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AI・ML・データ工学ニュースまとめ:Vertex、AlphaDev、Function Calling、Gorilla、Falcon

原文リンク(2023-06-19)

2023年6月12日からの最新のアップデートでは、データサイエンス、機械学習、人工知能の領域における最近の動向や発表に焦点を当てている。今週は、Google、OpenAI、UC Berkeley、AWSといった注目の存在にスポットライトを当てる。

Vertex AIにおけるGenerative AIサポートが一般に利用可能に

GoogleはVertex AIにおけるGenerative AIサポートの提供を開始し、パーソナライズされたGenerative AIアプリケーションの作成と運用において、顧客が最新のプラットフォーム機能を利用できるようになったことを発表した。このアップデートにより、開発者は、PaLM 2搭載のテキストモデル、テキスト用のEmbeddings API、Model Gardenの基礎モデルなど、さまざまなツールやリソースを利用できるようになる。さらに、Generative AI Studioは、モデルの微調整やデプロイのためのユーザーフレンドリーなツールを提供する。Vertex AIは、エンタープライズレベルのデータガバナンス、セキュリティ、安全対策を背景に、顧客が基礎モデルにアクセスし、独自のデータでカスタマイズし、生成AIアプリケーションを迅速に開発するためのプロセスを簡素化する。

DeepMindがAlphaDevを導入

Google Deepmindは、強化学習を活用して、科学者やエンジニアが長年かけて開発したアルゴリズムを超える、より優れたコンピュータサイエンスのアルゴリズムを発見する人工知能システム、AlphaDevを発表した。AlphaDevは、データの整理に使用できる、より効率的なソートアルゴリズムを発見した。これらのアルゴリズムは、オンライン検索結果やソーシャルメディアの投稿のランキング、コンピューターやスマートフォンのデータ処理など、私たちの日常生活のさまざまな場面で基本的な役割を担っている。優れたアルゴリズムを生み出すAIの活用は、コンピュータプログラミングに革命をもたらし、成長し続けるデジタル社会のあらゆる側面に大きな影響を与えることになるだろう。

OpenAI、関数呼び出しを発表

OpenAIは、開発者がGPT-4GPT-3.5に関数を記述し、モデルがその機能を実行するコードを作成することを可能にする関数呼び出しと呼ばれる機能を含むAPIのアップデートを発表した。この関数呼び出しにより、外部ツールの活用や自然言語からデータベースへの変換、テキストからの構造化データの抽出などが可能なチャットボットの開発が容易になる。これらのモデルは、関数を呼び出すべきインスタンスを特定するだけでなく、関数のシグネチャに一致するJSONレスポンスの提供も行うように微調整された。

UC Berkeley、APIでつながるLLM「Gorilla」を開発

カリフォルニア大学バークレー校の研究者は、 APIコールを生成する際の性能でGPT-4を上回るLLaMAをベースに微調整したモデル「Gorilla」を発表した。ドキュメントリトリーバーとの統合により、テスト中のドキュメントの変更に効果的に対応し、柔軟なAPIアップデートやバージョンアップを可能にしている。また、Gorillaは、LLMに直接プロンプトを入力する際にしばしば遭遇する幻覚の問題を大幅に解決している。このモデルの能力を評価するために、HuggingFace、TorchHub、TensorHubのAPIからなる包括的なデータセットであるAPIBenchが導入されている。検索システムとGorilla をうまく組み合わせることにより、LLMがより正確にツールを利用し、頻繁に変更されるドキュメントに常に対応し、アウトプットの信頼性と実用性を向上させる可能性を示している。

AWS、Sagemakerで構築・訓練された基礎的なLLM「Falcon」を発表

AWSとUAETechnology Innovation Instituteは、400億個のパラメータを持つ基礎的な大規模言語モデルであるFalcon LLMを発表した。Falconの性能は、他の高性能なLLMに匹敵し、公開されているHugging FaceOpen LLMリーダーボードでトップランクに位置するオープンソースモデルである。Falconは、Falcon-40BとFalcon-7Bの2種類のサイズでオープンソースとして提供されており、Amazon SageMaker上で構築されたデータの前処理とモデルのトレーニングジョブを使用してゼロから構築されている。Falcon 40Bをオープンソース化することで、ユーザー独自のニーズに対応したAIツールの構築やカスタマイズが可能となり、シームレスな統合を促進し、データの長期保存を実現できる。モデルの重みは、どこでもダウンロード、検査、デプロイできる。

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