ベスト 7 のオープンソース LLM

 
オープンソース LLM (大規模言語モデル) は、単なる一時的なトレンドではなく、テクノロジー業界に変革をもたらす力です。これらの強力なツールは、私たちがマシンと対話する方法を再構築し、自然言語の処理と生成において前例のない機能を提供します。オープンソース LLM の台頭により、以前は想像もできなかったイノベーション、コラボレーション、アクセシビリティのためのプラットフォームが提供されるため、この状況はさらに刺激的なものになっています。

オープンソース LLM の重要性は、どれだけ強調してもしすぎることはありません。これらは透明性の標識として機能し、内部の仕組みをより深く理解できるようになり、ユーザーがこれらのモデルを特定のニーズに合わせて調整できるようになります。このテクノロジーの民主化は、開発者や研究者にとって有益であるだけでなく、独自のシステムの制約を受けることなく AI の力を活用したいと考えている企業や愛好家にとっても恩恵となります。

 

オープンソース LLM の必要性

オープンソース LLM は、プロプライエタリ モデルでは到底太刀打ちできないレベルのカスタマイズと柔軟性を提供することで、変革をもたらします。企業にとって、これは、AI が企業の運用ニーズに完全に適合するように、企業固有の要件に合わせてモデルを微調整できることを意味します。オープンソースのアプローチは、ベンダーロックインの潜在的な落とし穴も回避し、単一プロバイダーのエコシステムに縛られることなく、ユーザーが自由に革新できるようにします。

さらに、オープンソース LLM は、テクノロジー コミュニティの協力精神の証です。彼らは、AI 分野の進歩という共通の目標を共有する無数の個人の貢献によって繁栄しています。この共同の取り組みにより、イノベーションのペースが加速するだけでなく、モデルの開発に多様な視点が含まれるため、モデルが堅牢で安全でバイアスがかかりにくいことが保証されます。

結論として、オープンソース LLM の台頭は、オープン性、コラボレーション、包括性に対する業界の取り組みを明確に示しています。これらのモデルは進化と改善を続けるにつれて、新たな可能性を解き放ち、さまざまな分野の進歩を促進することが約束されています。あなたが経験豊富な AI 実践者であっても、これらのモデルの可能性を探求し始めたばかりであっても、オープンソース LLM の未来は明るく、チャンスに満ちています。

 

ベスト 7 のオープンソース LLM

1. ミストラル
2. ラマ2
3. ビクーニャ-13B
4. ブルーム
5. GPT-NeoX-20B
6. MPT-7B
7. ファルコン

 

オープンソース LLM はどのように機能しますか?

オープンソース LLM は AI 革命の最前線にあり、幅広いアプリケーションに多用途で強力なツールを提供します。これらのモデルは、インターネット、書籍、記事などのテキストで構成される膨大なデータセットでトレーニングされており、人間のようなテキストを理解して生成できるようになります。これらの LLM のオープン ソースの性質は、そのコードや場合によっては他のコンポーネントが誰でも自由に使用、変更、配布できることを意味します。このアクセシビリティにより、技術コミュニティ内でのイノベーションとコラボレーションが促進され、開発者が特定のタスクに合わせてモデルを微調整したり、モデルをより大規模なシステムに統合したりできるようになります。オープンソース LLM は、ニューラル ネットワークの層を通じて入力テキストを処理し、前の単語によって提供されたコンテキストに基づいてシーケンス内の次の単語を予測することによって機能します。この機能により、テキストの生成、翻訳、要約などのタスクを驚くほど正確に実行できるようになります。

 

オープンソース LLM を選択するにはどうすればよいですか?

