最新論文ノート：【2023-12-18～ 2023-12-24】 - データサイエンス・ノート

ここでは、https://twitter.com/dair_ai で毎週メンションされているTop ML Papers of the Week の論文をLLMによって生成されるQ&Aを用いて要点を記載しています．気になる論文の選択に役立ったら良いと思います．論文を読む前に幾つかの要点を把握することで、皆さんが内容を素早く吸収できることを目的としています．自動生成記事のクオリティと信頼性を向上させるためにアルゴリズムの改善に取り組んでいます．個人で資料のQ&Aを作成されたい方には、https://www.chatpdf.com/ や https://scispace.com/などがお勧めです．

紹介する論文は以下の10本となります．

Adversarial Attacks on GPT-4 via Simple Random Search
発行日：2023年12月21日
OpenAIはAPI経由でモデルの予測確率を利用可能にし、敵対的攻撃を実装するためにランダムサーチを使用し、モデルをジェイルブレイクすることができることを示しました．
AppAgent: Multimodal Agents as Smartphone Users
発行日：2023年12月21日
最新の大規模言語モデル（LLM）により、スマートフォンアプリケーションを操作するための新しいマルチモーダルエージェントフレームワークが開発され、50のタスクにわたる広範なテストで高度なタスクを処理する能力が確認されました．
VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation
発行日：2023年12月21日
VideoPoetは、高品質なビデオと音声を合成するための言語モデルであり、マルチモーダルな入力を処理するデコーダーを使用しています．事前トレーニングとタスク固有の適応の2つのステージで構成され、ゼロショットのビデオ生成において優れた能力を持つことが示されています．
Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning
発行日：2023年12月20日
新しい構造クラスの抗生物質の発見は、抗生物質耐性危機に対処するために急務であり、ディープラーニング手法を使用して化学的なサブストラクチャを特定し、抗生物質の予測を可能にするアプローチが開発された．しかし、化学的な空間の多様性を活用するための効果的な抗生物質発見のアプローチはまだ課題であり、新しいアプローチが必要とされている．
An In-depth Look at Gemini’s Language Abilities
発行日：2023年12月18日
Google Geminiモデルは、OpenAI GPTシリーズと同等の結果を報告する初めてのモデルであり、言語能力について詳細に探求し、Gemini ProはGPT 3.5 Turboに比べてわずかに劣る精度を達成していることがわかりました．また、Geminiは非英語の言語への生成や複雑な推論チェーンの処理など、特定の領域で高いパフォーマンスを示しています．
Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
発行日：2023年12月18日
大規模言語モデル（LLM）は課題を抱えており、検索補完生成（RAG）はLLMの問題を解決するための重要な方法であり、正確性を向上させ、信頼性を高めることができる．本論文ではRAGの開発パラダイムと主要なコンポーネントについて説明し、評価方法と研究方向についても議論している．
PowerInfer: Fast Large Language Model Serving with a Consumer-grade GPU
発行日：2023年12月16日
この論文では、個人用コンピュータに搭載された単一の一般消費者向けGPUを使用した高速な大規模言語モデル推論エンジンであるPowerInferが紹介されています．PowerInferは、ニューロンの活性化におけるべき乗則分布を利用し、GPU-CPUハイブリッド推論エンジンを設計しています．PowerInferはNVIDIA RTX 4090 GPUを搭載した個人用コンピュータでも高い性能を発揮し、最大11.69倍の高速化が実現されています．
ReST meets ReAct: Self-Improvement for Multi-Step Reasoning LLM Agent
発行日：2023年12月15日
複雑な自然言語の質問に答えるためには、外部知識を統合したReActスタイルのLLMエージェントを使用し、連続的な自己改善と自己蒸留を行うことで、高性能な小規模モデルを生成することができる．
LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory
発行日：2023年12月12日
本論文では、大規模言語モデル（LLM）の計算およびメモリ要件の高さに対処するため、フラッシュメモリを使用してモデルパラメータを保存し、効率的に実行する方法を提案しています．この方法により、メモリ制限のあるデバイスでの効果的な推論が可能となり、推論速度も向上します．
The BabyLM Challenge at the 27th Conference on Computational Natural Language Learning
発行日：2023年12月07日
今年のBabyLMチャレンジでは、1億語の訓練コーパスを使用し、小さなデータ量で言語モデルを訓練する方法についての理解を深めることができた．また、提出された162のモデルのスコアはオンラインで公開されている．

Adversarial Attacks on GPT-4 via Simple Random Search

著者：Maksym Andriushchenko
発行日：2023年12月21日
最終更新日：不明
URL：https://www.andriushchenko.me/gpt4adv.pdf

カテゴリ：不明

概要：

最近の発表で、OpenAIは彼らのモデルの予測確率をAPI経由で利用可能にしました．この短い論文では、我々はそれらを使用して最新のGPT-4 Turboモデルに対する敵対的攻撃を実装します．単純なランダムサーチに基づいています．我々は、安全性や倫理的な懸念により、デフォルトでモデルによって高い確率で拒否される有害なリクエストに短い敵対的な文字列を追加します．これにより、モデルを「ジェイルブレイク」し、有害なリクエストに回答させることができます．図1と図2には、敵対的な接尾辞を付けた場合と付けない場合の対応する会話の例が示されています．興味深いことに、単純なランダムサーチによる反復最適化は図3に示すように非常に効果的です．我々は、望ましい開始トークンの確率を約1％から50％以上に反復的に増加させることができます．最後に、このような攻撃に対する影響と潜在的な防御策について議論します．コードのノートブックはhttp s://github.com/max-andr/adversarial-random-search-gpt4で利用可能です．

Q&A:

Q: GPT-4モデルに対する敵対的攻撃の目的は何ですか？
A: GPT-4モデルへの敵対的攻撃の目的は、安全性や倫理上の懸念によりモデルがデフォルトで拒否する有害なリクエストに対して、短い敵対的な文字列を追加することで、モデルを「ジェイルブレイク」し、有害なリクエストに回答させることです．

Q: 敵対的な文字列は、モデルの有害なリクエストへの応答にどのような影響を与えますか？
A: 攻撃的な接尾辞が追加されると、モデルは有害なリクエストに対して高い確率で応答するようになります．

Q: ジェイルブレイク」のコンセプトを説明していただけますか？
A: モデルの「ジェイルブレイク」とは、ランダムサーチアルゴリズムを使用して、特定のターゲットトークンの確率を最適化することを指します．このアルゴリズムでは、元のリクエストに特定の長さの接尾辞を追加し、反復ごとに接尾辞を小さな増分で逐次的に改良します．これにより、ターゲットトークンの確率を1％から50％以上に最適化することができます．ただし、ランダムサーチだけではGPT-4 Turboモデルのジェイルブレイクには十分ではなく、まずターゲットトークンの確率を取得するために基本的なプロンプトが必要です．そして、その確率が十分に高いことを確認する必要があります．

Q: 単純なランダム探索による反復最適化は、希望するスタート・トークンの確率を高めるのにどれほど効果的か？
A: 単純なランダムサーチを通じた反復最適化は、開始トークンの所望の確率を効果的に増加させることが示されています．

Q: 敵対的な接尾辞がない場合とない場合の会話の例を教えてください．
A: 図1と図2は、敵対的接尾辞のない会話とある会話の例です．これらの会話のOpenAIプレイグラウンドリンクは、提供されたURLで入手できます．

Q: このような敵対的攻撃に対する防御策はあるのか？
A: 可能な防御策はいくつかあります．まず第一に、フロンティアLLMの防御には最悪のケースを考慮した敵対的なトレーニング目標を組み込む必要がある可能性があります．これは、ファインチューニングや事前トレーニングにおいて行われるでしょう．また、APIがトップ5の対数確率のみを返すということ実は、大きな障害ではありません．さらに、攻撃者のコストが低いことから、APIの使用に制限を設けることも考慮されるべきです．

