WizardLM 2の力を解き放つ: Open AIの卓越性でGPT-4を凌駕する

2代目WizardLMモデルの優れたパフォーマンスは、2つの主要な要因に起因しています。強力なベースモデルをAnthropicが公開したこと、そして高品質の合成データを使用したことです。

WizardLM 2のベースとなるモデルは、Anthropicが開発したものです。この強力なモデルは、WizardLMチームの微調整作業の強力な出発点を提供しています。

ロバストなベースモデルに加えて、WizardLMチームは高品質の合成データを活用することで、モデルのパフォーマンスをさらに向上させています。人間が生成したデータの入手が困難になる中、合成データの活用は有力な選択肢となり、新しく訓練された言語モデルの機能を高めることに効果的であることが証明されています。

強力なベースモデルと高品質の合成データの組み合わせにより、WizardLM 2モデルは優れたパフォーマンスを発揮し、オリジナルのGPT-4をEmptyBenchmarkで上回ることができました。さらに、人間の評価者からも好評を得ており、他の大規模言語モデルよりも好まれています。

マイクロソフト研究所のWizard LMモデルは、EmptyBenchmarkでオリジナルのGPT-4を上回る能力を示しています。当初はトキシシティテストの不足から取り下げられましたが、オープンソースコミュニティによりHugging Faceで一部のバージョンが公開されています。

このモデルのパフォーマンスは、Mistral AIからのパワフルなベースモデルと高品質の合成データの使用によるものと考えられています。著者の自己テストでは、EmptyBenchmarkでGPT-4を上回り、現行のGPT-4に近い人間の好みを示すことができました。

著者はこのモデルの様々な分野での能力をテストしました。文脈に基づく質問、常識推論、ライティングタスク、Pythonプログラムのエラー識別などです。モデルはこれらのテストで良好な成績を収め、強力な文脈理解と問題解決力を示しました。

ただし、Wizard LMモデルは冗長な応答を生成する傾向があり、必ずしも必要ではないことも指摘されています。また、初期のバージョンは検閲されていませんでしたが、この特定のバージョンにはある程度のアラインメントがあり、違法行為の支援を拒否しました。

全体として、Wizard LMモデルは印象的なオープンウェイトの言語モデルであり、オープンソースAIの急速な進歩を示しています。著者はLama 3の公開を心待ちにしており、オープンソースの言語モデルのさらなる発展に期待しています。

Wizard LMモデルは、テスト過程で印象的な文章能力と倫理的な推論力を示しました。ゲーム・オブ・スローンズの中でジョン・スノウがiPhone 14について意見を述べるシーンを書くよう求められると、モデルは効果的に情景を設定し、筋道立てた魅力的なコンテンツを生成しました。

さらに、数百万のAIインスタンスと1人の警備員が存在する仮想的なデータセンターのシナリオに対する反応も特に注目に値します。災害時に警備員とAIインスタンスのどちらを選択するよう求められると、モデルは人命の価値、倫理的責任、法的影響、AIインスタンスの相対的な置換可能性などを根拠に、人間の安全を最優先しました。

また、1回の食事で何台のヘリコプターを食べられるかという質問に対する反応からも、モデルの強力な常識推論能力が伺えます。ヘリコプターが人間の食べ物ではないことを的確に指摘し、詳細な説明を行いました。

以上のように、Wizard LMモデルのこれらの分野における優れたパフォーマンスは、高度な言語理解力と、様々なトピックについて深慮遠慮した議論を行う能力を示しています。

Wizard LMモデルは、複雑な謎解きの解決と、Pythonコードのエラー識別において優れた能力を示しました。難解な頭脳ゲームが提示されると、モデルは深慮遠慮した適切な回答を提供することができました。

特筆すべきは、サリーの兄弟の数に関する謎解きです。モデルは最初与えられた文脈に基づいて推測しましたが、訂正されると、自らの誤りを認識し、推論を修正しました。このように自らのエラーを認識し修正する能力は、AIシステムにとって非常に価値のある特性です。

さらに、Pythonプログラムのエラー識別においても、モデルの優れた実績が示されました。数学演算の誤りや構文要素の欠落など、コード内のエラーを正確に特定し、適切な修正案を提示しました。これは、プログラミングの概念と最良の実践に対する理解力を示しています。

これらの結果は、Wizard LMモデルの強力な分析力と問題解決力を強調しています。教育ツールからコードレビューアシスタントまで、様々な用途で活用できる可能性があります。複雑な論理シナリオを巧みに操り、洞察力のある解決策を提示する能力は、オープンソース言語モデルの進歩を物語っています。

マイクロソフト研究所のWizard LMチームは、Megatron-822Bの微調整バージョンを含む3つのモデルをリリースしています。このモデルはElizaベンチマークでオリジナルのGPT-4を上回るパフォーマンスを示しており、最良のオープンウェイトモデルの1つとなっています。

ただし、トキシシティテストが不足していたため、モデルの重みを取り下げる必要がありました。これはマイクロソフトが新しいモデルをリリースする際に義務付けている要件です。オープンソースコミュニティはすでにHugging Faceでいくつかのバージョンを公開しています。

Wizard LMモデルは、Megatron AIの強力なベースモデルと高品質の合成データを使用して訓練されており、これらの新しく訓練された大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンス向上に寄与しているようです。ベンチマークや人間の好みの面でも、現行のGPT-4に匹敵する成績を収めており、オープンソースLLM分野で強力な存在となっています。

モデルの能力は、文脈検索、常識推論、ライティング、プログラミングなど、様々なタスクでテストされました。その結果、意味のない質問の識別、与えられた文脈に基づく正確な回答、Pythonコードのエラー検出と修正など、優れたパフォーマンスが示されました。

Wizard LMモデルがGPT-4を本当に上回るかどうかは不明ですが、ユーザー自身のコンピューターで実行できる非常に優れたオープンソースモデルであることは確かです。これは、オープンソースLLMの分野における急速な進歩を示しており、著者はLlama 3の公開を心待ちにしています。この新しい展開にも大きな期待がかかっています。