プロジェクトに適切なオープンソース LLM を選択するには、モデルが特定のニーズを満たしていることを確認するために、いくつかの重要な要素を考慮する必要があります。まず、モデルの精度が高いほどパフォーマンスが向上するため、アプリケーションに関連するタスクのモデルの精度を評価します。技術要件を検討し、それがハードウェアや計算リソースなどのインフラストラクチャ機能と一致していることを確認します。モデルのライセンス条項を確認して、使用権、変更、配布要件を理解することも重要です。スケーラビリティももう 1 つの重要な要素であり、モデルは増大する需要とデータ サイズを効率的に処理できる必要があります。統合機能も不可欠であり、モデルは使用する予定のプログラミング言語、フレームワーク、API と互換性がある必要があります。最後に、モデルが転移学習をサポートしているかどうかを検討します。これにより、特定のタスクに合わせて事前トレーニングされたモデルを微調整でき、モデルを最初からトレーニングする場合と比べて時間とリソースを節約できます。これらの要素を慎重に評価することで、プロジェクトのニーズに最適なオープンソース LLM を選択し、アプリケーションにおける AI の可能性を最大化できます。

 

オープンソース LLM

1. ミストラル

Mistral は、計算効率、有用性、信頼性に重​​点を置き、AI モデルの最も困難な側面のいくつかに対処するオープンソース LLM および AI プラットフォームです。このオープンソース LLM プラットフォームはオープン モデル イニシアチブの最前線にあり、ユーザーにモデルの重みへの透過的なアクセスを提供し、広範なカスタマイズを可能にします。 Mistral は、オープン サイエンス、コミュニティの関与、フリー ソフトウェアの原則に取り組んでおり、オープン ソース ソフトウェア (OSS) コミュニティとの相互関係を促進するために、寛容なライセンスの下で多くのモデルと導入ツールをリリースしています。

 

ミストラルは何をするのですか？

Mistral は、現在早期アクセス中の初期の生成 AI プラットフォームを提供します。このオープンソース LLM プラットフォームは、オープンに使用できる生成および埋め込み用に最適化されたモデルを提供します。 Mistral はスピードとパワーで際立っており、2 倍高速でありながら、すべてのベンチマークで Llama 70 32,000B などの同等のパフォーマンスと同等またはそれを上回っています。このプラットフォームは複数の言語をサポートし、自然なコーディング能力を発揮し、最大 2.0 の長さのシーケンスを処理できます。 Apache XNUMX ライセンスのおかげで、ユーザーは API を介して Mistral にアクセスしたり、独立して展開したりすることができます。

 

ミストラルの主な特徴

コンピューティング効率: Mistral は計算効率が高くなるように設計されており、パフォーマンスを損なうことのない高速で強力なモデルを提供します。

役に立ち、信頼できる: このプラットフォームは、アプリケーションで役立つだけでなく信頼できる AI モデルを作成し、生成された出力をユーザーが確実に信頼できるようにすることを目的としています。

オープンモデルファミリー: オープン モデルのリーダーとして、ミストラルは透明性とカスタマイズを奨励し、ユーザーがモデルを特定のニーズに適応できるようにします。

コミュニティとフリーソフトウェア: オープン サイエンスとコミュニティを強く信じているミストラルは、寛容なライセンスの下でモデルとツールをリリースし、共有とコラボレーションの文化を促進しています。

早期アクセスの生成 AI プラットフォーム：ユーザーは初期段階でMistralの生成AIプラットフォームにアクセスし、生成と埋め込み用に最適化されたモデルを活用できます。

多言語サポートとコーディング能力: このプラットフォームは、複数の言語でテキストを理解して生成することができ、固有のコーディング機能を備えているため、さまざまなユースケースで多用途に使用できます。

長いシーケンスの処理: Mistral は最大 32,000 の長いシーケンスを処理でき、広範なコンテキストを必要とする複雑なタスクに有益です。

柔軟な展開: このモデルは、API を通じて、または使いやすさと統合を容易にする Apache 2.0 ライセンスを使用した独立した展開で利用できます。

 

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2. ラマ2

Llama 2 は、Meta によって開発されたオープンソース LLM (Large Language Model) であり、高度な AI 機能へのアクセスを民主化するように設計されています。研究用と商業用の両方のライセンスが付与されており、開発者が最先端の AI テクノロジーに取り組むユニークな機会を提供します。 Llama 2 は、AI コミュニティ内でのオープンなコラボレーションとイノベーションを促進する広範な取り組みの一部です。 Meta は、この強力なツールへのアクセスを提供することで、人々がさまざまな分野で次のイノベーションの波を形作ることができるようにすることを目指しています。

