松田語録:Jamba〜Mamba+Transformer
Summary
TLDRこのスクリプトは、新しい言語モデル「ジャンバ」について述べています。ジャンバは、マンバとトランスフォーマーの進化版で、AI21というイスラエルの会社が開発しました。オープンソースとして公開され、Apache 2.0ライセンスで利用できます。ジャンバの特徴は、非常に長いテキストを扱えることと、計算が速いことです。一方、マンバは長いコンテキストを覚えられるが、要約性が弱く、トランスフォーマーは完璧にデータを覚えるが、パターン忘れが起こります。ジャンバはその良い点を組み合わせたもので、ミクストラルや他のモデルと比較して、性能が優れていることが示されています。また、小さなマシンでも動くことから、研究者が簡単に実験できるようになっています。
Takeaways
- 📄 ジャンバはマンバの進化版であり、言語モデルの改善に役立つとされています。
- 🧠 アルバートグとツリダオによって書かれたペーパーでは、ジャンバが変革的なアーキテクチャであると評価されています。
- 🐟 ジャンバはAI21というイスラエルの会社が開発し、オープンソースとしてApache 2.0の下で公開されました。
- 🔍 ジャンバの特徴は、非常に長いテキストを扱くことができ、過去のことを覚えて保持する能力に長けています。
- 🔧 トランスフォーマーとの違いは、より過去のデータまで完璧に覚えることができる点にあります。
- 💡 ジャンバはマンバとトランスフォーマーの特徴を組み合わせ、7対1の比率で混ぜ合わせています。
- 🚀 性能比較では、ジャンバはミクストラルと呼ばれるオープンソースのエクスパートモデルと比較されています。
- 🌐 ジャンバは比較的小規模なマシンでも高い性能を発揮することができ、高メモリと計算速度が特徴です。
- 💻 ジャンバはA101 GPU 1台で128Kのタスクを、256Kまで行うことができ、複数のGPUを使用することでさらに高い性能が期待されます。
- 📈 ジャンバの論文は、過去3ヶ月で99編の引用数を獲得し、学術界での関心が高いことを示しています。
- 🌟 ジャンバは新しい研究テーマとして注目され、様々な分野で応用が期待されています。
Q & A
ジャンバとは何ですか?
-ジャンバは、マンバとトランスフォーマーのハイブリッドモデルで、AI21というイスラエルの会社が開発したものです。マンバの特徴(長いテキストを扱えること、過去の情報を保持する能力)とトランスフォーマーの特徴(パターンを忘れずに扱えるデータを持つ)を組み合わせています。
ジャンバがオープンソースとして公開される理由は何ですか?
-ジャンバはApache 2.0ライセンスで公開されており、誰でも自由に使用することができます。これはAI技術の発展を促進し、より多くの人々に恩恵をもたらすことを目的としています。
ジャンバの性能はどのように評価されていますか?
-ジャンバは、ミクストラルというオープンソースモデルと比較されることがあり、特定の問題に対しては優れた性能を示すことがあります。しかし、他のタスクでは異なる結果が出る場合もあります。ジャンバはメモリや計算速度においても優れているとされています。
ジャンバが使用されるハードウェアの規模はどのくらいですか?
-ジャンバは比較的小さなマシンで動作することができ、A100というGPUを使って128Kまで動作するように調整されています。また、より大きなモデル(256K)も公開されており、2台から3台のA100で動作することが可能です。
ジャンバの開発に関連する論文はどのように評価されていますか?
-ジャンバに関する論文は、非常に高い引用数を獲得しており、研究者の間で広く注目されています。これは、ジャンバが新しいAIアーキテクチャとして注目されることを意味しています。
マンバとトランスフォーマーの違いは何ですか?
-マンバは長いテキストを扱うことができ、過去の情報を保持する能力があります。一方、トランスフォーマーはパターンを覚えることができるが、そのデータはパターンが変化すると忘れてしまうことがあります。ジャンバはこれらの特性を組み合わせたものです。
ジャンバはどのようにマンバとトランスフォーマーの特徴を活用しています?