Q: 単純なランダム探索を使った敵対的攻撃の実装プロセスを説明してもらえますか？
A: シンプルなランダムサーチを使用して、最新のGPT-4 Turboモデルに対する敵対的攻撃を実装します．まず、モデルがデフォルトで安全性や倫理的な懸念から高い確率で拒否する有害なリクエストに対して、短い敵対的な文字列を追加します．これにより、モデルを「ジェイルブレイク」し、有害なリクエストに回答させることができます．図1と図2には、敵対的な接尾辞のない会話と敵対的な接尾辞のある会話の例が示されています．興味深いことに、シンプルなランダムサーチによる反復的な最適化は図3で示されるように非常に効果的です．開始トークンの所望の確率を約1％から50％以上に反復的に増加させることができます．最後に、このような攻撃に対する影響と潜在的な防御策について議論します．

Q: APIを通じて予測確率を入手できたことは、攻撃の実行にどのように貢献したのか？
A: APIを通じて予測された確率の利用は、攻撃の実装に貢献しました．攻撃者はAPIから返される上位5つの対数確率を利用して、望ましいトークンの出現確率を最適化することができました．具体的には、攻撃者はランダムサーチと基本的なプロンプティングを組み合わせて、望ましいトークンの確率を高めることができました．この確率の最適化により、攻撃者は比較的少ない試行回数で有害なリクエストに対する信頼性の高い応答を生成することができました．

Q: 本稿で紹介した新手法のコード実装のURLは？
A: この論文で導入された新しい手法のコード実装のurlは、https://github.com/max-andr/adversarial-random-search-gpt4 です．

AppAgent: Multimodal Agents as Smartphone Users

著者：Chi Zhang, Zhao Yang, Jiaxuan Liu, Yucheng Han, Xin Chen, Zebiao Huang, Bin Fu, Gang Yu
発行日：2023年12月21日
最終更新日：2023年12月22日
URL：http://arxiv.org/pdf/2312.13771v2

カテゴリ：Computer Vision and Pattern Recognition

概要：

最近の大規模言語モデル（LLM）の進歩により、複雑なタスクを実行することができる知能エージェントの作成が可能になりました．本論文では、スマートフォンアプリケーションを操作するための新しいLLMベースのマルチモーダルエージェントフレームワークを紹介しています．私たちのフレームワークは、タップやスワイプなどの人間のようなインタラクションを模倣することで、エージェントが簡素化されたアクションスペースを通じてスマートフォンアプリケーションを操作できるようにします．この新しいアプローチにより、システムのバックエンドへのアクセスの必要性を回避し、さまざまなアプリケーションに対して適用範囲を広げることができます．私たちのエージェントの機能の中心には、革新的な学習方法があります．エージェントは、自律的な探索または人間のデモンストレーションの観察によって新しいアプリケーションのナビゲーションと使用方法を学習します．このプロセスにより、エージェントは異なるアプリケーション間で複雑なタスクを実行するための知識ベースを生成します．私たちのエージェントの実用性を示すために、私たちはソーシャルメディア、メール、地図、ショッピング、高度な画像編集ツールなど、10の異なるアプリケーションで50のタスクにわたる広範なテストを行いました．その結果、私たちのエージェントは多様な高度なタスクを処理する能力を確認しました．

Q&A:

Q: AppAgentフレームワークの目的は何ですか？
A: AppAgentフレームワークの目的は、スマートフォンアプリを人間のように操作することです．

Q: AppAgentのフレームワークによって、エージェントはどのようにスマートフォンのアプリケーションを操作できるようになりますか？
A: AppAgentフレームワークは、人間のような操作（タップやスワイプなど）を使用して、スマートフォンアプリケーションと対話することで、エージェントがスマートフォンアプリケーションを操作できるようにします．

Q: AppAgentフレームワークがシステムのバックエンドへのアクセスをバイパスする利点は何ですか？
A: システムのバックエンドアクセスをバイパスすることによるAppAgentフレームワークの利点は、システムのバックエンドへのアクセスが不要になることです．これにより、このエージェントはさまざまなアプリケーションに対して普遍的に適用することができます．また、このアプローチはセキュリティとプライバシーを向上させます．さらに、GUIレベルで動作するため、アプリのインターフェースやアップデートの変更に適応することができ、長期的な適用性と柔軟性を確保します．

Q: 新しいアプリをナビゲートし、使用するためにエージェントが使用する革新的な学習方法について説明していただけますか？
A: 提案された革新的な学習方法は、エージェントが新しいアプリを操作して使用するための方法を学ぶために、いくつかの人間のデモンストレーションを観察することによって加速することです．エージェントは、この探索フェーズに続いて、現在の状態に基づいて構築されたドキュメントを参照することでアプリを操作することができます．これにより、LLMsのパラメータを適応させる必要がなくなり、各アプリに対して広範なトレーニングデータを収集する必要もありません．

Q: エージェントは、異なるアプリケーション間で複雑なタスクを実行するための知識ベースをどのように生成するのか？
A: エージェントは、人間のデモンストレーションを使用してアプリケーションを操作し、その経験に基づいて構築されたドキュメントを参照することで、異なるアプリケーション間で複雑なタスクを実行するための知識ベースを生成します．

Q: テスト段階で、エージェントの実用性はどのように実証されましたか？
A: テストフェーズでは、10種類の異なるアプリケーションで50のタスクをテストすることによって、エージェントの実用性が実証されました．

Q: どのアプリケーションがテスト段階に含まれていたのか？
A: テストフェーズに含まれていたアプリケーションはGoogleマップ、Twitter、Telegram、YouTube、Spotify、Yelp、Gmail、TEMU、時計、およびLightroomです．

Q: そのエージェントがうまく処理したハイレベルなタスクの例を教えてください．
A: エージェントは、ソーシャルメディア、メール、地図、ショッピング、高度な画像編集ツールなど、10の異なるアプリケーションで50以上のタスクを実行し、多様な高度なタスクを成功裏に処理しました．

VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation

著者：Dan Kondratyuk, Lijun Yu, Xiuye Gu, José Lezama, Jonathan Huang, Rachel Hornung, Hartwig Adam, Hassan Akbari, Yair Alon, Vighnesh Birodkar, Yong Cheng, Ming-Chang Chiu, Josh Dillon, Irfan Essa, Agrim Gupta, Meera Hahn, Anja Hauth, David Hendon, Alonso Martinez, David Minnen, David Ross, Grant Schindler, Mikhail Sirotenko, Kihyuk Sohn, Krishna Somandepalli, Huisheng Wang, Jimmy Yan, Ming-Hsuan Yang, Xuan Yang, Bryan Seybold, Lu Jiang
発行日：2023年12月21日
最終更新日：2023年12月21日
URL：http://arxiv.org/pdf/2312.14125v1

カテゴリ：Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial Intelligence

概要：

VideoPoetは、さまざまな条件付け信号から高品質なビデオとそれに対応する音声を合成することができる言語モデルです．VideoPoetは、画像、動画、テキスト、音声などのマルチモーダルな入力を処理するデコーダーのみのトランスフォーマーアーキテクチャを使用しています．トレーニングプロトコルは、大規模言語モデル（LLM）のものに従い、事前トレーニングとタスク固有の適応の2つのステージで構成されています．事前トレーニングでは、VideoPoetは自己回帰トランスフォーマーフレームワーク内でマルチモーダルな生成目標の混合を組み込みます．事前トレーニングされたLLMは、さまざまなビデオ生成タスクに適応できる基盤として機能します．私たちは、ゼロショットのビデオ生成におけるモデルの最先端の能力を示す実証結果を提供します．特に、VideoPoetの高品質なモーション生成能力を強調します．プロジェクトページ：http://sites.research.google/videopoet/

