✷ アーカイブ · ラボ 11 拠点 · ディスパッチ 3,060 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。
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。
Intel Meteor Lake上のPhi-2：ローカルLLM推論
Hugging Faceは、OpenVINO と Optimum Intel を使用した4ビット量子化により、Intel Meteor Lake（Core Ultra）プロセッサ上でMicrosoft Phi-2モデルをローカルで実行する方法を示しています。
Accenture, AWS, and Anthropic Collaboration for Enterprise AI Scaling
Anthropic、AWS、およびAccentureは、特に規制分野の組織が、セキュリティ、信頼性、およびデータプライバシーに焦点を当てて、生成AIをコンセプトから本番環境へと移行させるのを支援するために提携しました。
Vertex AI での Claude 3 モデルの一般提供開始
Anthropic は、Claude 3 Haiku と Claude 3 Sonnet を Google Cloud の Vertex AI プラットフォームで一般提供開始し、企業がエンタープライズグレードのセキュリティを備えた生成 AI ソリューションを拡張できるようにしました。
Holiday Extras ChatGPT Enterprise 実装
Holiday Extras は組織全体に ChatGPT Enterprise を導入し、週あたり 500 時間以上の削減を実現し、年間で約 50 万ドルの節約効果を達成しました。
エンタープライズの信頼と安全性のためのOpenAIとSalesforceの統合
OpenAIはSalesforce Einstein AIプラットフォーム向けの基盤となる生成AIモデルを提供し、Sales、Service、Commerceクラウド全体で安全かつエンタープライズ向けのAI機能を実現します。
Superhuman AI と OpenAI API の統合
Superhuman は OpenAI の API を統合し、ユーザーの受信トレイ処理速度を2倍にする AI 搭載メール機能のスイートを提供開始しました。
Quanto: Optimum 用の PyTorch 量子化バックエンド
Hugging Face は、あらゆるモダリティで低精度モデルのデプロイを簡素化するよう設計された、汎用性とデバイス非依存性を備えた Optimum 用 PyTorch 量子化バックエンド、Quanto を発表しました。
Hugging Face の DGX Cloud トレーニング
Hugging Face は、Enterprise Hub 組織が NVIDIA H100 および L40S GPU を使用してオープンモデルをノーコードでファインチューニングできるサービス「Train on DGX Cloud」を開始しました。
xAI Grok-1 オープンリリース
xAIは、3140億パラメータのMixture-of-ExpertsモデルであるGrok-1のベースモデルの重みとネットワークアーキテクチャを、Apache 2.0ライセンスの下で公開しました。
WebSight データセットと Sightseer モデル
Hugging Face は、200 万件のスクリーンショットと HTML のペアからなる合成データセット WebSight と、ウェブスクリーンショットを機能的な HTML コードに変換できるビジョン・ランゲージモデル Sightseer を発表しました。
Optimum Intel と fastRAG を使用した CPU 最適化埋め込み
Hugging Face と Intel は、Optimum Intel と fastRAG を活用し、Xeon CPU 上で埋め込みモデルを高速化する手法を導入しました。int8 量子化により、レイテンシを最大 4.5 倍削減し、スループットを最大 4 倍向上させます。
Ollama AMD グラフィックスカード サポート プレビュー
Ollama は、Windows および Linux において AMD グラフィックスカードのプレビューサポートを導入しました。これにより、幅広い Radeon、Radeon PRO、および Instinct シリーズのカードを通じて、すべての Ollama 機能でハードウェアアクセラレーションが可能になります。
OpenAIのグローバルニュースパートナーシップ（Le Monde と Prisa Media）
OpenAIはLe MondeとPrisa Mediaと提携し、ニュースコンテンツをChatGPTに統合しました。ユーザーには出典が明示された要約と元記事への直接リンクが提供されます。
AI ヘルスコーチングにおける Healthify と OpenAI の協業
Healthify は OpenAI の GPT-4 Vision、GPT-4 Turbo、Embeddings モデルを統合し、パーソナライズされた栄養・フィットネスコーチングを拡大しました。その結果、食事トラッキングのエンゲージメントが 50% 増加しました。
Claude 3 Haiku リリースノート
Anthropicは、最先端のビジョン機能と高速なトークン処理速度を備え、エンタープライズアプリケーション向けに設計された高速で手頃な価格のモデルであるClaude 3 Haikuをリリースしました。
OpenAI ガバナンスレビューとリーダーシップ確認
