「GPT-4」を上回る性能で、グラフィカルな文書を読解するLLM技術
「GPT-4」を上回る性能で、グラフィカルな文書を読解するLLM技術：NTTの「tsuzumi」にも採用 NTTは2024年4月12日、大規模言語モデル（LLM）の活用により、文書に含まれる図表やグラフなども含めて理解し、自然言語での指示に従って読解／応答する「視覚読解技術」を実現したと発表した。 NTTは2024年4月12日、大規模言語モデル（LLM）の活用により、文書に含まれる図表やグラフなども含めて理解し、自然言語での指示に従って読解／応答する「視覚読解技術」を実現したと発表した。今後、カスタマーサポート業務の補助や自然言語指示による作業の自動化など、オフィスDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進への貢献が期待できる。 視覚読解技術とは、実世界の文書を視覚的に（画像として）理解し読解する技術だ。今日では、図表やグラフ、文字の見た目、レイアウトなどの視覚情報を用いた文書が多く扱
Meta、無料で商用可の新LLM「Llama 3」、ほぼすべてのクラウドでアクセス可能に
米Metaは4月18日（現地時間）、オープンソースのLLMの最新版「Llama 3」を発表した。80億パラメータと700億パラメータの2モデルで、いずれもほぼすべての主要クラウドサービス（AWS、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Kaggle、IBM WatsonX、Microsoft Azure、NVIDIA NIM、Snowflake）で間もなく利用可能になる。 昨年リリースの先代「Llama 2」にも700億パラメータモデルはあったが、Llama 3は4000億パラメータの高密度モデル（こちらはまだ公開されていない）のトレーニングも継続中だとマーク・ザッカーバーグCEOは語った。 トレーニングデータセットは、Llama 2よりも7倍大きく、4倍のコードが含まれている。英語以外での利用に備えるため、データセットの5％以上が非英語データで構成されて
LINEの3.6B言語モデルで遊んだら爆笑した｜shi3z
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
サイバーエージェント、独自の日本語LLM（大規模言語モデル）を開発 ―自然な日本語の文章生成を実現―
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、独自の日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を開発したことをお知らせいたします。 本モデルはすでに130億パラメータまでの開発が完了しており、当社が提供する「極予測AI」「極予測TD」「極予測LP」などAIを活用した広告クリエイティブ制作領域のサービスにおいて活用を始めています。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMが世界的に注目を集めており、あらゆる業界において急速に活用が進んでいます。 一方、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されており、現状では日本語および日本文化に強いLLMは少ない状況です。 このような背景のもと、このたび当社では日本語に特化した独自の大規模モデルを開発いたしました。当
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ニュー速VIPをAIに作らせたらあまりにも解像度が高くて自分もひろゆきも全部AIだったのかと錯覚しそうになる
Stability AI Japanが公開した30億パラメーターの日本語向けLLMを動かしてみた【生成AIストリーム】