Q&A:

Q: VideoPoetのアーキテクチャは？
A: VideoPoetはデコーダーのみのトランスフォーマーアーキテクチャを使用しています．

Q: VideoPoetはどのようなコンディショニング信号を処理できますか？
A: VideoPoetは、画像、動画、テキスト、音声などの多様な条件付け信号を処理することができます．

Q: VideoPoetは、オーディオにマッチした高品質のビデオを作成できますか？
A: はい、VideoPoetは高品質の映像とそれに合わせた音声を生成することができます．

Q: VideoPoetのトレーニング・プロトコルは？
A: VideoPoetのトレーニングプロトコルは、事前学習とタスク固有の適応の2つのステージで構成されています．事前学習では、VideoPoetは自己回帰Transformerフレームワーク内で複数のモーダル生成目標を組み合わせています．事前学習されたLLMは、さまざまなビデオ生成タスクに適応できる基盤として機能します．

Q: VideoPoetの事前トレーニングの段階では、どのような目標が盛り込まれていますか？
A: VideoPoetは、事前学習段階において、自己回帰変換フレームワークの中で、マルチモーダルな生成目的の混合を組み込んでいる．

Q: プレトレーニングされたLLMは、VideoPoetの基盤としてどのように役立っているのですか？
A: 事前学習されたLLMは、VideoPoetの基盤として機能します．VideoPoetは、事前学習されたLLMを基にして、さまざまなビデオ生成タスクに適応することができます．

Q: VideoPoetは、さまざまなビデオ生成タスクに適応できますか？
A: はい、VideoPoetは異なるビデオ生成タスクに適応することができます．

Q: VideoPoetのゼロショットビデオ生成の能力を示す経験的な結果は何ですか？
A: VideoPoetの経験的な結果は、ゼロショットのビデオ生成において高精度なモーションを生成する能力を示しています．

Q: ビデオポエトの高精度なモーション生成能力の特徴は何ですか？
A: VideoPoetの特筆すべき能力は、高品質なモーションを生成することです．

Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning

著者：Aarti Krishnan, Abigail L. Manson, Alicia Li, Andres Cubillos-Ruiz, Ashlee M. Earl, Behnoush Hajian, Dawid K. Fiejtek, Erica J. Zheng, Felix Wong, Florence F. Wagner, Holly H. Soutter, Jacqueline A. Valeri, James J. Collins, Jens Friedrichs, Jonathan M. Stokes, Lars D. Renner, Melis N. Anahtar, Nina M. Donghia, Ralf Helbig, Satotaka Omori, Wengong Jin
発行日：2023年12月20日
最終更新日：不明
URL：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06887-8

カテゴリ：不明

概要：

新しい構造クラスの抗生物質の発見は、進行中の抗生物質耐性危機に対処するために急務である．ディープラーニングの手法は、化学的な空間の探索に役立ってきた．しかし、これらのモデルは通常ブラックボックスの性質を持ち、化学的な洞察を提供しない．そこで、私たちは、ニューラルネットワークモデルによって学習された抗生物質活性に関連する化学的なサブストラクチャを特定し、構造クラスの抗生物質を予測するために使用できるという仮説を立てました．私たちは、化学的な空間の効率的なディープラーニングによる探索のための説明可能なサブストラクチャベースのアプローチを開発することによって、この仮説を検証しました．

また、過去10年間には、自然物質の探索に基づくさまざまなアプローチ2,3、ハイスループットスクリーニング4、進化と系統解析5,6、構造に基づく合理的な設計7,8、および機械学習を用いたインシリコスクリーニング1,12-14などによって、抗生物質候補が発見されてきました．しかし、化学的な空間の大きな構造的多様性をより活用するための効果的な抗生物質発見のアプローチを開発することは依然として課題であり、新しいアプローチが急務とされています．

最近、私たちは抗生物質発見のためのディープラーニング手法を開発し、大規模な化学ライブラリから潜在的な抗生物質を特定することができることを示しました．この手法により、Drug Repurposing Hubからhalicin1やabaucin14などの抗菌化合物を発見し、ZINC15ライブラリからも他の抗菌化合物を発見しました．この手法は、通常ブラックボックスの性質を持つグラフニューラルネットワークを利用しており、解釈や説明が容易ではありません．しかし、私たちのアプローチは、抗生物質の構造クラスのディープラーニングによる発見を可能にし、薬物探索の機械学習モデルが説明可能であり、選択的な抗生物質活性の基礎となる化学的なサブストラクチャについての洞察を提供することを示しています．

さらに、我々は、抗生物質の発見においてグラフニューラルネットワークモデルを大幅に拡張することを目指し、抗生物質活性とヒト細胞の細胞毒性を測定した大規模なデータセットでモデルを訓練しました．そして、グラフ探索アルゴリズムを用いてモデルの予測を化学的なサブストラクチャのレベルで説明できるという仮説を立てました．抗生物質のクラスは通常、共有のサブストラクチャに基づいて定義されるため、サブストラクチャの特定は、モデルの予測をより良く説明することによって、単一の化合物ではなく、化学的な空間の効率的な探索と新しい構造クラスの発見を可能にすると考えました．

Q&A:

Q: この研究の目的は何ですか？
A: この研究の目的は、深層学習モデルによって生成された予測を分析し理解するための方法を開発することです．具体的には、モデルの入力を変化させることによる説明可能性の追加テストや、ニューラルネットワークの構造を変化させることによる解釈性の追加テストを行うことが期待されています．

Q: 研究者たちは、どのようにして化合物の抗生物質活性とヒト細胞の細胞毒性プロファイルを決定したのですか？
A: 研究者は、39,312の化合物の抗生物質活性とヒト細胞の細胞毒性プロファイルを測定しました．

Q: 予測される抗生物質活性が高く、予測される細胞毒性が低い化合物について、部分構造に基づく根拠を特定することの意義は何か？
A: 高い予測抗生物質活性と低い予測細胞毒性を持つ化合物のサブストラクチャベースの根拠を特定することは、新しい抗生物質の構造を特定し、抗生物質の活性と毒性の関係を理解するために重要です．これにより、より安全で効果的な抗生物質の設計と開発が可能になります．

Q: 経験的にテストされた化合物の数と結果は？
A: 3,646化合物が経験的にテストされた．その結果は所定の文脈で提供されなかった．

Q: 発見された抗生物質の構造クラスは、どのような影響を及ぼす可能性があるのか？
A: 発見された抗生物質の構造クラスの潜在的な影響は、抗生物質耐性危機に対処するための新しい構造クラスの抗生物質の発見において非常に重要です．これにより、現在の抗生物質の有効性が低下している耐性菌に対して新しい治療法が開発される可能性があります．また、新しい構造クラスの抗生物質は、既存の抗生物質とは異なる作用機序を持つことがあり、耐性菌に対してより効果的な治療法を提供する可能性があります．さらに、これらの抗生物質の構造クラスの発見は、将来の抗生物質の設計と開発において重要な情報を提供することができます．

Q: この研究で使われたディープラーニングのアプローチは、抗生物質探索の他のアプローチとどう違うのか？
A: この研究で使用された深層学習アプローチは、他の抗生物質の発見手法とは異なり、化学的な洞察を提供することができます．従来の手法では、抗生物質の発見には自然物の探索、高スループットスクリーニング、進化と系統解析、構造に基づいた合理的な設計、機械学習を用いたインシリコスクリーニングなどが使用されてきました．一方、この研究では、深層学習アプローチを使用して、大規模な化学ライブラリから潜在的な抗生物質を特定することができます．このアプローチは、グラフニューラルネットワークを使用しており、一般的にはブラックボックスモデルと呼ばれるものです．しかし、この研究では、Chempropというプラットフォームを使用しており、このモデルは解釈可能で説明可能な特徴を持っています．つまり、このアプローチは、モデルが行う意思決定のパターンを明らかにすることができます．

