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リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

「ローカルCPU上の小規模言語モデルのためのステップバイステップガイド」

紹介自然言語処理において、言語モデルは変革の道を歩んできました。GPT-3のような巨大なモデルに関心が集まりがちですが、小規模な言語モデルの実用性とアクセシビリティを過小評価してはなりません。本記事は、小規模な言語モデルの重要性を理解するための包括的なガイドであり、ローカルCPU上での実行方法についての詳細な手順を提供しています。出典: Scribble Data 言語モデルの理解言語モデルの定義言語モデルは、人間のような言語を理解し生成するために設計されたシステムです。データサイエンスの広範な分野では、これらのモデルはチャットボット、コンテンツ生成、感情分析、質問応答などのタスクで重要な役割を果たしています。異なる種類の言語モデル小規模な言語モデルは、その小さなサイズにもかかわらず、独自の利点を持っています。効率的で計算速度も速く、ドメイン固有のタスクにカスタマイズ可能であり、外部サーバーを使用せずにデータのプライバシーを維持します。データサイエンスにおける言語モデルの用途その汎用性は、さまざまなデータサイエンスの応用に現れます。リアルタイムの高トラフィックタスクにおいても、ドメイン固有の要件に合わせることができます。実践的な学習でGenerative AIのレベルを上げましょう。当社のGenAI Pinnacle Programで高度なデータ処理のためのベクターデータベースの素晴らしさを発見してください！ローカルCPU上で小規模な言語モデルを実行する手順ステップ1：環境の設定ローカルCPU上で言語モデルを正常に実行するための基盤は、適切な環境を構築することにあります。これには必要なライブラリや依存関係のインストールが含まれます。TensorFlowやPyTorchなどのPythonベースのライブラリは人気があり、機械学習やディープラーニングのための事前構築ツールを提供しています。必要なツールとソフトウェア Python TensorFlow PyTorch このためにはPythonの仮想環境を使用しましょう:…

「マイクロソフトが初のAIチップ、Maia 100チップとコバルトCPUを公開」

Igniteカンファレンスでの画期的な動きにより、マイクロソフトは大いに期待されていたMaia 100チップとCobalt CPUを発表しました。この戦略的な取り組みは、競争力のあるAIコンピューティング市場での支配を確立するための技術の制御を目指しています。CEOのサティア・ナデラは、これらの革新的なチップのパワーを活用する野心的な計画を概説しました。 Maia 100チップの登場マイクロソフトの自社開発の人工知能パワーハウス、Maia 100チップがIgniteでデビューしました。現在はBingとOffice AI製品でのテスト中であり、Maia 100はマイクロソフトのAI機能を進化させる意図を示しています。このチップは、Azureクラウドの顧客に革命的なプラットフォームを提供し、AIプログラムの開発と実行に新たな次元をもたらすことを約束しています。 Cobalt CPU – クラウドコンピューティングのゲームチェンジャー Maia 100に続いて登場したのは、Cobalt CPUです。このArmベースのプロセッサは、Microsoft Cloud上の汎用コンピュートワークロードに最適化されたもので、シリコンチョイスからソフトウェア、サーバー、ラック、冷却システムまであらゆるレイヤーを最適化することにより、Microsoftのエンドツーエンドのインフラシステムを提供することを目指しています。これらのチップは、初めにMicrosoft CopilotおよびAzure OpenAI Serviceなどのサービスに導入され、来年初めに展開される予定です。サティア・ナデラのマイアビジョン Igniteでのオーディエンスへのスピーチで、サティア・ナデラはマイクロソフトのマイアビジョンを共有しました。このチップは最初にマイクロソフト自身のAIアプリケーションの動力となり、その後パートナーや顧客にもアクセス可能になる予定です。ナデラは、最大の効率性、パフォーマンス、スケールをユーザーに提供するための同社の取り組みを強調し、パートナーとの協力努力を示しました。 Azureにおけるハードウェアとソフトウェアの連携マイクロソフトのアプローチは、単にチップを公開するだけではありません。それはすべてのインフラストラクチャスタックの各レイヤーを最適化する包括的な戦略を含んでいます。Azureのハードウェアシステムおよびインフラストラクチャのコーポレートバイスプレジデントであるラニ・ボーカーは、ハードウェアとソフトウェアを共同設計することの重要性について強調し、パフォーマンスを最大化し、顧客にさまざまなインフラストラクチャの選択肢を提供することを目指していることを示しました。Azureの強化の発表は、ストレージとネットワーキングのスピードを向上させるためのマイクロソフトのコミットメントを更に強調しています。…

