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ミキストラル-8x7B + GPT-3 + LLAMA2 70B = 勝利者

「誰もがGoogle Geminiのリリースに注目している中、Mixtral-8 x 7 Billionは静かにオープンソースモデルをリリースしましたそこで、この記事では最新のAIについて深く掘り下げていきます...」

アップステージがSolar-10.7Bを発表：一回の会話用に深いアップスケーリングと微調整された精度を持つ先駆的な大規模言語モデルを実現

韓国のAI企業、Upstageの研究者たちは、言語モデルのパフォーマンスを最大化し、パラメータを最小化するという課題に取り組んでいます。モデルのサイズがパフォーマンスと関連している大規模言語モデル（LLM）において、Upstageは10.7兆の重み付けを持つ画期的なモデル、「Solar-10.7B」を導入しました。この革新は、3000億以上のパラメータを持つモデルにおけるモデルのサイズとパフォーマンスの間に生じる相反関係に対処しています。既存のツールと異なり、UpstageのSolar-10.7Bは、Llama 2アーキテクチャを採用し、Upstage Depth Up-Scalingという新しい技術を使用しています。この方法は、Mistral 7BからアップスケーリングされたレイヤーにMistral 7Bの重み付けを統合し、包括的な事前学習を行います。Solar-10.7Bのコンパクトな設計と優れたパフォーマンスは、Mixtral 8X7Bなどのより大きなモデルすらも上回ります。さまざまな言語のタスクにおいて適応性と堅牢性を実証するための微調整と展示に理想的なモデルです。さらに、Upstageはシングルターンの対話に特化したファインチューニング版「SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0」も提供しています。監視付きファインチューニング（SFT）や直接的な意志最適化（DPO）など、最新のインストラクションのファインチューニング手法を活用し、多様なデータセットをトレーニングに使用しました。このファインチューニングモデルは、驚異的なModel H6スコア74.20を達成し、シングルターンの対話シナリオにおける効果を誇示しています。 Solar-10.7Bのパフォーマンスは、その洗練されたアーキテクチャとトレーニング戦略に根ざしています。Llama 2アーキテクチャを基にしたDepth Up-Scaling技術により、30兆パラメータまでのモデルを凌駕することができます。Mistral 7Bの重み付けをアップスケーリングされたレイヤーに統合することは、その素晴らしいパフォーマンスに貢献し、Mixtral 8X7Bモデルさえも上回ります。評価結果は、Solar-10.7Bの能力を示し、Model H6スコア74.20を記録しており、自然言語処理においてさらなるパフォーマンス最適化の追求を証明しています。ファインチューニングされたSOLAR-10.7B-Instruct-v1.0は、他のモデルに比べて優れたModel H6スコア74.20でシングルターンの対話シナリオで優れたパフォーマンスを発揮しています。教授ベースのトレーニングのために慎重に選別されたデータセットを活用するこのファインチューニングアプローチは、その適応性とパフォーマンスの向上を一層強調しています。まとめると、Solar-10.7Bおよびそのファインチューニング版は、大規模言語モデルの領域における重要な進歩を表しています。モデルのサイズとパフォーマンスのバランスを取るという課題に取り組むために、Upstageの研究者たちは戦略的にこれらのモデルを設計し、ファインチューニングして最先端の結果を提供しています。革新的なDepth Up-Scaling技術とMistral 7Bの統合は、適応性と効率性を示しています。研究者たちが言語モデルの開発の限界を押し広げ続ける中で、Solar-10.7Bとそのファインチューニング版は、自然言語処理におけるパフォーマンス最適化の追求の証となっています。 UpstageがSolar-10.7Bを発表：Depth Up-Scalingとファインチューニングされた精度によるシングルターン対話における大規模言語モデルの先駆的な取り組みは、MarkTechPostで最初に公開されました。