Q: 抗生物質の発見における現在の課題は何ですか？
A: 化学的な空間の大きな構造的多様性を活用するための抗生物質の発見において、現在の課題は依然として残っており、新しいアプローチが急務となっています．

Q: 研究者たちは、どのようにして化学空間の構造的多様性を決定したのだろうか？
A: 研究者は、グラフベースのサブストラクチャの理由付けを使用して、モデルの予測を再現することで、化学的なサブストラクチャの合理的な理由を見つけることができました．

Q: 説明可能な深層学習の概念と、創薬におけるその重要性について説明していただけますか？
A: 説明可能な深層学習とは、ブラックボックスモデルとは異なり、内部の意思決定プロセスに関する情報を提供することができる深層学習モデルのことです．従来のブラックボックスモデルでは、モデルがどのように意思決定を行っているのかを理解することが困難でしたが、説明可能な深層学習モデルでは、モデルの予測結果を説明することが可能です．これにより、薬物探索において重要な洞察を得ることができます．薬物探索では、新しい抗生物質や抗ウイルス薬、抗がん薬などの開発が求められています．説明可能な深層学習モデルを使用することで、グラフベースの予測結果の理解が容易になり、新しい薬物クラスの発見や設計が可能になります．また、特定の生物活性に関連する化学的な部分構造を特定することもできます．説明可能な深層学習は、次世代の薬物探索のために重要な役割を果たすことができます．

An In-depth Look at Gemini’s Language Abilities

著者：Syeda Nahida Akter, Zichun Yu, Aashiq Muhamed, Tianyue Ou, Alex Bäuerle, Ángel Alexander Cabrera, Krish Dholakia, Chenyan Xiong, Graham Neubig
発行日：2023年12月18日
最終更新日：2023年12月18日
URL：http://arxiv.org/pdf/2312.11444v1

カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence

概要：

最近リリースされたGoogle Geminiモデルは、さまざまなタスクにおいてOpenAI GPTシリーズと匹敵する結果を報告する初めてのモデルです．本論文では、Geminiの言語能力について詳細に探求し、2つの貢献を行っています．まず、OpenAI GPTとGoogle Geminiモデルの能力を第三者の客観的な比較を提供し、再現可能なコードと完全に透明な結果を提供します．次に、結果を詳しく調査し、2つのモデルクラスの得意な領域を特定します．我々は、推論、知識ベースの質問に答える、数学の問題を解く、言語間の翻訳、コード生成、指示に従うエージェントとしての役割など、さまざまな言語能力をテストする10のデータセット上でこの分析を行います．この分析から、Gemini Proは、ベンチマークしたすべてのタスクにおいて、対応するGPT 3.5 Turboに比べてわずかに劣る精度を達成していることがわかります．さらに、多数の桁を含む数学的な推論の失敗、多肢選択の回答順序への感度など、この性能低下の一部の説明も提供しています．また、Geminiは非英語の言語への生成や、より長く複雑な推論チェーンの処理など、高いパフォーマンスを示す領域も特定しています．さらに、再現性のためのコードとデータは、https://github.com/neulab/gemini-ベンチマークで入手できます．

Q&A:

Q: ジェミニのモデルがテストされた具体的なタスクは何ですか？
A: ジェミニのモデルは、推論、知識ベースの質問への回答、数学の問題の解決、言語間の翻訳、コードの生成、命令に従うエージェントとしての動作など、さまざまなタスクでテストされた．

Q: ジェミニのモデルのパフォーマンスは、OpenAI GPTシリーズと比べてどうですか？
A: GeminiモデルはGPTシリーズと比較して、一般的には同等の精度を持ちますが、GPT 3.5 Turboよりもやや劣り、GPT 4よりもはるかに劣っています．また、GeminiモデルはMixtralよりも優れた性能を示します．

Q: 双子座モデルが得意とする言語能力の例を挙げていただけますか？
A: ジェミニモデルは、数学的な推論や多言語間の翻訳などの言語能力において優れています．

Q: ジェミニのモデルにはどのような限界がありますか？
A: ジェミニモデルの制限や性能低下の領域は、以下のようなものです．

ジェミニは長くて複雑な質問に対して性能が低いことがわかりました．
ジェミニは一部のタスクで回答を返すことができない場合があります．特に、moral_scenariosとhuman_sexualityの2つのタスクでは回答率が低いです．
ジェミニは多肢選択問題の解決に対してあまり調整されていないため、回答の順序に偏りが生じる可能性があります．
ジェミニは多くのタスクでGPT 3.5に比べて性能が低いです．特に、human_sexuality、formal_logic、elementary_mathematics、professional_medicineのタスクでは性能が低いです．
ジェミニは数学的な推論において多くの桁数の計算に対して失敗することがあります．
ジェミニは多肢選択問題の回答順序に敏感です．
ジェミニは積極的なコンテンツフィルタリングによって性能が低下することがあります．

Q: 桁数の多い数学的推論の失敗を説明できるか？
A: 多くの桁数を持つ数学的な推論における失敗の理由は、いくつかの制約や問題によるものです．まず第一に、GPT 3.5 Turboは多桁の数学問題に対して比較的に弱い性能を示しました．これは、数学的な推論において桁数が増えると、計算の複雑さや誤差の増加などの問題が生じるためです．また、Gemini Proも多桁の問題においてやや性能が低下する傾向がありました．これは、Gemini Proがより複雑な推論タスクに対しては苦手な傾向があるためです．

Q: ジェミニが高いパフォーマンスを発揮している分野の例を教えていただけますか？
A: ジェミニは非英語の言語への生成やより長く複雑な推論チェーンの処理などで高いパフォーマンスを示しています．

Q: 本稿で紹介した新手法のコード実装のURLは？
A: 本論文で導入された新しい手法のコード実装のurlはhttps://github.com/neulab/です．

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey

著者：Yunfan Gao, Yun Xiong, Xinyu Gao, Kangxiang Jia, Jinliu Pan, Yuxi Bi, Yi Dai, Jiawei Sun, Haofen Wang
発行日：2023年12月18日
最終更新日：2023年12月18日
URL：http://arxiv.org/pdf/2312.10997v1

カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence

概要：

大規模言語モデル（LLM）は強力な機能を示していますが、実際の応用では幻覚、遅い知識の更新、回答の透明性の欠如などの課題に直面しています．検索補完生成（RAG）は、LLMによる質問に答える前に外部の知識ベースから関連情報を検索することを指します．RAGは、特に知識集約的なタスクにおいて、回答の正確性を大幅に向上させ、モデルの幻覚を減らすことが実証されています．ソースを引用することで、ユーザーは回答の正確性を検証し、モデルの出力に対する信頼を高めることができます．また、知識の更新や特定のドメイン知識の導入を容易にします．RAGは、パラメータ化されたLLMの知識と非パラメータ化された外部知識ベースを効果的に組み合わせることで、大規模言語モデルを実装するための最も重要な方法の一つです．本論文では、LLMの時代におけるRAGの開発パラダイムを概説し、Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAGの3つのパラダイムを要約しています．さらに、RAGの3つの主要なコンポーネントであるリトリーバー、ジェネレーター、および拡張方法の要約と組織化、および各コンポーネントの主要な技術についても説明しています．また、本論文では、RAGモデルの効果を評価する方法についても議論し、RAGの評価における主要な指標と能力を強調し、最新の自動評価フレームワークを紹介しています．最後に、垂直最適化、水平スケーラビリティ、およびRAGの技術スタックとエコシステムの3つの側面から、今後の研究方向についても紹介しています．

Q&A:

