投稿者: staka

Qwen 2.5, Qwen 2 VL, GRIN-MoE, Pixtral

様々な研究機関がLLMを構築している。先週のニュースとしては高性能なLLM Qwen 2.5、MoE構成で高効率なGRIN-MoE、マルチモーダル拡張のQwen 2 VL、Pixtralに注目。

ライセンスは様々であることに注意が必要だが、モデル自体は公開されている。商用API以外に選択肢が広がっている。また、それぞれ様々な狙いを持ったモデルとなっていて正直評価を行うことも簡単ではない。自分がやりたいことにフィットするベースモデル、活用方法をサジェストするAIが欲しい今日この頃。

モデル構築、fine tuningの観点でも多くの情報が公開されておりとても興味深い。

  • Qwen2.5-Coder Technical Report [100.7]
    先代のCodeQwen1.5から大幅にアップグレードされたQwen2.5-Coderシリーズを紹介します。 コード固有のモデルとして、Qwen2.5-CoderはQwen2.5アーキテクチャに基づいて構築され、5.5兆以上のトークンからなる巨大なコーパスで事前訓練されている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 18 Sep 2024 17:57:57 GMT)
  • 「To ensure the quality of the pre-training data, we have curated a dataset by collecting public code data and extracting high-quality code-related content from web texts, while filtering out low-quality data using advanced classifiers.
    」とフィルタリングの重要性を強調。データ合成にも触れられているがMATHと異なりリアルデータが豊富にあるから？
  • Qwen2.5-Math Technical Report: Toward Mathematical Expert Model via Self-Improvement [71.5]
    Qwen2.5-Math と Qwen2.5-Math-Instruct-1.5B/7B/72B である。 Qwen2.5-Math-Instructは中国語と英語の両方をサポートし、高度な数学的推論能力を持っている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 18 Sep 2024 16:45:37 GMT)
  • 「In this report, we introduce Qwen2.5-Math, which features several key technical highlights: (1) extensive use of synthesized mathematical data from Qwen2-Math during the pre-training phase, (2) iterative generation of fine-tuning data and reinforcement training guided by the reward model during the post-training and inference phase and (3) support for bilingual (English and Chinese) queries, along with chain-of-thought and tool-integrated reasoning capabilities.」と合成データとself improvement的な動きの効果が興味深い
  • Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model’s Perception of the World at Any Resolution [82.4]
    本稿では,従来のQwen-VLモデルのアップグレードであるQwen2-VLシリーズを紹介する。 Qwen2-VLでは、さまざまな解像度の画像を異なる数のビジュアルトークンに処理可能にする、Naive Dynamic Resolutionメカニズムが導入されている。 また、Multimodal Rotary Position Embedding (M-RoPE)を統合し、テキスト、画像、ビデオ間で位置情報の効果的な融合を容易にする。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 18 Sep 2024 17:59:32 GMT)
  • 「Qwen2-VL series introduces naive dynamic resolution and multimodal rotary position embedding (M-RoPE) to fuse information across modals effectively and be capable of understanding videos over 20 minutes in length.」、「Furthermore, Qwen2-VL now supports understanding multilingual texts within images, including most European languages, Japanese, Korean, Arabic, Vietnamese, and others.」と動画対応、日本語対応と強力なマルチモーダルモデル。
  • GRIN: GRadient-INformed MoE [132.9]
    Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、エキスパートルーティングによるスパース計算により、密度の高いモデルよりも効果的にスケールする。 エキスパートルーティングのためのスパース勾配推定を組み込んだGRIN(GRadient-Informed MoE Training)を導入する。 我々のモデルは6.6Bの活性化パラメータしか持たないが、7Bの密度モデルより優れており、同じデータで訓練された14Bの密度モデルの性能と一致している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 18 Sep 2024 17:00:20 GMT)
  • 「We propose SparseMixer-v2 to estimate the gradient related to expert routing, while the conventional MoE training treats expert gating as a proxy for the gradient estimation.」、「We scale MoE training with neither expert parallelism nor token dropping, while the conventional MoE training employs expert parallelism and deploys token dropping.」を特徴とするMoEの改善
  • MoE構成でも意外とExpertにならないという報告を読んだ記憶があるが「Our study seems to verify our hypothesis that expert networks in GRIN MoE have developed highly-specialized and heterogeneous expertise.」という記載が興味深い。

A Comprehensive Survey on Evidential Deep Learning and Its Applications

  • A Comprehensive Survey on Evidential Deep Learning and Its Applications [64.8]
    Evidential Deep Learning (EDL)は、単一のフォワードパスで最小限の追加計算で信頼性の高い不確実性推定を提供する。 まず、主観的論理理論であるEDLの理論的基礎を掘り下げ、他の不確実性推定フレームワークとの区別について議論する。 さまざまな機械学習パラダイムや下流タスクにまたがる広範な応用について詳しく述べる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 07 Sep 2024 05:55:06 GMT)
  • 不確実性の推定が含まれるEvidential Deep Learning (EDL) のサーベイ
  • 論文リポジトリも公開されている。GitHub – MengyuanChen21/Awesome-Evidential-Deep-Learning: A curated publication list on evidential deep learning.

