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ファルコン：オープンソースLLMの頂点

オープンソースの大規模言語モデル（LLM）に関する最近の研究は、主に2つの領域に焦点を当てていますそれは、模倣学習とオープンソースのベースモデルの事前学習ですどちらのアプローチも有効ですが、...

「LLMとGUIの協力：チャットボットを超えて」

私たちは、自然言語バーの形で、会話型AIとグラフィカルユーザインターフェース（GUI）の相互作用を最適に融合させるための革新的なUXアプローチを紹介しますそれは画面の下部に配置されています

「7つの新興量子テクノロジーの探求（2024）」

「2024年を形作る7つの量子テクノロジーを発見する：量子機械学習、クラウドコンピューティング、AI、暗号化、イメージング、気候モデリング」

Tech

「大型言語モデル（LLM）のマスターに至る7つのステップ」

大型言語モデル（LLM）は、自然言語処理の新時代を開拓しましたでは、それについてもっと学びましょうこのガイドを使用して、大型言語モデルの基礎から始めて、7つの簡単なステップでLLMアプリを構築して展開する方法を学びましょう

language models

「Amazon PharmacyはAmazon SageMakerを使用して、LLMベースのチャットボットを作成する方法を学びましょう」

「Amazon PharmacyはAmazon.com上のフルサービス薬局であり、透明な価格設定、臨床とカスタマーサポート、そしてドアへの無料配送を提供しています顧客ケアエージェントは、処方箋の明確化や移行状況、注文や調剤の詳細、および患者プロファイル情報を含む薬局情報に関連する情報を迅速かつ正確に取得するために重要な役割を果たします」

プリンストンの研究者が、構造化プルーニングを介した言語モデルの事前トレーニングの加速のためのシャアドLLaMAモデルを紹介します

“` 大型言語モデル（LLM）は、多様な自然言語タスクにおける優れた能力により、非常に人気が高まっています。彼らは急速に成長していますが、これらのモデルを訓練するために必要な巨大な計算リソースは大きな欠点です。その結果、LLaMA、MPT、Falconなどのよりコンパクトで効果的なLLM（Voice-operated Artificial General Intelligence）サイズのモデルの需要が高まっています。これらのモデルは、効果的な推論と微調整を提供することで、さまざまなユースケースをサポートすることを意図しています。しかし、最小の数十億パラメータLLMすら最初から訓練することは、多くの組織にとって計算リソースの観点から非常に高価です。研究者たちは以前から、中程度の大きさのLLaMAのような大型言語モデル（LLM）よりも小さな言語モデルが同じぐらい強力であることを示してきました。これらのモデルは、訓練にはかなりの処理能力が必要な大規模なLLMに代わるより効果的な代替手段と考えられています。最近の研究では、研究チームが、大きな事前訓練済みモデルを小さなLLMに圧縮する際に成功した技術である構造化プルーニングの有用性を調査しました。この手法は、以下の2つの基本的な戦略を利用します。ターゲット指向の構造化プルーニング：この技術は、より大きな言語モデルからレイヤー、ヘッド、中間、隠れた次元を体系的に削除して、目標の構成に調整します。この手順は始めから終わりまで実行されるため、モデルの一貫性と機能が保たれます。重要な言語理解能力を損なうことなく、モデルを最適化します。ダイナミックバッチローディング：この手法は、異なるドメインの損失レベルに応じて、各バッチ内でトレーニングデータの構成を変更します。モデルは、パフォーマンスが十分に発揮されていないタスクやドメインにより集中するように、各バッチで使用されるデータサンプルを動的に変更します。この方法により、モデルは効果的にパフォーマンスを調整し、全体的な効率を向上させることができます。 Sheared-LLaMA-1.3BとSheared-LLaMA-2.7Bは、LLaMA2-7Bモデルのプルーニングから作成されたより小さいLLMであり、この提案された手法がどれだけ効果的であるかを示しています。このトリミング手法は、訓練セットの500億トークン、またはOpenLLaMAの事前訓練予算の5%しか消費しません。これらの欠点にもかかわらず、Sheared-LLaMA-1.3BとSheared-LLaMA-2.7Bは、Pythia、INCITE、OpenLLaMAなどの同様のスケールの他の有名なLLMよりも、11の典型的な下流のタスクでより良いパフォーマンスを示します。これらのタスクは、オープンエンドの生成のための命令チューニング、読解力、常識の理解、世界知識など、さまざまなトピックについて対応しています。枝切りモデルの性能トラジェクトリーに基づくと、より多くのトークンでの追加トレーニングもさらなる利益の増大につながる可能性があります。現在の研究の試験は、最大7,000,000,000パラメータを持つモデルに限定されていますが、LLM枝切り技術は高い一般化可能性を備え、将来の調査では任意の大きさの大型言語モデルを含むことができます。要するに、LLM枝切りは、ダイナミックバッチローディングと重点的な構造化プルーニングを活用したLLMのサイズ削減の包括的なアプローチを提供します。同等のサイズのモデルよりも多様な下流のタスクで優れたパフォーマンスを発揮するSheared-LaMAモデルの構築は、それの効果を実証しています。この手法は、より効果的かつ経済的な小さなが強力なLLMを開発する方法を示し、様々なモデルサイズに利用できます。 “`

「大型言語モデルとビジネスの架け橋：LLMops」

「OpenAIのGPT-3やその後継者であるGPT-4などのLLMの基盤は、AIのサブセットであるディープラーニングにありますこれは、3つ以上の層を持つニューラルネットワークを活用していますこれらのモデルは、インターネット上の様々なテキストを網羅する巨大なデータセットで訓練されます訓練を通じて、LLMはシーケンス内の次の単語を予測することを学びます」