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

マイクロソフトAIチームがPhi-2を紹介：2.7Bパラメーターの小型言語モデルで、優れた推論能力と言語理解能力を示します

“`html 言語モデルの開発は、従来、モデルのサイズが大きいほど性能が優れているという前提のもとで行われてきました。しかし、この確立された信念から逸脱し、マイクロソフトリサーチの機械学習基礎チームの研究者たちは、パラメータ数27億の画期的な言語モデル「Phi-2」を導入しました。このモデルは、従来のスケーリング法則に反する特性を持ち、モデルのサイズだけが言語処理能力の決定因子とされる広く共有されている考え方に挑戦しています。この研究では、優れた性能が大きなモデルを必要とするという一般的な仮定について考察されています。研究者たちは、Phi-2を通常から逸脱したパラダイムシフトとして紹介しています。この記事では、Phi-2の特徴的な属性とその開発に取り組んだ革新的な手法について詳しく説明しています。Phi-2は、従来のアプローチとは異なり、厳選された高品質なトレーニングデータに依存し、より小さいモデルからの知識転移を活用しています。これにより、言語モデルのスケーリングにおける確立された慣行に立ち向かう力強い挑戦を示しています。 Phi-2の方法論の基盤は、2つの重要な洞察にあります。まず、研究者たちは、トレーニングデータの品質の重要性を強調し、モデルに推論、知識、常識を注入するために「教科書品質」と設計されたデータを使用しています。また、革新的な技術が駆使され、1.3億のパラメータPhi-1.5から始まるモデルの洞察力の効率的なスケーリングを実現しています。この記事では、Phi-2のアーキテクチャについて詳しく掘り下げており、合成データとWebデータセットでトレーニングされた次の単語予測を目的とするTransformerベースのモデルを特徴としています。Phi-2はその控えめなサイズにもかかわらず、さまざまなベンチマークでより大きなモデルを凌駕し、その効率性と優れた能力を示しています。結論として、マイクロソフトリサーチの研究者は、Phi-2を言語モデルの開発における革新的な力として提案しています。このモデルは、モデルの能力が本質的にサイズに結び付いているという業界の長年の信念に挑戦するだけでなく、成功裏に反証しています。このパラダイムシフトは、従来のスケーリング法則に厳密に従うことなく達成できる効率性を強調し、新たな研究の視点や可能性を重視しています。Phi-2の特徴的な高品質なトレーニングデータと革新的なスケーリング技術は、自然言語処理分野における大きな進歩を示し、将来の新しい可能性と安全な言語モデルを約束しています。 The post Microsoft AI Team Introduces Phi-2: A 2.7B Parameter Small Language Model that Demonstrates Outstanding Reasoning and Language…

Mixtral-8x7B スパースなエキスパートの混合理解と実行

最近の大規模言語モデル（LLM）のほとんどは、非常に似たようなニューラルアーキテクチャを使用していますたとえば、Falcon、Mistral、およびLlama 2モデルは、セルフアテンションとMLPの類似の組み合わせを使用しています...

デシAIはDeciLM-7Bを紹介します：超高速かつ超高精度の70億パラメータの大規模言語モデル（LLM）

技術の進化が絶えず進む中で、言語モデルは欠かせない存在となりました。これらのシステムは高度な人工知能によって動力を得ており、デジタルプラットフォームとのインタラクションを向上させます。LLM（Language Models）は人間の言語の理解と生成を促進し、人間のコミュニケーションと機械の理解とのギャップを埋めるために設計されています。技術の進歩により、言語モデルは情報処理、コミュニケーション、問題解決においてますます重要な役割を果たすデジタル時代を迎えました。最近、Deciは7兆パラメータクラスで利用可能な高精度高速な革新的なモデルであるDeciLM-7Bを導入しました。Apache 2.0でライセンスされたこのモデルは、7兆パラメータクラスで類を見ない精度と速度を誇る新世代の言語モデルの最前線に立っています。このモデルは、言語処理の進歩と変革の力を備えています。 DeciLM-7BはThe Open Language Model Leaderboardにおいて61.55の印象的な平均スコアを記録しています。これは、DeciLM-7Bが7兆パラメータクラスで最も先進的なベース言語モデルであり、さまざまなアプリケーションにおいて改善された精度と信頼性を提供していることを示しています。Mistral 7Bは、Arc、HellaSwag、MMLU、Winogrande、GSM8Kを含むいくつかのベンチマークで従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 DeciLM-7Bは単に精度が高いだけでなく、驚異的な速度能力を持っています。Mistral 7Bに比べてスループットが83%向上し、Llama 2 7Bに比べて139%も向上しています。DeciLM-7Bは言語モデルの効率性の基準を引き上げています。PyTorchのベンチマークでは、Mistral 7BおよびLlama 2 7Bよりも1.83倍および2.39倍のスループットを示しており、その優位性がハイライトされています。 DeciLM-7BとInfery、Decが開発した推論SDKの相乗効果により、vLLMを使用したMistral 7Bに比べて4.4倍の速度向上が実現され、コスト効果の高い大量ユーザーインタラクションの可能性が提供されます。 DeciLM-7BはNASパワードエンジン、AutoNACを活用しています。このモデルは複雑な好み最適化手法なしで、上位の7兆パラメータの説明モデルの中で優れた性能を発揮します。研究者たちは、DeciLM-7BとInfery-LLMが革新的な変化をいくつかの産業にもたらす可能性を持つアプリケーションを持っていることを強調しています。これら2つは、リアルタイムのチャットボットによるハイボリューム顧客サービスの向上と、医療、法律、マーケティング、ファイナンスなどのテキスト重視の専門分野におけるワークフロー自動化を革新します。まとめると、DeciLM-7Bは大規模な言語モデルにおける重要なモデルです。精度と効率性だけでなく、アクセシビリティと多様性においても言語モデルが優れていることを示しています。技術の進化につれて、DeciLM-7Bのようなモデルはデジタル世界を形作る上でますます重要になっています。これらのモデルは未来に向けた無数の可能性を示してくれます。技術の進歩とともに、これらのモデルはますます重要になり、デジタルフロンティアの多岐にわたる選択肢を展望する魅力的かつ広大な予感を私たちにもたらしてくれます。

