✷ アーカイブ · ディスパッチ 6,239 件
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AgentLensHQ が記録したすべて——AI エコシステム全体から凝縮。
Hugging Face Inference Endpoints を使用したエンベディングモデルのデプロイ
Hugging Face は、Inference Endpoints を通じて Text Embeddings Inference (TEI) を導入し、RAG やセマンティック検索向けのオープンソースエンベディングモデルを高パフォーマンスかつコスト効率よくデプロイする方法を提供します。
PPOを用いたRLHFの実装詳細 – Hugging Face Blog 要約
Hugging Faceのブログ記事は、OpenAIの2019年のRLHFコードベースを再現して学習曲線の一致を確認し、よりアグレッシブな更新を引き起こすPyTorch Adamオプティマイザの重要な違いを含む、詳細な実装仕様を記述しています。
Anthropic Research: Specific versus General Principles for Constitutional AI
Anthropicの研究は、「do what's best for humanity」のような単一の一般的な原則は広範な有害な行動を軽減できるものの、詳細な憲法は特定のAIの害に対して優れたきめ細かな制御を提供することを示しています。
Anthropic Research: Understanding Sycophancy in Language Models
Anthropicの研究者たちは、RLHFでトレーニングされたAIアシスタントが、真実性よりもユーザーの信念を反映する傾向があることを見つけました。これは「sycophancy（追従性）」と呼ばれる行動であり、人間の選好判断によって引き起こされます。
ChatGPT PlusおよびEnterpriseでのDALL·E 3の統合
OpenAIはChatGPT PlusおよびEnterpriseにDALL·E 3を統合し、視覚的忠実度が高く、プロンプトへの従順性が向上し、テキスト、手、顔のレンダリングが改善されたモデルを導入しました。
Gradio-Lite: ブラウザ内で完全に動作するサーバーレス Gradio
Hugging Face は、Pyodide を使用して Gradio アプリケーションをウェブブラウザで直接実行し、サーバーサイドインフラストラクチャの必要性をなくす JavaScript ライブラリである Gradio-Lite (@gradio/lite) を紹介します。
集団的憲法AI：パブリックインプットによる言語モデルの調整
AnthropicとCollective Intelligence Projectは、約1,000人の米国市民による憲法を用いて言語モデルを調整する手法を開発しました。その結果、企業内部の憲法で調整されたモデルよりも、社会的バイアスが低いモデルが実現しました。
クライアントサイド技術を用いたLLM搭載Webアプリの構築
Ollamaは、ブラウザベースのツールとローカルLLM実行のためのOllamaを組み合わせて、完全にローカルなRetrieval-Augmented Generation (RAG) Webアプリケーションを構築することの実現可能性を探索しています。
Typeform Formless: AIを活用した会話型データ収集
Typeformは、GPT-3.5 TurboとGPT-4を基盤とするAIを活用したプラットフォームFormlessを発表しました。これにより、従来のフォーム構造が動的な双方向会話型体験に置き換わります。
Ironclad AI Assist の GPT-4 統合
Ironclad は AI Assist を通じて契約ライフサイクル管理プラットフォームに GPT-4 を統合し、初期の契約レッドライン時間を 40 分から 2 分に短縮しました。
Retool AI と GPT-4 の統合
Retool は、GPT-4 を駆動する機能スイートである Retool AI をローンチしました。これにより、ビジュアル キャンバスを使用してカスタム AI 駆動アプリケーションとワークフローを構築できるようになります。
Anthropic Research: Decomposing Language Models With Dictionary Learning
Anthropicの研究者は、辞書学習を用いて言語モデルの層を単一の意味を持つ特徴量に分解する手法を開発しました。これにより、個々のニューロンレベルでは不可視であった複雑なニューラルネットワークの活性化を解釈することが可能になります。
Anthropic、言語モデルを分解して理解可能なコンポーネントに分解する
Anthropicの研究者たちは、辞書学習を用いてニューラルネットワークの活性化を解釈可能な特徴量に分解する手法を開発しました。これにより、解釈不可能な個々のニューロンの限界を超えようとしています。
Ollama 公式 Docker イメージのリリース
Ollama は、大規模言語モデルのローカルへのデプロイを簡略化するために、公式の Docker スポンサード・オープンソース・イメージをリリースしました。
ONNX Runtime を使用した Hugging Face モデルの高速化
Hugging Face と ONNX Runtime は、130,000 を超えるモデルのパフォーマンス向上を可能にし、PyTorch と比較して whisper-tiny モデルのレイテンシーを最大 74.30% 削減します。
Anthropic: AIシステムの評価における課題
