OpenWeight (517) — 3/3


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#Article #ComputerVision #NLP #MultiModal #UMM #One-Line Notes Issue Date: 2025-09-29 Comment

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所見:

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テキスト生成+画像理解・生成が可能なUnified Multimodal Models (UMMs)。テキストはtokenizer、画像は生成用エンコーダ、理解用エンコーダを用意してエンコードしDecoder-Only Tranformerに入力。auto-regressiveに生成し、テキストはDe-Tokenizerでテキスト化、画像の場合は専用のDecoderでデコードする。

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#Article #NLP #LanguageModel #FoundationModel #Blog #RecurrentModels #Operator #EdgeDevices Issue Date: 2025-09-26 Comment

元ポスト:

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LiquidAIによるedgeデバイス向けのFoundation Model。品質、スピード、メモリ、ハードウェアのバランスを最適にしておるとのこと。たとえばQwenと比較して2倍のデコードとprefill速度とのこと。また、同サイズのモデル群よりも高い性能を実現しているらしい。
下記グラフはMMLU, IFEval,IFBENCH,GSM8K,MMMLUでの評価の平均。他にもGPQA,MGSMでも評価しており、同サイズのモデルと比べて同等か少し劣るくらい。

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アーキテクチャはRNNをベースにしており、従来の時間がstepごとに発展するRNNではなく、連続時間を扱えるようなRNNの変種なようでより柔軟に時間スケールを扱えるようなアーキテクチャらしい。また、LIV Operatorと呼ばれる入力に応じて動的に異なる線形変換を実施するOperatorを採用している模様。たとえば入力に応じて、convolution, attention, recurrenceなどのoperationが変化する。これに基づいて、さまざまなアーキテクチャのNNを定義できるようになったので、最適なアーキテクチャを模索するためにSTARと呼ばれるアルゴリズムでNeural Architecture Searchを実施した模様。

メモリに制約があるエッジデバイス向けにKVCache不要で現在の隠れ状態のみを保持すれば良いRNNベースのアーキテクチャを採用するのは理に適っている。

日本語解説: https://qiita.com/peony_snow/items/36fb856925c2d7beef26




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#Article #MachineTranslation #NLP #LanguageModel #AIAgents #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #Mathematics #SmallModel #Japanese #DocParser #EdgeDevices Issue Date: 2025-09-26 Comment

blog: https://www.liquid.ai/blog/introducing-liquid-nanos-frontier-grade-performance-on-everyday-devices

モデルファミリーに350Mの日英翻訳モデルが含まれている…だと！？

タスクスペシフィックなedgeデバイス向けのSLM群。

以下のようなモデルファミリー。非構造テキストからのデータ抽出、日英翻訳、RAG, tooluse, Math, フランス語のチャットモデル。これまでマルチリンガルに特化したMTとかはよく見受けられたが、色々なタスクのSLMが出てきた。
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元ポスト:

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LFM2はこちら:
- Introducing LFM2: The Fastest On-Device Foundation Models on the Market, LiquidAI, 2025.07




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#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #MoE(Mixture-of-Experts) Issue Date: 2025-09-20 Comment

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- Ling-flash-2.0-baseをベースにしたモデルで、100B-A6.1 params
- 各種ベンチでgpt-oss-120Bと同等以上。denseな40Bモデル（Qwen-32B, Seed-OSS-36B-Instruct）やproprietary modelであるGemini-2.5-Flashと比較して同等以上の性能
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- アーキテクチャ
- Multi Token Prediction [Paper Note] Multi-Token Prediction Needs Registers, Anastasios Gerontopoulos+, NeurIPS'25
- 1/32 experts activation ratio
- gpt-oss-120Bは4 expertsがactiveだが、こちらは1 shared + 8 experts
- attention head数はgpt-oss-120Bの64の1/2である32
- group size 4のGQA [Paper Note] GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints, Joshua Ainslie+, arXiv'23, 2023.05
- gpt-oss-120BのEmbed dim=2880に対して大きめのEmbed dim=4096
- 最初の1ブロックだけ、MoEの代わりにhidden_size=9216のFNNが利用されている

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#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #DeepResearch Issue Date: 2025-09-17 Comment

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ベンチマーク:
- [Paper Note] Humanity's Last Exam, Long Phan+, arXiv'25, 2025.01
- [Paper Note] BrowseComp: A Simple Yet Challenging Benchmark for Browsing Agents, Jason Wei+, arXiv'25
- GAIA: a benchmark for General AI Assistants, Grégoire Mialon+, N/A, arXiv'23
- [Paper Note] xbench: Tracking Agents Productivity Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations, Kaiyuan Chen+, arXiv'25
- [Paper Note] SimpleQA Verified: A Reliable Factuality Benchmark to Measure Parametric Knowledge, Lukas Haas+, arXiv'25
- [Paper Note] WebWalker: Benchmarking LLMs in Web Traversal, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, NAACL'25
- [Paper Note] BrowseComp-ZH: Benchmarking Web Browsing Ability of Large Language Models in Chinese, Peilin Zhou+, arXiv'25

関連研究:
- [Paper Note] WebWalker: Benchmarking LLMs in Web Traversal, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] WebDancer: Towards Autonomous Information Seeking Agency, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] WebSailor: Navigating Super-human Reasoning for Web Agent, Kuan Li+, arXiv'25
- [Paper Note] WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization, Zhengwei Tao+, arXiv'25
- [Paper Note] WebWatcher: Breaking New Frontier of Vision-Language Deep Research Agent, Xinyu Geng+, arXiv'25
- [Paper Note] WebResearcher: Unleashing unbounded reasoning capability in Long-Horizon Agents, Zile Qiao+, arXiv'25
- [Paper Note] ReSum: Unlocking Long-Horizon Search Intelligence via Context Summarization, Xixi Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] WebWeaver: Structuring Web-Scale Evidence with Dynamic Outlines for Open-Ended Deep Research, Zijian Li+, arXiv'25
- [Paper Note] WebSailor-V2: Bridging the Chasm to Proprietary Agents via Synthetic Data and Scalable Reinforcement Learning, Kuan Li+, arXiv'25
- [Paper Note] Scaling Agents via Continual Pre-training, Liangcai Su+, arXiv'25
- [Paper Note] Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling, Runnan Fang+, arXiv'25



Holo1.5 - Open Foundation Models for Computer Use Agents, H Company, 2025.09


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#Article #ComputerVision #NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #ComputerUse #GRPO #VisionLanguageModel #GUI Issue Date: 2025-09-16 Comment

7BのみApache 2.0ライセンス。3BはQwenのライセンスを継承し、72Bはnon-commercialライセンスらしい

モデルカードとブログによると下記モデル群とSonnet 4 よりもComputer Use関連ベンチマーク(GUI上での位置を特定するUI LocalizationとScreen Contentの理解およびQA関連のベンチマーク)で高性能とのこと:
- [Paper Note] UI-Venus Technical Report: Building High-performance UI Agents with RFT, Zhangxuan Gu+, arXiv'25
- [Paper Note] UI-TARS: Pioneering Automated GUI Interaction with Native Agents, Yujia Qin+, arXiv'25, 2025.01
- Qwen2.5-VL-32B-Instruct, Qwen Team, 2025.03

