじめに近年、人工知能（AI）を株式取引に統合することで、投資家の意思決定に革命が起きています。GPT-3やGPT-4などの大規模言語モデル（LLMs）の登場により、複雑な市場分析や洞察が個々の投資家やトレーダーによりアクセスしやすくなりました。この革新的なテクノロジーは、膨大なデータと高度なアルゴリズムを活用して、かつて機関投資家の専売特許であった市場の理解を提供するものです。この記事では、リスク許容度、投資期間、予算、および期待利益に基づいた個別の投資プロファイルに合わせた、パーソナライズされたAI取引コンサルタントの開発に焦点を当てており、個人投資家に戦略的な投資アドバイスを提供することで彼らを強化しています。 GPT-3やGPT-4といった大規模言語モデル（LLMs）によって動かされる株式取引コンサルタントは、金融アドバイザリーサービスに革命をもたらしました。これらのコンサルタントは、AIを活用して過去の株式データや最新の金融ニュースを分析し、投資家の独自のポートフォリオと金融目標に合ったパーソナライズされた投資アドバイスを提供できます。本記事では、市場の動向やトレンドを予測するためのコンサルタントの構築に挑戦し、個別のリスク許容度、投資期間、投資可能な資金、および期待利益に基づいたカスタマイズされた推奨事項を提供します。学習目標本記事の終わりまでに、読者は以下のことができるようになります： AIやGPT-3などのLLMsが株式市場分析や取引をどのように変革するかについて洞察を得る。 AI主導のツールが個別のリスクプロファイルと投資目標に基づいたパーソナライズされた投資アドバイスを提供する能力を認識する。 AIが過去とリアルタイムのデータを活用して投資戦略と予測を立案する方法を学ぶ。 AIを用いた株式取引が、小売投資家を含むより広範なユーザーに洗練された投資戦略を提供する方法を理解する。パーソナル投資や株式取引での情報を活用した意思決定のためにAI主導のツールを活用する方法を発見する。 LLMsを活用した株式取引コンサルタントのコンセプトこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。データセットについてこのプロジェクトのためのデータセットは、ニューヨーク証券取引所からのものであり、Kaggleで利用可能です。このデータセットには、7年間にわたる4つのCSVファイルが含まれています。重要な財務尺度を提供する「fundamentals.csv」、株式分割に関する過去の株価と調整を提供する「prices.csv」と「prices-split-adjusted.csv」、セクター分類や本社などの追加の企業情報を提供する「securities.csv」が含まれています。これらのファイルは、企業のパフォーマンスと株式市場の動向を包括的に把握するためのものです。データの準備 GPT-4のような大規模言語モデル（LLMs）を使用した株式取引コンサルタントの実装は、重要なデータの準備から始まります。このプロセスには、データのクリーニング、正規化、カテゴリ化といった重要なタスクが含まれ、提供されたデータセット「fundamentals.csv」「prices.csv」「prices-split-adjusted.csv」「securities.csv」を使用します。ステップ1：データのクリーニング「Fundamental Dataset」では、「For Year」「Earnings Per Share」「Estimated…

