Hugging Faceは、蒸留による直接選好最適化手法を用いてトレーニング時間を短縮した、最適化されたミニ言語モデルZephyr-7Bを発表しました。
ベンチマークテストにおいて、Zephyr-7Bは優れたパフォーマンスを示し、70億パラメータを持つLlama-2にも匹敵する結果となりました。
これは、Hugging Faceによるミニ言語モデル分野における技術進歩を象徴するものであり、将来の人工知能開発の堅固な基盤を築くものです。
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AI時代において、大規模言語モデル（LLM）は高度な技術の結晶であり、その開発には莫大な計算資源とデータが必要とされます。オープンソースモデルの公開は、貴重な技術を広く共有することに繋がりますが、Apache2.0やLLaMA2コミュニティライセンスなどのライセンスによって知的財産権(IP)が保護されます。しかしながら、不正利用の試みも存在します。一部の開発者は独自のLLMを開発したと主張しながら、実際にはLlamaなどの既存モデルを不正に利用しているケースが見られます。
StripedHyena-7Bは、計算効率と性能の向上を実現する、最先端の人工知能分野における代替選択肢を提供します。独自のハイブリッド構造を採用することで、トレーニング、ファインチューニング、および長いシーケンスの生成タスクにおいて優れた性能を発揮します。研究者たちは、より大規模なモデルを構築し、マルチモーダルサポートを導入することで、StripedHyenaの性能を向上させる計画です。短いシーケンスのタスクにおいては、StripedHyenaはLlama-27Bやその他の代替手段よりも優れた性能を示します。
マイクロソフトは、パラメーター数が7億と13億の2つの小型言語モデル、Orca 2を発表しました。ゼロショットテストで優れた性能を示しています。このモデルは合成データセットでトレーニングされ、様々なタスクに対する最適な解決策戦略を学習しています。Orca 2は、15種類の多様なベンチマークテストにおいて、5～10倍規模の大きなモデルを上回りました。
ChatGPTなどの大規模言語モデルの推論能力はどの程度強力なのでしょうか？投稿した内容や一部のプライバシーデータから、あなたの住所、年齢、性別、職業、収入などのプライバシーデータを推測できる可能性があります。スイス連邦工科大学は、520人のReddit（有名掲示板）ユーザーの個人プロフィールに関する真実のデータセットPersonalRedditを収集し、手動でアノテーションしました。このデータセットには、年齢、学歴、性別、職業、婚姻状況、居住地、出身地、収入などのプライバシーデータが含まれています。その結果、これらのモデルは…
Riiidの最新の生成AIモデルであるSheep-duck-llama-2が、Hugging Faceのランキングで1位を獲得しました。10月に提出されたSheep-duck-llama-2モデルは、高いスコアである74.07点を獲得しました。llama-2-70bモデルをファインチューニングしたこのモデルは、Riiidが大規模言語モデル技術において先進的な地位にあることを示しています。
Colossal-AIチームは、低コストで優れた性能を持つ日本語版LLaMA-2モデルを構築しました。LLaMA-2は複数の評価ベンチマークで優れた成果を示しています。Colossal-AIは、完全なトレーニングプロセス、コード、および重みをオープンソースで公開しました。Colossal-AIは、評価システムフレームワークColossalEvalを提供しています。Colossal-AIのソリューションは、任意の垂直ドメインの大規模言語モデルの構築に使用できます。
{要点1：Together AIは、言語処理におけるコンテキスト拡張のブレークスルーとなるLlama-2-7B-32K-Instructを発表しました。要点2：この革新は、複雑なコンテキストの微妙なニュアンスを深く理解する必要があるタスクにおいて大きな意味を持ちます。要点3：Llama-2-7B-32K-Instructは、長文の指示処理において優れた性能を発揮し、様々なベンチマークテストで高いスコアを達成しました。}