Command R+はトークナイザーもすごかった - Qiita
はじめに 最近Command R+が界隈を賑わせています。 その賑わいの中でも「Command R+の日本語の応答速度が速い。」という声を良く聞きます。(半分以上X経由なので、よく聞くというよりも良く見るが近いですが、) そこで今回はCommand R+の日本語の応答速度が本当に速いのか、なぜ速いのかについてトークナイザー観点で述べたいと思います。 応答速度とトークナイザーの関係及びCommand R+のトークンナイザー まず前提として、入力あたりのトークン数が少なければ少ないほど応答時間が短くなります。よってトークナイザーは応答速度に大いに関係します。 詳しくは以下の記事で解説しています。少しだけ述べるとトークン数縮小に伴う語彙数増加によるEmbedding層肥大化による速度遅延<<トークン数増加による速度遅延となっています。ELYZAのfastのモデルが速い理由の一つもこの理由です。
RAGの性能を改善するための8つの戦略 | Fintan
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
ELYZA-tasks-100 でLLM14個の日本語性能を横断評価してみた - Qiita
TL;DR 14個の「日本語が話せるLLM」（日本製・外国製問わず）の性能を、日本語データセット ELYZA-tasks-100 で横断評価しました 海外勢70Bモデルの性能が高いことがわかりました。7Bでは ELYZA-japanese-llama-2 や CALM2 の成績がよかったです モデルの回答・スクリプトへのリンクは記事内に貼っています JGLUE などのベンチマークは、モデルの性能を反映しているのか？ 2023年は、かつてないほど多くの LLM が（クローズド・パブリック問わず）公開され、まさに LLM フィーバーの年でした。 一方で、どのモデルが高性能なのか、自分の利用用途に合ったモデルはどれなのか、とお悩みの方も多いのではないでしょうか。 LLM の性能を比較するときに役立つのが、ベンチマークです。 英語圏の LLM に関していえば、MMLU や HellaSwag、Wi
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