「vLLMの解読：言語モデル推論をスーパーチャージする戦略」

イントロダクション大規模言語モデル（LLM）は、コンピュータとの対話方法を革新しました。しかし、これらのモデルを本番環境に展開することは、メモリ消費量と計算コストの高さのために課題となることがあります。高速なLLM推論とサービングのためのオープンソースライブラリであるvLLMは、PagedAttentionと呼ばれる新しいアテンションアルゴリズムと連携して、これらの課題に対処します。このアルゴリズムは効果的にアテンションのキーと値を管理し、従来のLLMサービング方法よりも高いスループットと低いメモリ使用量を実現します。学習目標この記事では、以下の内容について学びます： LLM推論の課題と従来のアプローチの制約を理解する。 vLLMとは何か、そしてどのように機能するのか理解する。 vLLMを使用したLLM推論のメリット。 vLLMのPagedAttentionアルゴリズムがこれらの課題を克服する方法を発見する。 vLLMを既存のワークフローに統合する方法を知る。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLM推論の課題 LLMは、テキスト生成、要約、言語翻訳などのタスクでその価値を示しています。しかし、従来のLLM推論手法でこれらのLLMを展開することはいくつかの制約を抱えています：大きなメモリフットプリント：LLMは、パラメータや中間アクティベーション（特にアテンションレイヤーからのキーと値のパラメータ）を保存するために大量のメモリを必要とし、リソースに制約のある環境での展開が困難です。スループットの限定：従来の実装では、大量の同時推論リクエストを処理するのが難しく、スケーラビリティと応答性が低下します。これは、大規模言語モデルが本番サーバーで実行され、GPUとの効果的な連携が行えない影響を受けます。計算コスト：LLM推論における行列計算の負荷は、特に大規模モデルでは高額になることがあります。高いメモリ使用量と低いスループットに加えて、これによりさらにコストがかかります。 vLLMとは何か vLLMは高スループットかつメモリ効率の良いLLMサービングエンジンです。これは、PagedAttentionと呼ばれる新しいアテンションアルゴリズムと連携して、アテンションのキーと値をより小さな管理しやすいチャンクに分割することで効果的に管理します。このアプローチにより、vLLMのメモリフットプリントが削減され、従来のLLMサービング手法と比べて大きなスループットを実現することができます。テストでは、vLLMは従来のHuggingFaceサービングよりも24倍、HuggingFaceテキスト生成インファレンス（TGI）よりも2〜5倍高速になりました。また、連続的なバッチ処理とCUDAカーネルの最適化により、インファレンスプロセスをさらに洗練させています。 vLLMのメリット vLLMは従来のLLMサービング手法よりもいくつかの利点を提供します：高いスループット：vLLMは、最も人気のあるLLMライブラリであるHuggingFace Transformersよりも最大24倍の高いスループットを実現できます。これにより、より少ないリソースでより多くのユーザーに対応することができます。低いメモリ使用量：vLLMは、従来のLLMサービング手法と比べて非常に少ないメモリを必要とするため、ソフトハードウェアのプラットフォームに展開する準備ができています。…

