磁気リンクがAIサークルを席巻、87GBシードが直接オープンソースの8x7B MoEモデル

磁気リンクがAIサークルを席巻、87GBシードが直接オープンソースの8x7B MoEモデル

「ハイエンド」オープンソースでは、最も単純なリリース方法が採用されることが多いです。

昨日、Mistral AI は X プラットフォームにマグネット リンクを公開し、新しいオープン ソース アクションを発表しました。

長い公式ブログや意図的に加速されたデモがないこの会社は、現在の大型モデル分野における「新風」と言えるでしょう。

開けてみると、シードが約 87 GB ありました。

パラメータ設定とは何ですか?多くの人が週末を犠牲にして、できるだけ早くダウンロードして実行しました。

Mistral 8x7B は GPT-4 と非常によく似たアーキテクチャを使用しているようですが、その「縮小版」です。

  • 合計 16 名ではなく 8 名の専門家 (半分に削減)
  • エキスパートあたりのパラメータが 166B から 7B に減少 (24 倍削減)
  • 合計パラメータ数 42B(推定) 1.8T ではなく(42 倍少ない)
  • オリジナルのGPT-4と同じ32Kコンテキスト

リリースから24時間以内に、開発者がオンライン体験ウェブサイトをすでに作成していました: https://replicate.com/nateraw/mixtral-8x7b-32kseqlen

ある研究者は「クローズドソースのビッグモデルは終焉を迎えた」と語った。

今週すでに嘲笑されてきた Google は、再びヒントを得た。

専門家の混合 (MoE) は、LLM の効率性と精度を向上させるためによく使用される手法です。このアプローチは、複雑なタスクをより小さく管理しやすいサブタスクに分割し、各サブタスクを専門のミニモデルまたは「エキスパート」が処理することによって機能します。

具体的には、「エキスパート レイヤー」は、特定の分野で高度なスキルを持つようにトレーニングされた、より小さなニューラル ネットワークです。各エキスパートは同じ入力を処理しますが、その方法はそれぞれの専門知識と一致しています。「ゲーティング ネットワーク」は、MoE アーキテクチャの意思決定者であり、特定の入力データにどのエキスパートが最適かを評価できます。ネットワークは、入力と各専門家の間の互換性スコアを計算し、これらのスコアを使用して各専門家のタスクへの関与レベルを決定します。

OpenAI チームが GPT-4 のパラメータ数とトレーニングの詳細については口を閉ざしていることは周知の事実です。以前、GPT-4 は 8 つのエキスパート モデルで構成される統合システムを使用していることが明らかになりました。その後、ChatGPT は数百億 (約 200 億程度) のパラメータを持つモデルにすぎないという噂が流れました。

噂は証明されていないが、Mistral 8x7B は「GPT-4 に非常に近い」オープンソース オプションを提供する可能性がある。モデル メタデータから、Mistral 8x7B はトークンごとに推論に 2 人のエキスパートのみを使用していることがわかります。

さらに興味深いのは、これが同社の公式アカウントが開設以来公開した3番目のコンテンツだということだ。この2つの重要なリリースにはテキストによる説明はなく、写真なども一切ない。

9 月下旬のリンクでは、Mistral 7B が公開されました。これは、現在でも「最高の 7B モデル」として知られており、あらゆるベンチマークで Llama-2 を 13B、コード、数学、推論で LLaMA-1 を 34B 上回っています。

2023 年 5 月に設立された Mistral AI は、フランスの人工知能スタートアップ企業であり、ヨーロッパの大規模モデル オープンソース分野における数少ないスター チームの 1 つです。

Mistral AI は、6 月にわずか 7 ページの PPT で、記録的な 1 億 1,800 万ドルのシードラウンド資金調達を獲得しました。これは、ヨーロッパ史上最大のシードラウンド資金調達と言われています。

Mistral AI チームのメンバー。

同社の創設者の一人、アーサー・メンシュ氏は10月にフィナンシャル・タイムズ紙に対し、ミストラルAIの技術は米国の強力な競合企業が開発した技術よりも効率的で安価であると語った。

同社の優れた技術力は投資家からも継続的に注目を集めている。

最近、ファイナンシャル・タイムズはミストラルAIの新たな資金調達ラウンドについて報じた。新たな資金調達ラウンドは約4億ユーロで、主に株式で構成されており、来週正式に発表される可能性がある。現在、同社の最新の評価額は約20億ユーロとなっている。

事情に詳しい関係者によると、新たな資金調達ラウンドはシリコンバレーの著名なベンチャーキャピタル企業であるアンドリーセン・ホロウィッツが主導し、他の参加者にはNvidia、Salesforce、General Catalyst、BNPパリバなどが含まれていたという。

ミストラルAIの他の投資家には、元グーグルCEOのエリック・シュミット氏、フランステレコムの億万長者ザビエ・ニエル氏、フランス政府系投資銀行Bpifranceなどがいる。

報道によると、アーサー・メンシュ氏は「同社はまだ利益を上げていないが、顧客が同社の人工知能モデルにアクセスできる新しいプラットフォームを準備しており、年末までに状況が変わると予想している」と述べたという。

参考リンク: https://www.ft.com/content/ea29ddf8-91cb-45e8-86a0-f501ab7ad9bb

<<:  テレンス・タオが AI を使って形式化した証明とは、いったい何でしょうか? PFR予想の歴史の簡単な紹介

>>: 

ブログ    

推薦する

...

ボストン・ダイナミクスのロボット犬はまもなく腕が生え、走って充電できるようになる

ボストン・ダイナミクスの創業者マーク・レイバート氏は、スポットロボット犬は将来「家庭で使用できるよう...

ケンブリッジ大学チームは約50年後に初めて量子スピン液体を検出し、その研究はサイエンス誌に掲載された。

[[439547]]一部の研究者は、量子コンピューターがいつの日かデジタル暗号の解読や薬剤の設計な...

効率的なコーディングのための 5 つの IntelliJ IDEA プラグイン

人工知能(AI)は現在、将来のトレンドと発展の方向性として広く認識されています。 AI がすべての仕...

2016年の音声認識の発展を技術的な観点から振り返る

ディープラーニングと人工ニューラルネットワークの発展により、音声認識は 2016 年に一連のブレーク...

...

エキサイティング!自動運転におけるGPT-4Vの予備研究

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

デジタルヒューマンブラック技術が公開、わずか数分で話す動画を再現可能に

デジタルヒューマンと共存できるサイバーパンクの世界への準備はできていますか?将来の仮想世界で多くのア...

卒業生向け: 機械学習とデータサイエンスのどちらを選ぶべきでしょうか?

[[337428]]データサイエンス業界は 2013 年以降、人気が爆発的に高まり、より幅広い方向...

クック氏は大量生産に資源を投入する気はなく、他の部門からも疑問視され、嘲笑されている。アップルの自動車製造への道は暗い。

アップル社内では、自動車製造部門が疑問視され、嘲笑された。 Appleの自動車製造は、業界関係者の間...

機械学習プロジェクトでオプティマイザーを選択する方法

導入いくつかの一般的なオプティマイザーを紹介し、その長所と短所を分析し、オプティマイザーを選択するた...

...

詳細 | ビッグデータアルゴリズムアプリケーションのテストの開発

[[324462]]アリ姉の紹介:近年、データコンピューティング能力と機械知能アルゴリズムの台頭によ...