MrAIのOAモデルはChatGPTよりも優れた性能を持つ!

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MrAIのOAモデルはChatGPTよりも優れた性能を持つ!

TOC:

  1. 紹介
  2. OAモデルのリリース
  3. モデルの性能比較
  4. モデルのアーキテクチャ
  5. モデルのトレーニングデータ
  6. モデルの活用方法
  7. MrAIプラットフォーム
  8. 他のモデルのリリース
  9. 組み込みエンドポイントのリリース
  10. 価格とサービス利用条件
  11. まとめ
  12. よくある質問と回答

OAモデルのリリース

MrAIから、混合専門家モデルの公式リリースが行われました。このモデルは、混合AIと呼ばれるもので、非常に注目に値するアナウンスがありました。このOpen Accessモデルは、Chat GPTに比べて、あらゆるベンチマークで大幅に上回る性能を持っています。さらに、MrAIは1つだけではなく、3つの異なるモデルのリリースも発表しました。また、彼ら自身のプラットフォームのリリースも行われ、APIを通じてモデルにアクセスすることができるようになりました。ただし、ある企業がMrAIモデルよりも良い価格を提供しているという問題が既に起きており、利用条件に関する議論もあります。

モデルの性能比較

MrAIのOAモデルは、Lama 270億モデルと比較して非常に強力なパフォーマンスを持っています。オープンウェイトモデルであるため、Apache 2.0の下でライセンスされており、コストパフォーマンストレードオフにおいても最高のモデルです。特に、COSTESスコアでGPT 3.5以上を達成しています。32,000トークンのコンテキストウィンドウを持つこのモデルは、元のミストル7Bに比べて大きく拡張されており、英語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語に対応しています。さらに、コード生成においても強力なパフォーマンスを発揮し、8.3のスコアを達成しています。

モデルのアーキテクチャ

ミクソルは、スパースな専門家のミックスモデルです。デコーダーのみのモデルであり、各レイヤーでパラメータの8つの異なるグループからフィードフォワードブロックが選択されます。各トークンに対して、ルーターネットワークが2つのグループを選択し、それらの予測を組み合わせて最終的な予測を生成します。このテクニックにより、ネットワークが見るパラメータ数が増加し、同時にコストやレイテンシーを制御できます。ミクソルは約470億のパラメータを持っていますが、各トークンでは約130億のパラメータのみを使用しています。このため、モデルはより高速な推論が可能であり、ネットワーク内のすべてのパラメータを使用するLama 2モデルなどと比較しても優れた性能を発揮します。

モデルのトレーニングデータ

ミクソルは、オープンウェブから抽出したデータを使って事前トレーニングされています。データ収集の期間や詳細については明確にされていませんが、専門家とルーターネットワークの両方を同時にトレーニングしています。

モデルの活用方法

MrAIのAPIを通じて、モデルに無料でアクセスする方法や有料のAPIエンドポイントについて説明します。Huging Faceのプラットフォームを使用してモデルを試す方法も紹介します。また、自身でモデルをローカルで実行する方法やクラウドで実行する方法も説明します。特にRagパイプラインにモデルを統合する方法についても詳しく説明します。

MrAIプラットフォーム

MrAIは独自のプラットフォームをリリースし、APIを通じてモデルにアクセスできるようになりました。このプラットフォームでは、Mr tiny、Mr small、Mistal mediumという3つの異なるモデルを提供しています。それぞれのモデルについて、詳細な情報と利用方法を説明します。

他のモデルのリリース

MrAIは、混合専門家モデルの他にもいくつかのモデルのリリースを発表しました。それぞれのモデルについて、対応する言語や詳細な性能について説明します。これらのモデルはHugging Faceからダウンロードすることも可能です。

組み込みエンドポイントのリリース

MrAIは埋め込みエンドポイントのリリースも発表しました。埋め込みモデルは、次元数が1024のベクトルを持っており、大規模なテキスト埋め込みベンチマークで55.26のスコアを達成しています。このモデルはAPIエンドポイントを通じてのみ利用可能であり、モデル自体はリリースされていません。

価格とサービス利用条件

MrAIのOAモデルの価格と利用条件について説明します。また、他の会社との比較も行い、価格やパフォーマンスについて評価します。利用規約に関する一部の議論も取り上げます。

まとめ

MrAIからリリースされたOAモデルについてのまとめや将来の展望について説明します。また、これからもさらなるモデルのリリースや進展が期待される点を述べます。

よくある質問と回答

最後に、よくある質問と回答をいくつか紹介します。

Highlights:

  • MrAIからのOAモデルの公式リリース
  • GPT 3.5を大幅に上回るパフォーマンス
  • ミクソルのアーキテクチャとトレーニングデータ
  • MrAIプラットフォームと他のモデルのリリース
  • 組み込みエンドポイントのリリースとそのベンチマーク結果
  • MrAIの価格と利用条件の比較
  • モデルの活用方法と展望

FAQ Q&A: Q: MrAIのモデルは他のモデルよりも高価ですか? A: Mr tinyやMr smallモデルは他のオプションよりも割安ですが、Mistal mediumモデルは競合他社のモデルと比較しても高価です。

Q: MrAIの利用規約には制約がありますか? A: はい、MrAIの利用規約では、モデルの利用に関して特定の制約があります。詳細については、利用規約をご確認ください。

Q: MrAIのモデルは他のベンダーのAPIと同様に互換性がありますか? A: はい、MrAIのAPIは、他のベンダーのAPIと同様の形式に従っています。したがって、簡単にベンダー間を切り替えることができます。

Q: MrAIのモデルは日本語に対応していますか? A: いいえ、残念ながらMrAIのモデルは日本語には対応していません。

Q: 自分のデータセットにこれらのモデルを適用することはできますか? A: はい、MrAIのモデルはファインチューニングが可能ですので、独自のデータセットに適用することができます。

資料:

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