ジェンAIに関するトップ10の研究論文

イントロダクション自然言語理解の常に進化する風景の中で、研究者たちは革新的なアプローチを通じて可能性の限界を em>押し上げることを続けています。本記事では、生成AI（GenAI）に関する画期的な研究論文のコレクションについて探求していきます。これらの研究は、人間の好みとの一致度向上からテキストの説明から3Dコンテンツを生成するという様々な側面にわたって言語モデルを探究しています。これらの研究は学術的な論議に貢献すると同時に、自然言語処理の未来を形作る可能性のある実践的な洞察を提供しています。これらの啓発的な調査を通じて旅を始めましょう。 GenAIに関するトップ10の研究論文 GenAIに関する数百の研究論文の中から、以下は私たちのトップ10の選り抜きです。 1. 生成プリトレーニングによる言語理解の向上この研究論文は、非教示型のプリトレーニングと教示型のファインチューニングを組み合わせて自然言語理解タスクを強化するための半教師付きアプローチを探求しています。この研究では、Transformerアーキテクチャに基づいたタスクに依存しないモデルを利用しています。これにより、多様な未ラベルのテキストでの生成プリトレーニングとその後の識別的ファインチューニングによって、さまざまな言語理解ベンチマークでのパフォーマンスが大幅に向上することが明らかになりました。このモデルは、常識的な推論において8.9%、質問応答において5.7%、テキスト言い換えにおいて1.5%といった注目すべき改善を達成しました。この研究は、大規模な未ラベルのコーパスをプリトレーニングに活用し、ファインチューニング中のタスクに意識した入力変換を行うことが、教師なし学習を自然言語処理や他の領域で進めるための貴重な洞察を提供しています。論文はこちらで入手できます：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf 2. 人間フィードバックを用いた強化学習：悲観主義を通じたダイナミックな選択の学習この生成AIに関する研究論文は、オフラインでの人間フィードバックによる強化学習（RLHF）の難しい領域に深入りしています。この研究は、人間の選択に影響を受けたトラジェクトリの集合から、マルコフ決定過程（MDP）における人間の基盤と最適方策を把握することを目指しています。この研究は、経済計量学に根ざしたダイナミックディスクリートチョイス（DDC）モデルに焦点を当て、有界合理性を持った人間の意思決定をモデル化します。提案されたDynamic-Choice-Pessimistic-Policy-Optimization（DCPPO）メソッドは、次の3つのステージで構成されています。それらは、人間の行動方針と価値関数の推定、人間の報酬関数の再現、および事実に近い最適方策のための悲観的価値反復の呼び出しです。この論文は、動的なディスクリートチョイスモデルによるオフポリシーオフラインRLHFについての理論的な保証を提供しています。分布のシフトや次元のサブオプティマリティの課題への対処についての洞察も提供しています。論文はこちらで入手できます：https://arxiv.org/abs/2305.18438 3. ニューラル確率言語モデルこの研究論文は、次元の呪いによって生じる統計的言語モデリングの課題に取り組み、未見の単語の連続列に対して一般化する難しさに焦点を当てています。提案された解決策は、単語の分散表現を学習することで、各トレーニング文がモデルに対して意味的に隣接する文について情報を提供することを可能にします。単語の表現と単語列の確率関数を同時に学習することで、モデルは一般化性能を向上させることができます。ニューラルネットワークを用いた実験結果は、最先端のn-gramモデルに比べて大幅な改善を示しており、長い文脈を活用するアプローチの効果を示しています。論文は、学習された分散表現によって次元の課題に対処するモデルの能力を強調しながら、潜在的な将来の改善の可能性についても言及しています。論文はこちらで入手できます：https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf 4. BERT：言語理解のための深層双方向トランスフォーマーの事前学習 GenAIの研究論文では、未ラベル化されたテキストに対して双方向の事前学習を行うために設計された画期的な言語表現モデルであるBERTが紹介されています。従来のモデルとは異なり、BERTはすべてのレイヤーで左右の文脈に依存し、タスク固有の修正を最小限に抑えながら微調整を可能にします。BERTはさまざまな自然言語処理タスクで最先端の結果を実現し、その簡潔さと実証的なパワーを示しています。この論文では既存の技術の制約に対処し、言語表現のための双方向の事前学習の重要性を強調しています。BERTのマスクされた言語モデル目的は、深い双方向のTransformer事前学習を促進し、タスク固有のアーキテクチャへの依存を減らし、11のNLPタスクの最先端の技術を前進させています。…

スタンフォード大学の研究者が、多様な視覚的な概念に対する現行モデルの解釈性と生成能力を向上させるための新しい人工知能フレームワークを紹介しました

多様な視覚的なアイデアを得るためには、既存のモデルの解釈性と生成力を高めることが重要です。スタンフォード大学の研究者たちは、言語に基づいた視覚的な概念表現の学習のためのAIフレームワークを紹介しました。このフレームワークでは、言語に基づいた概念軸により情報を符合化する概念エンコーダを訓練し、事前学習されたビジュアルクエスチョンアンサリング（VQA）モデルからのテキスト埋め込みとの関連付けを可能にします。概念エンコーダは、言語に基づいた概念軸によって情報を符合化するように訓練されます。モデルは新しいテスト画像から概念の埋め込みを抽出し、新しい視覚的概念構成を持つ画像を生成し、未知の概念にも対応します。このアプローチは、視覚的なプロンプトとテキストクエリを組み合わせてグラフィカルな画像を抽出し、テキストから画像を生成するモデルにおける視覚言語の根拠の重要性を示しています。この研究は、人間と似た視覚的概念を認識するシステムを作成することを目指しています。言語で指定された概念軸に対応する概念エンコーダを使用するフレームワークを導入しています。これらのエンコーダは画像から概念の埋め込みを抽出し、新しい構成の画像を生成します。フレームワーク内では、概念エンコーダは言語に基づいた概念軸に沿って視覚情報を符合化するように訓練されます。推論時に、モデルは新しい画像から概念の埋め込みを抽出し、新しい構成のアイデアを生成します。比較評価では、他の手法と比べて優れた再構築結果が示されています。提案された言語に基づく視覚的概念学習フレームワークは、テキストに基づく手法よりも優れたパフォーマンスを発揮します。フレームワークはテスト画像から概念の埋め込みを効果的に抽出し、新しい視覚的概念の構成を生成し、より明解性と組成性が高いです。比較分析では、より優れた色の変化捕捉が示され、人間の評価ではリアリティと編集指示に対する忠実さの高いスコアが示されています。結論として、この研究では事前学習モデルからの蒸留による言語に基づいた視覚的概念の効果的なフレームワークを提案しています。このアプローチにより、視覚的概念エンコーダの明解性が向上し、新しい概念の組成を持つ画像の生成が可能になります。この研究は、高いリアリティと編集指示への忠実さを持つ画像生成を制御するために、視覚的プロンプトとテキストクエリの使用効率も強調しています。研究は、言語に基づく視覚的概念学習フレームワークを改善するために、より大規模かつ多様なトレーニングデータセットの使用を推奨しています。また、異なる事前学習されたビジョン言語モデルの影響や、柔軟性を高めるための追加の概念軸の統合についても調査することを提案しています。また、フレームワークは様々な視覚的概念編集タスクとデータセットで評価されるべきです。研究は自然画像のバイアス緩和を特定し、画像合成、スタイル変換、視覚的ストーリーテリングの潜在的な応用についても提案しています。