モデルカードによるとopen sourceデータのmixと、合成データ、人手でアノテーションされたデータを用いて、SFT->GRPOによって学習されたとだけ書かれている。




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#Article #NLP #LanguageModel #SmallModel Issue Date: 2025-09-12 Comment

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ポイント解説:

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- Ling V2, inclusionAI, 2025.09

をベースモデルとしてLong CoT SFT, RLVR, RLHFを実施した結果、code, math, logic, science関連のベンチでgpt-oss-20B(medium)を超えているらしい。
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Joint Trainingと書かれているが詳細はなく、よくわからない。




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#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #MoE(Mixture-of-Experts) #read-later #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-09-10 Comment

元ポスト:
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テクニカルレポート: https://ernie.baidu.com/blog/publication/ERNIE_Technical_Report.pdf

logical reasoning, 数学、コーディング、科学、数学、テキスト生成などの分野で21B-A3Bパラメータにも関わらずDeepSeek-R1に高い性能を達成しているように見える。コンテキストウィンドウは128k。

何が決め手でこのやうな小規模モデルで高い性能が出るのだろう？テクニカルレポートを読んだらわかるんだろうか。




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#Article #NLP #LanguageModel Issue Date: 2025-09-05 Comment

以前と比較してSWE Bench系の性能が大幅に向上しているように見える

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公式ポスト:

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Artificial Analysisによるベンチマーキング結果:

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Agenticな能力が顕著に改善している旨が記述されている。

Creative Short Story Benchmarkと呼ばれるでSoTA:

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ベンチマーク:
https://github.com/lechmazur/writing

キャラクター、object, tone, Attributeなどのストーリーを構成する要素のみを指定して、600-800程度のストーリーを記述させるベンチマークで、評価は18個のルーブリック（8こすのルーブリックでnarrativeとしての品質を評価し、残りで構成やrequirementsを満たしているかなどの評価をする）に基づく複数LLMによるLLM-as-a-Judgeによるスコアリング結果を集約することで実施している模様。
スコアリングに利用されているLLMは下記:

- Claude Opus 4.1 (no reasoning)
- DeepSeek V3.1 Reasoner
- Gemini 2.5 Pro
- GPT-5 (low reasoning)
- Grok 4
- Kimi K2
- Qwen 3 235B A22B 25-07 Think

複数LLMを利用しているとはいえ、評価対象のモデルもgradeで利用するモデルに含まれているのは気になるところ。あとはnarrativeの品質評価はLLMでどこまでできるのだろうか。




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#Article #NLP #LanguageModel #MultiLingual #OpenSource Issue Date: 2025-09-03 Comment

HF: https://huggingface.co/collections/swiss-ai/apertus-llm-68b699e65415c231ace3b059

元ポスト:

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1811カ国語に対応した、スイス発のOpenSource（=学習データ、学習のレシピ、学習データを再現するためのスクリプトも公開されている） LLM。8B / 70Bが存在。

Apache 2.0 + Apertus LLM Acceptable Use Policy

解説:

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#Article #EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #MoE(Mixture-of-Experts) #read-later #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-08-31 Comment

テクニカルレポート: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat/blob/main/tech_report.pdf

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Agent周りのベンチで高性能なnon thinkingモデル。毎秒100+トークンの生成速度で、MITライセンス。Dynamic Activation...?

関連:
- [Paper Note] Shortcut-connected Expert Parallelism for Accelerating Mixture-of-Experts, Weilin Cai+, ICLR'25

Dynamic Activation (activation paramが入力に応じて変化(全てのトークンをMoEにおいて均一に扱わない）することで効率化）は、下記を利用することで実現している模様

- [Paper Note] MoE++: Accelerating Mixture-of-Experts Methods with Zero-Computation Experts, Peng Jin+, ICLR'25

しかし中国は本当に次々に色々な企業から基盤モデルが出てくるなぁ…すごい

- [Paper Note] Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers, Katie Everett+, ICML'24

解説:

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解説:

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#Article #ComputerVision #Transformer #VideoGeneration/Understandings #Encoder-Decoder Issue Date: 2025-08-27 Comment

元ポスト:

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関連:
- Wan2.2, Alibaba Wan, 2025.07

image+Audio-to-video generation

Audioモダリティ: wav2vec+AudioEncoder
Visionモダリティ: 3D VAE Encoder
Textモダリティ: T5 Encoder
モダリティ統合: DiT Block(おそらくT5 Encoderの出力を用いてprompt情報を条件付け）とAudio Block?
3D VAE Decoderでデコードというアーキテクチャ？詳細が書かれておらずよくわからない。




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#Article #LanguageModel #SpeechProcessing #LongContext #MultiLingual #TTS Issue Date: 2025-08-25 Comment

元ポスト:

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> Unsupported language – the model is trained only on English and Chinese data; outputs in other languages are unsupported and may be unintelligible or offensive.

日本語は対応していないので注意

outputできるspeechのlengthが先行研究より非常に長く、90分近く生成できる模様？

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#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning Issue Date: 2025-08-22 Comment

HF: https://huggingface.co/CohereLabs/command-a-reasoning-08-2025

元ポスト:

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Agent関連ベンチでR1, gptoss超え。DeepResearchベンチでプロプライエタリLLMと比べてSoTA。safety関連ベンチでR1, gptoss超え。
す、すごいのでは、、？

CC-BY-NC 4.0なので商用利用不可

サマリ:

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#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning Issue Date: 2025-08-21 Comment

元ポスト:

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数日前からモデル自体は公開されていたが、モデルカードが追加された

- hybrid thinking
- post-trainingによるtool calling capability向上
- token efficiencyの向上

解説:

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解説:

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サマリ:

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#Article #NLP #LanguageModel #Evaluation #Proprietary #Japanese #Selected Papers/Blogs #Author Thread-Post Issue Date: 2025-08-20 Comment

元ポスト:

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LLMの性能を公平な条件で評価するために、従来のnon thinkingモデルで採用していた方法はthinkingモデルでは過小評価につながることが明らかになった（e.g., non thinkingモデルはzero shotを標準とするが、thinkingモデルではfewshot、chat templateの採用等）ため、日本語/英語ともに信頼の高い6つのベンチマークを採用し、thinkingモデルに対して公平な統一的な評価フレームワークを確立。主要なプロプライエタリ、OpenLLMに対して評価を実施し、リーダーボードとして公開。Reasoningモデルに対する最新の日本語性能を知りたい場合はこちらを参照するのが良いと思われる。

評価に用いられたフレームワークはこちら:
https://github.com/swallow-llm/swallow-evaluation-instruct

主要モデルの性能比較:

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リーダーボードがアップデート:
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GPT-5.4, Qwen 3.5, Gemma 4, llm-jp04などが追加され、Gemma 4 31Bが非常に強力な日本語性能を備えており、GPT-5.4 Thinkingに匹敵する日本語性能を備えているとのこと。




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#Article #NLP #LanguageModel #SmallModel #OpenSource Issue Date: 2025-08-20 Comment

