GPT-4に匹敵するオープンソースモデルが流出！ミストラルのボスが確認されました：正式版はさらに強力になります
Mistral-Medium が誤って漏洩したのですか?以前は API 経由でのみ利用可能でしたが、 パフォーマンスは GPT-4 に近づきました。
CEO の最新の声明: これは真実であり、初期の顧客従業員によってリークされたものです。しかし、それでも注目してくださいと言いました。
画像
つまり、このバージョンはまだ古いため、実際のバージョンのパフォーマンスはさらに優れています。
ここ 2 日間、「Miqu」という名前の謎のモデルが大規模なモデル コミュニティで話題になっており、多くの人がこれが LIama の微調整版ではないかと疑っています。
写真
Mistral CEO は、Mistral Medium を再トレーニングし、Llama 2 に基づいて改良したと説明しました。これは、GPT-4 のパフォーマンスに近い API をできるだけ早く初期の顧客に提供するためです。事前トレーニング作業は、ミストラル 7B がリリースされた日に完了しました。
真実が明らかになった今、CEOはまだ秘密を隠しており、多くのネチズンが期待して手を叩いています。
写真
写真
ミストラル-ミディアムが誤って漏洩しました
私たちもう一度事件全体を振り返ってみましょう。 1 月 28 日、Miqu Dev という名前の謎のユーザーが一連のファイル「miqu-1-70b」を HuggingFace に投稿しました。
写真
この文書には、新しい LLM の「プロンプト形式」とユーザー対話方法が Mistral と同じであると記載されています。
同日、4chan の匿名ユーザーが miqu-1-70b ファイルへのリンクを投稿しました。
そこで、一部のネチズンがこの謎のモデルに気づき、いくつかのベンチマークテストを実施し始めました。
結果は驚くべきものです。EQ-Bench (ローカル評価) で 83.5 のスコアを獲得し、 GPT-4 を除く世界中のすべての大型モデルを上回りました。
一時期、ネチズンはこの大型モデルをランキングに加え、その背後にある本当のモデルを解明するよう強く求めていました。
容疑の主な方向性は 3 つあります。
- これは、Mistral-Medium と同じモデルです。
一部のネチズンは比較効果を投稿しました。標準的な答えはわかっており、それは理にかなっていますが、ロシア語の文言がミストラル-ミディアムとまったく同じであることは不可能です。
写真
- Miqu は LIama 2 の微調整バージョンであると考えられています。
しかし、他のネチズンは、これが MoE モデルではなく、LIama 2 と同じアーキテクチャ、同じパラメータ、同じ数のレイヤーを備えていることを発見しました。
写真
しかし、他のネチズンからすぐに疑問の声が上がりましたが、ミストラル 7b もラマ 7B と同じパラメーターとレイヤー数を持っています。
むしろ、これは Mistral の初期の非 MoE バージョン モデル に似ています。
写真
しかし、多くの議論を経て、多くの人の心の中ではこれが GPT-4 に最も近いモデルであることは否定できません。
写真
ミストラルの共同創設者兼 CEO のアーサー・メンシュ氏は、漏洩の原因が初期の顧客の 1 社の熱心すぎる従業員によって引き起こされたことを認めています。古いモデルの量子化バージョンがトレーニングされ、公開されました。
Perplexity に関しては、CEO は、Mistral Medium の重みを一度も受けたことがないことも明らかにしました。
写真
ネチズンは、このバージョンが削除されるかどうかを心配しています。
写真
興味深いことに、Mensch は HuggingFace の投稿の削除を求めていません。
写真
代わりに、次のようなコメントを残してください: 帰属の問題が考慮される可能性があります。
参考リンク:
[1]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1af4fbg/llm_comparisontest_miqu170b/
[2] https://twitter.com/teortaxesTex/status/1752427812466593975
[3]https://twitter.com/N8Programs/status/1752441060133892503
[4] https://twitter.com/AravSrinivas/status/1752803571035504858
以上がGPT-4に匹敵するオープンソースモデルが流出！ミストラルのボスが確認されました：正式版はさらに強力になりますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
ホットAIツール
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
ホットトピック
7530
15
1378
52
82
11
21
76
世界で最も強力なオープンソース MoE モデルが登場。GPT-4 に匹敵する中国語機能を備え、価格は GPT-4-Turbo のわずか 1% 近くです
May 07, 2024 pm 04:13 PM
従来のコンピューティングを超える能力を備えているだけでなく、より低コストでより効率的なパフォーマンスを実現する人工知能モデルを想像してみてください。これは SF ではありません。世界で最も強力なオープンソース MoE モデルである DeepSeek-V2[1] が登場しました。 DeepSeek-V2 は、経済的なトレーニングと効率的な推論の特徴を備えた強力な専門家混合 (MoE) 言語モデルです。これは 236B のパラメータで構成されており、そのうち 21B は各マーカーをアクティブにするために使用されます。 DeepSeek67B と比較して、DeepSeek-V2 はパフォーマンスが優れていると同時に、トレーニング コストを 42.5% 節約し、KV キャッシュを 93.3% 削減し、最大生成スループットを 5.76 倍に高めます。 DeepSeek は一般的な人工知能を研究する会社です
AI が数学研究を破壊する!フィールズ賞受賞者で中国系アメリカ人の数学者が上位 11 件の論文を主導 | テレンス・タオが「いいね！」しました
Apr 09, 2024 am 11:52 AM
AI は確かに数学を変えつつあります。最近、この問題に細心の注意を払っている陶哲軒氏が『米国数学協会会報』（米国数学協会会報）の最新号を送ってくれた。 「機械は数学を変えるのか？」というテーマを中心に、多くの数学者が意見を述べ、そのプロセス全体は火花に満ち、ハードコアで刺激的でした。著者には、フィールズ賞受賞者のアクシャイ・ベンカテシュ氏、中国の数学者鄭楽軍氏、ニューヨーク大学のコンピューター科学者アーネスト・デイビス氏、その他業界で著名な学者を含む強力な顔ぶれが揃っている。 AI の世界は劇的に変化しています。これらの記事の多くは 1 年前に投稿されたものです。
