カテゴリー: arXiv

TIVE: Task-level and Instance-level Value Estimation

  • Less is More: Data Value Estimation for Visual Instruction Tuning [127.4]
    視覚的命令データにおける冗長性を除去する新しいデータ選択手法を提案する。 LLaVA-1.5の実験では、約7.5%のデータしか使用していないアプローチが、フルデータ微調整モデルと同等の性能を達成できることが示されている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 14 Mar 2024 16:47:25 GMT)
  • visual instruction datasetには不要・冗長なデータが多く含まれており、その重要性を評価して削減する手法を提案。「using only about 7.5% data can achieve comparable performance as the full-data fine-tuned model across seven benchmarks, even surpassing it on four of the benchmarks.」とのことで、非常に効果的に見える。
  • 「Our code and data will be publicly released.」らしい

Easy-to-Hard Generalization: Scalable Alignment Beyond Human Supervision

  • Easy-to-Hard Generalization: Scalable Alignment Beyond Human Supervision [99.0]
    現在のAIアライメント手法は、人間が提供する実演や判断に依存している。 彼らの能力が人間のレベルを超えたとき、システムを改善するにはどうすればよいのか?
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 14 Mar 2024 15:12:38 GMT)
  • The Unreasonable Effectiveness of Easy Training Data for Hard Tasks – arXiv最新論文の紹介 (devneko.jp)でも取り上げられていた話だが、PRMs(process reward models)やOPRMs(Outcome & Process Reward Model)を用いるとさらに有効とのこと。
  • AGIやASIという話を聞くにこのような手法の重要性が高まっているように思う（一方で結論にある「This approach presents a promising direction for developing AI systems capable of surpassing human problem-solving capabilities」のように人間がEasy側に位置づけられるのは複雑な思いもある）
  • リポジトリはEdward-Sun/easy-to-hard (github.com)

GrokとGemini 1.5とGemma

X（旧Twitter）で事前アナウンス「XユーザーのElon Muskさん: 「This week, @xAI will open source Grok」 / X (twitter.com)」の通り（？）Grokが公開された。314BのMoE構成とのことでfine tuning未済のベースモデルのみの公開。

Open Release of Grok-1 (x.ai)
xai-org/grok: Grok open release (github.com)

Model Details
・Base model trained on a large amount of text data, not fine-tuned for any particular task.
・314B parameter Mixture-of-Experts model with 25% of the weights active on a given token.
・Trained from scratch by xAI using a custom training stack on top of JAX and Rust in October 2023.

Open Release of Grok-1 (x.ai)

「The code and associated Grok-1 weights in this release are licensed under the Apache 2.0 license. The license only applies to the source files in this repository and the model weights of Grok-1.」とのことで、コード・モデル（torrentでの公開のよう）ともにApache-2ライセンスでの公開。完全なOSSであり大きな意味がありそう。

先週、arXivにGemini 1.5とGemmaの論文が公開されていた。Calude 3を含め、GPT-4一強ではない時代になりつつあるし、オープンな流れも加速してほしいところ。Mistralの動きが気になる。

  • Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context [379.4]
    Gemini 1.5 Pro は計算効率の良いマルチモーダル・ミックス・オブ・エキスパート・モデルである。 モダリティ間の長文検索タスクにおいて、ほぼ完璧なリコールを実現する。 Gemini 1.0 Ultraの最先端のパフォーマンスは、幅広いベンチマークで一致または上回っている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 8 Mar 2024 18:54:20 GMT)
  • SORAとGemini-1.5 – arXiv最新論文の紹介 (devneko.jp)と同じ内容