 

ラマ2は何をするのですか？

Llama 2 は、トランスフォーマー アーキテクチャを備えたニューラル ネットワークを利用して、受け取った入力に基づいて妥当な後続テキストを予測することによって機能します。これにより、その構造と関連性において非常に人間に近い応答を生成することが可能になります。このモデルは、コードだけでなく自然言語を理解して生成することができるため、幅広いアプリケーション向けの多用途ツールになります。開発者のコ​​ーディング作業の支援から自然言語処理の研究の促進まで、Llama 2 は、特定のユースケースに合わせて微調整およびカスタマイズできる多面的なプラットフォームとして機能します。

 

Llama 2 の主な機能

事前トレーニングおよび微調整されたモデル: Llama 2 には、膨大なデータセットで事前トレーニングされ、対話などの特定のタスクに合わせて微調整されたモデルのコレクションが含まれています。この微調整プロセスは、安全性と有用性に重点を置いて細心の注意を払って実行され、モデルが効果的であるだけでなく、モデルの相互作用において責任あるものであることを保証します。

オープンソースのアクセシビリティ: Llama 2 の最も重要な側面の 2 つは、そのオープンソースの性質です。多くの独自モデルとは異なり、Llama XNUMX のコードとトレーニングの詳細は精査できるため、開発者や研究者は内部の仕組みを理解し、その開発に貢献できます。

カスタマイズと柔軟性: Llama 2 を使用すると、ユーザーは自由に自分のデータでモデルをトレーニングしたり、特定のタスクに合わせてモデルを微調整したり、その基礎となるコードを詳しく調べたりすることができます。このレベルのカスタマイズと柔軟性は、特定のニーズや目的に合わせた AI アプリケーションを作成する場合に非常に貴重です。

コミュニティとコラボレーション: Llama 2 をオープンソースにすることで、Meta はグローバル コラボレーションのためのプラットフォームを作成しました。世界中の開発者や研究者は、モデルの改善に貢献し、洞察を共有し、共同して AI が達成できる限界を押し上げることができます。

安全性とイノベーションとの連携: Meta は、Llama 2 が安全性と革新性の原則に沿っていることを確認するための措置を講じました。このモデルは、潜在的な脆弱性を特定して対処するためにレッドチーム演習と外部敵対的テストを受けており、責任ある AI 開発への取り組みを反映しています。

 

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3. ビクーニャ-13B

Vicuna-13B は、約 70,000 のユーザー共有会話を使用して LLaMA ベース モデルに基づいて微調整された、革新的なオープンソース チャットボット モデルです。このプロセスでは、HTML をマークダウンに変換し、不適切なサンプルや低品質のサンプルを除外することで、高品質のデータセットを保証します。 Vicuna-13B は体系的で高品質な回答を生成する能力が特徴で、特定の面では GPT-4 に匹敵する優れたパフォーマンスを示します。このモデルの開発は、メモリの最適化とマルチラウンド会話の処理の改善に重点を置いており、自然言語処理と AI チャットボットの分野に大きく貢献します。

 

ビクーニャ-13B は何をするのですか?

Vicuna-13B は、一貫性と文脈に関連したテキスト応答の生成に優れており、顧客サービス、教育ツールなどを含むさまざまなアプリケーションに最適なツールです。ユーザーが共有する会話の膨大なデータセットを活用し、高度な微調整技術を採用することで、Vicuna-13B は複雑な対話を理解し、それに参加することができ、人間の会話パターンを忠実に模倣した応答を提供します。この機能は、長時間の会話を処理できることでさらに強化され、より詳細な対話が可能になります。このモデルのオープンソースの性質により、世界的な技術コミュニティによる継続的な改善と適応も促進されます。

 

Vicuna-13B の主な特長

微調整されたLLaMAベースモデル: Vicuna-13B は堅牢な基盤を活用し、幅広いトピックやシナリオにわたって高品質でコンテキストを認識した応答を提供できます。

改善された精度: このモデルは、多様なデータセットでの包括的なトレーニングのおかげで、関連性があるだけでなく正確な応答を生成する卓越した能力で際立っています。

オープンソースの可用性: Vicuna-13B は使用、変更、配布のために自由にアクセスでき、AI およびテクノロジー コミュニティ内でのイノベーションとコラボレーションを促進します。