元ポスト:

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OLPO 2 1Bモデルの10000step/21B tokenごとの事前学習時のチェックポイント群。（0--40000step, 0--63B tokenizerの4つが存在している模様）。事前学習のearly stageの研究用にリリース。興味深い

たとえば
- [Paper Note] WSM: Decay-Free Learning Rate Schedule via Checkpoint Merging for LLM Pre-training, Changxin Tian+, arXiv'25
- [Paper Note] Temporal Sampling for Forgotten Reasoning in LLMs, Yuetai Li+, arXiv'25, 2025.05

を試してみたりできるのだろうか。

関連:
- [Paper Note] OLMo: Accelerating the Science of Language Models, Dirk Groeneveld+, arXiv'24, 2024.02
- OLMo 2 32B: First fully open model to outperform GPT 3.5 and GPT 4o mini, AllenAI, 20250.3




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#Article #ComputerVision #NLP #VisionLanguageModel #Editing Issue Date: 2025-08-19 Comment

元ポスト:

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公式ポスト:

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Imageを入力して、テキストで条件づけることで編集できるOpenWeightモデル
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参考:25/08/20 とりまQwenImageEditを試す
https://six-loganberry-ba7.notion.site/25-08-20-QwenImageEdit-255f7e7600e980f48e09cc7252ea1677

元ポスト:

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Image Edit Arenaで２位:

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#Article #NLP #Transformer #Blog #VariationalAutoEncoder #VideoGeneration/Understandings #Robotics #VisionLanguageActionModel #EmbodiedAI Issue Date: 2025-08-12 Comment

TL;DRは下記。

> We introduce RynnVLA-001, a vision-language-action model built upon large-scale video generative pre-training.
> - RynnVLA-001 is pretrained on ~12M ego-centric manipulation videos.
> - We unify next-frame prediction and next-action prediction into a single transformer.
> - We train a lightweight VAE to accurately compress action chunks into action embeddings.
> - Our RynnVLA-001 outperforms Pi-0 and GR00T-N1.5, in terms of both real-world task success rate and instruction-following capability.

まず、11.93Mの一人称視点での人間が操作（特に手の操作）をする動画と、244Kのrobotが操作をする動画でTransformerを事前学習する。このとき、actionラベルは一切用いず、pixelの情報から物理世界のダイナミクスを理解させる。続いて、Action Chunks（複数のアクションの少量のかたまり）を、dense embeddingにエンコードするVAEを学習する。チャンクを用いる理由は、ピクセルの変化が微小な場合、同じアクションが連続して予測されてしまいstuckしめしまう現象を防ぐこと、予測の効率が良いからとのこと。これによりVLAは単一のembedding vectorを予測するだけで、一貫性のあるアクション系列にデコードできる。最後に、step1で学習したvideo generationモデルと、step2で学習したVAEによるaction representationを統合する。具体的には、next frame prediction（visual tokenを予測; cross entropy loss）とnext action prediction（action edbeddingを予測する）を統合して学習する。action embeddingはcontinuousなベクトルなので異なるヘッドを用意して学習する（L1 Loss)。inference時はRGBのobservationと、テキストによるinstructionを入力として受け取り、action embeddingを予測する。action edbeddingはVAE decoderに渡され、low levelなaction系列に変換される。robotは予測されたアクションを実行し、observationが変化するのでまた予測する、といったiterationを実施する。visual tokenによる予測は不要なので、計算効率の観点から実施しない。

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元ポスト:

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HF: https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnVLA-001-7B-Base




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#Article #NLP #Blog #Reasoning Issue Date: 2025-08-11 Comment

元ポスト:

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中国初のOpenLLMについて、それぞれの強みとおすすめのユースケースがまとまっている

ポスト中で紹介されているのは下記
- Kimi K2: Open Agentic Intelligence, moonshotai, 2025.07
- GLM-4.5: Reasoning, Coding, and Agentic Abililties, Zhipu AI Inc., 2025.07
- DeepSeek-R1, DeepSeek, 2025.01
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, Qwen Team, 2025.08
- Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, QwenTeam, 2025.08

以下のようなものもある:
- MiniMax-M1, MiniMax, 2025.06
- Hunyuan-A13B-Instruct, tencent, 2025.06




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#Article #NLP #LanguageModel #LongContext #MoE(Mixture-of-Experts) Issue Date: 2025-08-08 Comment

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性能向上した上に1M tokens を扱える。

元ポスト:

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Dual Chunk Attention (DCA), MInference...?という技術により品質を維持しながらinference速度アップとのこと、

DCAは全体の系列をmanageableなチャンクに分割して処理しながら全体のcoherenceを維持する手法で、MInferenceは鍵となるtokenの交互作用にのみフォーカスするsparse attentionとのこと。




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#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #MoE(Mixture-of-Experts) #AttentionSinks #read-later #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-08-05 Comment

blog: https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/

HF:
https://huggingface.co/datasets/choosealicense/licenses/blob/main/markdown/apache-2.0.md

アーキテクチャで使われている技術まとめ:
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- こちらにも詳細に論文がまとめられている

上記ポスト中のアーキテクチャの論文メモリンク（管理人が追加したものも含む）
- Sliding Window Attention
- [Paper Note] Longformer: The Long-Document Transformer, Iz Beltagy+, arXiv'20
- [Paper Note] Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context, Zihang Dai+, ACL'19
- MoE
- [Paper Note] Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity, William Fedus+, JMLR'22
- RoPE w/ YaRN
- [Paper Note] RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding, Jianlin Su+, arXiv'21, 2021.04
- [Paper Note] YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models, Bowen Peng+, ICLR'24
- Attention Sinks
- [Paper Note] Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks, Guangxuan Xiao+, ICLR'24
- Attention Sinksの定義とその気持ち、Zero Sink, Softmaxの分母にバイアス項が存在する意義についてはこのメモを参照のこと。
- [Paper Note] Why do LLMs attend to the first token?, Federico Barbero+, COLM'25
- Attention Sinksが実際にどのように効果的に作用しているか？についてはこちらのメモを参照。
- [Paper Note] When Attention Sink Emerges in Language Models: An Empirical View, Xiangming Gu+, ICLR'25
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- Sink Token (or Zero Sink) が存在することで、decoder-onlyモデルの深い層でのrepresentationのover mixingを改善し、汎化性能を高め、promptに対するsensitivityを抑えることができる。
- (Attentionの計算に利用する) SoftmaxへのLearned bias の導入 （によるスケーリング）
- これはlearnable biasが導入されることで、attention scoreの和が1になることを防止できる（余剰なアテンションスコアを捨てられる）ので、Zero Sinkを導入しているとみなせる（と思われる）。
- GQA
- [Paper Note] GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints, Joshua Ainslie+, arXiv'23, 2023.05
- SwiGLU
- [Paper Note] GLU Variants Improve Transformer, Noam Shazeer, arXiv'20, 2020.02 -

- group size 8でGQAを利用
- Context Windowは128k
- 学習データの大部分は英語のテキストのみのデータセット
- STEM, Coding, general knowledgeにフォーカス
- https://openai.com/index/gpt-oss-model-card/

