✷ アーカイブ · ラボ 11 拠点 · ディスパッチ 3,426 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。
ChatGPT Pro リリース
OpenAIは、月額200ドルのサブスクリプションプランであるChatGPT Proを発表しました。このプランは、o1、o1-mini、GPT-4oへの無制限アクセスおよび複雑な問題解決のための高計算リソースを必要とする'o1 pro mode'を提供します。
OpenAI o1 システムカード
OpenAI は、思考の連鎖による推論モデル、その安全性評価、および準備フレームワークにおける説得と CBRN に関する中リスク、サイバーセキュリティとモデルの自律性に関する低リスクの詳細を記した o1 システムカードを公開しました。
PaliGemma 2 リリースノート
Googleは、SigLIP画像エンコーダとGemma 2テキストデコーダを組み合わせた、3つのパラメータサイズと複数の入力解像度にわたる新しいビジョン言語モデルファミリーであるPaliGemma 2をリリースしました。
LLMは自分の間違いを修正するのがどの程度得意か？KerasとTPUを用いたチャットボット・アリーナの実験
Hugging Faceは、いくつかの10B未満のLLMに対して単純なカレンダーAPIタスクのテストを行い、Gemma 2 9Bは最小限のプロンプトで一貫して間違いを修正できた一方で、小型および古いモデルは苦戦するか、多くの修正ターンを必要とすることを発見しました。
OpenAIとFutureの専門コンテンツ向け戦略的パートナーシップ
OpenAIとFutureは提携し、Futureの200以上の専門メディアブランドからのコンテンツをChatGPTに統合し、ユーザーに信頼できる専門情報を提供するとともに、出版社の配信範囲を拡大しています。
Morgan Stanley AI 統合と評価フレームワーク
Morgan Stanley は OpenAI と協力して GPT-4 と Whisper を活用したツールを導入し、信頼性とコンプライアンスに焦点を当てた厳格な評価フレームワークを通じてアドバイザーの採用率 98% を達成しました。
AraGen ベンチマークとリーダーボード: アラビア語 LLMs 向け 3C3H 評価の導入
Hugging Face は、3C3H 指標を使用して正確性、完全性、簡潔性、役立ちやすさ、正直さ、無害性を評価するアラビア語 LLMs の動的ベンチマークおよびリーダーボードである AraGen を発表しました。
Hugging Face CFM ケーススタディ: LLM インサイトを使った小規模モデルのファインチューニング
Capital Fund Management (CFM)は、Llama 3.1を使用してGLiNERやSpanMarkerなどのコンパクトモデルのファインチューニング用データのラベル付けを支援することで、金融の名前付きエンティティ認識(NER)の精度を最大6.4%向上させ、推論コストを最大80倍削減しました。
オープンソース開発者向けEU AI Actガイド
Hugging Faceのガイドは、EU AI ActがオープンソースAI開発者にどのように適用されるかを説明し、限定リスクのAIシステムおよび非システムリスクの汎用AIモデルの義務を概説し、コンプライアンスのためのツールを示しています。
QwQ-32B-Preview: 深層推論機能の探求
Qwenは、内部のチェーン・オブ・ソート思考プロセスを通じて深層推論と複雑な問題解決のために設計されたモデルであるQwQ-32B-Previewを発表しました。
Hugging Face Hub ストレージの再アーキテクチャ
Hugging Faceは、コンテンツアドレスドストア（CAS）を導入することでバイトレベルの重複除去を可能にし、巨大なAIモデルのグローバル転送速度を向上させるため、アップロードおよびダウンロードアーキテクチャを再設計しています。
SmolVLM リリースノート / 新機能
Hugging Faceは、フルオープンソースで、エッジデバイスでの低メモリフットプリントと高スループットに最適化された2BパラメータのVision Language Model（VLM）であるSmolVLMを発表しました。
あなたは最先端の位置エンコーディングを設計できたでしょう
Hugging Faceのブログ記事は、トランスフォーマーの位置エンコーディングの反復的設計を歩み、サインusoidalエンコーディングがどのように回転位置エンコーディング（RoPE）に導かれるか、そしてそれがトークン間の関係をモデル化する上でなぜ重要かを示しています。
Anthropic Model Context Protocol (MCP) リリース
Anthropicは、断片化された統合を排除するために、AIアシスタントをコンテンツリポジトリ、ビジネスツール、開発環境などのデータソースに接続するためのユニバーサルな標準であるModel Context Protocol (MCP)をオープンソース化しました。
Ollama Python Library 0.4 リリースノート
Ollama Python library 0.4 では、Python 関数をツールとして直接渡す機能が導入され、Pydantic と docstring parsing を介して JSON スキーマの生成が自動化されます。
AnthropicとAWS、AI開発に向けたパートナーシップを拡大