-ジャンバは、7対1の比率でマンバとトランスフォーマーを混ぜ合わせています。これにより、マンバの長所(長いテキストを扱えること、過去の情報を保持する能力)とトランスフォーマーの長所(パターンを覚えることができるデータを持つ)を同時に活用できます。
ジャンバの開発企業、AI21の目的は何ですか?
-AI21の目的は、AI技術をオープンソースとして公開し、より多くの人々に恩恵をもたらすことです。これにより、技術の発展を促進し、様々な分野での応用を促進することを目指しています。
ジャンバが解決できる問題の例は何ですか?
-スクリプトからは具体的な問題の例は明確ではありませんが、ジャンバは言語モデルとして役立つ可能性があることが示されています。また、翻訳や文章生成などのタスクに適用される可能性があります。
ジャンバの今後の展望は何ですか?
-ジャンバはオープンソースとして公開されており、研究者や開発者が自由に使用できます。これにより、様々な分野での応用が期待され、AI技術の進化を促進する可能性があります。また、より大きなデータセットやより複雑な問題に取り組むことが期待されています。
Outlines
🌐 ジャンバの紹介とその特徴
ジャンバは、マンバの進化版で、AI21社によって開発された新しいアーキテクチャです。マンバは小規模なモデルで限られた試験のみに用いられていたが、ジャンバはより大規模なモデルとして提供されています。ジャンバは、マンバとトランスフォーマーの長所を組み合わせたもので、その比率は7対1です。マンバの長所としては、長いテキストやコンテキストを記憶する能力がありますが、一方で、その長所は完璧ではなく、長いテキストの処理においていくつかの限界があります。これに対し、ジャンバはトランスフォーマーの要素を取り入れることで、これらの欠点を補っています。
🔍 ジャンバの性能と可能性
ジャンバの性能は、ミストラルという他のモデルと比較して様々な場面で異なる結果を示します。ある問題においてはジャンバが優れている一方で、他の場合ではミストラルの方が良い結果を出すこともあります。特にメモリや計算速度の面でジャンバは優れており、少ないGPUでも大規模なウィンドウサイズの処理が可能です。ジャンバのソフトウェアは公開されており、Apache 2.0ライセンスの下で利用可能ですが、使用には注意が必要であり、特にアライメントがされていないため、悪意のある出力や偏見のある内容に対しては注意が必要です。
🔬 ジャンバの応用と今後の展望
ジャンバは、マンバとトランスフォーマーのハイブリッドとして開発され、多くの研究者によって異なる応用がなされています。マンバの引用数は140以上に達しており、その人気は高いです。ジャンバは、主にマンバの基本構造をベースにしており、トランスフォーマーの要素を加えることで、遅延や欠点を克服しています。また、将来的にはビジョンマンバやVマンバなどのバリエーションが登場する可能性があり、研究者達はガウシアンスプラッシュといった技術と組み合わせることで新しいモデルを生み出すことに期待しています。ジャンバはオープンソースであり、軽量なため、広範な研究や開発が可能です。
Mindmap
Keywords
💡ジャンバ
💡マンバ
💡トランスフォーマー
💡オープンソース
💡AI21
💡計算速度
💡ミクスチャーオブエクスパート
💡インフラ
💡パラメーター
💡学習能力
Highlights
ジャンバの紹介、マンバとトランスフォーマーのベストを組み合わせた進化的なアーキテクチャ。
アルバートとツリダオによるこの変革的なアーキテクチャに関する論文の言及。
ジャンバがトランスフォーマーアーキテクチャの風景を変える重要性。
ジャンバの作成者としてのイスラエルの会社AI21。
アパッチ2.0の下でのジャンバのオープンソース性。
ジャンバはマンバとトランスフォーマーのハイブリッドで、7:1の比率。