「ゼロから始めるLoRAの実装」

「LoRA（ローラ）は、既存の言語モデルを微調整するための効率的で軽量な方法を提供する、Low-Rank AdaptationまたはLow-Rank Adaptorsの頭字語ですこれには、BERTのようなマスクされた言語モデルも含まれます...」

このAIの論文は、生成型AIモデルのサイバーセキュリティに関する意味を明らかにしています-リスク、機会、倫理的な課題

生成AI（GenAI）モデル、ChatGPT、Google Bard、そしてMicrosoftのGPTなどは、AIインタラクションを革新しました。これらはテキスト、画像、音楽などの多様なコンテンツを作成し、コミュニケーションや問題解決に影響を与えることで、さまざまな領域を再構築しています。ChatGPTの急速な普及は、GenAIが日常のデジタルライフに統合され、人々のAIとの認識とやり取りを変えていることを反映しています。人間のような会話を理解し生成する能力により、AIはより広範な観客に対してアクセス可能で直感的になり、認識を大きく変えることができました。 GenAIモデルの状態は、GPT-1からGPT-4などの最新の試行まで、急速に進化しています。それぞれの試行は、言語理解、コンテンツ生成、およびマルチモーダル機能において、大きな進歩を示してきました。しかし、この進化には課題もあります。これらのモデルの高度化は、倫理的な懸念、プライバシーのリスク、および悪意のある主体が悪用するかもしれない脆弱性とともにやってきます。この観点から、最近の論文では、特にChatGPTについて、セキュリティとプライバシーの影響について詳しく検討されています。この論文では、ChatGPTにおいて倫理的な境界とプライバシーを侵害する脆弱性が明らかにされ、悪意のあるユーザーに悪用される可能性があることが示されています。論文では、Jailbreaksや逆心理学、およびプロンプトインジェクション攻撃などのリスクが強調され、これらのGenAIツールに関連する潜在的な脅威が示されています。また、サイバー犯罪者がソーシャルエンジニアリング攻撃、自動ハッキング、およびマルウェアの作成にGenAIを誤用する可能性についても探求されています。さらに、ポテンシャルな攻撃に対抗するために、GenAIを利用した防御技術についても論じられており、サイバーディフェンスの自動化、脅威インテリジェンス、安全なコード生成、および倫理的なガイドラインの強化を強調しています。この研究チームは、ChatGPTを操作する方法について詳細に探求しました。DAN、SWITCH、およびCHARACTER Playなどのジェイルブレーキング手法について説明し、制約を上書きし倫理的な制約を回避することを目指しています。これらの手法が悪意のあるユーザーによって悪用された場合の潜在的なリスクが強調され、有害なコンテンツの生成やセキュリティ侵害が起こる可能性があります。さらに、ChatGPT-4の機能が制限されずに利用される場合にインターネットの制限を破る可能性がある心理プロンプトインジェクション攻撃にも踏み込んでおり、ChatGPTなどの言語モデルの脆弱性を紹介し、攻撃ペイロード、ランサムウェア/マルウェアコード、およびCPUに影響を与えるウイルスの生成の例を提供しています。これらの探求は、AIモデルの潜在的な誤用による重要なサイバーセキュリティの懸念を明確にし、ChatGPTのようなAIモデルがソーシャルエンジニアリング、フィッシング攻撃、自動ハッキング、およびポリモーフィックマルウェアの生成にどのように誤用されるかを示しています。研究チームは、ChatGPTがサイバーディフェンスに貢献するいくつかの方法を探求しました： – 自動化：ChatGPTはSOCアナリストを支援し、インシデントの分析、レポートの生成、および防御戦略の提案を行います。 – レポート作成：サイバーセキュリティデータに基づいて理解可能なレポートを作成し、脅威の特定とリスクの評価を支援します。 – 脅威インテリジェンス：広範なデータを処理して脅威を特定し、リスクを評価し、緩和策を推奨します。 – セキュアコーディング：コードレビューにおけるセキュリティバグの検出を支援し、セキュアなコーディングのプラクティスを提案します。 – 攻撃の特定：データを分析して攻撃パターンを説明し、攻撃の理解と予防を支援します。 – 倫理的なガイドライン：AIシステムの倫理的なフレームワークの要約を生成します。 – テクノロジーの向上：侵入検知システムと統合して脅威検知を向上させます。 – インシデント対応：即時のガイダンスを提供し、インシデント対応プレイブックを作成します。 –…

