AI・機械学習 言語モデルにおける思考連鎖推論の自己整合性の向上 (Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models)
要旨 (Abstract):大規模な事前学習済み言語モデルと思考連鎖プロンプティング(chain-of-thought prompting)を組み合わせることで、複雑な推論タスクにおいて励みになる結果が得られています。本論文では、新しいデコ...
大規模言語モデル
AI・機械学習 
大規模言語モデル CodeGemma – Googleが開発したコード特化の大規模言語モデル
CodeGemmaの概要CodeGemmaとは？Googleが開発したコード特化の大規模言語モデル(LLM)Gemmaモデルをベースに、追加で5000億トークンの英語データ、数学、コードを学習コードの補完や生成に特化し、論理的・数学的な推論...
自然言語処理 JAXとWandbとSelf-ConsistencyとWeaveを使ったGemma Instruct 2Bモデルのファインチューニング入門
Gemma Instruct 2Bモデルは、自然言語処理タスクに優れたパフォーマンスを発揮する大規模言語モデルです。このモデルをファインチューニングすることで、特定のタスクにおける性能をさらに向上させることができます。 本記事では、JAX、...
AI・機械学習 Phi-3-Mini-128K-Instructモデルの概要
Phi-3-Mini-128K-Instructモデルの概要Phi-3-Mini-128K-Instructは、38億のパラメータを持つ軽量な最先端のオープンモデルです。Phi-3データセットを用いてトレーニングされており、合成データと高品...
AI・機械学習 KerasとJAXを使ってGemmaモデルをTPU分散学習する方法
概要Gemmaは、軽量でありながら最先端の性能を持つオープンモデルのファミリーで、Googleの研究と技術を基に構築されています。Gemmaは特定のニーズに合わせてさらにファインチューニングすることができます。しかし、Gemmaのような大規...
AI・機械学習 Keras 3.0とJAXを使ったgemmaのファインチューニング
はじめにKeras 3.0がリリースされ、JAX、TensorFlow、PyTorchのいずれかをバックエンドとして選択できるようになりました。これにより、目的に応じて最適なフレームワークを使い分けることが可能になります。また、Kerasを...
AI・機械学習 kagglehub を使った大規模言語モデル gemma のファインチューニングとモデル共有
はじめにこんにちは。この記事では、Kaggle の新機能である Kaggle Models を使って、大規模言語モデル gemma をファインチューニングし、コミュニティで共有する方法を初心者向けに解説します。Kaggle Models で...
大規模言語モデル LLama 3のSFTTrainer＋Weights & Biasesでファインチューニング
はじめにLLama 3は、Meta社が開発した大規模言語モデルです。高性能でありながら、一般的なGPUでも扱えるサイズのモデルが提供されています。このモデルをファインチューニングすることで、様々なタスクに適用できます。本記事では、Huggi...
AI・機械学習 Meta社の新しいオープンソースLLMモデル「Llama 3」がリリースされました
Meta社が、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）ファミリー「Llama」の最新版である「Llama 3」を2024年4月18日にリリースしました。Llama 3モデルはHugging Faceからアクセス可能で、Hugging Fa...
自然言語処理 Supervised Fine-tuning Trainer (SFT) 入門
Supervised Fine-tuning Trainer (SFT) 入門Supervised Fine-tuning (SFT) は、Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ...