「ハグフェース上のトップ10大きな言語モデル」

『ハグフェース上のトップ10の大ヒット言語モデル』

イントロダクション

Hugging Faceは、自然言語処理の愛好家や開発者にとって宝庫となり、さまざまなアプリケーションに簡単に統合できる事前学習済み言語モデルの幅広いコレクションを提供しています。Large Language Models（LLM）の世界で、Hugging Faceは頼りになるプラットフォームとして際立っています。この記事では、Hugging Faceで利用可能なトップ10のLLMモデルを紹介し、言語理解と生成の進化する景色に貢献します。

さあ、始めましょう！

Mistral-7B-v0.1

Mistral-7B-v0.1は、70億のパラメータを誇る大規模言語モデル（LLM）です。これは事前学習済みの生成テキストモデルとして設計されており、Llama 2 13Bが検証されたドメインで設定したベンチマークを上回ることで知られています。このモデルは、グループ化されたクエリアテンションやスライディングウィンドウアテンションなどの注意機構に特定の選択を行ったトランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。Mistral-7B-v0.1は、Byte-fallback BPEトークナイザーも組み込んでいます。

• メタAIは、オープンで創造的なAIモデルを使って倫理的に建設するために、パープルラマをコミュニティの支援として発表しました
• NexusRaven-V2をご紹介します：13B LLMは、ゼロショット機能呼び出しでGPT-4を凌駕し、ナチュラルランゲージの指示を実行可能なコードに変換する能力を持っています
• 機械学習によるマルチビューオプティカルイリュージョンの作成：ダイナミックな画像変換のためのゼロショット手法の探索

ユースケースとアプリケーション

• テキスト生成：Mistral-7B-v0.1は、コンテンツ作成、創造的な文章作成、または自動ストーリーテリングなど、高品質のテキスト生成を必要とするアプリケーションに適しています。
• 自然言語理解：高度なトランスフォーマーアーキテクチャと注意機構を備えたこのモデルは、感情分析やテキスト分類などの自然言語理解を必要とするタスクに適用することができます。
• 言語翻訳：生成能力と大規模なパラメータサイズを考慮すると、このモデルはニュアンスのある文脈に即した正確な翻訳が重要な言語翻訳タスクで優れたパフォーマンスを発揮するかもしれません。
• 研究開発：研究者や開発者は、さまざまな自然言語処理プロジェクトでのさらなる実験や微調整のためにMistral-7B-v0.1をベースモデルとして活用することができます。

このLLMにはこちらでアクセスできます。

Starling-LM-11B-alpha

この大規模言語モデル（LLM）は、110億のパラメータを持ち、NurtureAIから生まれました。このモデルは、その基盤としてOpenChat 3.5モデルを利用し、AIのフィードバックからの強化学習（RLAIF）によるfine-tuningを経ています。このアプローチでは、ヒトによってラベル付けされたランキングのデータセットを利用してトレーニングプロセスを誘導します。

ユースケースとアプリケーション

Starling-LM-11B-alphaは、マシンとの対話方法を革新する潜在的な大規模言語モデルであり、オープンソースの性質、優れたパフォーマンス、多様な機能を備えており、研究者、開発者、クリエイティブプロフェッショナルにとって貴重なツールです。

• 自然言語処理（NLP）アプリケーション：チャットボットや仮想アシスタントのためのリアルな対話生成、クリエイティブなテキスト形式の作成、言語の翻訳、テキストの要約など。
• 機械学習の研究：新しいNLPのアルゴリズムや技術の開発に貢献します。
• 教育とトレーニング：個別の学習体験を提供し、インタラクティブなコンテンツを生成します。
• クリエイティブ産業：脚本、詩、歌詞などの創造的なコンテンツを生成します。

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Yi-34B-Llama

Yi-34B-Llamaは、340億のパラメータを誇り、より小さいモデルと比較して学習能力が向上しています。このモデルは、単一モダリティモデルを超えた多様性のあるテキスト、コード、および画像の効率的な処理に優れています。ゼロショット学習を取り入れたYi-34B-Llamaは、明示的にトレーニングされていないタスクに適応し、新しいシナリオでの柔軟性を示しています。また、その状態をコンテキストに持つため、過去の会話やインタラクションを記憶し、より魅力的かつ個人的なユーザーエクスペリエンスに貢献しています。

Yi-34B-Llamaの使用例

• テキスト生成：Yi-34B-Llamaを使用して、詩、コード、スクリプト、音楽、メール、手紙など、さまざまなクリエイティブなテキスト形式を生成できます。
• 機械翻訳：Yi-34B-Llamaは言語を正確かつ流暢に翻訳できます。
• 質問応答：Yi-34B-Llamaは、オープンエンドの質問や難解な質問にも情報のある形で答えることができます。
• 対話：Yi-34B-Llamaは、さまざまなトピックについて魅力的で情報のある対話を行うことができます。
• コード生成：Yi-34B-Llamaはさまざまなプログラミング言語のコードを生成できます。
• 画像キャプション：Yi-34B-Llamaは画像の内容を正確に説明することができます。

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DeepSeek LLM 67B Base

DeepSeek LLM 67B Baseは、67兆パラメータの大規模言語モデル（LLM）であり、推論、コーディング、数学の能力が優れているため注目を集めています。Llama2 70B Baseなどと比較して、ヒューマン評価のPass@1スコアは73.78となり、コード理解と生成の面で優れています。GSM8K 0-shot（84.1）やMath 0-shot（32.6）などのベンチマークのスコアも優れています。また、中国語の能力ではGPT-3.5を凌駕しており、DeepSeek LLM 67B BaseはMITライセンスの下でオープンソースとなっており、研究者や開発者による無料の探索と実験が可能です。

使用例と応用

• プログラミング： DeepSeek LLM 67B Baseをコード生成、コード補完、バグ修正などのタスクに活用します。
• 教育： モデルを活用して、インテリジェントなチュータリングシステムや個人化学習ツールを開発します。
• 研究： DeepSeek LLM 67B Baseを使用して、自然言語処理研究のさまざまな領域を探索します。
• コンテンツ作成： 詩、スクリプト、音楽などの創造的なテキスト形式を生成するために、モデルの能力を活用します。
• 翻訳： DeepSeek LLM 67B Baseを使用して、非常に正確な言語翻訳を行います。
• 質問応答： モデルはオープンエンドの質問や難解な質問にも包括的かつ情報豊富に対応します。

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MiniChat-1.5-3B

MiniChat-1.5-3Bは、LLaMA2-7Bから適応された言語モデルであり、対話型AIのタスクに優れています。より大規模なモデルと競合し、GPT4評価でも3Bの競合モデルをしのぎます。データの効率性のために蒸留され、より小さなサイズと高速な推論速度を保っています。NEFTuneとDPOの技術を適用することで、対話の流暢さが向上しています。テキストとコードの幅広いデータセットでトレーニングされており、広範な知識ベースを持っています。MiniChat-1.5-3Bはマルチモーダルであり、テキスト、画像、音声を用いてさまざまなアプリケーションでの多様なダイナミックな対話を実現します。

使用例と応用

• チャットボットとバーチャルアシスタント： カスタマーサービス、教育、エンターテイメントなどに向けて魅力的で情報豊富なチャットボットを開発します。
• 対話システム： ソーシャルメディアプラットフォーム、ゲーム、スマートホームデバイスなどのアプリケーション向けのチャットインタフェースを作成します。
• ストーリーテリングと創作執筆： 魅力的なストーリー、スクリプト、詩などの創造的なテキスト形式を生成します。
• 質問応答と情報検索： ユーザーのクエリに正確かつ効率的に回答し、対話スタイルで関連情報を提供します。
• コード生成と翻訳： コードスニペットを生成し、プログラミング言語間で翻訳します。
• インタラクティブな学習と教育： あらゆる年齢の学生のために個別化されたインタラクティブな学習体験を開発します。

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Marcoroni-7B-v3

Marcoroni-7B-v3は、70億のパラメータを持つ多言語生成モデルであり、テキスト生成、言語翻訳、創造的なコンテンツ作成、情報提供型の質問応答など、多様な能力を持っています。効率性と多機能性に焦点を当てたMarcoroni-7B-v3は、テキストとコードの両方を処理できるため、さまざまなタスクに対応する動的なツールとなっています。70億のパラメータを誇るこのモデルは、複雑な言語パターンを学習し、現実的で微妙な出力を生成することができます。ゼロショット学習を活用することで、このモデルは事前のトレーニングや微調整なしでタスクを巧みに実行するため、迅速なプロトタイピングや実験に理想的です。さらに、Marcoroni-7B-v3はオープンソースであり、許容されるライセンスの下で利用可能です。これにより、世界中のユーザーによる広範な利用と実験が促進されます。

