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Zephyr-7B：HuggingFaceのハイパーオプティマイズされたLLM、Mistral 7Bの上に構築

「Zephyr-7B」という画期的な大型言語モデルを詳しく見てみましょう「知識の蒸留」を活用して、AIの効率性とアクセシビリティの新基準を確立し、会話AIの未来を形作っている方法を発見しましょう

「Amazon SageMaker JumpStartでMistral 7Bを調整して展開する」

今日は、Amazon SageMaker JumpStartを使用してMistral 7Bモデルを微調整する機能を発表できることをお知らせいたしますAmazon SageMaker StudioのUIを使用して、数回のクリックでSageMaker JumpStartでMistralテキスト生成モデルを微調整して展開することができますまたは、SageMaker Python SDKを使用することもできます基盤となるモデルは生成タスクのパフォーマンスが非常に良いです、[…]

Mistral AIは、Mistral 7Bをオープンソース化します：多くのユースケースに適応可能な小型だけどパワフルな言語モデル

言語モデル（LLM）は、テキストを生成および理解することができる人工知能システムの一種です。これらのモデルは、テキストとコードからなる広範なデータセットでトレーニングを受け、翻訳や様々なドメインでの創造的なコンテンツの生成、質問への情報的な回答など、さまざまなタスクに応用されます。革新的なプレーヤーであるMistral AIは、2023年9月にその初のLLMであるMistral 7Bを発表しました。Mistral 7Bは7兆のパラメータを持つ印象的な容量を誇り、Apache 2.0ライセンスの下で自由に提供され、制約なく使用、変更、配布が可能です。さまざまなベンチマークテストにおいて、同じサイズの他のLLMと比較した場合に優れた性能を発揮しています。コード生成の能力は特に注目され、多くのユーザーにとって貴重なスキルとなっています。Mistral AIは、新しいLLMの開発にも積極的に取り組んでおり、早期の2024年リリース予定のより大きな130億パラメータモデルを含め、LLMのアクセスと展開を向上させるためのツールやリソースも提供しています。 Mistral AIのオープンソースソフトウェアへの取り組みは、同社を他とは一線を画しています。同社はオープンソースがAIの進歩にとって不可欠であると考え、LLMへの広範なアクセスを確保することに取り組んでいます。Mistral AIは2022年に経験豊富なAI研究者とエンジニアのチームによって設立され、大規模な言語モデルの先駆的な取り組みで急速に認知されています。 Mistral AIのオープンソースLLMの利点には以下がありますイノベーションの強化：オープンソースソフトウェアは、幅広いユーザーからの貢献を容易にし、イノベーションの加速や改良されたモデルの開発を促進します。より広範な採用：オープンソースのLLMは企業や個人によりアクセスしやすくなり、革新的なアプリケーションの登場を促進します。コスト効率：オープンソースのLLMは、LLMの開発や利用におけるコスト削減に貢献し、資源に制約のあるエンティティにもアクセス可能にします。 Mistral 7Bの主な特徴様々なベンチマークにおいてLlama 2 13Bより優れたパフォーマンスを発揮する。多くのベンチマークでLlama 1 34Bと同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮する。英語の言語タスクに優れ、コード生成能力にも優れている。…

「みんなのためのLLM：ランニングLangChainとMistralAI 7BモデルをGoogle Colabで」

『誰もが大規模言語モデルは、定義通り大規模であることを知っていますそして、それもつい最近までは高性能なハードウェアの所有者または少なくともクラウドアクセスのために支払った人々にのみ利用可能でした...』