Q: 実用的なアプリケーションにおいて、大規模な言語モデルが直面する課題とは？
A: 大規模言語モデルは、事実を捏造することがあり、特定のドメインや高度に特化したクエリに対応する際に知識が不足しているという課題があります．例えば、求められる情報がモデルの訓練データを超えたものである場合や、最新のデータが必要な場合には、大規模言語モデルは正確な回答を提供できない可能性があります．この制約は、実世界のプロダクション環境で生成型人工知能を展開する際に課題となります．ブラックボックスの大規模言語モデルを盲目的に使用するだけでは十分ではないためです．

Q: 検索補強型生成（RAG）はどのように解答精度を高め、モデルの幻覚を減らすのか？
A: RAGは、外部の知識と関連付けることにより、回答の正確さを向上させ、モデルの幻想を減らすことができます．外部の知識ベースから関連情報を取得することで、RAGは生成された回答をより正確で信頼性の高いものにします．これにより、言語モデルの幻想的な問題の発生を減らすことができます．さらに、RAGはソースを引用することで回答の正確さをユーザーが検証できるようにし、モデルの出力に対する信頼性を高めます．タイムリーかつ正確な回答を維持することにより、RAGは回答が最新かつ信頼性のあるものであることを保証します．さらに、RAGはカスタマイズ機能を持ち、関連するテキストコーパスを索引化することで、異なるドメインに合わせたモデルのカスタマイズや特定の分野への知識サポートを提供します．

Q: RAGはどのようにして知識の更新やドメイン固有の知識の導入を促進するのか？
A: RAGは、LLMのパラメータ化された知識と、パラメータ化されていない外部の知識ベースとを組み合わせることにより、知識の更新やドメイン固有の知識の導入を容易にする．これにより、RAGは幅広い情報源にアクセスし、それらを回答に組み込むことができる．情報源を引用することで、ユーザーは回答の正確性を検証し、モデルの出力に対する信頼を高めることができる．さらに、RAGは、医学、法律、教育などのマルチドメインアプリケーションで使用することができ、専門的なドメイン知識の質問応答を適用することができます．これにより、RAGは特定のドメインにおける知識を更新し、拡張するための貴重なツールとなる．

Q: 大規模言語モデルの時代におけるRAG開発の3つのパラダイムとは？
A: RAGの開発パラダイムは、Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAGの3つです．

Q: RAGの3つの主要な構成要素であるレトリーバー、ジェネレーター、補強方法の概要と構成について教えてください．
A: RAG（Retriever, Augmented, and Generator）の3つの主要なコンポーネントは、リトリーバ、ジェネレータ、および拡張方法です．リトリーバは、クエリに基づいて関連するドキュメントを直接出力するために使用されるモジュールです．ジェネレータは、リトリーバから取得した情報を自然で流暢なテキストに変換する役割を担っています．リトリーバから得られた関連するテキストセグメントを含むことで、ジェネレータは従来の文脈情報だけでなく、より良い文脈理解を可能にします．拡張方法は、RAGの拡張段階、拡張データソース、および拡張プロセスの3つの側面で組織されています．

Q: RAGの各コンポーネントで使われている主要技術は何ですか？
A: RAGは、レトリーバー、ジェネレーター、補強方法の3つの主要コンポーネントで構成されている．各コンポーネントは主要な技術を利用している．リトリーバ・コンポーネントは、密検索、疎検索、ハイブリッド検索などの技術を使用する．ジェネレータ・コンポーネントは、自己回帰生成、非自己回帰生成、テンプレート・ベース生成などの技術を使用する．増強法コンポーネントでは、逆翻訳、データ合成、データ増強などの技術を使用する．これらの技術は、RAGモデルの性能と有効性を高めるために、それぞれのコンポーネントで使用されます．

Q: RAGモデルの有効性はどのように評価できるのか？
A: RAGモデルは、独立した評価とエンドツーエンドの評価方法を用いて評価することができます．独立した評価では、検索モジュールと生成モジュールを評価します．検索モジュールについては、クエリやタスクに基づいてアイテムをランキングするシステムの効果を測るために、一般的に精度、再現率、F1スコア、平均適合率、正規化割引累積利得などの指標が使用されます．生成モジュールについては、BLEU、ROUGE、METEORなどの指標を使用して生成されたテキストの品質を評価することができます．一方、エンドツーエンドの評価では、RAGシステム全体を評価します．これは、特定の下流タスクでのシステムのパフォーマンスを測定することや、ユーザースタディを実施してシステムの有用性とユーザー満足度を評価することによって行うことができます．これらの評価方法に加えて、RAGモデルを評価するための主要な評価フレームワークも利用可能です．

Q: RAGの2つの評価方法と、評価のための重要な指標と能力とは？
A: RAGの評価方法は独立評価とエンドツーエンド評価の2つがあります．独立評価では、検索モジュールと生成モジュールの効果を評価します．検索モジュールの評価には、システムの効果を測定するための一連のメトリクスが使用されます．生成モジュールの評価には、モデルが生成した回答の関連性と整合性を含む、与えられた入力に対するモデルの生成能力を評価するメトリクスが使用されます．エンドツーエンド評価では、手動評価とLLMを使用した自動評価に分けることができます．また、特定のドメインでのRAGの適用に基づいて、特定の評価メトリクスが採用されることもあります．これらのメトリクスは、RAGの特定のアプリケーションシナリオでのパフォーマンスを理解するのに役立ちます．

Q: RAGの最新の自動評価フレームワークについて教えてください．
A: RAGの最新の自動評価フレームワークは、独立評価とエンドツーエンド評価の2つのアプローチがあります．独立評価では、手動評価とLLMを使用した自動評価に分けられます．エンドツーエンド評価では、RAGの特定のドメインでの応用に基づいて特定の評価メトリックが採用されます．例えば、質問応答タスクの場合はEMが使用されます．また、RAGの性能評価には、一般的な評価フレームワークや現在の評価フレームワークが使用されます．評価フレームワークは、RAGの性能を総合的に評価するための指標や方法を提供します．

Q: 垂直方向の最適化、水平方向のスケーラビリティ、技術スタックとエコシステムという観点から、RAGの今後の研究の方向性はどのようなものになりそうですか？
A: RAGの垂直最適化に関する将来の研究方向は、長い文脈の問題、RAGとFine-tuningのシナジー、およびエンジニアリング実践の3つの側面から提案されています．まず、長い文脈の問題では、RAGの生成フェーズがLLMsの文脈ウィンドウに制約されています．ウィンドウが短すぎると、十分な関連情報が含まれない可能性があります．一方、長すぎると情報の損失が生じる可能性があります．現在、LLMsの文脈ウィンドウを無制限の文脈まで拡張することは重要な研究方向です．

次に、RAGとFine-tuningのシナジーの問題があります．RA-DITなどのハイブリッド手法がRAGの主流の一つとなっています．パラメータ化と非パラメータ化の利点を同時に得るために、両者の関係をどのように調整するかは解決すべき問題です．

最後に、エンジニアリング実践の問題があります．RAGの実装の容易さと企業のエンジニアリングニーズとの整合性がRAGの台頭に貢献しています．しかし、エンジニアリング実践では、大規模な知識ベースシナリオにおける検索効率とドキュメントの再呼び出し率の向上方法、およびLLMsの使用による企業データのセキュリティ確保（例：LLMsを使用したデータ漏洩の防止）などの問題があります．

PowerInfer: Fast Large Language Model Serving with a Consumer-grade GPU

著者：Yixin Song, Zeyu Mi, Haotong Xie, Haibo Chen
発行日：2023年12月16日
最終更新日：2023年12月16日
URL：http://arxiv.org/pdf/2312.12456v1