ユースケースと応用

• テキスト生成： Marcoroni-7B-v3は、詩やコード、スクリプト、音楽作品、メール、手紙など、リアルかつ創造的なテキスト形式を生成するために使用することができます。
• 機械翻訳： Marcoroni-7B-v3は、高い正確性と流暢さで言語間の翻訳に優れています。
• チャットボット： Marcoroni-7B-v3を使用して、自然な会話能力を持つ魅力的なチャットボットを作成します。
• コード生成： Marcoroni-7B-v3を使用して、自然言語の説明からコードを生成します。
• 質問応答： Marcoroni-7B-v3は、オープンエンド、難解、または異常な質問でも包括的に回答することができます。
• 要約： Marcoroni-7B-v3を使用して、長文をより短く簡潔な要約にまとめるために利用します。
• 言い換え： Marcoroni-7B-v3は、テキストを言い換えながら元の意味を保持する効果的な方法です。
• 感情分析： Marcoroni-7B-v3を使用して、テキストの感情を分析します。

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Nyxene-v2-11B

Hugging Faceによって開発されたNyxene-v2-11Bは、11 billionのパラメータを持つ強力な大規模言語モデル（LLM）です。この広範囲なパラメータサイズにより、Nyxene-v2-11Bは複雑で多様なタスクをスムーズに処理できます。小さいモデルと比較して、Nyxene-v2-11Bは高い正確性と流暢さで情報を処理し、テキストを生成する能力が優れています。さらに、効率的なBF16形式で提供されているため、推論速度が向上し、メモリ使用量が削減され、最適なパフォーマンスが実現されます。特に、パフォーマンスを損なうことなく、先行モデルと比較して1%の追加トークンが不要となっています。

ユースケースと応用

• テキスト生成： Nyxene-v2-11Bを使用して、詩、スクリプト、音楽作品、メール、手紙など、さまざまな創造的なテキスト形式を作成します。
• 質問応答： モデルは、オープンエンド、難解、または異常な質問に対して包括的かつ情報提供型に答えます。
• コード補完： Nyxene-v2-11Bを利用して、開発者が効率的にコードを補完し、より早く効果的にコードを書くのをサポートします。
• 翻訳： モデルの能力を活用して、言語間の正確かつ流暢な翻訳を行います。
• データ要約： Nyxene-v2-11Bは、大量のテキストを簡潔で情報豊かな要約にまとめることに優れており、時間と労力を節約します。
• チャットボット： モデルを活用して、質問に答えたりサポートを提供したりする能力を持つ魅力的で情報豊かなチャットボットを作成します。

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Una Xaberius 34B v1Beta

これは、LLaMa-Yi-34Bアーキテクチャに基づく実験的な大規模言語モデル（LLM）であり、FBLによって開発され、2023年12月にリリースされました。34兆のパラメータを誇るこのモデルは、より大きなLLMの中でも優れたパフォーマンスと多様性を約束しています。

SFT、DPO、UNA（Unified Neural Alignment）などの革新的な技術を用いて複数のデータセットでトレーニングされたこのモデルは、さまざまな評価で印象的なスコアを獲得し、Hugging Face LeaderBoardのオープンソースLLM部門でトップに躍り出ました。

Una Xaberius 34B v1Betaは、特にChatMLやAlpaca System形式の異なるプロンプトに対する理解と応答に優れています。質問への回答、クリエイティブなテキスト形式の生成、詩の作成、コード生成、メールの作成などのタスクを遂行する能力を備えています。大規模言語モデルの進化する風景の中で、Una Xaberius 34B v1Betaは、言語理解と生成の限界を押し広げる堅牢な競争相手として台頭しています。