EAGLEをご紹介します：圧縮に基づく高速LLMデコードのための新しい機械学習手法

ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、さまざまな言語関連タスクでその手腕を発揮し、自然言語処理を革命化しました。しかし、これらのモデルは、各トークンの処理に完全な順方向のパスを必要とする自己回帰デコーディングプロセスに取り組んでいます。この計算のボトルネックは、パラメータセットが広範囲であるLLMにおいて特に顕著であり、リアルタイムアプリケーションの妨げとなり、制約のあるGPUの機能を持つユーザーに課題を与えます。 Vector Institute、ウォータールー大学、北京大学の研究者チームは、LLMデコーディングに固有の課題に対処するためにEAGLE（Extrapolation Algorithm for Greater Language-Model Efficiency）を導入しました。MedusaやLookaheadなどの従来の方法とは異なり、EAGLEは、第2トップレイヤーの文脈特徴ベクトルの外挿に焦点を当てる独自のアプローチを取っています。前例のない効率的な次の特徴ベクトルの予測を目指すEAGLEは、テキスト生成を大幅に加速する画期的な成果を提供します。 EAGLEの方法論の中核には、FeatExtrapolatorと呼ばれる軽量プラグインの展開があります。このプラグインは、元のLLMの凍結された埋め込み層と連携してトレーニングされ、第2トップレイヤーの現在の特徴シーケンスに基づいて次の特徴を予測します。EAGLEの理論的な基盤は、時間の経過に伴う特徴ベクトルの圧縮性にあり、トークン生成の迅速化の道筋をつけます。EAGLEの優れたパフォーマンスメトリックには注目です。通常のデコーディングと比較して3倍の速度向上を誇り、Lookaheadの速度を2倍にし、Medusaと比較して1.6倍の加速を実現します。もっとも重要なのは、生成されたテキストの分布の保存を確保しつつ、通常のデコーディングとの一貫性を保つことです。 https://sites.google.com/view/eagle-llm EAGLEの能力は、その加速能力を超えます。標準的なGPUでのトレーニングとテストが可能であり、より広いユーザーベースにアクセスできるようになっています。さまざまな並列技術とのシームレスな統合は、効率的な言語モデルデコーディングのツールキットへの価値ある追加として、その応用性を高めます。 FeatExtrapolatorへの依存度を考慮すると、EAGLEの方法論は軽量ですがパワフルなツールであり、元のLLMの凍結された埋め込み層と協力しています。この協力によって、第2トップレイヤーの現在の特徴シーケンスに基づいて次の特徴を予測することができます。EAGLEの理論的な基盤は、時間の経過に伴う特徴ベクトルの圧縮性に根ざしており、より効率的なトークン生成プロセスを実現します。 https://sites.google.com/view/eagle-llm 従来のデコーディング方法では、各トークンに対して完全な順方向のパスが必要であるのに対し、EAGLEの特徴レベルの外挿はこの課題を克服する革新的な方法を提供します。研究チームの理論的な探求は、テキスト生成を大幅に加速するだけでなく、生成されたテキストの分布の品質と一貫性を維持するために重要な側面も保持しています。 https://sites.google.com/view/eagle-llm 結論として、EAGLEはLLMデコーディングの長年の非効率性に対処するための希望の光として浮かび上がっています。EAGLEの背後にある研究チームは、自己回帰生成の核心問題に巧妙に取り組み、テキスト生成を劇的に加速するだけでなく、配布の一貫性も保持する方法を導入しました。リアルタイム自然言語処理が高い需要を持つ時代において、EAGLEの革新的なアプローチは、先駆者としての地位を確立し、先端の能力と実際の現実世界の応用との間の溝を埋める役割を果たしています。