OpenAIはWilmerHaleによる独立したレビューを完了し、Sam AltmanとGreg Brockmanのリーダーシップに対する完全な信頼を確認し、重要なガバナンス改革を実施しました。
OpenAI取締役会の拡大
OpenAIはDr. Sue Desmond-Hellmann、Nicole Seligman、Fidji Simoを取締役会に任命し、CEOのSam Altmanが取締役会に復帰しました。
Anthropic "Reflections on Qualitative Research" – なぜ解釈可能性には定性的視点が必要なのか
Anthropicの「Reflections on Qualitative Research」は、AIモデルに関する解釈可能性の研究は定性的手法を優先すべきであると主張し、そのような研究を評価するためのヒューリスティックを提供しています。
Lifespanヘルスケアシステム、GPT-4を活用して患者の健康リテラシー向上
ローディアイランド最大の医療システムであるLifespanは、GPT-4を導入し、複雑な外科同意書を大学レベルの読解難易度から中学校レベルに簡素化することで、患者の理解と健康増進を図っています。
Match Group、ChatGPT Enterpriseを導入し、生産性と製品開発を強化
Match Groupは、数千人の従業員にChatGPT Enterpriseを展開し、部門横断的な協働、エンジニアリング効率、製品のユーザビリティテストを改善するとともに、OpenAIのAPIを活用して顧客向け機能を提供しています。
Paradigm、GPT-4を統合して臨床試験患者マッチングを加速
ParadigmはOpenAIのGPT-4 APIを使用して、臨床試験の適格性評価のための医療記録の自動評価を行い、精度を10%向上させ、1分あたり数百人の患者のスクリーニングを可能にしています。
OpenAIとイーロン・マスク：パートナーシップとミッションの明確化
OpenAIは、イーロン・マスクとの歴史的関係、AGI開発資金調達のための営利化への必要性、そして広範な利益へのコミットメントを明らかにする声明を発表しました。
ConTextual: テキストが豊富なシーンにおけるマルチモーダル推論のベンチマーク
Hugging Face と UCLA の研究者は、テキストが豊富な複雑な画像において、テキストと視覚的手がかりを共同で推論する大型マルチモーダルモデル（LMM）の評価を目的としたデータセットとリーダーボードである ConTextual を導入しました。
Hugging Face と Argilla が共同コミュニティデータセット構築を実現
Hugging Face と Argilla は、Hugging Face Spaces と Argilla を活用した簡略化されたワークフローを導入し、コミュニティが共同で高品質なオープンソースデータセットを構築できるようにしました。
Claude 3 モデルファミリーのリリース
Anthropicは、Opus、Sonnet、Haikuで構成されるClaude 3モデルファミリーをリリースしました。これらは、高度なビジョン機能、精度の向上、および認知タスクにおける新しい業界ベンチマークを導入しています。
Intel Gaudi 2 AIアクセラレータ上のテキスト生成パイプライン
Hugging Face は Intel Gaudi 2 AIアクセラレータ向けにカスタムテキスト生成パイプラインを導入し、Optimum Habana を通じて Llama 2 モデル（7b、13b、70b）の簡易デプロイを実現しました。
ビジネスパフォーマンスのためのAnthropicプロンプトエンジニアリング
Anthropicは、ビジネスアプリケーションにおけるClaudeの正確性、一貫性、およびコスト効率を向上させるために、ステップバイステップの推論、few-shot prompting、およびprompt chainingを含む、主要なプロンプトエンジニアリング手法の概要を説明しています。
StarCoder2 と The Stack v2 のリリース
BigCode は、3B、7B、15B のパラメータサイズで透明に訓練されたオープンコード LLM のファミリーである StarCoder2 を、巨大な新しい Stack v2 データセットを活用してリリースしました。
Hugging Face TTS Arena: テキスト音声合成モデルのベンチマーク
Hugging Faceは、Eloレーティングシステムを用いたクラウドソース型の並列比較ツールとリーダーボードであるTTS Arenaを立ち上げ、テキスト音声合成モデルの品質を客観的に測定できるようにしました。
Mistral AI Le Chat リリース
Mistral AIは、個人ユーザーとビジネス環境の両方において、Mistralモデルの能力を実証する多言語対話型アシスタント「Le Chat」をリリースしました。
Mistral Large と Mistral Small のリリース
Mistral AI は、トップクラスの推論能力と多言語能力を備えたフラッグシップモデルである Mistral Large と、低レイテンシのワークロード向けに最適化されたモデルである Mistral Small をリリースしました。
AIウォーターマーキング 101: ツールとテクニック
Hugging Face は、ディープフェイクと戦い、コンテンツの出所を保証するために、画像、テキスト、オーディオにわたる AI ウォーターマーキング技術の包括的な概要を提供しています。
Matryoshka 埋め込みモデルの紹介
