Building top-tier enterprise-grade intelligence using LLMs has traditionally been prohibitively expensive and resource-hungry, and often costs tens to hundreds of millions of dollars. As researchers, we have grappled with the constraints of efficiently training and inferencing LLMs for years. Mem...
AWS News Blog Anthropic’s Claude 3 Opus model is now available on Amazon Bedrock We are living in the generative artificial intelligence (AI) era; a time of rapid innovation. When Anthropic announced its Claude 3 foundation models (FMs) on March 4, we made Claude 3 Sonnet, a model balanced betwee...
ディープマインドの共同創業者であるムスタファ・スレイマン氏とリンクトインの共同創業者であるリード・ホフマン氏が設立したInflection AIが、新たな基盤モデル「Inflection-2.5」を発表した。 このモデルは、同社のチャットボット「Pi」に搭載され、OpenAIのGPT-4に匹敵する性能を発揮するとして注目を集めている。特...
OpenAIの最大のライバルとして知られるAIスタートアップ、Anthropic（アンソロピック）が新しいAIモデル「Claude 3」シリーズを発表した。最上位モデルの「Opus」は、OpenAIの「GPT-4」やグーグル「Gemini」を凌ぐ性能を発揮し、数学的推論力やエキスパートレベルの知識を評価する学術的ベンチマークでトップスコアを記...
OpenAIの最大のライバルとして知られるAIスタートアップ、Anthropic（アンソロピック）が新しいAIモデル「Claude 3」シリーズを発表した。最上位モデルの「Opus」は、OpenAIの「GPT-4」やグーグル「Gemini」を凌ぐ性能を発揮し、数学的推論力やエキスパートレベルの知識を評価する学術的ベンチマークでトップスコアを記...
In this paper, we unveil that Language Models (LMs) can acquire new capabilities by assimilating parameters from homologous models without retraining or GPUs. We first introduce DARE to set most delta parameters (i.e., the disparity between fine-tuned and pre-trained parameters) to zeros without ...
数学的性能で世界１位の評価を記録した、数学特化の生成AIモデル「MathGPT」において、Mathpresso, Inc.が日本語完全対応版の開発着手を発表 2024年3月29日、アジア最大のAIベース学習プラットフォームQANDAの運営会社であるMathpresso社は、数学的性能で世界１位の評価を記録した、数学特化の生成AIモデル「MathGPT」に...
気仙沼線を運行するBRT車両1台が備える自動運行装置について、道路運送車両法に基づき東北運輸局が保安基準適合性を確認し、走行環境条件の付与を行いレベル4自動運転車として認可した。 国内におけるレベル4認可は、2023年3月の産業技術総合研究所、同年10月のティアフォー及びBOLDLYに次ぐ4カ所目となる。 車両は日野...
データ分析ツールなどを提供する企業のDatabricksが、2024年3月27日にオープンな汎用大規模言語モデル(LLM)である「DBRX」を発表しました。オープンライセンスでの配布となっており、月間アクティブユーザーが7億人以下の企業は無料で商用利用が可能となっています。 Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM...
実プロダクトにおけるプロンプトチューニングはとても疲弊する仕事です。 出力が求める品質に満たない時にプロンプトを変更していく訳ですが、それによって他の品質が満たせなくなるリグレッションが起きたり、また、ある課題が１００％の確率で起きるということはほぼなく、何回も繰り返し実行してその課題が起きないか...
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