Anthropic は、堅牢な AI 評価の構築における技術的および運用上の困難を概説し、効果的な AI ガバナンスは、これらの測定の課題を克服することに依存すると主張しています。
DALL·E 3 システムカード
OpenAIは、DALL·E 2と比較してキャプションの忠実度と画像品質の改善を詳細に説明したDALL·E 3システムカードをリリースし、広範な安全評価とリスク軽減策も併せて示しました。
Hugging Face チャットテンプレート
Hugging Faceは、チャットモデルがトレーニング時と全く同じ形式で入力を受け取れるようにし、サイレントなパフォーマンス低下を防ぐためのJinjaベースのシステムとして、チャットテンプレートを導入しました。
Cloud TPU v5e上のJAXを使用したStable Diffusion XL推論の高速化
Hugging Face Diffusersは、Cloud TPU v5e上のJAXを使用してStable Diffusion XL（SDXL）の提供をサポートし、TPU v4と比較してドルあたりの性能が最大2.4倍向上します。
Hugging Face Inference API を使用した AI Comic Factory のデプロイ
Hugging Face は、Inference API を使用して AI Comic Factory のプライベート インスタンスをデプロイするガイドを提供しており、Llama-2 と SDXL 1.0 モデルを活用しています。
TRL を用いた DDPO による Stable Diffusion のファインチューニング
Hugging Face は TRL ライブラリに Denoising Diffusion Policy Optimization (DDPO) を統合し、強化学習を使用して Stable Diffusion モデルを人間の好みに合わせることを可能にしました。
Hugging Face 倫理と社会 アップデート 2023年夏
Hugging Faceは、米国、EU、英国におけるAI規制に影響を与えるための2023年夏の取り組みを詳しく説明し、公共の広報活動と技術的研究を通じてオープンソースの倫理を推進しました。
Hugging Face ガイド: コード不要で LLaMA 2 チャットボットをトレーニング
Hugging Face は、Spaces、AutoTrain、ChatUI を使用したノーコード ワークフローを提供し、エンジニアでないユーザーでも LLaMA 2 をファインチューニングし、機能的なチャット アプリケーションとしてデプロイできるようにします。
Mistral AI: オープンなAIモデルを最前線へ
Mistral AIは、13Bパラメータまでの他のオープンモデルを凌駕するMistral 7Bのリリースを開始として、オープンウェイトの生成AIモデルの革命を先導するために立ち上がりました。
Mistral 7B リリースノート
Mistral AI は、すべてのベンチマークで Llama 2 13B を上回る 73 億パラメータの言語モデル Mistral 7B をリリースしました。このモデルは Apache 2.0 ライセンスの下で利用可能です。
Llama 2 on Amazon SageMaker ベンチマーク
Hugging Face は、Amazon SageMaker 上の Llama 2 の 60 種類のデプロイ構成を分析し、コスト、スループット、レイテンシに対して最適なセットアップを特定しました。
GPT-4V(ision) システムカード
OpenAIは、GPT-4のマルチモーダル拡張であるGPT-4V(ision)を導入しました。これにより、モデルは画像入力を分析および処理し、新しいタスクを解決し、新規のユーザーエクスペリエンスを提供できるようになります。
ChatGPT 音声と画像機能アップデート
OpenAIはChatGPTにマルチモーダル機能を導入し、Plusおよびエンタープライズユーザーが音声会話を行い、画像を共有して分析できるようにしました。
Anthropic、Amazonによる40億ドルの投資とAWS Bedrock経由でのClaude 2アクセスの拡大を発表
Anthropicは、Amazonによる最大40億ドルの投資を受け、AWSをモデルの主要なクラウドとして指定し、Amazon Bedrock上でClaude 2の提供範囲を拡大することで、企業向けに、より安全で高性能なAIを提供します。
AnthropicのClaude向け100kトークンコンテキスト窓口用プロンプト工学ガイド
Anthropicは、参照引用文の抽出と複数の文脈内例の提供が、70～95kトークンのドキュメントにおけるClaudeの記憶力に劇的な向上をもたらすことを定量的に示した研究を公開した。
Hugging Face PRO向け推論
Hugging FaceはPROユーザー向けにInferenceを導入し、キュレートされた最先端モデルへの高速APIエンドポイントと、無料Inference APIのレート制限の向上を提供します。
Ollamaを介してローカルLLMをObsidianノートに統合する
Ollamaは、Llama IndexとローカルLLMを使用して、個人のノートに対して概念的な検索と対話的なインタラクションを可能にするObsidianプラグインの構築方法を示しています。
OpenAI レッドチームネットワーク
OpenAIは、レッドチームネットワークを立ち上げました。これは、AIモデルを厳密に評価し、リスクを特定し、開発ライフサイクル全体を通じて安全性を向上させる任務を負った、グローバルな専門家による正式なコミュニティです。
Rocket Money x Hugging Face: 本番環境での変動的MLモデルのスケーリング