こんにちは、電気アトラスです！ボストン・ダイナミクスのロボットが復活、180度の奇妙な動きにマスク氏も恐怖
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas は正式に電動ロボットの時代に突入します!昨日、油圧式アトラスが歴史の舞台から「涙ながらに」撤退したばかりですが、今日、ボストン・ダイナミクスは電動式アトラスが稼働することを発表しました。ボストン・ダイナミクス社は商用人型ロボットの分野でテスラ社と競争する決意を持っているようだ。新しいビデオが公開されてから、わずか 10 時間ですでに 100 万人以上が視聴しました。古い人が去り、新しい役割が現れるのは歴史的な必然です。今年が人型ロボットの爆発的な年であることは間違いありません。ネットユーザーは「ロボットの進歩により、今年の開会式は人間のように見え、人間よりもはるかに自由度が高い。しかし、これは本当にホラー映画ではないのか？」とコメントした。ビデオの冒頭では、アトラスは仰向けに見えるように地面に静かに横たわっています。次に続くのは驚くべきことです
MLP に代わる KAN は、オープンソース プロジェクトによって畳み込みまで拡張されました
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
今月初め、MIT やその他の機関の研究者らは、MLP に代わる非常に有望な代替案である KAN を提案しました。 KAN は、精度と解釈可能性の点で MLP よりも優れています。また、非常に少数のパラメーターを使用して、多数のパラメーターを使用して実行する MLP よりも優れたパフォーマンスを発揮できます。たとえば、著者らは、KAN を使用して、より小規模なネットワークと高度な自動化で DeepMind の結果を再現したと述べています。具体的には、DeepMind の MLP には約 300,000 個のパラメーターがありますが、KAN には約 200 個のパラメーターしかありません。 KAN は、MLP が普遍近似定理に基づいているのに対し、KAN はコルモゴロフ-アーノルド表現定理に基づいているのと同様に、強力な数学的基礎を持っています。以下の図に示すように、KAN は
推奨: 優れた JS オープンソースの顔検出および認識プロジェクト
Apr 03, 2024 am 11:55 AM
顔の検出および認識テクノロジーは、すでに比較的成熟しており、広く使用されているテクノロジーです。現在、最も広く使用されているインターネット アプリケーション言語は JS ですが、Web フロントエンドでの顔検出と認識の実装には、バックエンドの顔認識と比較して利点と欠点があります。利点としては、ネットワーク インタラクションの削減とリアルタイム認識により、ユーザーの待ち時間が大幅に短縮され、ユーザー エクスペリエンスが向上することが挙げられます。欠点としては、モデル サイズによって制限されるため、精度も制限されることが挙げられます。 js を使用して Web 上に顔検出を実装するにはどうすればよいですか? Web 上で顔認識を実装するには、JavaScript、HTML、CSS、WebRTC など、関連するプログラミング言語とテクノロジに精通している必要があります。同時に、関連するコンピューター ビジョンと人工知能テクノロジーを習得する必要もあります。 Web 側の設計により、次の点に注意してください。
大型モデル間の1対1バトル75万ラウンド、GPT-4が優勝、Llama 3が5位にランクイン
Apr 23, 2024 pm 03:28 PM
Llama3 に関しては、新しいテスト結果が発表されました。大規模モデル評価コミュニティ LMSYS は、Llama3 が 5 位にランクされ、英語カテゴリでは GPT-4 と同率 1 位にランクされました。このリストは他のベンチマークとは異なり、モデル間の 1 対 1 の戦いに基づいており、ネットワーク全体の評価者が独自の提案とスコアを作成します。最終的に、Llama3 がリストの 5 位にランクされ、GPT-4 と Claude3 Super Cup Opus の 3 つの異なるバージョンが続きました。英国のシングルリストでは、Llama3 がクロードを追い抜き、GPT-4 と並びました。この結果について、Meta の主任科学者 LeCun 氏は非常に喜び、リツイートし、
テスラのロボットは工場で働く、マスク氏：手の自由度は今年22に達する！
May 06, 2024 pm 04:13 PM
テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場内で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー（テスラの4680バッテリー）を次のように分類します：公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング：今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの内容は、オプティマスが工場内でこの作業を完全に自律的に行い、プロセス全体を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観点から見ると、自動エラー修正に重点を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科学者ジム ファン氏が高く評価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は触覚だけではありません
FisheyeDetNet: 魚眼カメラに基づいた最初のターゲット検出アルゴリズム
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
目標検出は自動運転システムにおいて比較的成熟した問題であり、その中でも歩行者検出は最も初期に導入されたアルゴリズムの 1 つです。ほとんどの論文では非常に包括的な研究が行われています。ただし、サラウンドビューに魚眼カメラを使用した距離認識については、あまり研究されていません。放射状の歪みが大きいため、標準のバウンディング ボックス表現を魚眼カメラに実装するのは困難です。上記の説明を軽減するために、拡張バウンディング ボックス、楕円、および一般的な多角形の設計を極/角度表現に探索し、これらの表現を分析するためのインスタンス セグメンテーション mIOU メトリックを定義します。提案された多角形モデルの FisheyeDetNet は、他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、同時に自動運転用の Valeo 魚眼カメラ データセットで 49.5% の mAP を達成しました。