Learning to Solve Combinatorial Optimization under Positive Linear Constraints via Non-Autoregressive Neural Networks

  • Learning to Solve Combinatorial Optimization under Positive Linear Constraints via Non-Autoregressive Neural Networks [103.8]
    組合せ最適化(英: Combinatorial Optimization、CO)は、計算機科学、応用数学などにおける基本的な問題である。 本稿では, 正線形制約下でのCO問題の解法として, 非自己回帰ニューラルネットワーク群を設計する。 本研究では,施設位置,最大被覆率,旅行セールスマン問題を含む代表的CO問題の解決において,この枠組みの有効性を検証する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 06 Sep 2024 14:58:31 GMT)
  • 組み合わせ最適化へのニューラルネットワークの応用。「For TSP, our LinSAT-augmented non-autoregressive network performed on par with other state-of-the-art neural methods; for facility location and max-set covering, our method achieved comparable performance to commercial solvers like Gurobi and even outperformed them on certain problem instances.」というのは凄い。
  • リポジトリはGitHub – Thinklab-SJTU/NAR-CO-Solver: Official implementation non-autoregressive combinatorial optimizaiton solvers, covering our ICLR 2023 paper and SCIENTIA SINICA Informationis paper

Configurable Foundation Models: Building LLMs from a Modular Perspective 

  • Configurable Foundation Models: Building LLMs from a Modular Perspective [115.6]
    LLMを多数の機能モジュールに分解する傾向が高まり、複雑なタスクに取り組むためにモジュールの一部とモジュールの動的アセンブリを推論することができる。 各機能モジュールを表すブロックという用語を造語し、モジュール化された構造をカスタマイズ可能な基礎モデルとして定義する。 検索とルーティング,マージ,更新,成長という,レンガ指向の4つの操作を提示する。 FFN層はニューロンの機能的特殊化と機能的ニューロン分割を伴うモジュラーパターンに従うことが判明した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 4 Sep 2024 17:01:02 GMT)
  • Configurable Foundation Models、再構成可能なモジュール化された基盤モデルに関する研究、サーベイ
  • 有用性は分かるが難しい問題との認識。model mergeなどの成果を見ると可能性を感じるとともに現時点では機能別の領域同定も簡単ではなさそうという印象。

MMEvol: Empowering Multimodal Large Language Models with Evol-Instruct

  • MMEvol: Empowering Multimodal Large Language Models with Evol-Instruct [148.4]
    我々は、画像テキストの命令データをキュレートするための新しいフレームワークであるMMEvolを提案する。 MMEvolは、微粒な知覚の進化、認知的推論の進化、相互作用の進化を組み合わせている。 提案手法は,3.1ポイントの平均精度向上を実現し,13の視覚言語タスクのうち9つで最先端(SOTA)性能に達する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 9 Sep 2024 17:44:00 GMT)
  • 「a novel multimodal instruction data evolution framework that combines fine-grained perception evolution, cognitive reasoning evolution, and interaction evolution.」、マルチモーダルな点が特徴的。効果は「The data evolved through three rounds of evolution is used to train a new model, demonstrating state-of-the-art (SOTA) performance across a comprehensive set of benchmarks.」としている。
  • テキストや数学的問題を超えて、マルチモーダルな文脈でも有効性が確かめられているのは面白いのと、今後の取り組みで画像生成モデルとの統合に言及があった点も興味深い。
  • プロジェクトサイトはMMEvol: Welcome (rainbowluocs.github.io)

Abstractive Text Summarization: State of the Art, Challenges, and Improvements

  • Abstractive Text Summarization: State of the Art, Challenges, and Improvements [6.3]
    このレビューでは、最先端のメソッド、課題、ソリューション、比較、制限、将来の改善をチャートアップする包括的なアプローチを取り上げる。 本論文は,不適切な意味表現,事実整合性,制御可能なテキスト要約,言語間要約,評価指標などの課題を強調する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 04 Sep 2024 03:39:23 GMT)
  • 抽象型要約のサーベイ。LLMより前の手法から紹介されている。
  • 今後の方向性として「Enhancing factual consistency, developing cross-lingual and multilingual summarization systems, concentrating on domain-specific summarization, dealing with noisy data, and enhancing long-document summarization are a few of these research directions.」が挙げられている。