あとで追記する

他Open Weight Modelとのベンチマークスコア比較:
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- long context
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- Multihop QA

解説:

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learned attention sinks, MXFP4の解説:

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Sink Valueの分析:

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gpt-oss の使い方:
https://note.com/npaka/n/nf39f327c3bde?sub_rt=share_sb [Paper Note] Comments-Oriented Document Summarization: Understanding Documents with Reader’s Feedback, Hu+, SIGIR’08, 2008.07 fd064b2-338a-4f8d-953c-67e458658e39

Qwen3との深さと広さの比較:
- The Big LLM Architecture Comparison, Sebastian Laschka, 2025.07

Phi4と同じtokenizerを使っている？:

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post-training / pre-trainingの詳細はモデルカード中に言及なし:
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ライセンスに関して:

> Apache 2.0 ライセンスおよび当社の gpt-oss 利用規約に基づくことで利用可能です。

引用元: https://openai.com/ja-JP/index/gpt-oss-model-card/

gpt-oss利用規約: https://github.com/openai/gpt-oss/blob/main/USAGE_POLICY

cookbook全体: https://cookbook.openai.com/topic/gpt-oss

gpt-oss-120bをpythonとvLLMで触りながら理解する: https://tech-blog.abeja.asia/entry/gpt-oss-vllm

指示追従能力（IFEVal)が低いという指摘:

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#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-07-29 Comment

元ポスト:

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HF: https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-45-687c621d34bda8c9e4bf503b

詳細なまとめ:

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関連:
- [Paper Note] GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning, GLM-V Team+, arXiv'25, 2025.07

こちらでもMuon Optimizerが使われており、アーキテクチャ的にはGQAやMulti Token Prediction, QK Normalization, MoE, 広さよりも深さを重視の構造、みたいな感じな模様？
- [Paper Note] Muon is Scalable for LLM Training, Jingyuan Liu+, arXiv'25, 2025.02




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#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiModal #MoE(Mixture-of-Experts) #VideoGeneration/Understandings Issue Date: 2025-07-29 Comment

元ポスト:

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初のMoEによるOpen WeightなVideo generationモデルで、直接的に明るさや、カラー、カメラの動きなどを制御でき、text to video, image to video, unified video generationをサポートしている模様

テクニカルペーパー:
https://arxiv.org/abs/2503.20314




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#Article #NLP #LanguageModel Issue Date: 2025-07-22 Comment

Qwen3最新版。ベンチマーク画像は元ポストより引用。hybrid thinkingを廃止し、non-thinkingのみとした。non-thinkingだが性能が向上し、context長が256k （前回の2倍）になっている模様。

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元ポスト:

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関連:
- Qwen3, Qwen Team, 2025.04

- [Paper Note] Reasoning or Memorization? Unreliable Results of Reinforcement Learning Due to Data Contamination, Mingqi Wu+, arXiv'25

において、Qwen2.5-math-7B, Qwen2.5-7Bに対して、Math500, AMC,
AIME2024データについてコンタミネーションの可能性が指摘されている点には留意したい。

- Kimi K2: Open Agentic Intelligence, moonshotai, 2025.07

ポストのベンチ上ではKimi-K2を超えているように見えるが、果たして…？




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#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #Distillation #OpenSource Issue Date: 2025-07-18 Comment

DeepSeek-R1-0528から応答を合成したデータでSFTのみを実施し、32BでQwe3-235B-A22Bと同等か上回る性能。アーキテクチャはQwen2.5。データはOpenCode/Math/Scienceを利用。
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元ポスト:

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データも公開予定




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#Article #NLP #LanguageModel #Optimizer #MoE(Mixture-of-Experts) #read-later #Selected Papers/Blogs #Stability #KeyPoint Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-07-12 Comment

元ポスト:

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1T-A32Bのモデル。さすがに高性能。

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（追記） Reasoningモデルではないのにこの性能のようである。

1T-A32Bのモデルを15.5Tトークン訓練するのに一度もtraining instabilityがなかったらしい
元ポスト:

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関連:
- [Paper Note] Spike No More: Stabilizing the Pre-training of Large Language Models, Sho Takase+, COLM'25

量子化したモデルが出た模様:

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仕事早すぎる

DeepSeek V3/R1とのアーキテクチャの違い:

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MLAのヘッドの数が減り、エキスパートの数を増加させている

解説ポスト:

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利用されているOptimizer:
- [Paper Note] Muon is Scalable for LLM Training, Jingyuan Liu+, arXiv'25, 2025.02

2つほどバグがあり修正された模様:

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chatbot arenaでOpenLLMの中でトップのスコア
元ポスト:

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テクニカルペーパーが公開: https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2/blob/main/tech_report.pdf

元ポスト:

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テクニカルレポートまとめ:

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以下のような技術が使われている模様
- [Paper Note] Rewriting Pre-Training Data Boosts LLM Performance in Math and Code, Kazuki Fujii+, ICLR'26, 2025.05
- MLA MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07
- MuonCip
- MuonOptimizer [Paper Note] Muon is Scalable for LLM Training, Jingyuan Liu+, arXiv'25, 2025.02
- QK-Clip
- 参考（こちらはLayerNormを使っているが）: [Paper Note] Unified-IO 2: Scaling Autoregressive Multimodal Models with Vision, Language, Audio, and Action, Jiasen Lu+, CVPR'24, 2023.12
- RLVR
- DeepSeek-R1, DeepSeek, 2025.01
- Self-Critique
- 関連: [Paper Note] Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling, Zijun Liu+, arXiv'25
- [Paper Note] Writing-Zero: Bridge the Gap Between Non-verifiable Tasks and Verifiable Rewards, Ruipeng Jia+, arXiv'25, 2025.05
- Temperature Decay
- 最初はTemperatureを高めにした探索多めに、後半はTemperatureを低めにして効用多めになるようにスケジューリング
- Tool useのためのSynthetic Data

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Reward Hackingに対処するため、RLVRではなくpairwise comparisonに基づくself judging w/ critique を利用きており、これが非常に効果的な可能性があるのでは、という意見がある:

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#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #Reasoning #LongContext #SmallModel #MultiLingual #OpenSource #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-07-09 Comment

元ポスト:

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SmolLM3を構築する際の詳細なレシピ(アーキテクチャ、データ、data mixture, 3 stageのpretraining(web, code, mathの割合と品質をステージごとに変え、stable->stable->decayで学習), midtraining(long context->reasoning, post training(sft->rl), ハイブリッドreasoningモデルの作り方、評価など)が説明されている

学習/評価スクリプトなどがリリース:

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#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #One-Line Notes Issue Date: 2025-06-27 Comment

元ポスト:

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- MoEアーキテクチャ, 80B-A13B
- fast, slow thinking mode
- 256k context window
- agenticタスクに特に特化
- Grouped Query Attention, 複数の量子化フォーマットをサポート

公式ポスト:

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画像は公式ポストより引用。Qwen3-235B-A22Bよりも少ないパラメータ数で、同等（agenticタスクはそれ以上）なようにベンチマーク上は見えるが、果たして。