AnthropicとAWSは、Amazonからの新たな40億ドルの投資と、将来の基盤モデル向けにTrainiumハードウェアを最適化するための深い技術的パートナーシップを、特徴とする提携の拡大を行いました。
人間とAIによるレッドチーミングの進化 – OpenAIのアプローチとo1ファミリーへの適用
OpenAIは、AIモデルの外部レッドチーミングプロセスを詳細に説明したホワイトペーパーを公開し、OpenAI o1ファミリーの公開準備にそれを適用しました。
Grab GPT-4o ビジョン ファインチューニングのための GrabMaps
Grab は、GPT-4o ビジョン ファインチューニングを実装し、GrabMaps の交通標識の位置特定と車線カウントを自動化しました。これにより、速度制限標識の位置特定が 13% 向上し、車線カウントの精度が 20% 向上しました。
Hugging Face と LLM-jp がオープン日本語 LLM リーダーボードを開始
Hugging Face と LLM-jp は、オープン日本語 LLM リーダーボードを導入しました。この透明な評価プラットフォームは、20 以上のデータセットを備え、日本語大規模言語モデルの性能をベンチマークします。
Hugging Face がストレージ効率を向上させるためにコンテンツ定義チャンク化を導入
Hugging Face は、Xet チームによるコンテンツ定義チャンク化ストレージ アプローチを発表し、変更されたチャンクのみをアップロードすることで、大規模なモデルおよびデータセット ファイルのストレージおよび転送コストを削減します。
自己スペキュラティブデコーディングによる高速テキスト生成
Hugging Faceは、LayerSkipを介した自己スペキュラティブデコーディングを導入します。これは、単一のLLMの早い層をドラフトに、後の層を検証に使用することで、生成速度を向上させ、メモリオーバーヘッドを削減する方法です。
FlagEval Debate: 新しい多言語LLM評価フレームワーク
BAAIは、LLMが多言語ディベートで競い合う動的評価プラットフォームFlagEval Debateを立ち上げ、推論、論理、敵対的能力をより正確に評価できるようにしました。
Rox収益プラットフォームとOpenAIの統合
Roxは、OpenAIのAPIを使用したAI搭載型収益管理プラットフォームを立ち上げ、AIエージェントスウォームのシステムを通じてデータ統合、営業ワークフロー、アカウント監視を自動化しました。
Hugging Face Judge Arena: LLMsを評価者としてベンチマーク
Hugging Faceは、人間の投票を使って他のAI生成レスポンスの採点において最も効果的な評価者として機能するLLMを決定するクラウドソーシングプラットフォームであるJudge Arenaをリリースしました。
Anthropic モデル評価への統計的アプローチ
Anthropicは、中心極限定理や検定力分析などのツールを用いて、真の能力の差とランダムなノイズを区別するために、AIモデル評価における厳密な統計的フレームワークを提案しています。
Mistral AI le Chat アップデート 2024年11月
Mistral AIは、引用付きのウェブ検索、共同作業可能なCanvasインターフェース、およびPixtral Largeによって強化されたマルチモーダル機能を含む、le Chatへのいくつかのベータ機能を追加しました。
Pixtral Large リリースノート
Mistral AIは、Mistral Large 2のテキスト能力を維持しながら、MathVista、DocVQA、およびVQAv2において最先端のパフォーマンスを達成する124Bオープンウェイト・マルチモーダルモデルであるPixtral Largeをリリースしました。
OpenAIはフランスのAIエコシステムを拡大するためパリにオフィスを開設
OpenAIはフランスの組織、スタートアップ、政府との連携におけるAIの急速な導入を支援するため、パリに新しいオフィスを開設しました。
Qwen2.5-Turbo 1Mトークン コンテキスト長 リリース
Qwenは、モデルのコンテキストウィンドウを100万トークンに拡張し、推論速度を大幅に向上させながら、短いシーケンスタスクにおいて競争力のあるパフォーマンスを維持するQwen2.5-Turboをリリースしました。
エスティ ローダー カンパニーズ ChatGPT Enterprise 導入
エスティ ローダー カンパニーズは、ChatGPT Enterpriseを導入し、75年以上の消費者および臨床データを分析し、240以上のカスタム GPTを作成して、製品開発と市場対応の迅速化を実現しました。
研究者向け Hugging Face Hub データセット共有
Hugging Face Hub は、統合された探索、セキュリティ、コミュニティエンゲージメントツールを備えた、大規模な ML データセットのホスティングと共有のための包括的なプラットフォームを提供します。
Qwen2.5-Coder シリーズ リリースノート
Qwenは、0.5Bから32Bまでの6つのモデルサイズを備えたQwen2.5-Coderシリーズをリリースしました。32B-Instructモデルは、コーディングタスクにおいてGPT-4oに匹敵するオープンソースSOTAパフォーマンスを達成しています。
Mistral Batch API リリース