カテゴリ：Machine Learning, Operating Systems

概要：

この論文では、個人用コンピュータ（PC）に搭載された単一の一般消費者向けGPUを使用した高速な大規模言語モデル（LLM）推論エンジンであるPowerInferを紹介しています．PowerInferの設計のキーポイントは、LLM推論に固有の高い局所性を利用することであり、これはニューロンの活性化におけるべき乗則分布によって特徴付けられます．この分布は、一部のニューロン（ホットニューロンと呼ばれる）が入力に関係なく一貫して活性化される一方で、多数のニューロン（コールドニューロン）は特定の入力に基づいて変動することを示しています．PowerInferはこのような洞察を利用して、GPU-CPUハイブリッド推論エンジンを設計しています．ホットニューロンは高速アクセスのためにGPUに事前にロードされ、一方でコールドニューロンはCPU上で計算されるため、GPUのメモリ要求とCPU-GPUデータ転送を大幅に削減します．PowerInferはさらに、適応的な予測子とニューロンに対応したスパース演算子を統合し、ニューロンの活性化と計算のスパース性の効率化を最適化しています．評価では、PowerInferはNVIDIA RTX 4090 GPU上のさまざまなLLM（OPT-175Bを含む）で平均トークン生成速度13.20トークン/秒、ピーク時には29.08トークン/秒を達成し、トップティアの推論エンジンと比較してわずか18％低い結果を示しています．この結果は、サーバーグレードのA100 GPUによって達成される結果と比較してもわずか18％低いことから、PowerInferはNVIDIA RTX 4090 GPUを搭載した個人用コンピュータでも高い性能を発揮することが示されています．また、この性能向上により、llama.cppと比較して最大11.69倍の高速化が実現されており、モデルの精度を保ちながらも大幅なパフォーマンス向上が達成されています．

Q&A:

Q: PowerInferの主な目的は何ですか？
A: PowerInferの主な目的は、LLM推論における局所性を利用して、高速な推論を実現することです．具体的には、適応的な予測器とニューロンに対する操作を使用して、ニューロンの活性化と計算的な疎さを最適化します．PowerInferは、llama.cppなどのシステムと比較して、精度を損なうことなく、最大11.69倍高速なLLM推論を実現します．

Q: PowerInferは、LLM推論に固有の高い局所性をどのように利用するのか？
A: PowerInferは、LLM推論に固有の高い局所性を利用し、少数のホットニューロンをGPUに割り当て、大部分のコールドニューロンはCPUで管理する．ホットで活性化されたニューロンを事前に選択し、オフラインでGPUにプリロードし、実行時にオンライン予測器を使用して活性化されたニューロンを特定する．このアプローチにより、GPUとCPUはそれぞれのニューロンセットを独立して処理することができ、コストのかかるPCIeデータ転送の必要性を最小限に抑えることができる．

Q: LLM推論におけるニューロンの活性化分布とは？
A: LLMの推論におけるニューロンの活性化は、スケワードパワーロー分布に従っています．少数のニューロンが多数の活性化（80%以上）に寄与し、残りの活性化はランタイム時の入力に基づいて決定されます．

Q: PowerInferは、GPUのメモリ要求とCPU-GPU間のデータ転送をどのように削減するのですか？
A: PowerInferは、GPUとCPUのハイブリッド実行モデルを実装することで、GPUのメモリ要求とCPUとGPUのデータ転送を削減します．このモデルでは、GPUとCPUの両方がそれぞれの活性化したニューロンを独立して計算し、その結果をGPU上で結合します．そうすることで、PowerInferは各ユニットの長所を活かしながら、計算負荷のバランスを効果的にとることができます．これにより、GPUメモリにない低温活性化ニューロンのGPUへのウェイト転送が不要になり、GPUメモリの需要が削減されます．さらに、これらのニューロンに対してCPUで計算を実行することで、PowerInferは、活性化されたニューロンをGPUに転送する時間をなくし、CPU-GPUデータ転送を削減します．

Q: 適応予測子とニューロン認識スパース演算子とは何か、そしてPowerInferにおいてどのように効率を最適化するのか？
A: PowerInferは、効率を最適化するために、適応型スパース予測器とニューロンを意識したスパース演算子を利用する．適応的スパース予測器は，活性化すると予測されるニューロンのみを処理することで，計算負荷を削減するために使用される．これらの予測子は、固定サイズのMLP予測子のセットを用いて学習される．一方，ニューロンを意識したスパース演算子は，行列全体に対する演算をバイパスして，個々のニューロンと直接相互作用します．このアプローチにより、ニューロンレベルでの効率的な行列-ベクトル乗算が可能になり、特定のスパースフォーマット変換が不要になります．これらのテクニックを利用することで、PowerInferは不要な計算を減らし、ハードウェアリソースの利用を最適化することで効率を向上させることができます．

Q: PowerInferが達成した平均トークン生成率は？
A: PowerInferの平均トークン生成速度は13.20トークン/秒です．

Q: PowerInferが達成したトークンのピーク生成率は？
A: PowerInferのピークトークン生成速度は29.08トークン/秒です．

Q: コンシューマーグレードのGPUにおけるPowerInferのパフォーマンスは、トップクラスのサーバーグレードのGPUと比較してどうですか？
A: PowerInferのパフォーマンスは、消費者向けのGPUとサーバーグレードのGPUとの間のパフォーマンスギャップを縮めることが示されています．NVIDIA RTX 4090 GPU上で展開されたPowerInferは、量子化モデルでは平均生成速度が13.20トークン/秒、非量子化モデルでは8.32トークン/秒を提供し、モデルの精度を維持します．これらの結果は、llama.cppのパフォーマンスを大幅に上回り、量子化モデルでは最大8.00倍、非量子化モデルでは最大11.69倍の改善が見られます．また、NVIDIA RTX 4090 GPU上で達成される推論速度は、完全にモデルを収容できる価格約\( \small 20,000のトップティアのA100 GPUと比較して、わずか18%遅くなるだけです．

Q: PowerInferはモデルの精度においてllama.cppをどのように上回るのでしょうか？
A: PowerInferは、手元のタスクにとって重要でないと予測されるニューロンを選択的に省くことで、モデルの精度の点でllama.cppを上回る．この選択的省略により、PowerInferはllama.cppに比べて高い精度を達成することができる．

Q: PowerInferの評価にはどのようなLLMが使われましたか？
A: PowerInferは、OPTファミリー（パラメータサイズは7Bから175B）、LLaMAファミリー（パラメータサイズは7Bから70B）、Falcon-40Bモデルなど、様々なLLMファミリーを用いて評価された．

ReST meets ReAct: Self-Improvement for Multi-Step Reasoning LLM Agent

著者：Renat Aksitov, Sobhan Miryoosefi, Zonglin Li, Daliang Li, Sheila Babayan, Kavya Kopparapu, Zachary Fisher, Ruiqi Guo, Sushant Prakash, Pranesh Srinivasan, Manzil Zaheer, Felix Yu, Sanjiv Kumar
発行日：2023年12月15日
最終更新日：2023年12月15日
URL：http://arxiv.org/pdf/2312.10003v1

カテゴリ：Computation and Language

概要：

複雑な自然言語の質問に答えるためには、複数のステップの推論と外部情報の統合が必要です．いくつかのシステムでは、知識の検索と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて、このような質問に答えることができます．しかし、これらのシステムはさまざまな失敗例があり、外部知識との相互作用が微分不可能であるため、直接エンドツーエンドでトレーニングしてこれらの失敗を修正することはできません．これらの不備に対処するために、外部知識に基づいて推論と行動を行うReActスタイルのLLMエージェントを定義します．さらに、前のトラジェクトリに反復的にトレーニングを行い、成長バッチ強化学習とAIフィードバックを使用して連続的な自己改善と自己蒸留を行うReSTのような手法でエージェントを洗練させます．提示された大規模モデルから始めて、アルゴリズムのたった2回の反復後に、パラメータ数が2桁少ない微調整された小規模モデルを生成することができます．この小規模モデルは、難解な構成的な質問応答のベンチマークで同等のパフォーマンスを達成します．