用途の広いアプリケーション: カスタマー サービス エクスペリエンスの強化から、言語学習や研究のための動的なツールとしての機能まで、Vicuna-13B の機能はさまざまな分野で貴重な資産となっています。

費用対効果の高いトレーニング: モデルの開発プロセスはトレーニング コストを大幅に削減するために最適化されており、高度な AI チャットボット テクノロジーをより利用しやすくなっています。

安全性と偏見の軽減: 安全性への懸念に対処し、モデルの出力における潜在的なバイアスを軽減するための取り組みが行われてきましたが、この分野では継続的な作業が必要です。

 

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4. ブルーム

Bloom は、BigScience 研究ワークショップによって開発されたオープンソース MML です。 176 億のパラメータを備えた Bloom は、46 の自然言語と 13 のプログラミング言語でテキストを生成でき、一般に利用できる最も広範な多言語モデルの 1000 つとなっています。これは Jean Zay スーパーコンピューター上で透過的にトレーニングされ、70 か国以上からの XNUMX 人以上の研究者が参加する共同作業となるように設計されています。 Bloom は、学術界、非営利団体、および小規模な研究機関に、従来は十分なリソースを備えた産業研究所の領域であった高品質のオープンソース LLM へのアクセスを提供する取り組みの一環です。

 

ブルームは何をするのですか？

Bloom は、プロンプトから一貫したテキストを生成することで、さまざまな言語タスクを実行します。これは、人間が書いたものとほとんど区別できないテキストを生成できる自己回帰モデルです。テキスト生成を超えて、Bloom は明示的にトレーニングされていないタスクをテキスト生成チャレンジとしてフレーム化することで実行できます。これには、複数の言語およびプログラミング コードでコンテンツを理解して生成する機能が含まれており、オープンソース LLM の機能を探求しようとしている研究者や開発者にとって多用途のツールになります。

 

ブルームの主な機能

多言語機能: Bloom は、AI 分野で過小評価されている言語を含む、幅広い言語でテキストを理解して生成する能力で際立っています。この機能は、グローバルなアプリケーションや研究に特に有益です。

広範なコラボレーション: Bloom の開発は、研究者やボランティアの多様なグループが結集した、前例のない共同作業の結果です。 AI 開発に対するこの集合的なアプローチは、より包括的で包括的なモデルを促進します。

透明性のあるトレーニングプロセス: 独自のモデルとは異なり、Bloom のトレーニング プロセスは完全に透明であり、その開発に関する洞察を提供し、その機能と潜在的な改善点についてより広範な理解を可能にします。

責任あるAIライセンス: Bloom は、倫理的な使用を確保し、テクノロジーの悪用を防止することを目的とした Responsible AI License によって管理されています。これは、責任ある AI の開発と導入への取り組みを反映しています。

継続的改善: BigScience ワークショップは、Bloom を継続的に更新および改善し、新しい言語と機能を追加し、その機能を改良する予定です。この継続的な開発により、Bloom は AI 分野で最先端のツールであり続けることが保証されます。

 

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5. GPT-NeoX-20B

GPT-NeoX-20B は、AI 研究の民主化と進歩に焦点を当てた集団である EleutherAI の製品です。このモデルは GPT-NeoX シリーズの一部であり、GPT-3 のような独自モデルに代わるオープンソース LLM を提供するように設計されています。 20 億のパラメーターを備えた GPT-NeoX-20B は、英語のテキストを理解して生成するように設計されており、さまざまな自然言語処理タスクのための強力なツールになります。オープンソース ライセンスの下での開発とリリースは、AI コミュニティでのイノベーションと研究を促進し、実験とアプリケーション開発のための堅牢なプラットフォームを提供することを目的としています。

 

GPT-NeoX-20B は何をしますか?

