「AIの民主化：MosaicMLがオープンソースLLM運動に与える影響」

「ビューティーとファッション：魅力と華やかさを引き出すテクニック」

高品質なベースモデルが、業界全体に新たな可能性を開放する方法…

最近、我々はオープンソースの大規模言語モデル（LLM）の作成に関する多くの最新の研究を概説しました。これらの研究では、いくつかの簡単なコンポーネントを備えた共通のフレームワークを使用してモデルが作成されます。以下をご覧ください。

このフレームワークは数多くのステップを含んでいますが、最初のステップが最も重要と言えます。広範で高品質な事前トレーニングによってより強力なベースモデルを作成することで、LLMは監督されたファインチューニング（SFT）や人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）による改良時により良い結果を生み出すことができます。そして、改善されたモデルを使用することで、ダウンストリームアプリケーションもより良いものになります。事前学習（ベース）モデルは、どのLLMアプリケーションでも共通の出発点となります。

近年まで、オープンソースのベースモデルは、プロプライエタリの対応モデルと比較して性能が低かったり、研究用にしか使用できなかったりしました。しかし、MosaicMLがリリースしたMPT-7BとMPT-30B [1, 2] の登場により、これは変わりました。これらのオープンソースのベースモデルは、優れたパフォーマンスを発揮し、商用利用に無料で使用することができ、LLMのトレーニング、ファインチューニング、評価のための効率的なソフトウェアの一連も提供されています。これらのオープンソースツールにより、LLMの特定の使用ケースをかなり低コストで探索することができるため、AIの実践者にとって強力なリソースとなっています。

高速なLLMとより長い文脈の長さ

MPT-7B/30Bモデルは、典型的なデコーダー専用トランスフォーマーアーキテクチャを基にしています。ただし、次のようないくつかの重要な修正が加えられています：

• 「AI天気モデルのためのベンチマークデータセット」
• 初心者向けチュートリアル：Microsoft Azureで企業データをGPTモデルに接続する
• 知られていないジュリア魔法のすごさ

• ALiBi [6]（通常の位置エンベディングではなく）
• 低精度のレイヤーノルム
• Flash Attention [7]

このセクションでは、これらのコンポーネントについて学び、それらがLLMに及ぼす影響を理解していきます。このセクションの詳細を十分に理解するには、以下の概念の再確認が役立つかもしれません：

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