ミストラルAIは、MoE 8x7Bリリースによる言語モデルの画期的な進歩を発表します

パリに拠点を置くスタートアップMistral AIは、MoE 8x7Bという言語モデルを発表しました。Mistral LLMは、各々が70億のパラメータを持つ8人の専門家からなる、サイズダウンされたGPT-4としてしばしば比較されます。特筆すべきは、各トークンの推論には8人の専門家のうち2人のみが使用され、効率的で効果的な処理手法を示していることです。このモデルは、混合専門家（MoE）アーキテクチャを活用して、素晴らしいパフォーマンスと効率性を実現しています。これにより、従来のモデルと比べてより効率的で最適なパフォーマンスが得られます。研究者たちは、MoE 8x7Bが、テキスト生成、理解、コーディングやSEO最適化など高度な処理を必要とするタスクを含むさまざまな側面で、Llama2-70BやQwen-72Bなどの以前のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することを強調しています。これにより、AIコミュニティの間で多くの話題を呼んでいます。著名なAIコンサルタントであり、Machine & Deep Learning Israelコミュニティの創設者である人物は、Mistralがこのような発表を行っていることを称え、これを業界内で特徴的なものと評価しています。オープンソースAIの提唱者であるジェイ・スキャンブラー氏は、このリリースの異例性について言及しました。彼は、これがMistralによる故意の戦略であり、AIコミュニティからの注目と興味を引くためのものである可能性があると述べ、重要な話題を成功裏に生み出したと指摘しています。 MistralのAI分野における旅は、欧州史上最大と報じられている1億1800万ドルのシードラウンドという記録的な一歩で始まりました。同社は、9月には最初の大規模な言語AIモデルであるMistral 7Bのローンチにより、さらなる認知度を得ました。 MoE 8x7Bモデルは、各々が70億のパラメータを持つ8人の専門家を搭載しており、GPT-4の16人の専門家と1人あたり1660億のパラメータからの削減を表しています。推定1.8兆パラメータのGPT-4に比べ、推定総モデルサイズは420億パラメータです。また、MoE 8x7Bは言語問題に対するより深い理解を持っており、機械翻訳やチャットボットのインタラクション、情報検索の向上につながっています。 MoEアーキテクチャは、より効率的なリソース配分を可能にし、処理時間を短縮し、計算コストを削減します。Mistral AIのMoE 8x7Bは、言語モデルの開発において重要な進展を示すものです。その優れたパフォーマンス、効率性、柔軟性は、さまざまな産業やアプリケーションにおいて莫大なポテンシャルを持っています。AIが進化し続ける中、MoE 8x7Bのようなモデルは、デジタル専門知識やコンテンツ戦略を向上させたい企業や開発者にとって不可欠なツールとなることが予想されています。結論として、Mistral AIのMoE 8x7Bのリリースは、技術的な洗練と非伝統的なマーケティング戦略を組み合わせた画期的な言語モデルを導入しました。研究者たちは、AIコミュニティがMistralのアーキテクチャを詳しく調査・評価していく中で、この先進的な言語モデルの効果と利用方法を楽しみにしています。MoE 8x7Bの機能は、教育、医療、科学的発見など、さまざまな分野における研究開発の新たな道を開く可能性があります。

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