GPT-NeoX-20B は、入力テキストによって提供されるコンテキストに基づいてシーケンス内の次のトークンを予測することにより、人間のようなテキストを生成することに特化しています。この機能により、コンテンツの作成、要約、質問への回答など、幅広いタスクを実行できるようになります。ただし、GPT-NeoX-20B は一貫性があり、文脈に関連したテキストの生成には優れていますが、英語の言語処理専用に設計されており、他の言語での翻訳やテキスト生成はサポートしていないことに注意することが重要です。モデルの出力が必ずしも事実に正確であるとは限らず、意図しないバイアスがない可能性があるため、ユーザーはその制限とバイアスにも注意する必要があります。

 

GPT-NeoX-20Bの主な特長

英語専門: GPT-NeoX-20B は、英語テキストの処理と生成用に調整されており、英語の構文と意味論の深い理解を必要とするタスクに特化したツールとなっています。

20億のパラメータ: モデルの膨大な数のパラメータにより、幅広い言語のニュアンスを捉えることができ、非常に洗練された多様なテキスト出力を生成できます。

オープンソースの可用性: GPT-NeoX-20B はオープンソース ライセンスで利用できるため、AI 研究コミュニティ内でのコラボレーションとイノベーションを促進し、開発者や研究者がモデルを変更して構築できるようになります。

コンテンツの作成と要約: シーケンス内の次のトークンを予測する機能により、魅力的なコンテンツの作成や既存のテキストの要約に非常に効果的となり、ジャーナリズム、マーケティング、教育などの分野で価値のあるアプリケーションを提供します。

制限と偏見の認識: GPT-NeoX-20B の開発者は、モデルの限界と潜在的なバイアスを率直に認め、アプリケーションでの展開と使用に対する責任あるアプローチを推進しています。

GPT-NeoX-20B は、オープンソース MML の状況に大きく貢献し、英語テキストの生成と分析のための強力なツールを提供すると同時に、AI 開発における倫理的配慮の重要性を強調します。

 

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6. MPT-7B

MPT-7B は、オープンソースの商業的に実行可能なオープンソース LLM の新しいベンチマークを作成するという MosaicML の 7 年間にわたる広範な取り組みから生まれました。このモデルは、Composer、StreamingDataset、LLM Foundry などのオープン ソース ソフトウェアと、MosaicML Training や Inference などの独自のインフラストラクチャを含む、より広範な取り組みの一部です。 MPT-7B は、LLM のトレーニングを民主化するように設計されており、比類のない効率、プライバシー、コストの透明性を提供します。これにより、お客様はあらゆるコンピューティング プロバイダーおよびデータ ソースにわたってオープンソース LLM をトレーニングできるようになり、最初から最適な結果が保証されます。 MPT-XNUMXB は、目的が既存のチェックポイントを微調整することであっても、まったく新しいモデルをゼロからトレーニングすることであっても、プライベート、商用、またはコミュニティ目的でカスタム LLM を構築しようとしている人にとって理想的な出発点として位置付けられています。

 

MPT-7Bは何をするのですか?

MPT-7B は、アクセシビリティ、効率、商用可能性に重点を置いたカスタム大規模言語モデルの作成と展開を容易にします。多様なコンピューティング プラットフォームとデータ ソースでのオープン ソース LLM のトレーニングをサポートし、プライバシーと費用対効果の重要なニーズに対応します。このモデルは、既存モデルの微調整と新しいモデルのゼロからの開発の両方に強固な基盤を提供することで際立っています。 MPT-7B と MosaicML の一連のツールおよびインフラストラクチャとの統合により、LLM 開発の複雑なプロセスが簡素化され、個人の開発者から大企業まで、幅広いユーザーにとってより親しみやすいものになります。

 

MPT-7B の主な特長

オープンソース ソフトウェアの統合: MPT-7B は、Composer、StreamingDataset、LLM Foundry などのオープンソース ツールと緊密に統合されており、柔軟性と使いやすさが向上しています。

独自のインフラストラクチャの互換性: MosaicML 独自のトレーニングおよび推論インフラストラクチャとシームレスに連携し、オープンソースの柔軟性と独自の効率性の間でバランスのとれたアプローチを提供します。

カスタム LLM ビルディング: このプラットフォームは、特定の民間、商業、またはコミュニティのニーズに合わせたカスタム オープンソース LLM を構築するための頼りになるソリューションとなるように設計されています。