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果たして日本語の性能はどうだろうか。
TENCENT HUNYUAN COMMUNITY LICENSE
https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-A13B/blob/main/LICENSE




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#Article #Tutorial #Pretraining #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Blog #Japanese #OpenSource #PostTraining Issue Date: 2025-06-25 Comment

関連
- [Paper Note] Instruction Pre-Training: Language Models are Supervised Multitask Learners, Daixuan Cheng+, arXiv'24, 2024.06
- [Paper Note] Preference Fine-Tuning of LLMs Should Leverage Suboptimal, On-Policy Data, Fahim Tajwar+, ICML'24
- [Paper Note] AnswerCarefully: A Dataset for Improving the Safety of Japanese LLM Output, Hisami Suzuki+, arXiv'25




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#Article #ComputerVision #Pretraining #RepresentationLearning #VideoGeneration/Understandings #WorldModels #3D (Video) #LatentRepresentation Issue Date: 2025-06-12 Comment

元ポスト:

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Physical Reasoning Leaderboardなるもので現在トップな模様。

https://huggingface.co/spaces/facebook/physical_reasoning_leaderboard

- [Paper Note] V-JEPA 2: Self-Supervised Video Models Enable Understanding, Prediction and Planning, Mido Assran+, arXiv'25, 2025.06




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#Article #NLP #Library #Supervised-FineTuning (SFT) #Blog #MoE(Mixture-of-Experts) #PostTraining #One-Line Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2025-05-11 Comment

元ポスト:

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Megatron-SWIFTというAlibaba製のライブラリを利用しQwen3の継続事前学習とSFTを実施する方法を、ベストプラクティスに則って記述し、かつ著者自身が学習したモデルも公開している。（おそらくインスタンス代は自腹なので）すごい...!!
Megatron-SWIFTはMoEアーキテクチャを採用したモデルであれば、DeepSpeed Zero3 [^1]と比べて10倍程度のスループットで学習できる模様（早い）。一方MoEアーキテクチャでないモデルの場合はそこまで大きな差はない。

[^1]: A100 80GB 2ノードでは、Qwen3-30B-A3Bは、DeepSpeed-Zero2ではOOMとなり載らないようだ…。なんとリソースに厳しいこと…（涙）




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#Article #NLP #LanguageModel #Alignment #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #InstructionTuning #Blog #LongContext #MultiLingual #MoE(Mixture-of-Experts) #PostTraining #KeyPoint Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-04-29 Comment

- 119言語をサポート
- MoEモデル [Paper Note] Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer, Noam Shazeer+, ICLR'17
- 30B-A3B / 235B-A22N
- 128K context window
- Qwen2.5はMoEを採用していないので新たなアーキテクチャとなる
- Denseモデル（非MoEモデル）も公開
- 0.6B -- 32B
- 32K -- 128K context window
- Thinking/Non-thinking の切り替えが切り替えが可能
- スイッチは自動的に実施されるが、ユーザが明示的に `/think`, `/no_think` を user_promptの末尾に追加することで制御することも可能
- Pre-training
- データ
- 36 trillion tokensによって学習（Qwen-2.5の2倍）
- 学習データではwebデータに加えて、PDF-likeな文書群からQwen2.5-VL Qwen2.5-VL-32B-Instruct, Qwen Team, 2025.03 によってテキストを抽出し、Qwen2.5 で抽出された内容の品質を改善し利用
- また、math / code に関するデータを追加するために、Qwen2.5-Math / Qwen2.5-Coderを用いて合成データを作成（textbooks / QA pairs / code snippets [Paper Note] Textbooks Are All You Need, Suriya Gunasekar+, arXiv'23, 2023.06 ）
- 事前学習のステップ
- S1: context長が4kの30 trillion tokenで事前学習
- S2: STEM / coding / reasoning task などのknowledge-intensiveデータの比率を増やして継続事前学習 (これがおそらく 5 trillion token程度？)
- Final Stage: context長を32kに拡大し高品質なlong-context dataで継続事前学習
- これによりBaseモデルが完成し、Qwen3-235B全体のうち10%程度のActive Parameterの利用するだけで（i.e., 22Bで）、Qwen2.5-72B Baseと同等以上の性能達成
- Post-training
- S1: long-CoT cold start
- 数学/coding/logical reasoning/STEMなどの多様なlong CoTデータを用いてSFT [Paper Note] s1: Simple test-time scaling, Niklas Muennighoff+, EMNLP'25, 2025.01
- S2: reasoning-based RL
- rule-based (verifiable) rewards によるRL DeepSeek-R1, DeepSeek, 2025.01
- S1/S2の流れは [Paper Note] Demystifying Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs, Edward Yeo+, ICML'25 に有効性が示されている通り、long CoT DataによるSFT -> RLを実施
- S3: thinking mode fusion
- S2データを用いてlong CoTデータとinstruction tuningデータ（非Long CoT）を生成し、Thinking/Non-thinkingを自動的に選択し生成するように学習（SFT or RLは記述なし）
- S4: general RL
- 20以上の一般的なドメインのタスクを通じて一般的な能力の向上と、safetyに関するalignmentの実施（e.g., instruction following, format following, agent能力など）

BestPracticeに関するポスト:

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解説:

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#Article #NLP #LanguageModel #Alignment #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #InstructionTuning #Pruning #Reasoning #KeyPoint Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2025-04-08 Comment

DeepSeek-R1をGPQA Diamond GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark, David Rein+, N/A, COLM'24 , AIME2024/2025, Llama4 Maverickを
BFCLv2（Tool Calling, BFCLv2, UC Berkeley, 2024.08 ), IFEVal [Paper Note] Instruction-Following Evaluation for Large Language Models, Jeffrey Zhou+, arXiv'23, 2023.11 で上回り, そのほかはArenaHardを除きDeepSeekR1と同等
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DeepSeekR1が671B（MoEで37B Activation Param）に対し、こちらは253B（ただし、Llama3.1がベースなのでMoEではない）で同等以上の性能となっている。
ReasoningをON/OFFする能力も備わっている。

モデルがどのように訓練されたかを示す全体図がとても興味深い:image

特に [Paper Note] Demystifying Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs, Edward Yeo+, ICML'25 でも有効性が示されているように、SFTをしてからReasoningを強化する（強化というより元々持っている能力を引き出す？）RLを実施している。

詳細は下記Blogとのこと:
https://developer.nvidia.com/blog/build-enterprise-ai-agents-with-advanced-open-nvidia-llama-nemotron-reasoning-models/

元ポスト:

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#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiModal #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-04-05 Comment

Downloads: https://www.llama.com/?utm_source=twitter&utm_medium=organic_social&utm_content=image&utm_campaign=llama4

Huggingface:
https://huggingface.co/collections/meta-llama/llama-4-67f0c30d9fe03840bc9d0164

解説ポスト:

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Artificial Analysisによる性能検証:

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MaverickがGPT4oと同等、ScoutがGPT4o-miniと同等

Update:
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性能に関して不可解な点が多そうなので様子見をしても良いかも。

性能検証（Math-Perturb):

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日本語にあまり強くないという情報も
元ポスト:

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どうやらvLLMのLlama4のinferenceにバグがあったやうで、vLLMのIssue 16311にて、Llama4のinferenceに関するバグが修正され、性能が向上した模様。どのベンチを信じたら良いかまるでわからん。

2025.0413現在のchatbot arenaのランクは、32位となり（chatbot arena向けにtuningされていたであろうモデルは2位だった）GPT-4oが29位であることを考慮すると上記のArtificial Intelligenceの評価とも大体一致している。

https://lmarena.ai

関連ポスト:

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#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning Issue Date: 2025-03-19 Comment

Nvidiaによる初めてのreasoning model。
元ポスト:

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Artificial Analysisにやるベンチマーク:

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GPQA Diamond（大学院（Ph.D）レベルの生物学、物理学、化学の450問程度の難解なmultiple choice question）で、DeepSeekV3, GPT4o, QwQ-32Bをoutperform. Claude 3.7 sonnetより少しスコアが低い。
DeepSeekR1, o1, o3-mini（high）, Claude 3.7 sonnet Thinkingなどには及んでいない。

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（画像は元ポストより引用）

システムプロンプトを変えることでreasoningをon/offできる模様




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#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiModal #DocParser #One-Line Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2025-03-18 Comment

元ポスト: https://www.linkedin.com/posts/andimarafioti_we-just-dropped-%F0%9D%97%A6%F0%9D%97%BA%F0%9D%97%BC%F0%9D%97%B9%F0%9D%97%97%F0%9D%97%BC%F0%9D%97%B0%F0%9D%97%B9%F0%9D%97%B6%F0%9D%97%BB%F0%9D%97%B4-activity-7307415358427013121-wS8m?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAACzQvjwB2FeLVE3yukDiUYtr5J4k-6nlNG4

Apache-2.0ライセンス。言語はEnglishのみな模様

マルチモーダルなImage-To-Textモデル。サンプルはこちら
image




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#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiModal #Proprietary #One-Line Notes #Reference Collection #Author Thread-Post Issue Date: 2025-03-17 Comment

解説ポスト:

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- ERNIE4.5はGPT4.5をさまざまなベンチマークで上回り、価格がなんとGPT4.5の1%
- X1はマルチモーダルなreasoningモデルでDeepSeek-R1と同等の性能で半額

らしい

このモデルは6月30日にオープン（ウェイト？）になるとスレッドで述べられている。

オープンになった: https://huggingface.co/collections/baidu/ernie-45




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#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiModal #VisionLanguageModel #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-03-17 Comment

元ポスト:

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VLM。Xに散見される試行例を見ると日本語の読み取り性能は結構高そうに見える。

モデル構成、学習の詳細、および評価:

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LLM（sarashina2）, Vision Encoder（Qwen2-VL）, Projectorの3つで構成されており、3段階の学習を踏んでいる。
最初のステップでは、キャプションデータを用いてProjectorのみを学習しVision Encoderとテキストを対応づける。続いて、日本語を含む画像や日本特有の風景などをうまく扱えるように、これらを多く活用したデータ（内製日本語OCRデータ、図表キャプションデータ）を用いて、Vision EncoderとProjectorを学習。最後にLLMのAlignmentをとるために、プロジェクターとLLMを前段のデータに加えてVQAデータ（内製合成データを含む）や日本語の指示チューニングデータを用いて学習。

ProjectorやMMLLMを具体的にどのように学習するかは
- MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models, Duzhen Zhang+, N/A, ACL'24 Findings

を参照のこと。




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#Article #NLP #LanguageModel #OpenSource #Selected Papers/Blogs #Initial Impression Notes Issue Date: 2025-03-14 Comment

真なる完全なるオープンソース（に近い？）OLMOの最新作

学習が安定しやすいpre LNではなく性能が最大化されやすいPost LNを採用している模様。学習を安定化させるために、QKNormやRMSNormを採用するなどの工夫を実施しているらしい。




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#Article #NLP #LanguageModel #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-03-12 Comment

Googleの新たなSLMで、デバイスやラップトップでも動作可能な軽量モデル。テキストだけでなく画像とShortVideoの認識もできて、140言語をサポート。おまけに27BモデルでLlama3-405BとDeepSeek-V3とo3-miniをChatbotArenaのリーダーボードで上回り、128kのcontext window。えぇ…。

モデルの詳細: https://huggingface.co/blog/gemma3

1Bモデルは英語のみサポート、マルチモーダル不可など制約がある模様。
詳細までは書いていないが、128Kコンテキストまでcontext windowを広げる際の概要とRoPE（のような）Positional Embeddingを利用していること、SlideingWindow Attentionを用いておりウィンドウサイズが以前の4096から性能を維持したまま1024に小さくできたこと、ImageEncoderとして何を利用しているか（SigLIP）、896x896の画像サイズをサポートしており、正方形の画像はこのサイズにリサイズされ、正方形でない場合はcropされた上でリサイズされる（pan and scanアルゴリズムと呼ぶらしい）こと、事前学習時のマルチリンガルのデータを2倍にしたことなど、色々書いてある模様。

Gemmaライセンス

解説ポスト:

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解説ポスト:

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#Article #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #Reading Reflections Issue Date: 2025-03-06 Comment

元ポスト:

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- [Paper Note] START: Self-taught Reasoner with Tools, Chengpeng Li+, arXiv'25, 2025.03

Artificial Analysisによるベンチマークスコア:

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おそらく特定のタスクでDeepSeekR1とcomparable, 他タスクでは及ばない、という感じになりそうな予感




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#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #Selected Papers/Blogs #Reference Collection Issue Date: 2025-01-21 Comment

参考:

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参考: https://horomary.hatenablog.com/entry/2025/01/26/204545

DeepSeek-R1の論文読んだ？【勉強になるよ】
, asap: https://zenn.dev/asap/articles/34237ad87f8511

こちらのポストの図解がわかりやすい:

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最新モデル: DeepSeek-R1-0528
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528

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所見:

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#Article #Tools #NLP #Dataset #LanguageModel #Blog #Japanese #OpenSource #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2024-12-24 Comment

GPT3.5と同程度のパラメータ数のコーパス、モデル、ツール、全てを公開。学習データまで含めてオープンなモデルとしては世界最大規模とのこと。

Instructionチューニング済みのモデルはライセンスを読むと、ライセンスに記述されている内容を遵守すれば、誰でも（日本人なら18歳以上とかはあるが）アクセス可能、用途の制限（商用・非商用問わず）なく利用でき、かつ再配布や派生物の生成などが許されているように見える。
が、baseモデルの方はコンタクト情報を提供のうえ承認を受けないと利用できない模様。また、再配布と一部の使途に制限がある模様。

SNSではオープンソースではないなどという言説も出ており、それはbaseモデルの方を指しているのだろうか？よくわからない。

実用上はinstructionチューニング済みのモデルの方がbaseモデルよりも使いやすいと思うので、問題ない気もする。

やはりbaseとinstructでライセンスは2種類あるとのこと:

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#Article #NLP #LanguageModel #SpeechProcessing #OpenSource #One-Line Notes Issue Date: 2024-12-13 Comment

