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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...」

「人類を800年進化させるAI、GNoMe」

Google DeepMindは、材料の発見に関して人類を800年進化させたAIのGNoMeをリリースしましたしかし、それはどのように動作するのでしょうか？

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

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...

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…

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。

「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...」

ミストラルAI (8x7b)、専門家（MoE）モデルの初のオープンソースモデルをリリース

ミストラルは、最初の560億トークンモデル（8モデル、各70億トークン）をトレント経由でリリースすることによって、オープンソースの世界への取り組みを続けます！数日前、私たちはGPT4が...

ヨーロッパのAI最大手MISTRAL AIが3億8500万ユーロを調達

技術のダイナミックな世界では、人工知能（AI）が産業を再構築している中、フランスのスタートアップ企業であるMistral AIが注目されています。3億8500万ユーロの資金調達を達成したMistral AIは、単なるヘッドラインを作るだけでなく、欧州がグローバルAI競争で進むための道を切り開いています。本記事では、Mistral AIの旅について探求し、イノベーションの新たな基準を設定し、これが欧州におけるAIの将来にどのような意味を持つのかを探ります。資金調達のマイルストーン Mistral AIの最近の財務的な成功は、同社の可能性と投資家たちがそのビジョンに対する信頼の現れです。3億8500万ユーロの調達は、欧州のAI企業における最大の資金調達ラウンドの一つであり、重要な成果です。この資金の流入により、Mistral AIの研究開発の取り組みが加速され、チームが拡大され、製品の提供が向上する見込みです。イノベーションと拡大この投資は、単なる資金の増加にとどまらず、成長とイノベーションの触媒です。トップの人材を採用し、事業を拡大する計画を立てたMistral AIは、欧州におけるAIの卓越性の象徴となることでしょう。同社が最先端のAIソリューションの開発に注力することは、医療から金融など、様々なセクターを変革する可能性があります。欧州のAIの野望 Mistral AIの台頭は、欧州がグローバルなAIのパワーハウスになるという大きな進展です。欧州のテックシーンは長い間シリコンバレーの影に隠れていましたが、これまでのリーダーとして台頭するこの企業によって、その風景は変わりつつあります。この資金調達ラウンドは、欧州がAIイノベーションの世界的な舞台で自分の場所を確立できる準備が整ったことを明確に示しています。また読む： EUのAI法によってグローバルなAI規制の基準が設定され、アジア諸国は慎重な姿勢をとる競争力のある特徴この競争的な産業でMistral AIを際立たせるのは、問題解決への独自のアプローチと倫理的な開発への取り組みです。同社のソリューションはスケーラブルで効率的かつ責任あるものとして設計されており、ビジネスのニーズに応えるだけでなく、社会的な価値観とも一致しています。このイノベーションと誠実さのバランスは、投資家やクライアントを惹きつける要素です。私たちの意見 Mistral AIの驚異的な資金調達の成功は、単なる財務的な勝利を超えたものであり、欧州のAIセクターにとっては希望の光となっています。同社がAIと可能性の限界を押し広げ続ける間、欧州が明日のテクノロジーのリーダーとなる道を切り開いています。Mistral AIが先頭に立つことで、欧州のAIの未来はこれまで以上に輝かしくなります。

「データサイエンスプロジェクトのための8つのGitHubの代替品」

イントロダクション GitHubの鳥かごから自由になる準備はできていますか？ GitHubは長い間、コード管理の信頼できるパートナーでしたが、データサイエンスプロジェクトの固有のニーズに特化した代替プラットフォームの広大な景色を探索する時が来ました。これらのプラットフォームの主な特徴は、大規模なデータセットを簡単に処理できること、Jupyterノートブックがシームレスに統合されること、そしてコラボレーションが楽になることです。データサイエンスプロジェクトにおけるGithubの代替案トップ8を見てみましょう！ GitHubの代替案を検討する理由 GitHubは間違いなく強力なプラットフォームですが、データサイエンスプロジェクトにはいくつかの制限があります。その主な欠点の1つは、大規模なデータセットのサポートが不足していることであり、大量のデータを扱うデータサイエンティストにとっては大きな障害となる場合があります。さらに、GitHubはコードのバージョニングとコラボレーションに焦点を当てているため、データサイエンスチームの特定のニーズを十分に満たすことができないことがあります。データの管理と分析に高度な機能を必要とすることが多いデータサイエンスチームにとっては、もう少し進んだ機能が必要です。これらの問題に取り組むために、データサイエンスのプロジェクトにはこれらのGitHubの代替案を検討することができます！ Bitbucket Bitbucketは、データサイエンスプロジェクトに特化したさまざまな機能を提供する人気のあるGitHubの代替案です。Jupyterノートブックとのシームレスな統合を提供し、データサイエンティストが簡単にノートブックを共有して共同作業することができます。Bitbucketは大規模なデータセットの堅牢なサポートも提供しており、データ集中型のプロジェクトには優れた選択肢です。このGitHubの代替案でデータサイエンスプロジェクトを始めるためには、ここをクリックしてください。 GitLab GitLabは、データサイエンスプロジェクト向けの包括的な機能セットを提供するGitHubの強力な代替案です。組み込みの継続的インテグレーションと展開機能を提供し、データサイエンティストがワークフローを自動化しやすくしています。GitLabはデータのバージョニングやデータの系統のような高度なデータ管理機能も提供しており、データサイエンスプロジェクトにおける再現性と追跡性の担保に不可欠です。 GitLabを探索するためには、ここをクリックしてください。 SourceForge SourceForgeは、オープンソースソフトウェア開発に広く利用されてきた歴史のあるプラットフォームです。他の代替案と比べると洗練されたレベルは提供していませんが、SourceForgeはデータサイエンスプロジェクトのホスティングと管理のための信頼性のある簡単なソリューションを提供しています。バージョン管理、問題追跡、およびコラボレーションの機能を提供しており、小規模なデータサイエンスチームに適しています。このGitHubの代替案をデータサイエンスプロジェクトに探索するためには、ここをクリックしてください。 GitKraken GitKrakenは、データサイエンスプロジェクト向けの使いやすいインターフェースとさまざまな機能を提供する人気のあるGitクライアントです。JupyterノートブックやRStudioなどの人気のあるデータサイエンスツールとのシームレスな統合を提供し、データサイエンティストがプロジェクトを管理しやすくしています。また、GitKrakenはバージョン管理履歴から洞察を得るための高度な可視化機能も提供しています。このGitHubの代替案でプロジェクトを始めることができます！ここをクリックしてください。 AWS CodeCommit AWS CodeCommitは、Amazon Web Servicesが提供する完全に管理されたソースコントロールサービスです。Amazon…

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