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ミストラルAIの最新のエキスパート（MoE）8x7Bモデル

ミストラルAIのMoE 8x7Bを発見しましょうこれはMixture of Experts frameworkを用いた「スケールダウンされたGPT-4」ですこのモデルがどのように印象的な多言語対応能力と効率性を実現しているか、さまざまなタスクで競合モデルを上回るかを学んでください

ミストラルの最先端言語モデル、Mixtral 8x7bをご紹介しますGPT-3.5を超えるオープンアクセスAIです

大容量の言語モデルの領域は、Mixtral 8x7bの登場により、大きな進歩を遂げました。 Mistral AIは、印象的な機能と独自のアーキテクチャを持つこの新しいモデルを開発しました。このモデルは、Transformerモデルにおいて革新的なアプローチであるフィードフォワードレイヤーをスパースなエキスパート混合 (MoE) レイヤーで置き換えています。 Mixtral 8x7bは、1つのフレームワーク内に8つのエキスパートモデルを持つモデルです。このモデルはMixture of Experts（MoE）であり、Mixtralは卓越したパフォーマンスを実現できます。エキスパートの混合は、モデルが著しく少ない計算能力で事前学習されることを可能にします。これにより、モデルやデータセットのサイズを大幅に拡大することができるため、計算予算を増やさずに行うことができます。 MoEレイヤーにはルーターネットワークが組み込まれており、どのエキスパートがどのトークンを効率的に処理するかを選択します。12Bパラメータの密なモデルよりも4倍のパラメータを持っているにもかかわらず、Mixtralのモデルは、各タイムステップごとに2つのエキスパートが選択されるため、高速でデコードできます。 Mixtral 8x7bは32,000トークンのコンテキスト長の容量を持ち、Llama 2 70Bを上回り、さまざまなベンチマークでGPT3.5と比較可能または優れた結果を示しています。研究者は、このモデルがさまざまなアプリケーションに対して柔軟に対応できると述べています。それは多言語対応であり、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語で流暢さを示しています。また、コーディングの能力も優れており、HumanEvalテストで40.2%のスコアを獲得し、包括的な自然言語処理ツールであることが確認されました。 Mixtral Instructは、MT-BenchやAlpacaEvalなどの業界標準でのパフォーマンスを示しました。MT-Benchでは、他のどのオープンアクセスモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。また、7,000,000,000のパラメータを持っているにもかかわらず、このモデルは8つのアンサンブルのように機能します。56,000,000,000のスケールには達しませんが、総パラメータ数はおよそ45,000,000,000です。また、Mixtral Instructはインストラクションやチャットモデルの領域で優れた性能を発揮し、その支配的な地位を確立しています。 Mixtral Instructのベースモデルには、他のベースモデルと整合する特定のプロンプト形式がありません。この柔軟性により、ユーザーは入力シーケンスをスムーズに信憑性のある継続に拡張したり、ゼロショット/フューショットの推論に利用したりすることができます。ただし、事前トレーニングのデータセットの寸法、構成、および前処理方法についての完全な情報はまだ不明です。同様に、Mixtral InstructモデルのDPO（ドメイン提供目的）およびSFT（いくつかのファインチューニング）に使用されるファインチューニングデータセットと関連するハイパーパラメータも不明です。要約すると、Mixtral…

「プロンプトチューニングとは何ですか？」

即興チューニングでは、注意深く設計された「プロンプト」と呼ばれるテキストを大規模言語モデル（LLM）に作成・入力しますこのプロンプトは、モデルの応答を本質的にガイドし、希望の出力スタイル、トーン、または内容に向かって誘導します従来のモデルのトレーニングとは異なり、大規模なデータセットでモデルを再トレーニングする必要があるのに対し、プロンプトのチューニングはわずかなセットのみが必要です

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…

「ビームサーチ：シーケンスモデルでよく使われるアルゴリズム」

あなたがAI言語モデルであり、ChatGPTのように文章を完成させるとします次の単語を選ぶ方法は、単に文法的に正しいだけでなく、文脈に即したものになるようにするのですこれがBeamの役割です...

