✷ アーカイブ · ラボ 11 拠点 · ディスパッチ 3,059 件
ラボ
毎朝十数個の公式ブログを開いて回る必要はありません。OpenAI、Anthropic、DeepMind などの一次発表を、要点を抜き出した形で。
OpenAI が ChatGPT と Whisper API を紹介
OpenAI は GPT-3.5 Turbo と Whisper API をリリースし、開発者に大幅なコスト削減と高性能な音声からテキストへの機能を提供しています。
GPT-4 API の一般提供と Completions API の廃止
OpenAI は、すべての有料顧客に対して GPT-4 API を一般提供し、Completions、Embeddings、Edits API の旧モデルに対する廃止計画を発表しました。
OpenAI 子ども安全コミットメント：Safety by Design 原則の採用
OpenAI と他の業界リーダーは、生成 AI が子どもにもたらすリスクを軽減するために Safety by Design 原則を実装することにコミットし、児童性的虐待資料（CSAM）および搾取資料（CSEM）の防止に重点を置いています。
OpenAI エンタープライズ API 機能アップデート 2024年4月
OpenAI は、エンタープライズ向けの新しいセキュリティ、管理コントロール、Assistants API の強化、そしてコスト管理オプションを導入し、大規模組織の AI ソリューションのスケーリングを支援します。
Hugging Face オープン思考連鎖リーダーボード
Hugging Face は、難易度の高い推論タスクにおいて、さまざまな LLM に対するチェーン・オブ・ソート（思考の連鎖）プロンプトによって得られる特定の精度向上を測定するために、Open Chain of Thought Leaderboard を導入しました。
Anthropic、児童安全原則イニシアチブを発表
Anthropicは、ThornおよびAll Tech Is Humanと提携し、生成AIが児童性的虐待コンテンツを生成または拡散することを防ぐことを目的としたSafety by Design原則を採用することを発表しました。
Anthropicのシンプルなプローブはスリーパーエージェントを検出できる
Anthropicは、一般的な対照ペアのみを使用して、スリーパーエージェントLLMの行動を99％以上のAUROCで検出できる線形「脱走プローブ」を導入した。これはAI安全における有望な、低コストの解釈可能性ツールである。
Jack of All Trades (JAT) 多目的トランスフォーマーエージェント
Hugging Face は、Jack of All Trades (JAT) を紹介します。これは、Atari、BabyAI、Meta-World、MuJoCo 環境にわたる多様なシーケンシャル意思決定タスクを実行できる、単一のトランスフォーマーベースのエージェントです。
OpenAI インストラクション階層: 権限付き指示を優先してプロンプトインジェクションを防止する
OpenAI は、システムプロンプトを信頼できないユーザー入力よりも優先させるように LLM を訓練するインストラクション階層を導入し、プロンプトインジェクションやジャイルブレイクに対する脆弱性を大幅に低減しました。
オープン・メディカルLLMリーダーボード：医療分野における大規模言語モデルのベンチマーク
Hugging Face は、さまざまな医療データセット上で LLM の性能を評価・比較する標準化プラットフォームである Open Medical-LLM Leaderboard を導入し、信頼性と患者安全性の向上を目指しています。
Llama 3 拒否率と検閲の比較
Llama 3 は Llama 2 よりも誤った拒否率が大幅に低く、技術的な支援を提供しつつ、無害なプロンプトに対する過剰な拒否を減少させています。
Meta Llama 3 リリースノート
MetaはLlama 3をリリースしました。これは8Bと70Bパラメータモデルを備えたオープンアクセスLLMファミリーで、トークナイゼーションの改善と15兆トークンでの訓練が特徴です。
OllamaでのLlama 3の利用可能性
OllamaはLlama 3のサポートをリリースし、Llama 2と比較してトレーニングデータ、コンテキスト長、およびトークン効率において大幅な改善された8Bおよび70Bパラメータのモデルへのアクセスを提供します。
Mixtral 8x22B リリースノート
Mistral AI は、合計 141B パラメータ、アクティブパラメータ 39B を備えたスパースな Mixture-of-Experts モデルである Mixtral 8x22B をリリースしました。Apache 2.0 ライセンスの下で、高いパフォーマンスとコスト効率を実現しています。
CodeQwen1.5 リリースノート
Qwenは、92のプログラミング言語と64KトークンのコンテキストウィンドウをサポートするオープンソースのコードLLMであるCodeQwen1.5-7Bをリリースし、開発者の生産性向上を目指しています。
Ryght ケーススタディ：Hugging Face と共にライフサイエンス向け生成AIプラットフォームを構築
Ryghtは、医療・ライフサイエンス向けのエンタープライズグレード生成AIプラットフォーム「Ryght Preview」を開始しました。このプラットフォームは、Hugging Face のエキスパートサポート、TGI、TEI を活用し、セキュアで柔軟かつ高性能なAIコパイロットを提供します。
