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OpenAIが新たなファインチューニングAPI機能をリリース
OpenAIは、ファインチューニングAPIの新機能リリースを発表した。この機能により、モデル開発者はファインチューニングプロセスをよりコントロールできるだけでなく、モデルのパフォーマンスをより深く理解しやすくなるだろう。
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Google、ユーザーインターフェースとインフォグラフィックスを理解するAIモデル「ScreenAI」を育成
Google Researchは先日、インフォグラフィックスとユーザーインターフェースを理解するためのマルチモーダルAIモデル「ScreenAI」を開発した。ScreenAIはPaLIアーキテクチャをベースにしており、いくつもの課題において最先端の性能を記録している。
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Meta社、24000基以上のGPUから成るAIインフラ設計を発表
Meta社はこの程、2つの新しいAIコンピューティング・クラスターの設計を発表し、それぞれ24,576基のGPUを搭載している。これらのクラスタはMeta社のGrand Tetonハードウェア・プラットフォームに基づいており、1つのクラスタは現在Meta社の次世代モデルである、"Llama 3"のトレーニングに使用されている。
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研究者らが、LLMジェイルブレイク攻撃の防御アルゴリズム"SafeDecoding"のオープンソース化を発表
ワシントン大学、ペンシルバニア州立大学、アレンAI研究所の研究者が、大規模言語モデル（LLM）をジェイルブレイク攻撃から守る技術である、"SafeDecoding"のオープンソース化を発表した。SafeDecodingは、大きな計算オーバーヘッドを発生させることなく、ベースラインのジェイルブレイク防御を上回る性能を発揮する。
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OpenAI、"Transformer Debugger"ツールをリリース
OpenAIは、"Transformer Debugger"(TDB)と呼ばれる新しいツールを発表した。このツールはOpenAIのSuperalignmentチームによって開発され、自動解釈可能性技術とスパースオートエンコーダを組み合わせたものである。
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RWKVプロジェクト、LLM "Eagle 7B"をオープンソース化
RWKVプロジェクトはこの程、75.2億パラメータの大規模言語モデル（LLM）である、Eagle 7Bをオープンソース化した。Eagle 7Bは、100以上の言語の1.1兆トークンのテキストで学習され、多言語ベンチマークにおいて他の同サイズのモデルを凌駕している。
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Google、2億パラメータのAI予測モデル"TimesFM"を発表
GoogleResearchは、時系列予測を目的とした200MパラメータのTransformerベースの基礎モデルである、TimesFMを発表した。TimesFMは約100Bのデータポイントで学習され、教師あり学習モデルと同等以上のゼロショット予測性能を持つ。
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Google社がBardをGeminiに改名
Google社は、同社のチャットボットBardの名称をGeminiに変更すると発表した。同社はまた、Gemini言語モデルの最大バージョンであるGemini Advancedの発表と、Gemini言語モデルと対話するための2つの新しいモバイルアプリの発表も行った。
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Stability AIのオープンソース動画生成モデル Stable Video Diffusion
Stability AI社は、動画生成AIモデルStable Video Diffusion(SVD)のコードとモデルウェイトを公開した。コンテキストとして入力画像が与えられると、このモデルは576x1024ピクセルの解像度で25のビデオフレームを生成できる。
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Stability AI社が16億パラメータの言語モデル "Stable LM 2"をリリース
Stability AI社は、1.6Bパラメータの言語モデルStable LM 2用に、訓練済みのモデル重みを2セットリリースした。Stable LM 2は、7言語の2兆トークンから成るテキストデータで学習を行ったものであり、一般的なラップトップコンピュータで実行できる。
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Mistral AIのオープンソースモデル"Mixtral 8x7B"、GPT-3.5を上回る
Mistral AIは先日、スパース混合エキスパート（SMoE）大規模言語モデル（LLM）であるMixtral 8x7Bをリリースした。このモデルは総パラメータ46.7Bを含むが、その3分の1のサイズのモデルと同じスピードとコストで推論を処理できる。いくつかのLLMベンチマークでは、Llama 2 70BとGPT-3.5の両方を上回った。
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OpenAIがGPTプロンプトエンジニアリングガイドを発表
先日、OpenAIはプロンプトエンジニアリングのガイドを発表した。このガイドでは、GPTモデルからより良い応答を引き出すための6つの戦略が掲載されており、特に最新バージョンであるGPT-4の例に焦点を当てられている。
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Microsoft、小型言語モデルPhi-2を発表
Microsoft Researchは、27億パラメータのTransformerベースの言語モデルであるPhi-2を発表した。Phi-2はGPT-3.5によって生成された1.4Tトークンの合成データでトレーニングされ、様々なベンチマークでより大規模なモデルを上回る性能を発揮する。
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Google、新しいマルチモーダルAIモデル「Gemini」を発表
12月6日、Alphabetは次世代AIモデル「Gemini」の第一段階を発表した。Geminiは、CEOのSundar Pichai氏とGoogleDeepmindによって統括・推進された。
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MicrosoftのOrca 2 LLM、性能面で10倍大きいモデルを凌駕
Microsoft Researchは、Llama 2の微調整版であるOrca 2 LLMを発表した。Orca 2 LLMは、10倍のパラメータを含むモデルと同等かそれ以上の性能を発揮できる。この性能を達成するために、合成トレーニングデータセットとプロンプト消去と呼ばれる新しい技術を使用している。