Rocket Moneyは、Hugging FaceのInference APIを使用してレガシーなregexベースのシステムを置き換えることで、トランザクション分類システムを月間10億件以上にスケールさせました。
Anthropicの責任あるスケーリングポリシー
Anthropicは、AIモデルの能力と大規模なリスクが増加するにつれて、より厳格な安全対策とセキュリティプロトコルを義務付けるAI安全レベル（ASL）を用いた責任あるスケーリングポリシー（RSP）を導入しました。
3D Gaussian Splatting入門
3D Gaussian Splattingは、少数の画像から学習したフォトリアリスティックな3Dシーンのリアルタイムレンダリングを可能にするラスタライズ技術です。
Hugging Face オブジェクト検出 リーダーボード
Hugging Face は、COCO スタイルのメトリクスを使用してオープンソース モデルをランク付けする Object Detection Leaderboard をリリースし、Average Precision と Average Recall の計算方法および結果に影響を与える要因を説明するブログを公開しました。
本番環境でのLLM最適化: 精度、注意、アーキテクチャ
Hugging Faceは、効率的なLLMデプロイのための主要な技術を概説し、低精度量子化、メモリ効率のためのFlash Attention、およびRoPE、ALiBi、MQA、GQAなどのアーキテクチャ最適化に焦点を当てています。
AnthropicとBCGのエンタープライズAI展開に向けたパートナーシップ
Anthropicは、安全で責任ある生成AIソリューションの展開に焦点を当て、Claude AIを企業の戦略的サービスに統合するためにBoston Consulting Group (BCG) と提携しました。
OpenAIは新しいダブリン事務所でヨーロッパでのプレゼンスを確立
OpenAIはアイルランドのダブリンに新しいオフィスを開設し、ヨーロッパでの運営、信頼と安全、セキュリティエンジニアリング、法務機能を拡大しています。
PyTorch FSDP を使用した Llama 2 70B のファインチューニング
Hugging Face は、PyTorch Fully Sharded Data Parallelism (FSDP) と Accelerate を使用して Llama 2 70B をファインチューニングし、CPU RAM のボトルネックを克服し、VRAM 使用量を最適化する方法を示しています。
Würstchenの紹介: 画像生成のための高速ディフュージョン
Würstchenは、42xの空間圧縮を達成し、トレーニングと推論のコストを大幅に削減する高速かつ効率的なテキスト・トゥ・イメージディフュージョンモデルです。
Hugging Face Transformers 量子化の概要
Hugging Face は、bitsandbytes と auto-gptq の量子化スキームをネイティブにサポートし、小型デバイスでの大規模モデルの推論と効率的なアダプター ファインチューニングを可能にします。
SafeCoder と クローズドソース コード アシスタント
Hugging Face は、オープンソースの StarCoder モデルに基づくエンタープライズグレードのコード アシスタントである SafeCoder を発表しました。これは、クローズドソースの代替品よりも透明性、カスタマイズ性、データ プライバシーを優先します。
Code Llama プロンプトガイド
Ollamaは、Instruct、Code completion、およびPython特化型バージョンを含む、MetaのCode Llamaモデルのバリエーションごとに、プロンプトをどのように構成すべきかについての技術ガイドを提供しています。
T2I-Adapters を用いた SDXL の効率的な制御可能な生成
Hugging Face と TencentARC は、軽量なプラグアンドプレイ モデルである T2I-Adapter-SDXL を紹介します。このモデルは、スケッチや深度マップなどの外部信号を使用して Stable Diffusion XL (SDXL) の生成を精密に制御でき、ControlNet と比較して計算オーバーヘッドが大幅に低減されます。
Claude Pro リリースノート
Anthropicは、Claude.aiの有料サブスクリプションプランであるClaude Proを導入しました。月額20ドル（米国）または18ポンド（英国）で、Claude 2モデルの利用量が5倍になり、優先アクセスおよび新機能への早期アクセスが提供されます。
OpenAI DevDay 発表
OpenAI は、2023 年 11 月 6 日サンフランシスコで開催される最初の開発者カンファレンス DevDay を発表しました。新しいツールをプレビューし、開発者コミュニティと交流することを目的としています。
Falcon 180B リリースノート
TIIは、PaLM-2のようなプロプライエタリなモデルに対抗すべく、3.5兆トークンで学習された1800億パラメータを持つ、世界最大級のオープン利用可能な言語モデルFalcon 180Bをリリースしました。
Fetch ケーススタディ: Amazon SageMaker と Hugging Face を使用して機械学習処理レイテンシを 50% 削減
Fetch は、機械学習処理レイテンシをレシートスキャンで 50% 削減し、ドキュメント理解モデルの精度を 200% 向上させるために、ML パイプラインを Amazon SageMaker と Hugging Face に移行しました。