「GPTからMistral-7Bへ：AI会話のエキサイティングな進化」

紹介人工知能の分野では、特に大規模な言語モデルの領域で驚くべき進展が見られています。大規模言語モデルは、人間のようなテキストを生成したり、文書を要約したり、ソフトウェアコードを書いたりすることができます。Mistral-7Bは、英語のテキストとコード生成の能力をサポートする最近の大規模な言語モデルの一つであり、テキスト要約、分類、テキストの補完、コードの補完など、さまざまなタスクに使用することができます。 Mistral-7B-Instructの特徴は、パラメータが少ないにもかかわらず、優れたパフォーマンスを発揮する能力です。ベンチマークの結果によると、このモデルはすべての7Bモデルを凌駕し、さらに13Bチャットモデルとも競争力を持っています。本ブログでは、Mistral 7Bの機能や能力、使用事例、パフォーマンス、モデルの微調整に関する実践的なガイドなどについて探っていきます。学習目標大規模言語モデルとMistral 7Bの動作を理解する Mistral 7Bのアーキテクチャとベンチマーク Mistral 7Bの使用事例とパフォーマンス推論とモデルの微調整のためのコードの詳細な解説この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルのアーキテクチャは、トランスフォーマーを使用して構築されており、アテンションメカニズムを使用してデータの長距離依存性を捉えます。複数のトランスフォーマーブロックの層には、マルチヘッドのセルフアテンションやフィードフォワードニューラルネットワークが含まれています。これらのモデルはテキストデータで事前学習され、シーケンス内の次の単語を予測することを学習し、言語のパターンを捉えます。事前学習された重みは特定のタスクで微調整することができます。Mistral 7B LLMのアーキテクチャと、その特徴について詳しく見ていきましょう。 Mistral 7Bのアーキテクチャ Mistral 7Bモデルのトランスフォーマーアーキテクチャは、アテンションメカニズムとキャッシュ戦略を使用して、高いパフォーマンスとメモリ使用量を効率的にバランスさせ、より大きなモデルよりも速度と品質で優れた結果を出します。4096ウィンドウのスライディングウィンドウアテンション（SWA）を使用して、各トークンが直前のトークンの一部に注意を払うことで、より長いシーケンスに対するアテンションを最大化します。特定の隠れ層は、ウィンドウサイズと層の深さによって、入力層のトークンに対して決定された距離からアクセスできます。モデルは、Flash…

Mistral-7B-v0.1をご紹介します：新しい大型言語モデルの登場’ (Misutoraru 7B v0.1 wo goshōkai shimasu Atarashii ōgata gengo moderu no tōjō)

“`html Mistral-7B-v0.1は、大規模な言語モデル（LLM）の人工知能（AI）の最新の進歩の一つです。Mistral AIの最新のLLMは、このモデルタイプの中で最も大きく、最も強力な例の一つで、70億のパラメータを誇っています。 Mistral-7B-v0.1はトランスフォーマーモデルであり、特にNLPアプリケーションに有用なタイプのニューラルネットワークです。テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな形式のクリエイティブなコンテンツの作成、問いに対する具体的な回答などの能力は、大規模なテキストとコードでのトレーニングによって可能となりました。同じサイズの他のLLMと比較して、Mistral-7B-v0.1はいくつかのベンチマークでより優れたパフォーマンスを発揮します。これにはGLUE、SQuAD、SuperGLUEなどが含まれます。これは、おそらく現在利用可能な最も先進的で強力なLLMの一つであることを示しています。 Mistral-7B-v0.1トランスフォーマーモデルの作成には、以下のアーキテクチャオプションが使用されました。グループ化された質問処理絶えず変化するフォーカスバイトフォールバックを持つBPEトークナイザー Mistral-7B-v0.1が有用な例をいくつか紹介します。 Mistral-7B-v0.1は、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのさまざまな自然言語処理（NLP）アプリケーションに有用です。詩、コード、脚本、楽曲、メール、手紙など、クリエイティブライティング用に設計されたプログラムであるMistral-7B-v0.1を使用して生成することができます。 Mistral-7B-v0.1は、さまざまな言語でのコード生成に使用できます。 Mistral-7B-v0.1を使って、生徒たちに個別の授業を提供するために教室で利用することができます。カスタマーケアツールとして、Mistral-7B-v0.1はチャットボットやその他の支援アプリケーションの開発に使用できます。詳細はこちらをご覧ください。 Mistral-7B-v0.1はまだ開発中ですが、コンピュータや外の世界の利用方法を変革する可能性を既に持っています。Mistral-7B-v0.1は、ポジティブな変化のための巨大な潜在能力を持つ先進的なツールです。開発はまだ初期段階ですが、これまで良好な成果を上げています。Mistral-7B-v0.1は、AIの進化における大きな前進です。この開発により、コンピュータと私たちの周りの環境の利用方法が完全に変わる可能性があります。 “`

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

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...

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