マンバは長いコンテキストとテキストを記憶する能力を持つ。
トランスフォーマーはあるウィンドウまでのデータを完璧に記憶する。
マンバの長期記憶とトランスフォーマーの即時回想のバランス。
マンバとトランスフォーマーにMoE(専門家の混合)を導入。
ジャンバはミストラルや他のモデルと比較して、性能とリソース効率で優位性がある。
他のモデルに比べてジャンバのメモリーと計算速度の利点。
さまざまなAI分野でのジャンバの潜在的な応用と小規模ハードウェアでの効率性。
モデルのアライメントがないため、偏見や攻撃的な出力を防ぐためのユーザーの注意が必要。
研究者や開発者にとってのジャンバのアクセシビリティは、控えめなハードウェアでもAIの進歩を促進する。
Transcripts
かはいジャンバの話ですジャンバジャンバ
とは何かっち言ったらマンバんのまね改良
版というかあのま進化版ですよねでマンバ
の話を前しましたがこれアルバートグと
ツリダオといううん人がうんま書いた
ペーパーでま結構ねトランスフォーマーに
変わるとって変わる画期的な
アーキテクチャーであるとま言われてでま
いっぱい魚にペーパーが出てるまそれに
関するねが出てるわけよとこね万波の論文
見たら分かるよう
にこれがあの本当にあの役に立つのかと
つまり言語モデルとしてねん役に立つの
かていうのはまだ疑問だっったわけなぜっ
て小さなモデルでしかやってないからで
なんで小さなモデルやってないかっうたら
ま金がないからですよねでで今回出たま
ジャンバちゅうのはねまそれのあの大きな
モデルなんですよでこれを出したのがね
AI21というイスラエルの会社なんです
わでうんここがね色々まAI関係の
いろんなことうんやってるんででそれがま
ジャンバというものを出してでこれがま
これオープンソースにしたわけでアパッチ
2.0ちうのでだからウトを公開したわけ
ですよだから10に使ってくださいという
わけですよででどんなもんなのかと言うと
ですねこれがねなかなかね面白いというか
ねちょっとよくわけわかんないんだけど
マンバとトランスフォーマーを足し合わせ
たようなもんなんですよああそうなんです
か別物って言ってるに出せるんですかねっ
て思っちゃいますうんでねこうなってあの
ねマンバレアちいうのがあってねでねその
うちにマンバプラスミクスチャーオブX
パートレアでマンバレアミクスチャーオブ
エクスパートレアみたいで
トランスフォーマーレアていうのがあって
またマンバレアていうのがあってですねで
ねこれがね7対1の割合で混じってんのよ
つまり7がマンバで1が
トランスフォーマーへえ
うでね
マンバとトランスフォーマーの理外特質
ちゅうのがあるんですよでマンバねのいい
ところはま非常に長いテクストあと
コンテクストはま
あの昔のことをね覚えてられるという特徴
がでえトランスフォーマーですねある
ウインドウがあってそこまでは完璧に
データを持っとるわけだけどそれより以前
になるとパタンと忘れるとまそんな感じ
ですねでジャあのマンバはそれはダラダラ
と昔まで覚えてるけど昔はになればなる
ほど要約的なことになってくるとまそう
いうんですでマンバの特徴はですねまそう
いうわけで基本的に非常に長いあのうん
あのことまで覚えてられるというのとそれ
から計算が早いとでから軽いということが
あるんですよところがねやっぱり欠点も
あってですねあのトランスフォーマーある
ところまで完璧に覚えてるわけだから
取りこぼしができあのないようにできる
けどあのマンバ悲しもそうはならないと
いうことがあってですねで長い場合にかし
もねマンバ成績がいいとは限ないんですよ
でそこではねマンバのいいところとあの
トランスフォーマーのいいところを
足し合わせたのがそのジャンバだという
わけよでで実際あの何と比較知ってるかて
ミストラルというのがあってうんこれは
オープンソースねででミクストというのが
あってミクストラルちいうのはミストラル