音声とテキストのOpenSourceマルチモーダルモデル。inputは音声のみ？に見えるが、出力はテキストと音声の両方を実施できる。GPT-4oレベルのspeech capabilityを目指すとaboutに記載されている。興味深い。



installの説明に `Whisper-large-v3` をインストールする旨が記載されているので、Whisper-large-v3で認識した内容に特化したSpeech Encoder/Adapterが学習されていると考えられる。

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- MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models, Duzhen Zhang+, N/A, ACL'24 Findings



マルチモーダルなLLMの基本的な概念については上記参照のこと。




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#Article #Survey #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Repository #Japanese #OpenSource #One-Line Notes Issue Date: 2024-12-02 Comment

LLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。
テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価ベンチマーク/データセットが、汎用とドメイン特化型に分けてまとめられている。
各モデルやアーキテクチャの原論文、学習手法の原論文もまとめられている。すごい量だ…。




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#Article #Pretraining #NLP #LanguageModel #Blog #Japanese #One-Line Notes Issue Date: 2024-11-25 Comment

MoE Layerの説明、Sparse Upcyclingの説明、MoEモデルを学習する際に、学習時の学習率の設定が大きすぎると初期に損失が増大し、小さすぎると損失の増大は防げるがlong runで学習した際の性能向上が小さかったこと、元のモデルのパラメータを毀損しないように、Upcyclingをした元モデルの最終的な学習率を踏襲して学習をし、学習率をさらに減衰させていったこと、などが記載されている。

また、性能評価として同等のactivation parameter数を持つモデルと日本語のQAタスクで比較した結果も載っている。

- [Paper Note] Sparse Upcycling: Training Mixture-of-Experts from Dense Checkpoints, Aran Komatsuzaki+, ICLR'23

MoE Layerについては
- [Paper Note] Mixtral of Experts, Albert Q. Jiang+, arXiv'24, 2024.01

も参照のこと




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#Article #NLP #LanguageModel #Japanese #MoE(Mixture-of-Experts) #One-Line Notes Issue Date: 2024-11-09 Comment

プレスリリース: https://www.sbintuitions.co.jp/news/press/20241108_01/

- 商用利用不可な点には注意
- アーキテクチャは70Bモデルx8のMixture of Experts（MoE）
- モデルカードによると、inferenceにはBF16で、A100 80GB or H100が16基必要っぽい

MoEを利用したLLMについては、[Paper Note] Mixtral of Experts, Albert Q. Jiang+, arXiv'24, 2024.01 を参照のこと。




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#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #Blog #SmallModel #VisionLanguageModel #KeyPoint Notes #EdgeDevices Issue Date: 2024-09-25 Comment

11Bと90BのVLMと、エッジデバイス向けの1B, 3BのSLMを発表。
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Llama3.2のVLMでは、事前学習されたimage encoderを事前学習された言語モデルに対して組み合わせるためのAdapterを複数学習することによって実現。

具体的には、Llama 3.1（text only model）に対して、image encoderとAdapterを追加し、大規模でノイジーな（image,text）ペアで事前学習。続いて、中規模のサイズの高品質なin-domain（i.e. 様々なドメインの）の知識を高めるような（image,text）ペアで学習した。

事後学習では、Llama3.1と同様にSFT, Rejection Sampling, DPOのラウンドを複数回繰り返した。Llama3.1を用いて、in-domainの画像に対するQAをData Augmentationし、フィルタリングすることで合成データを作成。さらに報酬モデルを活用して全ての回答候補をランクづけして高品質なSFTデータを取得。また、モデルの安全性が高まるようなデータも追加した。

Llama3.1の事後学習のプロセスについては 論文紹介 / The Llama 3 Herd of Models, 2024.08 も参照のこと。




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#Article #NLP #LanguageModel #Japanese #OpenSource #One-Line Notes Issue Date: 2024-09-25 Comment

LLM-JP-Evalでの評価結果はこちら: https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-3-1.8b

1.8Bのモデルが、モデルサイズに対して非常に性能が良いとのこと（確かに、3.8Bのモデルとの差があまりないように見える
元ポスト:

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アーキテクチャはLlama2とのことなので、vLLMでも動作させられる模様




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#Article #NLP #LanguageModel #InstructionTuning #SelfCorrection #PostTraining #KeyPoint Notes #Reference Collection #Author Thread-Post Issue Date: 2024-09-06 Comment

ただまあ仮に同じInputを利用していたとして、promptingは同じ（モデルがどのようなテキストを生成し推論を実施するかはpromptingのスコープではない）なので、そもそも同じInputなのでfair comparisonですよ、という話に仮になるのだとしたら、そもそもどういう設定で比較実験すべきか?というのは検討した方が良い気はする。まあどこに焦点を置くか次第だと思うけど。

エンドユーザから見たら、reflectionのpromptingのやり方なんてわからないよ！という人もいると思うので、それを内部で自発的に実施するように学習して明示的にpromptingしなくても、高い性能を達成できるのであれば意味があると思う。

ただまあ少なくとも、参考でも良いから、他のモデルでもreflectionをするようなpromptingをした性能での比較結果も載せる方が親切かな、とは思う。

あと、70Bでこれほどの性能が出ているのはこれまでにないと思うので、コンタミネーションについてはディフェンスが必要に思う（他のモデルがそのようなディフェンスをしているかは知らないが）。

追記
→ 下記記事によると、LLM Decontaminatorを用いてコンタミネーションを防いでいるとのこと
https://github.com/lm-sys/llm-decontaminator

Reflection自体の有用性は以前から示されている。
参考: Self-Reflection in LLM Agents: Effects on Problem-Solving Performance, Matthew Renze+, N/A, arXiv'24 , [Paper Note] Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection, Akari Asai+, ICLR'24, 2023.10 , [Paper Note] AnyTool: Self-Reflective, Hierarchical Agents for Large-Scale API Calls, Yu Du+, ICML'24, 2024.02 , [Paper Note] Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the landscape of diverse self-correction strategies, Liangming Pan+, TACL'24, 2023.08

ollamaで実際に動かして日本語でのQAを試している記事。実際のアウトプットやreflectionの内容が確認でき、おもしろい。

システムプロンプトで< thinking >タグでInputに対して推論し、< output >タグ内で最終出力を行い、推論過程で誤りがある場合は< reflection >タグを用いて修正するように指示している。

おそらく、thinkingタグ内の思考過程でモデルが誤りに気づいた場合は、thinkingタグの途中でreflectionタグが出力され、その時点でCoTが修正されるようである（もしくはoutputとthinkingの中間）。このため、誤ったCoTに基づいてOutputが生成される頻度が減少すると考えられる。

このような挙動はおそらく、reflection用の学習データでSFTしないとできないと思うので

（たとえば、ReflectionタスクをするようなデータでSFTをしていない場合、出力の途中で誤りを検出し出力を修正するという挙動にはならず、回答として自然な文を最後までoutputすると思う。その後でreflectionしろと促すことはpromptingでできるかもしれないが、そもそもreflectionする能力があまり高くない可能性があり、うまく修正もしてくれないかも）

reflectionの能力を高めるようなデータでSFTをしていないモデルで似たようなpromptingをしても、うまくいかない可能性があるので注意が必要だと思われる。

