Introduction - SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead
Leopold Aschenbrenner, June 2024 You can see the future first in San Francisco. Over the past year, the talk of the town has shifted from $10 billion compute clusters to $100 billion clusters to trillion-dollar clusters. Every six months another zero is added to the boardroom plans. Behind the scenes, there’s a fierce scramble to secure every power contract still available for the rest of the deca
Snowflake Summit 2024で発表されたアプリケーション機能群のアップデートポイント - Qiita
はじめに 本記事は、Snowflake Data Cloud Summit 2024 の Platform Keynote で発表されたデータアプリケーション機能に関連するアップデート情報を紹介します！セッションとしては、後半の後半のあたりに該当する部分です。本キーノートの配信を視聴することもできるので、気になる方はぜひ御覧ください！ 本記事では、下記の項目で解説します。 Snowpark for Python Snowflake Notebooks Snowflake Cortex Snowpark Container Services Hybrid Table Dev/MLOps また先日、同様のカテゴリで各機能の概要を解説した記事も投稿しています。ぜひあわせて御覧ください！ 概要 Platform Keynote では、様々なアップデートの発表がありました！特に、アプリ・LLM 系の
最近（～2024年5月）公開された LLM の性能を ELYZA-tasks-100 で比較してみた - Qiita
TL;DR 海外勢: Microsoft の Phi-3 は日本語応答性能も高い。Apple の OpenELM は日本語未対応 国内勢: Karakuri LM 8x7B は Phi-3 small とほぼ互角の性能、Fugaku LLM 13B は日本語の理解能力はありそうだが ELYZA-tasks-100 の得点は伸びず はじめに 前回の記事では、2024年4月にリリースされた LLM 3種（Llama3, Command R+, Phi-3 mini）に焦点をあてて、ELYZA-tasks-100 によるベンチマーク評価の結果をご紹介しました。 その後も国内・海外から続々とモデルがリリースされているので、今回はそれらを比較してみたいと思います。評価するのは次のモデルです。 Phi-3 small/medium OpenELM Fugaku LLM 13B Instruct Kar
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