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なぜOpenHermes-2.5はGPT-4やLLama2 13Bよりも優れているのか？　結果はこちら

したがって、この記事では、llama2 13 Billion、GPT-4、OpenHermes 2.5などの主要なプレーヤーからの最新のAIの進歩について詳しく説明しますこの段階ごとのガイドでは、.........

「Googleのジェミニを使い始める方法はこちらです！」

GoogleのGemini AIで会話型AIの未来を体験してみましょう。このモデルは、理解、要約、推論、コーディング、計画において、他の追随を許さない能力を提供しています。この記事では、GoogleのBardチャットボット内でいつでもGemini AIを使用する方法について話します。これにより、対話型かつ洗練されたチャット体験の新たな次元を開放します。 The Gemini Googleの最新モデルGeminiは、Nano、Pro、Ultraの3つのバージョンで提供されるAIモデルで、言語処理の進歩を象徴しています。Nanoは高速なオンデバイスタスクに秀でており、Proは多目的の作業馬として機能し、Ultraは現在安全性のチェックを受けており、言語処理の最高峰を約束しています。この階層的なアプローチにより、ユーザーは特定のニーズに合わせて理想的なLLMにアクセスできます。 GeminiとGoogleのBardチャットボットの融合により、ユーザーの対話が変容します。Geminiの高度な機能により、Bardはユーザーの意図を高精度で理解し、より正確で高品質な応答を提供することができます。また、Geminiのマルチモーダル処理の能力により、テキストだけでなく画像、音声、動画のシームレスなハンドリングが可能となり、より自然で魅力的な対話時代の到来をもたらします。関連記事：ChatGPT vs Gemini : AI競技場のタイタン同士の激突 Bard内のGemini Gemini ProとGoogleのチャットボットBardの統合は、ユーザーの対話の進化における重要な飛躍を示しています。Googleはユーザーエクスペリエンスの向上に取り組んでおり、Geminiの高度な機能により、Bardはユーザーの意図をより正確に理解し、高品質な応答を提供することができます。さらに、Geminiのマルチモーダル処理能力により、Bardはテキストに加えて画像、音声、動画を扱うことができ、より自然で魅力的な対話体験が生まれます。 Bard内でのGemini Proの導入により、洗練された対話の領域が開かれます。ただし、一定の制約に留意する必要があります。現時点では、Gemini Proは英語のみの提供となっており、グローバルでのアクセスが制限されています。チャットボット内での統合はまだ進化中であり、将来のアップデートでさらなる統合の改善やAIの機能強化が見込まれます。また、Gemini Proは現在、欧州連合では利用できないため、地理的な制約があります。現時点では、BardはGemini Proのテキストベースのバージョンのみをサポートしています。マルチメディアの対話を求めるユーザーは、さまざまな機能を備えた将来のアップデートを待つ必要があります。関連記事：GoogleのBARDはYouTube動画についての質問に答えることができるようになりました当社の見解 GoogleのBardに統合されたGeminiは、AIと人間のシナジーの新時代を告げています。高度な機能とシームレスな統合の融合により、Geminiはチャット体験の向上に向けた頼もしいツールとなります。現在の制約を認識しつつも、成長の軌道はGeminiをAIモデルの先駆者と位置づけています。

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「ゴリラ – API呼び出しの使用能力を向上させる大規模言語モデルの強化」翻訳結果はこちらです

「現在の大規模言語モデルは、重みに保持できる情報量に制限があり、さらに、限られた文脈しか持っていませんそのため、人々は新しいアイデアを出し始めました…」

「ChatGPTのコードインタプリターがついにオープンしました具体的にはどのように動作するのでしょうか？こちらがチュートリアルです」

数日前、OpenAIは公式のプラグインであるCode Interpreterを、1週間以内に全てのChatGPT Plusユーザーにベータパネルの設定から利用可能にすると発表しましたこのニュースは多くの関心を集めました…

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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…

RAGを使用したLLMパワードアプリケーションの開始ガイド

ODSCのウェビナーでは、PandataのNicolas Decavel-Bueff、そして私（カル・アル・ドーバイブ）とData Stack AcademyのParham Parviziが協力し、エンタープライズグレードの大規模な言語モデル（LLM）の構築から学んだ教訓と、データサイエンティストとデータエンジニアが始めるためのヒントを共有しました最大の...

すべてのMicrosoftとODSCの提携オファリング

みなさんは、データサイエンスやAIのリーダーになる前から、ソフトウェアとテクノロジーの分野でリーダーであったマイクロソフトをご存じですよねそれは今も変わりません数年の間に、ODSCは彼らと密接な関係を築いてきました一緒にウェビナーを開催したり、ブログを執筆したり、セッションで協力したりしています...

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