Hugging Face エンドポイントでプライバシー保護推論を実行する
Hugging Face と Zama は、Fully Homomorphic Encryption（FHE）モデルを Hugging Face エンドポイント経由でデプロイできるようにし、ユーザーが暗号化されたデータを復号せずに機械学習の推論を実行できるようにしました。
LiveCodeBench リーダーボード：コード LLM の汚染フリー評価
Hugging Face は、UCバークレー、MIT、コーネル大学の研究者が開発した新しいベンチマークである LiveCodeBench リーダーボードを導入しました。このベンチマークは、時間ウィンドウで区切られた問題セットを使用してベンチマーク汚染を防ぎながら、LLM のコード生成および推論能力を評価します。
Gradio リロードモードで AI アプリ開発を高速化
Gradio のリロードモードにより、開発者はサーバーを再起動せずに AI アプリケーションのソースコード変更を即座に適用でき、開発の遅延を大幅に削減します。
Idefics2 8B ビジョン・ランゲージモデルリリース – アーキテクチャ、データ、パフォーマンス
Hugging Face は、VQA と OCR ベンチマークで他の 8B モデルを上回る性能を持ち、🤗 Transformers でのファインチューニングが可能な 8B のオープンソースビジョン・ランゲージモデル Idefics2 をリリースしました。
OpenAI日本ローンチとGPT-4日本語カスタムモデル
OpenAIは東京にアジア初のオフィスを開設し、日本語に最適化されたGPT-4カスタムモデルをリリースしました。このモデルはGPT-4 Turboより最大3倍速く動作します。
ビジョン言語モデルの解説
Hugging Face は、ビジョン言語モデル（VLM）のアーキテクチャ、オープンソースの選択肢、評価ベンチマーク、そして TRL ライブラリによるファインチューニングの新しい実験的サポートを網羅的に解説したガイドを提供しています。
Hugging Face と Google Cloud Vertex AI Model Garden の統合
Hugging Face は「Deploy on Google Cloud」を開始し、ユーザーが Hugging Face Hub または Vertex Model Garden を通じて、数千のオープン基盤モデルを Vertex AI または Google Kubernetes Engine (GKE) にデプロイできるようにしました。
CodeGemma リリースノート / 新機能
Googleは、Gemma をベースにしたオープンアクセスのコード専門 LLM ファミリーである CodeGemma をリリースしました。コード、数学、英語データの追加で 5000 億トークンを学習しています。
言語モデルの説得力の測定
Anthropicの研究は、AIの説得力がモデルのサイズと能力に比例して向上し、Claude 3 Opusが人間の執筆者と統計的に同等の説得力を達成していることを示しています。
Hugging Face 公共政策プログラムの概要と提出資料
Hugging Faceは、米国、EU、英国の政策立案者に詳細な立場文書、証言、コメントレターを提供する包括的な公共政策プログラムを発表し、責任あるオープン性への横断的なコミットメントとAI規制の形成を反映しています。
Ollama 埋め込みモデルのサポート
Ollamaは現在、埋め込みモデルをサポートしており、テキストをベクトル埋め込みに変換することで、ローカルな検索拡張生成（RAG）アプリケーションの作成を可能にします。
Klarna AI アシスタント統合とパフォーマンス結果
KlarnaはOpenAI搭載のAIアシスタントを導入し、顧客サービスチャットの3分の2を処理し、700人のフルタイムエージェントに相当する業務を実行しながら、解決時間と利益を改善しています。
Hugging Face と Wiz の研究パートナーシップによる AI セキュリティ
Hugging Face は Wiz と提携し、先進的な脆弱性管理とクラウドセキュリティ姿勢管理を統合して、プラットフォームと広範な AI/ML エコシステムを保護しています。
Hugging Face Dataset Viewer API と DuckDB-NSQL-7B を使用した Text2SQL
Hugging Face は、DuckDB-NSQL-7B モデルと Dataset Viewer API を使用して、自然言語の質問を SQL クエリに変換し、120,000 以上のオープンデータセットを分析する方法を示しています。
OpenAI ファインチューニング API の改善とカスタムモデルプログラムの拡張
OpenAI はファインチューニング API に新しい制御機能を導入し、カスタムモデルプログラムを拡張して、支援付きファインチューニングとドメイン固有のニーズに対応した完全にカスタムトレーニングされたモデルを提供するようになりました。
Xeon上で 🤗 Optimum Intel を使用した SetFit 推論の高速化
Hugging Face は、🤗 Optimum Intel ライブラリを介した事後トレーニング静的量子化を使用して、Intel Xeon CPU 上で SetFit モデルの推論スループットを最大 7.8 倍高速化する方法を示しています。
Qwen1.5-32B リリースノート / 新機能
Qwenは、72Bバージョンと比較して高性能と低メモリ・推論コストのバランスを取るよう設計された Qwen1.5-32B と Qwen1.5-32B-Chat をリリースしました。