Matryoshka 埋め込みモデルは、サイズ可変の埋め込みを提供し、性能の大幅な低下なしに切り詰めることができ、ストレージ、速度、精度の間で柔軟にトレードオフできるようにします。
Hugging FaceでのGemmaモデルのファインチューニング
Hugging Face は、パラメータ効率的ファインチューニング（PEFT）と低ランク適応（LoRA）を使用して、Google の Gemma モデルを GPU および Cloud TPU 上でカスタマイズするためのガイドを提供しています。
Hugging Face と Haize Labs が Red-Teaming Resistance Leaderboard を発表
Hugging Face と Haize Labs は、特定の安全違反カテゴリにわたる高品質で人間らしい敵対的プロンプトに対する LLM の堅牢性を評価するために、Red-Teaming Resistance (RTR) Benchmark を開始しました。
Google Gemma オープン LLM リリース
GoogleはGemmaをリリースしました。Geminiに基づくオープンアクセスの大規模言語モデルファミリーで、2Bと7Bのパラメータサイズがあり、ベースと指示チューニングされたバリアントが提供されます。
Open Ko-LLM リーダーボード
Hugging Face と Upstage は、プライベートテストセットを使用して汚染を防止し、韓国語大規模言語モデルの公平で透明な評価エコシステムを提供するために Open Ko-LLM Leaderboard を立ち上げました。
Hugging Face PEFT 新しい LoRA マージング手法
Hugging Face は PEFT ライブラリにいくつかの新しいマージング手法を導入し、ユーザーが同じベースモデルからの複数の LoRA アダプタをオンザフライで組み合わせて新たな機能を合成できるようにしました。
オープンソースLLMによる合成データで、カスタムモデルのコスト、レイテンシ、炭素排出を削減
Hugging Face は、オープンソース LLM を用いて合成データを生成し、小型 RoBERTa モデルをファインチューニングすることで、推論コストを $3061 から $2.7 に、レイテンシを数秒から 0.13 s に、CO₂ 排出を約 1 t から 0.12 kg に削減し、金融感情分類タスクで GPT‑4 と同等の精度を実現したことを示しています。
Anthropic Election Integrity Strategy 2024
Anthropicは、厳格な利用規約、敵対的レッドチーミング、および権威ある情報源へのリダイレクトという3つの柱からなる戦略を、2024年の世界的な選挙におけるClaudeの悪用を防ぐために実施しています。
OpenAI Sora: ビデオ生成モデルを世界シミュレータとして
OpenAIは、最大1分間の高忠実度ビデオを生成できる拡散トランスフォーマーモデルSoraを導入し、ビデオ生成のスケーリングが汎用的な物理世界シミュレータへの道であることを示唆しています。
Ollama Windows Preview Release
OllamaはWindows向けにプレビュー版をリリースし、ネイティブなGPU加速とAPIアクセスにより、ユーザーが大規模言語モデル（LLM）をローカルで実行、プル、および作成できるようにしました。
OpenAI、AIを利用した国家系脅威アクターを撹乱
OpenAIはMicrosoft Threat Intelligenceと協力し、AIを用いて限定的なサイバーセキュリティタスクを実行していた中国、イラン、北朝鮮、ロシアの5つの国家系脅威アクターのアカウントを停止しました。
AMD パーベイシブ AI デベロッパーコンテスト
AMD と Hugging Face はパーベイシブ AI デベロッパーコンテストを開始するために提携し、開発者に AMD ハードウェアへの無料アクセスと、ジェネレーティブ AI、ロボティクス AI、PC AI の分野で AI アプリケーションを構築するための賞金を提供します。
ChatGPT のメモリと新しいユーザーコントロール
OpenAI は、ChatGPT が会話間で詳細を記憶し、繰り返し情報を提供する必要なく、よりパーソナライズされた応答を提供できるメモリ機能を導入しました。
Hugging Face TGI メッセージ API リリース
Hugging Faceはバージョン1.4.0からText Generation Inference（TGI）向けのMessages APIを導入し、オープンLLM向けにOpenAI Chat Completion APIとの互換性を実現しました。
Ollama OpenAI 互換性アップデート
Ollama は、OpenAI Chat Completions API との組み込みの互換性を備えるようになりました。これにより、ユーザーは既存の OpenAI 互換のツールやライブラリを使用して、ローカルモデルを実行できるようになります。
Qwen1.5 リリースノート / 新機能
Qwenは、0.5Bから110BパラメータまでのオープンソースのベースモデルとチャットモデルのシリーズであるQwen1.5をリリースしました。人間の好み合わせの改善、多言語対応、そしてHugging Face `transformers` へのネイティブ統合が特徴です。
SegMoE: Segmind の拡散エキスパート混合モデル
SegMoE は、Stable Diffusion アーキテクチャの Feed‑Forward 層をスパース MoE 層に置き換えることで、プロンプト理解を向上させた Mixture‑of‑Experts（MoE）拡散モデルを作成するフレームワークです。