Q&A:

Q: ReST meets ReActアプローチの主な目的は何ですか？
A: ReST meets ReActの主な目的は、マルチステップの推論エージェントの自己改善を実現することです．

Q: 知識検索と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて複雑な自然言語の質問に答える現在のシステムは、どのような失敗事例に悩まされているのだろうか？
A: 現在のシステムは、知識検索と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて複雑な自然言語の質問に答える際に、さまざまな失敗例があります．これらのシステムは、外部の知識と統合するために多段階の推論が必要ですが、非常に複雑な質問に対しては十分なパフォーマンスを発揮できない場合があります．また、外部の知識との相互作用は微分不可能であるため、これらの失敗を直接的に修正するためにシステムをエンドツーエンドでトレーニングすることはできません．

Q: なぜ現在のシステムはエンドツーエンドでトレーニングされて、故障の場合を修正することができないのですか？
A: 現在のシステムは、外部の知識との相互作用が微分不可能であるため、エンドツーエンドでトレーニングすることができないためです．

Q: ReActスタイルのLLMエージェントは、既存のシステムとどう違うのですか？
A: ReActスタイルのLLMエージェントは、外部知識を推論し行動する能力を取り入れることで、既存のシステムとは異なる．また、過去の軌跡を反復学習することにより、継続的な自己改善と自己蒸留を行うReSTのような手法を利用している．このエージェントは、知識検索と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせ、多段階の推論と外部情報の統合を必要とする複雑な自然言語の質問に答える．しかし、既存のシステムは様々な失敗事例に悩まされており、外部知識との相互作用の非分化性のために、これらの失敗を修正するためにエンドツーエンドで直接学習することができない．

Q: ReSTのような方法は、過去の軌跡をどのように訓練するのですか？
A: ReSTのような方法は、サーチエージェントタスクを一定レベルで実行できるモデルから推論軌跡を収集し、これらの軌跡を微調整混合物に変換し、この混合物に対して新しいモデルを微調整することで、過去の軌跡を学習する．

Q: ReSTのような手法における成長バッチ強化学習の役割とは？
A: Reinforced Self-Training (ReST)アルゴリズムは、内側-外側ループの流れにおいて、成長バッチ強化学習を用いる．外側ループ(grow)では、データセットは最新のポリシーからサンプリングされることによって拡張される．これは、growの段階で、完了までの多段階の軌跡が生成されることを意味する．成長バッチ強化学習は、データセットを継続的に成長させ、新しいシナリオに適応させる．内部ループ（improve）では、固定されたデータセットに対して、報酬モデルによるランク付けやフィルタリングを通じて、ポリシーを強化する．成長バッチ強化学習は、強化学習のための、より多様で包括的な訓練データを提供することによって、エージェントの性能を向上させるのに役立つ．

Q: AIのフィードバックは、エージェントの継続的な自己改善と自己蒸留にどのように貢献するのか？
A: AIフィードバックは、成長バッチ強化学習を用いたエージェントの連続的な自己改善と自己蒸留に貢献します．AIフィードバックは、大規模なモデルから始めて、アルゴリズムのたった2回の反復後に、パラメータ数が2桁少ない微調整された小規模モデルを生成することができます．AIフィードバックは、課題の難しい構成的な質問応答のベンチマークで同等のパフォーマンスを達成することができます．

Q: 微調整された小さなモデルを作るには、何回のアルゴリズムの反復が必要ですか？
A: 2回の反復で、アルゴリズムは微調整された小さなモデルを生成することができます．

Q: 構成的な質問応答ベンチマークにおいて、微調整された小型モデルのパフォーマンスは、促成された大型モデルと比較してどうなのか？
A: 提案されたアルゴリズムの2回の反復後、微調整された小さなモデルは、2桁少ないパラメータで難しい組成問題回答のベンチマークで同等のパフォーマンスを達成することができます．

LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory

著者：Keivan Alizadeh, Iman Mirzadeh, Dmitry Belenko, Karen Khatamifard, Minsik Cho, Carlo C Del Mundo, Mohammad Rastegari, Mehrdad Farajtabar
発行日：2023年12月12日
最終更新日：2023年12月12日
URL：http://arxiv.org/pdf/2312.11514v1

カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence, Machine Learning

概要：

大規模言語モデル（LLM）は、現代の自然言語処理において中心的な役割を果たし、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮しています．しかし、その計算およびメモリ要件の高さから、DRAM容量が限られたデバイスにとっては課題となっています．本論文では、利用可能なDRAM容量を超えるLLMを効率的に実行するための課題に取り組んでいます．具体的には、モデルパラメータをフラッシュメモリに保存し、必要に応じてDRAMに読み込む方法を提案しています．私たちの手法は、フラッシュメモリの動作に適合する推論コストモデルを構築し、データ転送量を削減することと、より大きく連続したチャンクでデータを読み込むことの2つの重要な領域で最適化を行うためのガイドとなります．このフラッシュメモリに基づいたフレームワークの中で、私たちは2つの主要な技術を導入しています．まず、”ウィンドウ化”は、以前にアクティブ化されたニューロンを再利用することでデータ転送を効率化します．次に、フラッシュメモリの連続データアクセスの強みに合わせた”行列バンドリング”は、フラッシュメモリから読み込むデータチャンクのサイズを増やします．これらの方法により、利用可能なDRAMの2倍のサイズのモデルを実行することが可能になります．さらに、スパース性の認識、コンテキスト適応型の読み込み、およびハードウェア志向の設計の統合により、メモリが制限されたデバイス上でのLLMの効果的な推論が可能となります．CPUおよびGPUに比べて、推論速度が4〜5倍および20〜25倍向上します．

Q&A:

Q: 大容量言語モデル（LLM）を実行する際、DRAM容量が限られたデバイスが直面する課題とは？
A: 限られたDRAM容量を持つデバイスでは、大規模な言語モデル（LLM）を実行する際に以下のような課題が生じます．LLMは計算とメモリの要件が非常に高く、リソース制約のあるデバイスでは特に問題となります．現在の標準的なアプローチは、推論のために全モデルをDRAMに読み込むことですが、これにより実行可能な最大モデルサイズが制限されます．例えば、70億のパラメータを持つモデルは、半精度浮動小数点形式でパラメータを読み込むために14GB以上のメモリが必要であり、ほとんどのエッジデバイスの能力を超えています．

Q: 限られたDRAM容量でLLMを効率的に実行するという課題に対して、この論文はどのように対処することを提案しているのだろうか？
A: この論文では、DRAM容量が限られているデバイスでLLMを効率的に実行するために、モデルパラメータをフラッシュメモリに保存し、必要に応じてDRAMに持ってくるという方法を提案しています．具体的には、フラッシュメモリの動作に合わせた推論コストモデルを構築し、データ転送量を減らすための最適化を行っています．また、フラッシュメモリに基づいた枠組みの中で、2つの主要な技術を導入しています．まず、以前にアクティブ化されたニューロンを再利用することでデータ転送を削減する「ウィンドウ化」、そして、より大きく、より連続的なチャンクでデータを読み取るための「行列バンドリング」です．

Q: モデル・パラメーターをフラッシュ・メモリーに保存し、オンデマンドでDRAMに持ってくるというコンセプトを説明できますか？
A: モデルパラメータをフラッシュメモリに保存し、必要なパラメータをDRAMに要求するという概念は、DRAMの容量を超える大きなモデルを効率的に実行するための方法です．フラッシュメモリはDRAMよりも少なくとも1桁大きいため、モデルのパラメータをフラッシュメモリに保存することで、モデル全体をDRAMに収める必要がなくなります．推論時には、必要なパラメータをフラッシュメモリから直接的かつ巧妙に読み込むことで、DRAMの使用量を減らすことができます．この方法は、最近の研究で示されたLLM（Language Model）のFeedForward Network（FFN）層のスパース性に基づいて構築されており、DRAMの容量を超えるモデルを実行するための効果的な手法です．