Hugging Face と Cloudflare Workers AI の統合
Hugging Face が Cloudflare Workers AI を統合し、人気のオープンモデル向けにサーバーレス GPU 推論を提供。開発者はリクエストごとの課金モデルで AI アプリケーションをデプロイできるようになった。
OpenAIとHarveyがカスタム判例モデルの開発で提携
OpenAIとHarveyは、米国判例法10億トークンを組み込んだカスタム学習済み判例モデルを作成し、法務専門家のタスクにおける推論力を向上させ、幻覚（ハルシネーション）を削減しました。
Anthropic Many-Shot Jailbreaking Research
Anthropicは、長いコンテキストウィンドウ内に大量の偽の対話例を提供することで、LLMの安全トレーニングを上書きできる「many-shot jailbreaking」の脆弱性を特定しました。
ChatGPT アクセス更新：アカウント登録なしで即時利用
OpenAIは、アカウント登録を必要とせずにChatGPTを即座に利用できる機能を有効化し、世界中のユーザーにAIへのアクセスを拡大しました。
Oscar Health AI 実装：コスト削減とケアの向上
Oscar HealthはOpenAIのAPIを使用して臨床文書作成と請求処理を自動化し、文書作成時間を40％削減し、エスカレーション解決時間を50％短縮しています。
OpenAI Voice Engine: 合成音声の機能と安全フレームワーク
OpenAIはVoice Engineをプレビューし、15秒の音声サンプル1つからリアルで感情豊かな合成音声を生成できるモデルを提供していますが、悪用を防止するために慎重な展開戦略を維持しています。
Qwen1.5-MoE-A2.7B リリースノート
Qwenは、27億のアクティブ化パラメータのみで7B密結合モデルと同等の性能を発揮するMixture-of-Expertsモデル、Qwen1.5-MoE-A2.7Bを導入しました。
OpenAI Zelma: GPT-4で教育データを利用しやすくする
ZelmaはGPT-4を搭載したリサーチアシスタントで、米国の3〜8年生向け標準化テストデータを保護者、教師、政策立案者が平易な言葉でのクエリを通じて利用できるように設計されています。
OpenAI Sora 初印象：クリエイティブプロフェッショナルから
OpenAI は、Sora を使ってアイデアのプロトタイピングやシュールなビジュアルの作成、そしてクリエイティブプロセスから技術的・予算的制約を取り除いているビジュアルアーティストや映画制作者からの初期フィードバックを共有しました。
Pollen-Vision: ロボティクスにおけるゼロショットビジョンモデルの統一インターフェース
Hugging Face と Pollen Robotics チームは、ゼロショットビジョンモデルを統合し、ロボットが未知の物体を 3D 空間で検出・位置特定できるようにするオープンソースライブラリ pollen-vision をリリースしました。
Anthropic 第三者テストAIポリシー案
Anthropicは、監査人による多様なエコシステムを通じて、安全性を検証し、国家安全保障上のリスクを防止し、規制の虜（Regulatory Capture）を回避するための、フロンティアAIシステムに対する第三者テスト体制を提案しています。
Hugging Face Transformers: オープンソース機械学習の初心者向けガイド
Hugging Face は、Transformers ライブラリと Hub を使用して、Microsoft の Phi-2 のようなオープンソース機械学習モデルをデプロイおよび実行するための包括的な入門ガイドを提供しています。
埋め込み量子化：高速・低コスト検索のためのバイナリおよびスカラー手法
Hugging Face はバイナリおよび int8 の埋め込み量子化を発表し、メモリを 32 倍または 4 倍削減し、検索速度を最大 45 倍に向上させながら、元の性能の 96%〜99% を維持します。
JetBrains AI アシスタントと OpenAI API の統合
JetBrains は OpenAI の API を AI アシスタントに統合し、日常的なコーディング作業を自動化しました。その結果、開発者の 77% が生産性の向上を報告しています。
Hugging Face と Lighthouz AI が Chatbot Guardrails Arena を導入
Hugging Face と Lighthouz AI は、LLM とそのガードレールのデータプライバシーとセキュリティを評価するためのコミュニティ主導のストレステストプラットフォーム「Chatbot Guardrails Arena」を開始しました。
GaLore: コンシューマ向けハードウェアでの大規模モデル学習の進化
GaLoreは、低ランク勾配射影によりオプティマイザ状態のメモリ要件を82.5%以上削減することで、コンシューマ向けGPU上で数十億パラメータのモデルの学習を可能にします。
Cosmopedia: LLM事前学習のための大規模合成データ
Hugging Faceは、LLM事前学習向けの最大規模のオープン合成データセットであるCosmopediaを紹介します。このデータセットは、Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1によって生成された3000万ファイル、250億トークンを含みます。