効率とプライバシー: MPT-7B はトレーニング プロセスの効率を優先し、プライバシーを保護し、LLM 開発における XNUMX つの最も重要な懸念事項に対処します。

コストの透明性: これまで LLM トレーニングでは見られなかったレベルのコストの透明性が導入され、ユーザーがより効果的に予算を管理できるようになります。

コンピューティングプロバイダー間の多様性: モデルの設計により、あらゆるコンピューティング プロバイダーでトレーニングできることが保証され、比類のない多用途性と自由度が提供されます。

MPT-7B は、AI コミュニティの多様なニーズを満たすために最高のオープンソース ソフトウェアと独自のインフラストラクチャを組み合わせ、大規模言語モデル開発の民主化における重要な前進を表しています。

 

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7. ファルコン

Falcon は、さまざまなドメインにわたるアプリケーションとユースケースを強化するために開発された生成大規模言語モデルです。 Falcon は、1.3B から 180B パラメータの範囲のモデルスイートを備え、多用途で研究と商業の両方のニーズに適応できるように設計されています。モデルには REFIEDWEB データセットが付属しており、高品質のトレーニング基盤が保証されます。 Falcon のオープンソース LLM の性質は、AI 開発における透明性とコラボレーションへの取り組みを強調し、広範な使用と革新を可能にします。

 

ファルコンは何をするのですか？

Falcon は、一貫性があり、文脈に関連したテキストの生成に優れており、自然言語処理タスクの強力なツールとなっています。さまざまなコンテキストにわたって人間のようなテキストを理解して生成する機能により、チャットボットや仮想アシスタントからより複雑な言語モデリング プロジェクトに至るまで、さまざまなアプリケーションに使用できます。 Falcon の設計は、ダイナミックでインタラクティブな会話エクスペリエンスを促進し、ユーザーが人間の対話を模倣した方法でモデルを操作できるようにします。

 

Falcon の主な機能

多様なモデルサイズ: Falcon は、さまざまな計算ニーズとユースケースに対応する、さまざまなパラメーター数を備えたさまざまなモデルを提供しています。この多様性により、ユーザーは特定のアプリケーションに最適なモデル サイズを選択し、パフォーマンスとリソース要件のバランスをとることができます。

REFINEDWEB データセット: Falcon のトレーニングの品質は、モデルの言語機能に豊富で多様な基盤を提供する REFINEDWEB データセットによって強化されています。このデータセットは、高品質でニュアンスのあるテキストを生成するモデルの機能に貢献します。

オープンソースとオープンアクセス: Falcon はオープンソースで利用できるため、自由に使用および変更できるため、イノベーションが促進され、開発者や研究者の広範なコミュニティがその進化に貢献できるようになります。

アプリケーションの多様性: このモデルの設計とトレーニングにより、幅広い自然言語処理タスクで適切に実行できるため、研究と商用プロジェクトの両方に柔軟なツールとして使用できます。

パフォーマンスの最適化: Falcon は効率性を重視して最適化されており、トレーニングと展開に必要な計算リソースが削減されているため、特に計算能力が限られているシナリオで利用しやすくなっています。

 

オープンソース LLM に関する FAQ

 

まとめ

オープンソース MML の調査により、私たちがテクノロジーと対話する方法に大きな影響を与える人工知能のダイナミックで有望な分野が明らかになりました。これらのモデルは、人間のようなテキストを理解して生成する能力を特徴としており、自然言語処理の最前線を前進させるだけでなく、コラボレーションとイノベーションの文化も促進します。これらのオープンソース LLM の性質により、最先端の AI へのアクセスが民主化され、幅広いユーザーがこれらのモデルを多様かつ有意義な方法でカスタマイズ、改善、適用できるようになります。オープンソース LLM は、その使用に伴う課題にもかかわらず、潜在的な利点と機会があるため、AI テクノロジーの継続的な進化において極めて重要な開発となっています。コミュニティが成長し、貢献し続けるにつれて、これらのモデルはさらに洗練され、アクセスしやすく、影響力のあるものになることが期待されます。