をの
あのmoeえ
え要するにエクスパートモデルうんう今後
エクスパートモデルなんですよでそれがね
8x7bとか言ったかなつまり7b7
ビリオンのものを8個でこのミクチャオ
エクスパートが何がいいかというとですね
あのトータルのあのパラメーター数は
大きくできるわけよねだから学習した時に
賢くできるわけところがですね
インフラントはそのエクスパートが
たくさんおってその中ので具体的には
ジャンバの場合はあのエクスパートが16
あってそん中からあのエンフランスの時2
個だけ使うとだから実際使う時のウェイト
はガンと小さいもの使うだから計算が早い
わけですよだけど適切なエクスパートを
使うことによってその巨大大きなあの
パラメーターをま効果的に使えるというま
それがミクスチャーオブエクスパートの
特徴なわけ
でそのミクストラルと比較してですねで
性能はねまどっちがどっちってまこんな
感じなんですよある問題ではまあの
ジャンバの方がいいけど別のんでは
ミストラルの方がいいとまそんな感じ
ところはですねメモリーとか計算速度が
圧倒的に違うんですよですごいのはねあの
1GPUA101台ででこのインフレの時
ですよそれからWindowsが128
まで行けるっちゅうわけうんでこれこの
ウンドサイズは前から言ってねチャット
ジテみたの初期は4kねそれから8Kに
なってですねで金払えば32系とでところ
はこれに対してクロードがね100系いう
の出してきたわけですねでそれに対抗上
オープンAIは去年の11月に128系
ちゅうのを出したわけですねそれに対して
クロードがね対抗して200系ちうの出し
てきたわけですねでさらにた最近の話は
あのえっとジミの1.5があの1000K
ねうん1ミリン出してきてんでクロード3
も1ミリオン出したわけだけどそれはね
みんな巨大なマシン使ってるわけですよね
ところが今にったジャンバはあのA101
台ねむちゃままそういう規模でいうのは
むちゃくちゃ小さなマシンで128Kまで
行くとでその公開してるソフトは256K
まで行くとこれはA101台じゃダメてま
2台か3台かえいるんでしょうがまそれで
も比較的ねそんなね何千台何万台とかいう
ようなもんじゃないわけですよそれでま
256系まで行くとでじゃあね小場さんが
前おっしゃったようにそのニードルヘイ
スタックっていうのあっうんそれすごい気
になってたんですよねとにマンバてrnn
なんでrnの悪いとかは古いことどんどん
忘れてっちゃうんできっとニルイザヘス
タックやると過去のことが結構ボロボロ
抜け落ちるんじゃないかなって思ってたん
でそれはうんそれあのジャンバーの論文で
やっててで256系でやっててうんうんま
ほぼ100%ねただ256まで行くと長く
なるとあの先頭の方がちょっと取りこぼし
があると戦闘の方ちゅうのは呼んだ時に
過去1番昔のことでしょだその辺は多少
取りこぼしがあるとうんうんだけどまあ
要するに円がま数台で25628系の
ところだとほぼ完璧なんやねさっきね
クロードがね最初クロード2が100系と
か言ってたからそれが128系がね円1台
でできるっちゅうんだまこれ書きてそれで
取りこぼしがないっちゅうんだからねうん
だからそれはねなぜかと言うと
トランスフォーマーをそう入れたからだと
いうんですよへえだからそのいい特徴ね
あのででかつこれがオープンに公開され
てるからでただねこう注意ですよここれは
ねアライメントしてないからねあの使う時
は注意して使ってくれるま例えば悪口が出
てくるとか偏見が出てくるとかいうような
ことがそれをね止めるようにしてないから
あとは自分でよろしくねってただ自分の
会社でね使うとかいうことができるわけ
ですやでそれもね大きなマシンがなく
たってあの小さなマシンでできますよって
そういう話ですわ動くシステムが使える
状態になってるわけじゃないですねじゃ
なくて自分で作れってことですよね自分で
