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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…

「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 🤗…

「2023年、オープンLLMの年」

2023年には、大型言語モデル（Large Language Models、LLMs）への公衆の関心が急増しました。これにより、多くの人々がLLMsの定義と可能性を理解し始めたため、オープンソースとクローズドソースの議論も広範な聴衆に届くようになりました。Hugging Faceでは、オープンモデルに大いに興味を持っており、オープンモデルは研究の再現性を可能にし、コミュニティがAIモデルの開発に参加できるようにし、モデルのバイアスや制約をより簡単に評価できるようにし、チェックポイントの再利用によってフィールド全体の炭素排出量を低減するなど、多くの利点があります（その他の利点もあります）。では、オープンLLMsの今年を振り返ってみましょう！文章が長くなりすぎないようにするために、コードモデルには触れません。 Pretrained Large Language Modelの作り方まず、大型言語モデルはどのようにして作られるのでしょうか？（もし既に知っている場合は、このセクションをスキップしてもかまいません）モデルのアーキテクチャ（コード）は、特定の実装と数学的な形状を示しています。モデルのすべてのパラメータと、それらが入力とどのように相互作用するかがリストとして表されます。現時点では、大部分の高性能なLLMsは「デコーダーのみ」トランスフォーマーアーキテクチャのバリエーションです（詳細は元のトランスフォーマーペーパーをご覧ください）。訓練データセットには、モデルが訓練された（つまり、パラメータが学習された）すべての例と文書が含まれています。したがって、具体的には学習されたパターンが含まれます。ほとんどの場合、これらの文書にはテキストが含まれており、自然言語（例：フランス語、英語、中国語）、プログラミング言語（例：Python、C）またはテキストとして表現できる構造化データ（例：MarkdownやLaTeXの表、方程式など）のいずれかです。トークナイザは、訓練データセットからテキストを数値に変換する方法を定義します（モデルは数学的な関数であり、したがって入力として数値が必要です）。トークン化は、テキストを「トークン」と呼ばれるサブユニットに変換することによって行われます（トークン化方法によっては単語、サブワード、または文字になる場合があります）。トークナイザの語彙サイズは、トークナイザが知っている異なるトークンの数を示しますが、一般的には32kから200kの間です。データセットのサイズは、これらの個々の「原子論的」単位のシーケンスに分割された後のトークンの数としてよく測定されます。最近のデータセットのサイズは、数千億から数兆のトークンに及ぶことがあります！訓練ハイパーパラメータは、モデルの訓練方法を定義します。新しい例ごとにパラメータをどれだけ変更すべきですか？モデルの更新速度はどのくらいですか？これらのパラメータが選択されたら、モデルを訓練するためには1）大量の計算パワーが必要であり、2）有能な（そして優しい）人々が訓練を実行し監視する必要があります。訓練自体は、アーキテクチャのインスタンス化（訓練用のハードウェア上での行列の作成）および上記のハイパーパラメータを使用して訓練データセット上の訓練アルゴリズムの実行からなります。その結果、モデルの重みが得られます。これらは学習後のモデルパラメータであり、オープンな事前学習モデルへのアクセスに関して多くの人々が話す内容です。これらの重みは、推論（つまり、新しい入力の予測やテキストの生成など）に使用することができます。事前学習済みLLMsは、重みが公開されると特定のタスクに特化または適応することもあります。それらは、「ファインチューニング」と呼ばれるプロセスを介して、ユースケースやアプリケーションの出発点として使用されます。ファインチューニングでは、異なる（通常はより専門化された小規模な）データセット上でモデルに追加の訓練ステップを適用して、特定のアプリケーションに最適化します。このステップには、計算パワーのコストがかかりますが、モデルをゼロから訓練するよりも財政的および環境的にはるかにコストがかかりません。これは、高品質のオープンソースの事前学習モデルが非常に興味深い理由の一つです。コミュニティが限られたコンピューティング予算しか利用できない場合でも、自由に使用し、拡張することができます。 2022年 – サイズの競争からデータの競争へ 2023年以前、コミュニティで利用可能だったオープンモデルはありましたか？ 2022年初頭まで、機械学習のトレンドは、モデルが大きければ（つまり、パラメータが多ければ）、性能が良くなるというものでした。特に、特定のサイズの閾値を超えるモデルは能力が向上するという考えがあり、これらの概念はemergent abilitiesとscaling lawsと呼ばれました。2022年に公開されたオープンソースの事前学習モデルは、主にこのパラダイムに従っていました。 BLOOM（BigScience Large Open-science…

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

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…

「エキスパートのミックスについて解説」

ミクストラル8x7Bのリリース（発表、モデルカード）により、トランスフォーマのクラスがオープンAIコミュニティで最も話題となっています。それがエキスパートの混合（Mixture of Experts、略してMoEs）です。このブログ記事では、MoEsの構成要素、トレーニング方法、および推論時の考慮事項について見ていきます。さあ、深く掘り下げてみましょう！目次ミクストラルとは何ですか？ MoEsの簡潔な歴史スパース性とは何ですか？ MoEsのトークンのロードバランシング MoEsとトランスフォーマスイッチトランスフォーマルータZ損失によるトレーニングの安定化エキスパートは何を学ぶのですか？エキスパートの数をスケーリングすると事前トレーニングにどのような影響を与えるのですか？ MoEsの微調整スパースMoEsと密なモデルの使用時期はいつですか？ MoEsを効果的に活用するためにエキスパート並列処理能力係数と通信コストサービングテクニック効率的なトレーニングオープンソースのMoEs ワークのエキサイティングな方向性いくつかのリソース…

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