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…

「2024年を定義する7つのデータサイエンス＆AIのトレンド」

約1年前のこの時期に、私は2023年にAIで大きなトレンドになると思われることについての意見記事を投稿しましたその7つのアイデアのうち、私はすべて正しかったと思います生成的AIが流行りましたし、採用と解雇も乱れました...

2024

トゥギャザーアイは、ShortおよびLongコンテキストの評価で最高のオープンソーストランスフォーマーに対抗する、StripedHyena-7Bという代替人工知能モデルを紹介します

AIと共に、シーケンスモデリングアーキテクチャへの大きな貢献を果たし、StripedHyenaモデルを導入しました。従来のトランスフォーマーに代わる選択肢を提供することで、計算効率とパフォーマンスを向上させることで、このフィールドを革新しました。このリリースには、ベースモデルのStripedHyena-Hessian-7B（SH 7B）とチャットモデルのStripedHyena-Nous-7B（SH-N 7B）が含まれています。StripedHyenaは、昨年作成されたH3、Hyena、HyenaDNA、およびMonarch Mixerといった効果的なシーケンスモデリングアーキテクチャの学習からの重要な知見に基づいています。研究者は、このモデルが長いシーケンスをトレーニング、ファインチューニング、および生成する際に、高速かつメモリ効率が向上していることを強調しています。StripedHyenaは、ゲート付き畳み込みとアテンションを組み合わせたハイエナオペレータと呼ばれるものによって、ハイブリッド技術を使用しています。また、このモデルは、強力なトランスフォーマーベースモデルと競合する初めての代替アーキテクチャです。OpenLLMリーダーボードのタスクを含むショートコンテキストのタスクでは、StripedHyenaはLlama-2 7B、Yi 7B、およびRWKV 14Bなどの最強のトランスフォーマーの代替アーキテクチャを上回っています。このモデルは、ショートコンテキストのタスクと長いプロンプトの処理において、さまざまなベンチマークで評価されました。Project Gutenbergの書籍によるPerplexityスケーリング実験では、Perplexityが32kで飽和するか、このポイントを超えて減少することから、モデルがより長いプロンプトから情報を吸収する能力を示しています。 StripedHyenaは、アテンションとゲート付き畳み込みを組み合わせたユニークなハイブリッド構造によって効率を実現しています。研究者は、このハイブリッドデザインを最適化するために革新的な接ぎ木技術を使用したと述べており、トレーニング中にアーキテクチャの変更を可能にしました。研究者は、StripedHyenaの重要な利点の1つは、トレーニング、ファインチューニング、および長いシーケンスの生成など、さまざまなタスクにおける高速性とメモリ効率の向上です。最適化されたTransformerベースラインモデルと比較して、StripedHyenaはFlashAttention v2とカスタムカーネルを使用して、32k、64k、および128kの行でエンドツーエンドトレーニングにおいて30%、50%、および100%以上優れています。将来、研究者はStripedHyenaモデルでいくつかの領域で大きな進歩を遂げたいと考えています。彼らは、長いコンテキストを処理できるより大きなモデルを作成し、情報理解の限界を拡大したいと考えています。さらに、テキストや画像などのさまざまなソースからデータを処理して理解できるようにすることで、モデルの適応性を高めるためのマルチモーダルサポートを取り入れたいとしています。最後に、StripedHyenaモデルは、ゲート付き畳み込みなどの追加計算を導入することによって、Transformerモデルに対して改善の余地を持っています。このアプローチは、線形アテンションに触発されたものであり、H3やMultiHyenaなどのアーキテクチャにおいて効果が証明されており、トレーニング中のモデルの品質を向上させ、推論効率に利点を提供します。

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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