「Mixtral 8x7Bについて知っていることミストラルの新しいオープンソースLLM」

「ミストラルAIは、オープンソースのLLM（語彙・言語モデル）の領域で限界に挑戦する最も革新的な企業の一つですミストラルの最初のリリースであるミストラル7Bは、市場で最も採用されているオープンソースのLLMsの一つとなりましたA...」

ハグ顔（Hugging Face）での最新技術の組み合わせであるミクストラル（Mixtral）へようこそ

Mixtral 8x7bは、ミストラルが本日リリースした刺激的な大型言語モデルで、オープンアクセスモデルの最新技術基準を上回り、多くのベンチマークでGPT-3.5を凌駕しています。私たちは、MixtralをHugging Faceエコシステムに包括的に統合してのローンチをサポートすることに興奮しています🔥！本日リリースされる機能と統合には以下があります：ハブ上のモデル、モデルカードとライセンス（Apache 2.0） 🤗 Transformers統合推論エンドポイントとの統合高速で効率的な本番推論のためのテキスト生成推論との統合 🤗 TRLを使用した単一のGPUでのMixtralの微調整の例目次 Mixtral 8x7bとは何ですか名前についてプロンプト形式分からないことデモ推論 🤗 Transformersを使用するテキスト生成推論を使用する 🤗…

「SnapLogicがAmazon Bedrockを使用してテキストからパイプラインアプリケーションを構築し、ビジネスの意図を行動に変換します」

この投稿は、SnapLogicのChief ScientistであるGreg Benson、Sr. Product ManagerであるAaron Kesler、Enterprise Solutions ArchitectであるRich Dillと共同で執筆されました多くのお客様がAmazon BedrockとAmazon CodeWhisperer上で生成型AIアプリを構築し、自然言語に基づくコードアーティファクトを作成していますこのユースケースでは、大規模な言語モデル（LLM）がどのようにして[…]を行っているかを強調しています

Amazon SageMaker JumpStartを通じてLlama 2 Chat LLMを使用するための最適なプロンプトの実施方法

「Llama 2は、AIの革新の最前線に立ち、洗練されたトランスフォーマー基盤上で開発された先進的な自己回帰言語モデルを具現化しています英語を主要な言語集中として、商業および研究の領域で多様なアプリケーションに対応するようカスタマイズされていますそのモデルパラメータは、驚異的な70億からすばらしい[…]にスケールします」

NVIDIAは、企業向けカスタム生成AIモデルの開発を迅速に進めています

今日の無料でオープンソースの<a href=”https://www.voagi.com/distilbert-smaller-faster-cheaper-and-lighter-large-language-models.html”>大規模言語モデル</a>（LLM）の風景は、エンタープライズにとって食べ放題のビュッフェのようです。この豊富さは、カスタム生成型AIアプリケーションを構築する開発者にとって圧倒的であり、互換性、セキュリティ、モデルのトレーニングに使用されるデータなど、独自のプロジェクトとビジネスの要件を調整する必要があります。<a href=”https://www.voagi.com/dino-computer-vision-foundation-model.html”>NVIDIA AI Foundation Models</a>は、エンタープライズ向けの事前学習済みモデルの厳選コレクションであり、開発者にはカスタム生成型AIをエンタープライズアプリケーションに取り入れるためのスタート地点を提供します。<h2>NVIDIAに最適化されたFoundation Modelsがイノベーションを加速させます</h2>NVIDIA AI Foundation Modelsは、ブラウザから直接シンプルなユーザーインターフェースまたはAPIを介して体験することができます。さらに、これらのモデルはNVIDIA AI Foundationエンドポイントからアクセスすることもでき、エンタープライズアプリケーション内からモデルのパフォーマンスをテストすることができます。利用可能なモデルには、Llama 2、Stable Diffusion XL、およびMistralなどのコミュニティモデルが含まれており、プロプライエタリデータを使用したカスタマイズを開発者が効率化できるようにフォーマットされています。さらに、モデルはNVIDIA TensorRT-LLMで最適化されており、最高のスループットと最低のレイテンシを提供し、任意のNVIDIA GPUアクセラレーテッドスタックでスケールさせることができます。例えば、TensorRT-LLMで最適化されたLlama 2モデルは、NVIDIA H100上でほぼ<a href=”https://www.voagi.com/distilbert-smaller-faster-cheaper-and-lighter-large-language-models.html”>2倍速い</a>です。新しいNVIDIAの<a href=”https://www.voagi.com/dino-computer-vision-foundation-model.html”>Nemotron-3 8B foundation models</a>は、ヘルスケア、通信、金融サービスなど様々な産業に向けた最先端のエンタープライズチャットやQ&Aアプリケーションの作成をサポートします。これらのモデルは、安全にプロダクションに使えるカスタム生成型AIアプリケーションを構築するための出発点であり、責任あるデータセットでトレーニングされ、より大規模なモデルと同等のパフォーマンスを発揮します。これにより、エンタープライズ展開に理想的です。多言語の機能は、Nemotron-3…

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