Q: 論文で言及されている推論コストモデルは、フラッシュメモリーの使用を最適化する上でどのように役立つのでしょうか？
A: 論文で言及されている推論コストモデルは、フラッシュメモリの使用を最適化するために役立ちます．具体的には、データの転送量を減らし、より大きく、より連続したチャンクでデータを読み取ることによって、フラッシュからのデータ転送を削減するための戦略的な手法を提供します．これにより、利用可能なDRAMの2倍のサイズのモデルを実行できるようになり、CPUおよびGPUに比べて推論速度が4-5倍および20-25倍向上します．

Q: フラッシュ・メモリからのデータ転送とアクセスを最適化するために、論文で紹介されている2つの主要なテクニックとは？
A: 本論文では、データ転送とフラッシュメモリからのデータアクセスを最適化するために、2つの主要な技術が導入されています．まず、前にアクティブ化されたニューロンを再利用することでデータ転送を効率化する「ウィンドウ化」という技術があります．そして、フラッシュメモリの連続データアクセスの特性に合わせた「行列バンドリング」という技術があります．これらの技術により、利用可能なDRAMの2倍のサイズのモデルを実行することが可能となり、CPUおよびGPUに比べて推論速度が4-5倍および20-25倍向上します．

Q: ウィンドウィング」のテクニックと、それがどのようにデータ転送を減らすのか説明していただけますか？
A: ウィンドウ技術は、以前にアクティブ化されたニューロンを再利用することによってデータ転送を効果的に削減する手法です．具体的には、ウィンドウ内の過去のトークンのみのパラメータをロードし、再利用することで、データ転送量を減らすことができます．ウィンドウのサイズは、アクティブ化されたニューロンの数によって決まります．ウィンドウ内のニューロンは、以前の計算結果に基づいてアクティブ化されるため、再利用することができます．このようにして、ウィンドウ技術はデータ転送を最小限に抑えることができます．

Q: 行-列バンドル」技術は、フラッシュ・メモリのシーケンシャル・データ・アクセスの強みをどのように活用するのか？
A: 「行列の束ねる」技術は、フラッシュメモリの連続データアクセスの強みを活用しています．フラッシュメモリでは、データを連続的に読み取ることが効率的です．この技術では、上向きの投影からi番目の列と下向きの投影からi番目の行を同時にフラッシュメモリに格納することで、データをより大きな塊で読み取ることができます．これにより、データの転送量を減らすことができます．図7には、この束ねるアプローチのイラストが示されています．重みの各要素がnum_bytesで格納されている場合、この束ねる操作により、チャンクのサイズがdmodel×num_bytesから2dmodel×num_bytesに倍増します．この方法により、モデルのスループットが向上します．

Q: モデルサイズと推論スピードの点で、これらのテクニックを使うメリットは？
A: これらの技術の利点は、モデルサイズと推論速度の両方にあります．まず、’windowing’という技術は、以前に活性化されたニューロンを再利用することでデータ転送量を削減します．これにより、モデルのサイズがDRAMの利用可能な容量の2倍になります．また、’row-column bundling’という技術は、フラッシュメモリの連続データアクセスの強みに合わせてデータチャンクのサイズを増やすことで、データの読み取りを効率化します．これらの技術の組み合わせにより、CPUでは推論速度が4-5倍、GPUでは20-25倍向上します．

Q: 論文の中で言及されている、スパース性認識、文脈適応型ローディング、ハードウェア指向設計の統合について詳しく教えてください．
A: 本論文では、スパース性の認識、コンテキスト適応型のローディング、およびハードウェア指向の設計の統合に焦点を当てています．スパース性の認識は、モデルの重みの一部がゼロであることを利用して、メモリ使用量を削減します．コンテキスト適応型のローディングは、モデルの特定の部分のみをメモリにロードすることで、データ転送を最小限に抑えます．ハードウェア指向の設計は、ハードウェアの特性に合わせてアルゴリズムを最適化し、効率的な推論を実現します．

Q: 限られたメモリーしか持たないデバイスでLLMの効果的な推論を可能にするために、この論文はどのように貢献しているのだろうか？
A: この論文は、制約されたメモリ容量を持つデバイス上でLLMの効果的な推論を可能にするために貢献しています．論文では、モデルパラメータをフラッシュメモリに保存し、必要に応じてDRAMに取り込むことで、利用可能なDRAM容量を超えるLLMの効率的な実行に取り組んでいます．具体的には、フラッシュメモリの特性に合わせた推論コストモデルを構築し、データのフラッシュからの転送量を減らすことと、より大きく、より連続的なチャンクでデータを読み取ることを最適化するためのガイドとして使用しています．また、ウィンドウ処理と行列バンドリングという2つの主要な技術を導入しています．これらの手法により、データの負荷を大幅に削減し、メモリ使用の効率を向上させることができます．

The BabyLM Challenge at the 27th Conference on Computational Natural Language Learning

著者：The BabyLM Challenge at the 27th Conference on Computational Natural Language Learning
発行日：2023年12月07日
最終更新日：不明
URL：https://aclanthology.org/volumes/2023.conll-babylm/

カテゴリ：不明

概要：

私たちのチャレンジは、訓練コーパスに1億語を含むことを通じて、研究者に「小さく考える」ことを奨励します．これは、人間の言語学習者が利用できるデータ量とほぼ同じですが、通常の言語モデルの事前学習に使用されるデータ量よりもはるかに少ないです．参加者の貢献により、縮小されたより発達的に妥当なコーパスで言語モデルを訓練するための最良の方法についての私たちの理解を進めることができました．また、彼らの貢献は、認知モデリング、計算心理言語学、およびサンプル効率の言語モデリングに関連する重要な問題についての洞察を提供しています．今年受け取った論文については、モデルのパフォーマンスではなく、科学的および技術的な妥当性を基準に受け入れられました．また、162件の個別のモデルの提出も受け付け、そのスコアはオンラインでwww.https://dynabench.org/babylmでホストされています．私たちは、今年の提出物に対するプログラム委員会の熟考されたレビューに感謝しています．同様に、CoNLLの主催者にも、BabyLMチャレンジをプログラムに組み込んでくれたことに感謝しています．

Q&A:

Q: BabyLMチャレンジの目的は何ですか？
A: BabyLM Challengeの目的は、言語モデルの学習を効率化し、NLPタスクで優れたパフォーマンスを発揮する小規模な言語モデルのトレーニングを行うことで、言語モデリング研究の民主化に貢献することと、人間の言語習得の一部をシミュレートするためのカリキュラム学習に基づく計算フレームワークを確立することです．

Q: 個人モデルの応募は何件ありましたか？
A: 162個の個別のモデル提出がありました．

Q: 提出モデルの得点は、オンラインでどこで見ることができますか？
A: モデルの提出スコアは、https://dynabench.org/babylmのウェブサイトでオンラインで確認することができます．

Q: 規模を縮小したコーパスでの言語モデルのトレーニングについて、参加者はどのような見解を示したのでしょうか？
A: 参加者は、スケールダウンされたコーパスで言語モデルをトレーニングすることに関して、以下の洞察を提供しました．

Q: チャレンジで使用されるトレーニングデータの量は、人間の言語学習者が利用できる量と比べてどうなのか？
A: チャレンジで使用されるトレーニングデータの量は、人間の言語学習者が利用できる量と比較して非常に少ないです．