シートベルトを締めてください：ファルコン180Bが登場しました！

「世界最大のオープンな言語モデルの世界に飛び込んでみましょう」

Artificial Intelligence

「Googleが最新のVertex AI検索を発表：医療プロバイダに革新をもたらすゲームチェンジャー」

HLTH 2023において画期的な発表がありました。Googleは、健康産業およびライフサイエンスプロバイダー向けに特化したVertex AIの検索機能を導入することにより、医療業界の革命の舞台を設けました。この革新は、患者データへのアクセス方法や医療クエリの回答方法を変革することを約束しています。詳細について探ってみましょう。医療の検索における新時代 GoogleのVertex AIプラットフォームがこの技術的飛躍の最前線に立ちます。これは、健康産業およびライフサイエンス企業が効率的に患者データを検索できる強力な生成型AI機能を備えています。これには、FHIRデータや臨床ノートなどの重要な臨床情報源も含まれます。また、この革新はGoogleの大規模な医療言語モデル、Med-PaLM 2との統合により、他の革新とは一線を画しています。【関連記事】GoogleのMed-PaLM 2は最先端の医療AIになるでしょう Vertex AIとMed-PaLMの解説 Vertex AIはカスタマイズ可能な検索エンジンであり、生成型AI対応の検索エンジンの作成を組織に可能にする革新的な技術です。これは、特に医療分野での顧客の検索体験を設計する柔軟性を提供します。一方、Med-PaLM 2は、Googleの大規模言語モデル（LLMs）の力を活用した生成型AI技術です。このデジタルの驚異は複雑な医療質問に答えることができ、正確かつ効率的な医療ソリューションにとって貴重な資産となります。【詳細はこちら】医療における生成型AI ホリスティックな医療クエリのアプローチ Vertex AI SearchとMed-PaLM 2の融合により、医療提供者が回答を求める方法にパラダイムシフトがもたらされました。患者特定の医療問い合わせや一般的な医療質問に対して、このダイナミックなデュオがカバーしています。効率とケアの品質の向上 Google CloudのクラウドAIおよび業界ソリューションのVP兼GMであるBurak…

「ベクターデータベースを使用してLLMアプリを作成する方法」

イントロダクション人工知能の領域では、OpenAIのGPT-4、AnthropicのClaude 2、MetaのLlama、Falcon、GoogleのPalmなど、Large Language Models（LLMs）やGenerative AIモデルが問題解決の方法を革新しています。LLMsはディープラーニングの技術を使用して、自然言語処理のタスクを実行します。この記事では、ベクトルデータベースを使用してLLMアプリを構築する方法を紹介します。おそらくAmazonの顧客サービスやFlipkartのDecision Assistantのようなチャットボットと対話したことがあるかもしれません。それらは人間に近いテキストを生成し、実際の会話と区別がつきにくいインタラクティブなユーザーエクスペリエンスを提供します。しかし、これらのLLMsは最適化する必要があります。特定のユースケースに対して非常に関連性が高く具体的な結果を生成するようにするためには。例えば、Amazonの顧客サービスアプリに「Androidアプリで言語を変更する方法は？」と尋ねた場合、正確にこのテキストでトレーニングされていないため、答えることができないかもしれません。ここでベクトルデータベースが助けになります。ベクトルデータベースは、ドメインのテキスト（この場合はヘルプドキュメント）と、注文履歴などを含むすべてのユーザーの過去のクエリを数値の埋め込みとして保存し、リアルタイムで似たようなベクトルの検索を提供します。この場合、このクエリを数値ベクトルにエンコードし、ベクトルデータベース内で類似のベクトルを検索し、最も近い隣人を見つけるために使用します。このようなヘルプを通じて、チャットボットはユーザーを正しくAmazonアプリの「言語設定の変更」セクションに案内できます。学習目標 LLMsの動作原理、制約、およびベクトルデータベースの必要性について学ぶ。埋め込みモデルの紹介と、アプリケーションでのエンコードと使用方法について学ぶ。ベクトルデータベースとそれがLLMアプリケーションアーキテクチャの一部である方法について学ぶ。ベクトルデータベースとTensorFlowを使用してLLM/Generative AIアプリケーションをコーディングする方法を学ぶ。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LLMsとは何ですか？ Large Language Models（LLMs）は、自然言語を処理し理解するためにディープラーニングアルゴリズムを使用する基本的な機械学習モデルです。これらのモデルは大量のテキストデータでトレーニングされ、言語のパターンやエンティティの関係を学習します。LLMsは、言語の翻訳、感情分析、チャットボットの会話などのさまざまなタイプの言語タスクを実行することができます。彼らは複雑なテキストデータを理解し、エンティティとそれらの間の関係を識別し、統率的で文法的に正確な新しいテキストを生成することができます。 LLMsについてもっと詳しく読む。 LLMsはどのように動作するのですか？ LLMsは大量のデータ（しばしばテラバイト、さらにはペタバイト）を使用してトレーニングされ、数十億または数兆のパラメータを持ち、ユーザーのプロンプトやクエリに基づいて関連する応答を予測および生成することができます。入力データをワード埋め込み、自己注意層、およびフィードフォワードネットワークを通じて処理し、意味のあるテキストを生成します。LLMアーキテクチャについてもっと読むことができます。 LLMsの制約 LLMsは非常に高い精度で応答を生成するように見えますが、多くの標準化テストでは人間を超える結果を示すことがありますが、それでもこれらのモデルには制約があります。まず第一に、彼らは自身のトレーニングデータに頼ることだけで推論を行い、データ内の特定の情報や現在の情報が欠けているかもしれません。これにより、モデルが誤ったまたは異常な応答を生成することがあります（「幻覚」とも言われます）。これを軽減するための取り組みが継続中です。第二に、モデルはユーザーの期待に合致するように振る舞ったり応答するとは限りません。…

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