参考: https://note.com/schroneko/n/nae86e5d487f1

開発者曰く、HFに記載の正しいシステムプロンプトを入れないと、適切に動作しないとのこと。
元ツイート:

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どうやら初期にアップロードされていたHFのモデルはweightに誤りがあり、挙動がおかしくなっていたようだ。
正しいモデルの挙動は下記ツイートのようである。thinking内でreflectionが実施されている。

実際にいくつかの例をブログをリリース当日に見た時に、reflectionタグがoutputの後に出力されている例などがあり、おや？という挙動をしていたので、問題が是正されたようだ。

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HFのモデルが修正された後もベンチマークの結果が再現されないなど、雲行きが色々と怪しいので注意した方が良い。

続報

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開発者ポスト:

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再現実験を全て終了し、当初報告していた結果が再現されなかったとCEOが声明：

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#Article #Analysis #LanguageModel #Slide #Japanese #One-Line Notes Issue Date: 2024-09-03 Comment

英日翻訳や日本特有の知識を問われるようなQAにおいて、日本語データによる学習の効果があることが示唆されている模様。
たとえば、論文紹介 / The Llama 3 Herd of Models, 2024.08 に示されている通り、Llama2における日本語データの割合は0.2%とかなので、英語圏のOpenLLMにおいて、日本語データの比率がどれだけ少ないかがわかる。



論文紹介 _ The Llama 3 Herd of Models, 2024.08


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#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #Slide Issue Date: 2024-08-26 Comment

Llama3の事前学習や事後学習のノウハウが詰まっており（安全性なども含む）、LLM学習に必要な要素が図解されており、非常に分かりやすい。

たとえばp.4中の図（スライド中より引用）などは、LLMの学習過程を説明する際にわかりやすそう

LLMの事前・事後学習あたりは独自ノウハウが多すぎてもはや追従困難




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#Article #EfficiencyImprovement #Library #python #Blog #LLMServing #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2024-08-05 Comment

[vllm]( https://github.com/vllm-project/vllm)を使うのが一番お手軽で、inference速度が速そう。PagedAttentionと呼ばれるキャッシュを利用して高速化しているっぽい。

（図はブログ中より引用）



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こちらも参照のこと

vLLMの仕組みをざっくりと理解する： https://dalab.jp/archives/journal/vllm/#PagedAttention

vLLMでReasoning ModelをServingするときは、`--enable-reasoning`等の追加オプションを指定する必要がある点に注意
https://docs.vllm.ai/en/stable/features/reasoning_outputs.html




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#Article #NLP #LanguageModel #Reading Reflections #needs-revision Issue Date: 2024-07-09 Comment

>LLMの日本語能力を評価するNejumi LLM リーダーボード3においては、700億パラメータのMeta-Llama-3-70B-Instructと同等の性能となっており、スクラッチ開発のオープンな日本語LLMとしてはトップクラスの性能となります（2024年7月現在）。
モデルは商用利用可能なApache License 2.0で提供されており

これはすごい




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#Article #NLP #LanguageModel #KeyPoint Notes Issue Date: 2024-04-18 Comment

ライセンスによると、LLaMA3を利用したモデルはどんな場合でもLlama3をprefixとして付与しないといけないらしい

元ツイート:

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LLaMA3がChatBot ArenaでTop 5になったとのこと。また、英語においては、GPT4-1106-preview, GPT-4-turbo-2024-0409と同等の性能を達成。これはすごい…

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nejumi-leaderboard Nejumi LLMリーダーボード, Weights & Biases にLLaMA3の評価結果が掲載された模様（画像は下記ツイートより引用）

image

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モデルアーキテクチャはTransformer Decoderをベースにしており、Llama2と比較して

- TokenizerのVocabサイズを128Kより効率的にテキストをエンコーディング可能に

- GQA [Paper Note] GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints, Joshua Ainslie+, arXiv'23, 2023.05 を利用しInferenceを高速化 (Llama2の時点でGQAを使っていたが、70Bモデルだけだった)

- self-attentionが、ドキュメントを跨がないように学習

context: 8192




My Issue
#Article #NLP #LanguageModel Issue Date: 2023-10-15 Comment

zephyr-7B-alpha
- 1/10のパラメータでLLaMA2-70Bw-chat超え
https://weel.co.jp/media/zephyr-7b-alpha

- zephyr-7B-β
　- MTBenchでllama2-70B-chat超え
　- [Paper Note] Zephyr: Direct Distillation of LM Alignment, Lewis Tunstall+, arXiv'23, 2023.10

Zephyr-7B-betaが早くもTheBloke氏によってGPTQで量子化され、なんとモデル自体は4.5G程度しかVRAMを消費しない…
https://huggingface.co/TheBloke/zephyr-7B-beta-GPTQ

- NVIDIA Nemotron-3 8B Models

- https://developer.nvidia.com/nemotron-3-8b\

- https://huggingface.co/nvidia/nemotron-3-8b-base-4k

- 53言語対応、37プログラミング言語対応, base / chatがある

- Mixtral8x7B: LLaMA2-70B, GPT-3.5-turboと同等の性能

- MistralをSparse Mixture of Expertsしたモデルの模様

- 名前の通り8つのFFNが存在しているが、Top-2のFFNが選択されその結果が集約され出力が決定される

https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/



- 日本語まとめ

- https://note.com/npaka/n/n6043bc8b01bc




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#Article #Sentence #Embeddings #NLP #RepresentationLearning #Repository #Japanese #One-Line Notes Issue Date: 2023-10-07 Comment

日本語の事前学習言語モデルと、日本語の学習データを利用してSimCSEを学習し網羅的に評価をした結果が記載されている。Supervised SimCSE, UnsupervisednSimCSEの両方で実験。また、学習するデータセットを変更したときの頑健性も検証。性能が良かったモデルはSentenceTransformersから利用可能な形で公開されている。




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#Article #NLP #LanguageModel #Library #Blog #Japanese #KeyPoint Notes Issue Date: 2023-08-29 Comment

商用利用可能、70億パラメータ。
ELYZA社が独自に作成した評価セットでは日本語のOpenLLMの中で最高性能。ただし、モデル選定の段階でこの評価データの情報を利用しているため、有利に働いている可能性があるとのこと。

一般的に利用される日本語の評価用データでは、なんとも言い難い。良いタスクもあれば悪いタスクもある。が、多分評価用データ自体もあまり整備は進んでいないと想像されるため、一旦触ってみるのが良いのだと思う。




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#Article #NLP #LanguageModel #Blog #One-Line Notes Issue Date: 2023-05-06 Comment

新たなオープンソースLLM。
下記ツイートより引用:

・商用利用可能
・6万5000トークン使用可能
・7Bと比較的小さいモデルながら高性能
・日本語を扱え性能が高い

とのこと。

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ChatGPTのLLMと比較すると、ざっと例を見た感じ質問応答としての能力はそこまで高くなさそうな印象。
finetuningしない限りはGPT3,GPT4で良さげ。

github: https://github.com/mosaicml/llm-foundry