注目すべき9つのオープンソースLLMsとエージェント
9つのオープンソースLLMsとエージェント
過去1年間、大型言語モデルとLLMエージェントへの関心が急増しています。大型言語モデルは、さまざまな分野に進出し続けることで、一般的なLLMには適していない複雑な問題に取り組むために、よりドメイン固有のものになります。
では、注目しているいくつかの興味深くて新しいオープンソースのLLMとLLMエージェントを見てみましょう。
Open Interpreter:
Open Interpreterは、大型言語モデルのためのユニバーサルなインタプリタを作成することを目指すプロジェクトです。これにより、LLM同士が通信し、さまざまな情報源から情報にアクセスできるようになり、情報を共有し、タスクの協力をより効率的に行うことができます。
このプロジェクトはまだ初期段階ですが、オープンソースのLLMの使用方法を革新する可能性があります。成功すれば、顧客サービスから医療診断まで、さまざまな新しいアプリケーションでLLMが使用される可能性があります。
LLama2.c:
LLama2.cは、Andrej KarpathyのLLMプロジェクトの派生です。オリジナルのLLMよりも効率的で使いやすく設計されています。LLama2.cはCで書かれており、オリジナルのLLMはPythonで書かれています。これにより、LLama2.cはオリジナルのLLMよりも高速でメモリ効率が良くなります。LLama2.cには、コマンドラインインターフェースやグラフィカルユーザーインターフェースなど、使用しやすくするためのいくつかの機能も含まれています。
Fooocus:
Fooocusは、特定のタスクに焦点を当てることができる大型言語モデル（LLM）を作成することを目指すプロジェクトです。これにより、他の方法では解決できない複雑な問題をLLMを使用して解決することが可能になります。たとえば、コードの書き込みのタスクに焦点を当てたLLMは、複雑なソフトウェアアプリケーションのコードを生成するために使用することができます。また、言語の翻訳のタスクに焦点を当てたLLMは、ドキュメントを他の言語に翻訳するために使用することができます。
Fooocusプロジェクトはまだ初期段階ですが、LLMの使用方法を革新する可能性があります。特定のタスクに焦点を当てることで、LLMをより強力で有用なツールにすることができます。
CodeLllama:
CodeLllamaは、さまざまなプログラミング言語でコードを書き、生成するために訓練されたLLMエージェントです。いくつかの言語にはPython、Java、C++などが含まれます。もちろん、それはプログラマーの代わりにはなりませんが、CodeLlamaはウェブアプリケーションの作成、モバイルアプリの開発、スクリプトの作成など、さまざまなタスクのためのコード生成に使用することができます。開発者の貴重な時間をより複雑なプロジェクトや計画に集中させることができます。
また、特定の目的に合わせてコードを生成するためにも使用することができます。たとえば、特定のアルゴリズムを実装するためのコードを生成したり、特定の問題を解決するためのコードを生成したりすることができます。CodeLlamaは、経験豊富なプログラマーだけでなく、初心者のプログラマーにも使用できる強力なツールです。
Llama-gpt:
Llama-gptは、GPT-3のスタイルでテキストを生成するために訓練された大型言語モデルエージェントです。ブログ記事、記事、ストーリーなど、さまざまな種類のコンテンツを作成するために使用することができます。作家、ブロガー、マーケターなど、生産性を向上させたい人々に役立つでしょう。Llama-gptはまだ開発中ですが、ブログ記事、記事、ストーリーなど、さまざまな種類のコンテンツを作成するためにすでに使用されています。コンテンツ作成の方法を革新する可能性を秘めた有望なツールです。
OpenTF:
OpenTFは、TensorFlowのオープンソース実装を作成することを目指すプロジェクトです。これにより、TensorFlowをより幅広いプラットフォームで使用することができ、TensorFlowの使用方法においてより多様性と柔軟性が可能になります。
たとえば、開発者はOpenTFを使用して、特定のタスクやプラットフォームに最適化されたTensorFlowのバージョンを作成することができます。さらに、OpenTFは、現在のプロプライエタリなTensorFlowの実装では利用できない新しい機能や機能を作成するために使用することができます。このプロジェクトはオープンソースの実装を作成し、現行のイテレーションではサポートされていないプラットフォームを含むさまざまなプラットフォームでTensorFlowを使用することが可能になることを目指しています。
Vall-E-X:
Vall-E-Xは、人間の話し言葉を模倣できるLLM（Language Learning Model）を作成することを目指すプロジェクトです。現在、開発中ですが、これによってコンピュータとの対話方法が革命的に変わる可能性があります。現在、キーボード、マウス、タッチスクリーンなど、さまざまなインターフェースを通じてコンピュータと対話しています。しかし、これらのインターフェースは、自然な人間の言語を伝える能力に制限があります。
このプロジェクトは、人間が自然な言語を使ってコンピュータと対話できるようにすることで、これらの制限を克服しようとしています。これにより、コンピュータに指示を与えたり質問をしたりすることがはるかに容易になります。また、コンピュータとより自然な会話をすることも可能になります。Vall-E-Xはまだ開発の初期段階にありますが、将来的にはコンピュータとの対話方法を変える可能性があります。
AI Town:
AI Townは、LLM同士や人間と対話できる仮想世界を作成することを目指すプロジェクトです。例えば、LLM同士が社会的な環境でどのように対話するか、また人間からのさまざまなプロンプトや質問にどのように応答するかを見ることができます。この情報は、LLMの学習や思考方法をよりよく理解し、さまざまなアプリケーションにどのように活用できるかを理解するのに役立ちます。
さらに、AI Townは、新しい形式のエンターテイメントや教育を創造するために利用することができます。例えば、LLMがツアーガイドとして活動したり、教育コンテンツを提供したりする仮想世界を作成することができます。
Seamless Communication:
Seamless Communicationは、異なる言語間で自動的に翻訳できるシステムを作成することを目指すプロジェクトです。これにより、世界中の人々がより簡単にお互いとコミュニケーションを取ることができ、リアルタイムでのコミュニケーションも可能になります。
これらは、開発中の多くの新しいLLMとLLMエージェントの一部です。LLMはさまざまな産業を革命化する可能性があり、この技術の将来が楽しみです。
結論
オープンソースのLLMに関連する変更については、追いつくことが重要になっています。これを行う最良の場所は、2023年10月30日から11月2日のODSC Westです。NLPとLLMに特化したトラックがあり、この速変化する分野に焦点を当てたトーク、セッション、イベントなどを楽しむことができます。
確定したセッションには以下が含まれます：
- Feature Storeを使用したLLMのパーソナライズ
- 大規模モデルのランドスケープの理解
- LlamaIndexを使用したデータを活用したLLMパワードの知識労働者の構築
- data2vecを使用した汎用かつ効率的な自己教師あり学習
- 説明可能で言語に依存しないLLMへの取り組み
- SlackメッセージでのLLMの微調整
- オープンソースのLLMを使用したプロダクションレディなアプリケーションの構築
- LangChainを使用したビジネスプロセスの自動化
- 大規模言語モデルの接続-一般的な落とし穴と課題
何を待っているのですか？ 今すぐパスを手に入れましょう！
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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