「ローカルCPUで小規模言語モデルを実行するための7つの手順」

わずか7つの簡単な手順で、地元のCPUで小規模な言語モデルを実行する方法を発見しましょう

language models

インテルの研究者たちは、CPU上でLLMs（Large Language Models）をより効率的に展開するための新しい人工知能のアプローチを提案しています

大型言語モデル（LLM）は、その驚異的なパフォーマンスと多様なタスクでの潜在能力により、世界中で話題となっています。テキスト生成、言語理解、テキスト要約などの能力でよく知られています。ただし、これらのモデルの広範な採用の一方で、モデルパラメータの膨大なサイズにより、推論には大きなメモリ容量と専用のハードウェアが必要であり、これまでこれらのモデルの展開は非常に困難でした。推論に必要な計算能力を削減する方法の一つは、量子化手法を使用することです。つまり、人工ニューラルネットワークの重みと活性化関数の精度を低下させることです。INT8や重みのみの量子化など、推論コストを改善するための方法はいくつかありますが、これらの方法は一般的にCUDAに最適化されており、必ずしもCPU上で動作するわけではありません。このIntelの研究論文の著者は、LLMを効率的にCPU上に展開する方法を提案しています。彼らのアプローチは、自動INT-4重みのみの量子化（低精度がモデルの重みにのみ適用され、活性化関数の精度は高く保たれます）のフローをサポートしています。また、CPU上の推論プロセスを加速する高度に最適化されたカーネルを持つ特定のLLMランタイムも設計しています。量子化フローは、Intel Neural Compressorをベースに開発され、異なる量子化レシピ、粒度、グループサイズでのチューニングが可能で、精度目標を満たすINT4モデルを生成することができます。モデルはその後、LLMランタイムに渡され、量子化モデルのパフォーマンスを評価するために設計された特殊環境で評価されます。このランタイムは、CPU上のLLMの効率的な推論を提供するために設計されています。実験では、研究者たちはパラメータサイズが異なる人気のあるLLMをいくつか選びました（7Bから20Bまで）。オープンソースのデータセットを使用してFP32モデルとINT4モデルのパフォーマンスを評価しました。選択したデータセット上での量子化モデルの精度は、FP32モデルとほぼ同等であることが観察されました。さらに、次のトークン生成のレイテンシの比較分析を行い、LLMランタイムがggmlベースのソリューションよりも最大1.6倍優れていることがわかりました。結論として、この研究論文は、LLMに関連する最大の課題の1つであるCPU上での推論に対する解決策を提案しています。従来、これらのモデルはGPUのような専用ハードウェアが必要であり、多くの組織にとって利用できない状況でした。この論文では、INT4モデルの量子化と専用のLLMランタイムを提供することで、CPU上のLLMの効率的な推論を実現しています。人気のあるLLMの一連の評価では、この手法はggmlベースのソリューションに比べて優位性を示し、FP32モデルと同等の精度を提供します。ただし、今後の改善の余地もあり、研究者はAI生成コンテンツの成長する需要に対応するために、PC上での生成型AIを強化する計画です。

「Llama2が搭載されたチャットボットはCPUで訓練できるのか？」

地元のモデルの登場は、独自のカスタムLLMアプリケーションを構築したいと考えている企業に歓迎されていますこれにより、開発者はオフラインで実行でき、彼らの基準に従うソリューションを構築することができます

PyTorchを使用してx86 CPU上で推論速度を最大9倍高速化する方法

このような深い洞察を含む、さらに週のトップML論文、求人情報、現実世界の経験からのMLのヒント、研究者や開発者からのMLのストーリーを受け取るには、私の...に参加してください

「CPU上での分散Llama 2」

この演習は、Meta AIのLLM（Large Language Model）であるLlama 2を使用して、llama.cppとPySparkを介して一度に多くの文書を要約することについてです

「ドキュメントQ&AのためにローカルでCPU推論を実行するLlama 2」

サードパーティの商用大規模言語モデル（LLM）プロバイダー（例：OpenAIのGPT4）は、シンプルなAPI呼び出しを介してLLMの利用を民主化しましたしかし、チームはまだセルフマネージドまたはプライベートな展開が必要な場合もあります

「インテルCPU上での安定したディフューションモデルのファインチューニング」

拡散モデルは、テキストのプロンプトから写真のようなリアルな画像を生成するというその驚異的な能力によって、生成型AIの普及に貢献しました。これらのモデルは現在、合成データの生成やコンテンツ作成などの企業のユースケースに取り入れられています。Hugging Faceハブには、5,000以上の事前学習済みのテキストから画像へのモデルが含まれています。Diffusersライブラリと組み合わせることで、実験や画像生成ワークフローの構築がこれまで以上に簡単になりました。 Transformerモデルと同様に、Diffusionモデルをファインチューニングしてビジネスニーズに合ったコンテンツを生成することができます。初期のファインチューニングはGPUインフラストラクチャー上でのみ可能でしたが、状況は変わってきています！数か月前、インテルはSapphire Rapidsというコードネームの第4世代のXeon CPUを発売しました。Sapphire Rapidsは、ディープラーニングワークロードのための新しいハードウェアアクセラレータであるIntel Advanced Matrix Extensions (AMX)を導入しています。私たちはすでにいくつかのブログ記事でAMXの利点を実証しています：NLP Transformerのファインチューニング、NLP Transformerの推論、およびStable Diffusionモデルの推論。この投稿では、Intel Sapphire Rapids CPUクラスター上でStable Diffusionモデルをファインチューニングする方法を紹介します。わずかな例の画像のみを必要とするテキスト反転という技術を使用します。たった5つの画像だけです！さあ、始めましょう。クラスターのセットアップ Intelの友人たちが、最新のIntelプロセッサとパフォーマンス最適化されたソフトウェアスタックを使用したIntel®最適化デプロイメント環境でのワークロードの開発と実行を行うためのサービスプラットフォームであるIntel Developer Cloud（IDC）にホストされた4つのサーバーを提供してくれました。各サーバーには、2つのIntel…

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