Paper Copilot, TravelAgent

LLMを用いたアプリケーションに近い論文も内部動作・設計を見る上で参考になる。

  • Paper Copilot: A Self-Evolving and Efficient LLM System for Personalized Academic Assistance [14.5]
    本稿では,研究者を支援する自己進化型,効率的なLCMシステムであるPaper Copilotを紹介する。 Paper Copilotはパーソナライズされたリサーチサービスを提供し、リアルタイムで更新されたデータベースを維持する。 本稿では,Paper Copilotの設計と実装について詳述し,パーソナライズされた学術的支援への貢献と研究プロセスの合理化の可能性について述べる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 06 Sep 2024 20:04:04 GMT)
  • 論文確認用のアシスタント
  • デモシステムはArxivCopilot – a Hugging Face Space by ulab-ai
  • TravelAgent: An AI Assistant for Personalized Travel Planning [36.0]
    大規模言語モデル(LLM)を利用した旅行計画システムであるTravelAgentを紹介する。 TravelAgentはツール使用、推奨、計画、メモリモジュールの4つのモジュールで構成されている。 我々は,TravelAgentの性能を人間とシミュレーションユーザで評価し,その全体的な効果を3つの基準で示し,パーソナライズされたレコメンデーションの精度を確認した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 12 Sep 2024 14:24:45 GMT)
  • 旅行計画用のエージェント、構築方法など参考になる。

A Survey on Emergent Language

  • A Survey on Emergent Language [9.8]
    この論文は、人工知能における創発的言語に関する181の科学論文の包括的なレビューを提供する。 その目的は、この分野に興味のある研究者や熟練した研究者の参考となることである。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 04 Sep 2024 12:22:05 GMT)

Agent Workflow Memory

  • Agent Workflow Memory [71.8]
    本稿では、一般的に再利用されるルーチンを誘導するAgent Memoryを紹介する。 AWMはベースラインの結果を24.6%、相対的な成功率51.1%で大幅に改善する。 オンラインAWMは、クロスタスク、ウェブサイト、ドメイン評価を強力に一般化する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 11 Sep 2024 17:21:00 GMT)
  • 「AWM induces workflows from agent trajectories by extracting reusable routines, and then integrates these workflows into agent memory to guide future task-solving processes.」というフレームワークの提案。過去の経験を一般化し貯める動的メモリのイメージで、オフラインシナリオだけでなくオンラインでも有効とのこと。
  • リポジトリはGitHub – zorazrw/agent-workflow-memory: AWM: Agent Workflow Memory

Can LLMs Generate Novel Research Ideas? / Can Large Language Models Unlock Novel Scientific Research Ideas?

LLMが研究のアイデアを生成できるかについての論文が2つでいた。

  • Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers [90.3]
    大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。 新しいアイデアとLLMと人間のアイデアの盲点レビューを書くことで、研究アイデアのための現在のLLM能力に関する最初の統計的に重要な結論を得る。 LLMの自己評価の失敗や世代における多様性の欠如など,研究エージェントの構築と評価におけるオープンな問題を明らかにする。 
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 06 Sep 2024 08:25:03 GMT)
  • LLMのアイデアと人間のアイデアを研究者が比較「we find LLM-generated ideas are judged as more novel (p < 0.05) than human expert ideas while being judged slightly weaker on feasibility.」とのこと。結果も面白いが「7 Limitations of LLMs
    」、「11 Ethical Considerations」の考察も興味深い。
  • リポジトリはGitHub – NoviScl/AI-Researcher
  • Can Large Language Models Unlock Novel Scientific Research Ideas? [21.2]
    大規模言語モデル(LLM)と公開可能なChatGPTは、人工知能を人々の日常生活に組み込む上で、大きな転換点となっている。 本研究は,研究論文からの情報に基づく新たな研究アイデアを創出する上でのLLMの能力について考察する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 10 Sep 2024 03:26:42 GMT)
  • 上記と近いタイトルだが、こちらは「To address this task, we create a dataset of papers published after the year 2022 from these five domains.We annotate the papers with future research ideas.To evaluate the novelty and relevance of ideas generated by the LLMs, we propose an Idea Alignment Score (IAScore).This score reflects how well the generated ideas align with those proposed by the authors.」という方針で過去論文をもとにしている。Leakageが気になるところ。
  • リポジトリはGitHub – sandeep82945/Future-Idea-Generation