使用例と応用

• チャットボットと仮想アシスタント：Una Xaberiusの魅力的な会話力は、チャットボットや仮想アシスタントのアプリケーションに理想的です。
• コンテンツ作成：物語や詩の執筆から台本や音楽作品の生成まで、Una Xaberiusはクリエイターにとって貴重なツールとなるでしょう。
• コード生成と分析：コードの理解を持つUna Xaberiusは、プログラマーがコードのスニペットを生成し、既存のコードを分析するのに役立ちます。
• 教育とトレーニング：Una Xaberiusを使用して個別の学習体験を作成し、インタラクティブなトレーニング資料を提供することができます。
• 研究と開発：パワフルな言語モデルであるUna Xaberiusは、自然言語処理、人工知能、その他関連分野の研究に活用することができます。

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ShiningValiant

Valiant Labsは、Llama 2のアーキテクチャに基づく大規模言語モデル（LLM）であるShiningValiantを紹介します。さまざまなデータセットで緻密にファインチューニングされ、洞察力、創造性、情熱、友好性を具現化しています。

70兆のパラメータを備えるShiningValiantは、利用可能なLLMの中でも最も大きなものの一つであり、より包括的でありながらも微妙なニュアンスを持つテキストを生成することができます。

革新的なセーフガードを組み込んでおり、有害や攻撃的なコンテンツの生成を防止するためのセーフテンソールを使用しています。この多目的なモデルは、テキストの生成にとどまらず、質問への回答からコード生成、創造的な文章作成まで、特定のタスクに向けてファインチューニングすることができます。

さらに、このモデルの多モーダルな能力は、テキスト、コード、画像の処理と生成にも拡張されており、さまざまなアプリケーションにおいて貴重な資産となっています。

使用例と応用

• 教育：高度な言語モデルを使用して、個別の学習をサポートし、学生の質問に回答し、フィードバックを提供します。
• クリエイティブコンテンツの生成：革新的な言語モデルを使用して、詩、コード、台本、音楽作品、メール、手紙など、さまざまなコンテンツを生成します。
• カスタマーサービス：質問に対する応答、適切な製品の推奨、迅速な問題解決により、カスタマーサービスを向上させます。
• 研究：言語モデルを使用して仮説の生成、データの分析、研究論文の執筆を支援します。
• エンターテイメント：高度な言語モデルを使用して、インタラクティブなストーリーを作成し、個別の推奨を提供し、そこでコンパニオンシップを提供します。

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Falcon-RW-1B-INSTRUCT-OpenOrca

Falcon-RW-1B-Instruct-OpenOrcaは、10億のパラメータを持つ強力な大規模言語モデル（LLM）です。Open-Orca/SlimOrcaのデータセットでトレーニングされ、Falcon-RW-1Bモデルに基づいており、このLLMは、指示の従順性、推論、事実に関する言語タスクの能力を大幅に向上させるためのファインチューニングプロセスを経ています。

主な特徴には、因果推論のデコーダのみを使用するメカニズムがあり、テキストの効率的な生成、言語の翻訳、質問に対する情報提供などを行うことができます。このモデルはまた、ドメイン内での優れた優秀性も示しており、約10億5千万パラメータカテゴリのオープンLLMボードで1位のランキングモデルとなっています。

ユースケースとアプリケーション

• 質問回答：開放的で難解または奇妙な質問に網羅的で情報のある回答を提供します。
• 創造的テキスト生成：詩、コード、スクリプト、音楽作品、メール、手紙など、さまざまなクリエイティブなテキスト形式を生成します。
• 指示の従順：指示を正確に追い、慎重に要求を完了します。
• 事実に基づく言語タスク：事実を必要とし、推論力を必要とするタスクで強力な能力を示します。
• 翻訳：言語を正確に翻訳し、コミュニケーションや情報のアクセスを言語間で容易にします。

この大規模言語モデルには、このリンクを使用してHugging Faceでアクセスできます。

結論

Hugging Faceの大規模言語モデルのリポジトリは、開発者、研究者、愛好家に対して無限の可能性を開きます。これらのモデルは、さまざまなアーキテクチャと能力によって自然言語の理解と生成の進歩に大きく貢献しています。技術が進化し続ける中で、これらのモデルの潜在的な応用とさまざまな分野への影響は無限です。大規模言語モデルの領域での探索と革新の旅は続き、将来のエキサイティングな展開が期待されています。

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よくある質問

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