先週も様々なニュースがあったが、注目はAnthropicのModel Context Protocolである。 Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic、Introduction – Model Context Protocol
ザックリとはLLMと外部データやツールを統合するためのプロトコルである。外部ツール利用やメモリの拡張利用などを前提としたLLMを構築する場合、この手の標準があるかないかは重要。MCPがデファクトスタンダードとなれるか興味津々。
公開モデル関連では極めて性能の高いQwen with Questions（QwQ）、以前取り上げたDolmaとOLMo – arXiv最新論文の紹介のver 2であるOLMo 2に要注目である。O1 Replication JurneyやTULU3もだが、どのような手法、アプローチで性能が上がるのかなどをオープンにした取り組みの価値は高い。
- QwQ: Reflect Deeply on the Boundaries of the Unknown | Qwen
- 「QwQ-32B-Preview is an experimental research model developed by the Qwen Team, focused on advancing AI reasoning capabilities.」という公開モデル。Open AI o1と比較しても性能が高い。o1に刺激を受けた動きは様々行われていて本当に競争が激しい。
- リポジトリはQwen/QwQ-32B-Preview · Hugging Face
- デモはQwQ-32B-Preview – a Hugging Face Space by Qwen
- OLMo 2: The best fully open language model to date | Ai2
- 構築方法、データ、モデルが公開されているモデルであり、性能は最先端に近い。
- リポジトリはOLMo 2 – a allenai Collection
- デモはAi2 Playground
- O1 Replication Journey — Part 2: Surpassing O1-preview through Simple Distillation, Big Progress or Bitter Lesson? [30.9]
本稿では,OpenAIのO1モデル機能を複製する現在のアプローチについて,批判的な考察を行う。 O1のAPIからの単純な蒸留と教師付き微調整を組み合わせることで、複雑な数学的推論タスクにおいて優れた性能が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Nov 2024 15:31:27 GMT) - OpenAI o1に関する研究、Fugu-MT 論文翻訳(概要): O1 Replication Journey: A Strategic Progress Report — Part 1からのPart2。「While our previous work (Part 1 (Qin et al , 2024)) explored the fundamental technical path to O1 replication, this study reveals how simple distillation from O1’s API, combined with supervised fine-tuning, can achieve superior performance on complex mathematical reasoning tasks.」はまぁいいとして「Notably, despite training only on mathematical problem-solving data, our models demonstrated strong generalization to open-ended QA tasks and became significantly less susceptible to sycophancy after fine-tuning.」は驚き。
- リポジトリはGitHub – GAIR-NLP/O1-Journey: O1 Replication Journey: A Strategic Progress Report – Part I
- TÜLU 3: Pushing Frontiers in Open Language Model Post-Training [94.1]
我々は、完全にオープンな最先端の訓練後モデルであるT”ULU 3を紹介する。 T”ULU 3はLlama 3.1ベースモデルをベースにしており、Llama 3.1、Qwen 2.5、Mistral、さらにGPT-4o-mini、Claude 3.5-Haikuといったクローズドモデルにも勝っている。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Nov 2024 18:44:04 GMT) - リポジトリはGitHub – allenai/open-instruct