Mistral AI は、同期 API コールよりも 50% 低いコストで大量のリクエストを処理できる Batch API をリリースしました。
Mistral Moderation API リリース
Mistral AI は、AI デプロイメントにシステムレベルのガードレールを提供するために、テキストを複数の言語にわたって 9 つの安全性カテゴリに分類する LLM ベースの分類器である、新しいコンテンツモデレーション API をリリースしました。
OllamaでLlama 3.2 Visionが利用可能に
Ollamaは、11Bおよび90BのパラメータサイズのLlama 3.2 Visionのサポートをリリースし、OCRや画像分析を含むマルチモーダル機能のローカル実行を可能にしました。
Hugging Face PyCharm 統合
Hugging Face は、その Hub を PyCharm Professional に直接統合し、開発者が IDE を離れることなく機械学習モデルを検出、挿入、管理できるようにしました。
Argilla 2.4 リリースノート / 新機能
Argilla 2.4 は、Hugging Face Hub のデータセットをインポートし、人間のフィードバックを通じてファインチューニングおよび評価用データセットを構築するためのノーコード UI を導入しました。
xAI API パブリックベータ版リリース
xAIは、grok-betaモデルを皮切りに、APIのパブリックベータ版をリリースし、開発者がGrokシリーズの基盤モデルにプログラムからアクセスできるようにしました。
Amazon BedrockにおけるClaude 3 Haikuのファインチューニング
Anthropicは、Amazon Bedrock内でのClaude 3 Haikuのファインチューニングを一般提供開始しました。これにより、ユーザーはモデルを専門的なタスクに合わせてカスタマイズし、より高い精度とより低いコストを実現できます。
ChatGPT検索の紹介
OpenAIはChatGPTに新しいウェブ検索機能を統合し、ユーザーが関連するウェブソースへの直接リンクとともに迅速かつタイムリーな回答を得られるようにしました。
Promega ChatGPT導入事例研究
Promegaは組織全体にChatGPTを統合し、1,400以上のカスタムGPTを展開して製造、販売、マーケティングのワークフローを加速させました。
Anthropic: ターゲットを絞ったAI規制の必要性
Anthropicは、イノベーションを維持しつつ、壊滅的なサイバーおよびCBRNリスクを軽減するために、今後18か月以内にフロンティアAIモデルに対する、緊急かつ、ターゲットを絞った政府規制を提唱しています。
OpenAI マーケティング AI ソリューション
OpenAI は、マーケティングチームが単純なコンテンツ開発を超えて能力を拡張できるようにする AI ツールを提供しています。
OpenAI SimpleQA ベンチマークリリース
OpenAI は SimpleQA をリリースしました。これは 4,326 の短い事実探索質問からなるオープンソースベンチマークで、最先端言語モデルの事実的正確性とキャリブレーションを評価するためのものです。
OpenAI を使用した Decagon の顧客サポート自動化
Decagon は、GPT-3.5、GPT-4、o1-mini を活用したマルチモデル戦略により、エンタープライズクライアント向けのグローバルサポートの最大 91% を自動化しています。
ユニバーサル・アシスト生成: 任意のアシスタントモデルで高速デコード
Hugging Face と Intel Labs は、トークナイザーに関係なく任意の小型モデルをアシスタントとして利用できることで、LLM 推論を 1.5 倍〜2.0 倍高速化する手法、Universal Assisted Generation（UAG）を発表しました。
Claude 3.5 Sonnet Integration with GitHub Copilot
AnthropicのClaude 3.5 SonnetがGitHub Copilotのパブリックプレビューで利用可能になり、SWE-bench Verifiedにおいて他の公開モデルを凌駕する高性能なコーディングモデルを開発者に提供します。
Digital Green Farmer.chat: LLM-as-a-Judge で RAG を強化
Digital Green は、RAG ベースの農業チャットボットである Farmer.chat に対して、LLM-as-a-judge 評価フレームワークを導入し、RAG の正確性を客観的に測定し、34 万件のクエリにわたるモデル選択を最適化しました。
Anthropicによるフィーチャーステアリングの評価：社会的バイアス緩和のケーススタディ
Anthropicの研究者は、Claude 3 Sonnetにおけるフィーチャーステアリングは、特定の社会的バイアスや政治的立場をターゲットにできるものの、予測不可能なオフターゲット効果を引き起こし、特定のステアリング範囲を超えるとモデルの能力を低下させることが多いことを発見しました。
Aya Expanse リリース：多言語 LLM パフォーマンスの向上
Hugging Face と Cohere For AI は、8B と 32B のオープンウェイトモデルファミリーである Aya Expanse をリリースしました。このモデルは多言語パフォーマンスにおいて新たな最先端ベンチマークを設定しています。