先週も多くの話題があったが、注目はPFNのPLaMo-100Bで詳細がBlogに公開されている。日本語での性能はGPT-4(0125 Preview)とほぼ同等と高い。その他のベンチマークでの評価も気になるところ。1,000億パラメータの独自LLM「PLaMo-100B」の事後学習が完了 – Preferred Networks Research & Development
LG AI Researchの小規模で強力なLLM、Gemmaベースのsafety content moderation modelなども興味深かった。
- EXAONE 3.0 7.8B Instruction Tuned Language Model [42.2]
EXAONE 3.0命令調整言語モデルは、Large Language Models (LLMs) の最初のオープンモデルである。 EXAONE 3.0は、同じ大きさの他の最先端のオープンモデルに対して、命令追従機能を備えた非常に競争力のある実世界のパフォーマンスを示す。 比較分析の結果,EXAONE 3.0は韓国では特に優れており,一般的なタスクや複雑な推論において魅力的な性能を実現していることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 07 Aug 2024 04:38:38 GMT) - 韓国語の性能に優れるLLM
- リポジトリはLGAI-EXAONE/EXAONE-3.0-7.8B-Instruct · Hugging Face
- ShieldGemma: Generative AI Content Moderation Based on Gemma [49.9]
ShieldGemmaは、Gemma2上に構築された安全コンテンツモデレーションモデルのスイートである。 モデルは、主要な危険タイプにわたる安全リスクの堅牢で最先端の予測を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:48:14 GMT) - 強力な性能のGemmaベースなコンテンツモデレーションモデル
- サイトはShieldGemma | Google AI for Developers、リポジトリはgoogle/shieldgemma-2b · Hugging Face