TRAD: Thought Retrieval and Aligned Decision

  • TRAD: Enhancing LLM Agents with Step-Wise Thought Retrieval and Aligned Decision [32.2]
    大規模言語モデル(LLM)エージェントは、Webナビゲーションやオンラインショッピングなど、さまざまなタスクのために構築されている。 本稿では,これらの問題に対処するための新しいフレームワーク(TRAD)を提案する。 TRADはThought Retrievalを実行し、思考マッチングによるステップレベルのデモ選択を実現する。 そして、TRADはAligned Decisionを導入し、検索したデモステップを、以前のステップまたはその後のステップで補完する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 10 Mar 2024 13:58:38 GMT)
  • 現時点で有効そうなアプローチを多く盛り込んだように見えるフレームワーク。「Furthermore, TRAD has been deployed in real-world scenarios of a global business insurance company and improves the success rate of robotic process automation.」というのは凄い。
  • リポジトリはSkyRiver-2000/TRAD-Official: TRAD: Enhancing LLM Agents with Step-Wise Thought Retrieval and Aligned Decision (github.com)

MM1

  • MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training [105.4]
    MLLM(Performant Multimodal Large Language Models)を構築する。 特に,さまざまなアーキテクチャコンポーネントとデータ選択の重要性について検討する。 本稿では,画像キャプチャ,インターリーブ画像テキスト,テキストのみのデータを組み合わせた大規模マルチモーダル事前学習について述べる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 14 Mar 2024 17:51:32 GMT)
  • AppleのMultimodal Large Language Model。Appleがこの手の成果を公表するのは珍しい気がする。
  • apple/axlearn (github.com)を使っているとのこと。

GaLore: Low-Rank Projection

  • GaLore: Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection [139.2]
    LLM(Large Language Models)のトレーニングは、重み付けやGPU状態の増大によって、メモリ上の重大な問題が発生する。 本研究では,メモリ効率のトレーニング戦略としてグラディエント・ローランド・プロジェクション(GaLore)を提案する。 私たちの8ビットのGaLoreは、BF16ベースラインと比較して、メモリを82.5%、トレーニング総メモリを63.3%削減します。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 6 Mar 2024 07:29:57 GMT)
  • LLMを扱う上で大問題になるメモリ効率を高めたトレーニング手法の提案。NVIDIA RTX 4090 RAM 24GBで7Bモデルを事前学習可能とのこと。

ProMoAI: Process Modeling with Generative AI

  • ProMoAI: Process Modeling with Generative AI [45.1]
    ProMoAIは、LLM(Large Language Models)を利用して、テキスト記述からプロセスモデルを自動的に生成する新しいツールである。 また、高度なプロンプトエンジニアリング、エラーハンドリング、コード生成技術も組み込まれている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 7 Mar 2024 08:48:04 GMT)
  • LLMを使ったプロセスモデリング。計画作成がLLMでできる以上、実現できることに不思議はないが、Process Modelingのハードルが下がるのであれば面白いと思う。
  • リポジトリはProMoAI/app.py at main · humam-kourani/ProMoAI (github.com)。デモサイトもあるProMoAI · Streamlit。

Chatbot Arena

  • Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference [49.0]
    人間の好みに基づいた大規模言語モデル(LLM)を評価するオープンプラットフォームであるArenaを紹介する。 本手法は,クラウドソーシングを通じて,多種多様なユーザベースからのインプットを活用する。 本稿では,このプラットフォームについて述べるとともに,これまでに収集したデータを分析し,実際に使用している統計的手法について説明する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 7 Mar 2024 01:22:38 GMT)
  • Chatbot Arenaの論文、論文化されていなかったことに驚き。なかなか評価の難しいLLM界隈において重要な貢献だと思う。
  • プロジェクトサイトはChat with Open Large Language Models (lmsys.org)

Datasets for Large Language Models 

  • Datasets for Large Language Models: A Comprehensive Survey [37.2]
    この調査は、LLMデータセットの基本的側面を5つの観点から統合し、分類する。 この調査は、一般的な課題を浮き彫りにし、今後の調査への道のりを指摘している。 調査対象のデータサイズは、事前トレーニングのコーパスが774.5TB、他のデータセットが700万インスタンスを超えている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 28 Feb 2024 04:35:51 GMT)
  • LLM向けデータセットのサーベイ。日本語を含むものはあれど、日本語をターゲットに作られたものは少ない。
  • リポジトリはlmmlzn/Awesome-LLMs-Datasets: Summarize existing representative LLMs text datasets. (github.com)

Rethinking LLM Language Adaptation: A Case Study on Chinese Mixtral