もあのオープンソースので環境持ってる人
は自分とこインストールして勝手に走らせ
られますよって話ですか公開されてるん
ですそモデルも公開されてるということ
ですねうんそれぐらいだとあれですね
Googleコラボとか使えば動くレベル
ですよねA101台で動くってことはうん
ならばうんいや使ってみたいですよその
あのあんまりrlfであの教育してないっ
てとこが結構魅力で絶対あのそうそこか
そこかいや意識あるとか聞くとねもちろん
ありますよとかきっと言ってくるんですよ
よそれちょっとあの楽しそうだなと思っ
ちゃいましたうんそうかA101台って
10万円では持たなくたって使えるわけか
うんうんうんあのそれAmazonでも
いけんのかなAmazonはどうなのかな
でもGoogleコラボは結構みんな使っ
てるみたいでうんうんうんうん私もたまに
使いますようんふんふんはい40gあかな
A100あ80g80でしたっけあうん
うんあごめんなさいちょっと今忘れました
けどA100A180gだって書いてあ
自かまちょっとわかんないですけどうん
あのマンバとトランスフォーマーのこの
レハをねこうスタックするっていのは
ちょっと意外でそう意外ことどちらかと
いうとそのミクスチャーの話みたいに
パラレルにね持っててねうんでそれを
ミクスチャーするとかの方が自然な感じは
したんですけどねシリアルに積んじゃった
わうんうんうんこれでうまくいくのかな逆
に悪いとこがってしまいそうなイメそう
そうなんかうん父親と母親の悪いとこ取り
してなんか悪いとこばっかり遺伝しちゃい
そうな気もしただから今の話はいいとこ
取りいいとこ取りになってうんえええその
7対1でしたっけなんかおっしゃってさ
それはなんか理由があるんですかうんうん
いや別に3対1でもいいってふうん要する
にトランスフォーム遅いからあんまり多く
したくないってことでしょうねいや基本的
にはマンバなんですよねただ純粋のマンバ
はやっぱりね具合が悪いところがあ
るっちゅうわけですようんだからそこで
トランスフォーマーの味をちょっとまあね
わさびですよ
わさびええまいろんなんがありますねうん
いやだからねこれを見てるとね
トランスフォーマーかねマンバかチンじゃ
ないようだねうんいいとりをしていくと
いうああ
うーんハイブリッドにできると装備して
詰めるとうんなんかそのマンバていうのは
そうやっていろんな人がこうミックス
アップするというかなんかそんな結構使わ
れてるみたいですねいろんなそうことです
よねあ今はねすいですねのペーパーがね
うんこの前ね3ヶ月で99編ちたんやけど
ねとこはマンバの論文の引用数がね140
何ぼなってんおおおおすごいねこのすごい
ようんあいやあの論文書く人今本当にかき
書きthinkというかですよねだって
ちょっと工夫してちょっと良くなりまして
だったらもう1本かけちゃうんであの
トランスフォーマーだともう何でも研究さ
れてるからちょっともう今更新しいことて
な出てこないかもしれないですねうんだ
から多分ね新しいことが出てきたから
みんな飛びついたやそうですよねでね
ビジョンマンバとか
ねVマンバとかね2地下とか3地下とか出
てきそうですよねありますよね私の分野で
もなんかあのガウシアンスプラッィグって
あの3次元の貸化のやつを最近触ってたん
ですけどそれにマンバを組み合わせて
ガンバっていうの使っ
てるそんなのがなんかいっぱい出てきそう
だなすごいですよガバ面白い名前名前の
取り合いですねこれ
はほんまやはいしかもあれでしょその商事
ソースで割とできるんでしょうんうん
トランスフォーマーと比べてねそう軽いっ
ていうところが特徴なんですよま研究は
やりやすいはずですねうん頑張ってやって
みようかななんかうん
がばはいそういうことでしょうかはいはい
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