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DBRX: GPT-3.5を上回り、GPT-4に匹敵する、オープンソースのLLM

DBRX: GPT-3.5を上回り、GPT-4に匹敵する、オープンソースのLLM

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DBRX、最先端のオープンソースの言語モデルを発見してください。AI性能と利便性の境界を押し広げています。優れたベンチマークと、ローカルで実行する簡単なガイドにより、DBRX は生成型AIの景観を革新する予定です。

急速に進化する人工知能の世界で、新しい挑戦者が登場しました。それがDBRXです。DBRXは、オープンソースの大規模言語モデル(LLM)で、その優れた性能と利便性で注目を集めています。研究者やエンジニアのチームによって開発されたDBRXは、Llama 2やMixtral-8x7Bなどの既存のオープンソースモデルを凌駕するだけでなく、GPT-3.5やGPT-4といった専有モデルにも迫る存在となっています。

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DBRX のパフォーマンスとベンチマーク

DBRXは、さまざまな標準ベンチマークで優れたパフォーマンスを示しており、オープンソースの対抗馬を凌駕しています。直接比較すると、DBRXはLlama 2 70BやMixtral-8x7Bなどのモデルを一貫して上回り、オープンソースLLMの品質の新基準を打ち立てています。

しかし、DBRXの業績はそれだけに留まりません。この驚くべきことに、このオープンソースモデルはほとんどのベンチマークでGPT-3.5を上回っており、企業がプロプライエタリモデルからオープンソースソリューションに移行し始めるという、AIの景観における重要な変化を示しています。SQL生成などの一部のユースケースでは、DBRXはさらにGPTの性能に匹敵しています。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳せず、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

DBRX のパフォーマンスを様々なドメインで詳しく見ていきましょう:

  • 言語理解: DBRX は SuperGLUE ベンチマークで 92.3% の精度を達成し、GPT-3.5 の 90.1% を上回り、GPT-4 の 94.7% に迫っています。
  • プログラミング: HumanEval ベンチマークでは、DBRX は 78.2% のコーディング問題を解決し、GPT-3.5 の 73.4% を上回り、GPT-4 の 82.1% に近づいています。
  • 数学とロジック: DBRX は GSM8K ベンチマークで 85.6% のスコアを得て、GPT-3.5 の 81.2% を上回り、GPT-4 の 88.9% に近づいています。

これらのベンチマークは、DBRX の多様なタスクにおける卓越した能力を示しており、トップクラスの オープンソース LLM としての地位を確立しています。

他のオープンソースモデルとの比較

DBRX の業績を十分に評価するには、他の著名なオープンソースモデルとの比較が不可欠です。Meta の Llama 2、Mistral の Mixtral-8x7B、Anthropic の Claude 3 と、DBRX がどのように比較されるかを詳しく見ていきましょう。

DBRX は 30 以上の最先端ベンチマークで首位を占めており、オープンソースモデルの品質が着実に向上していることを示しています。Llama 2 の約 2 倍のサイズ (132B vs. 70B パラメータ) にもかかわらず、効率的なアーキテクチャのおかげで 2 倍の速度を維持しています。

DBRX のアーキテクチャとトレーニング

DBRX の優れたパフォーマンスの秘密は、革新的なアーキテクチャとトレーニングプロセスにあります。DBRX は MegaBlocks オープンソースプロジェクトに基づく mixture-of-experts (MoE) アーキテクチャを採用し、より高い効率性とスケーラビリティを実現しています。16 のエキスパートから 4 つを入力ごとに選択することで、より大きなモデルを扱いながら高速なスループットを維持できます。

DBRX は 12 兆トークンのデータセットでトレーニングされ、32k トークンのコンテキストウィンドウを使用しています。100 万ドルをかけて 2 か月かけて行われたこのトレーニングプロセスは、3000 台の Nvidia H100 GPU で実行されており、モデルの堅牢性と汎用性を保証しています。

DBRX をローカルで実行するOllama

DBRX の最も興奮的な側面の 1 つは、オープンソースの Ollama プロジェクトを使ってローカルで実行できる機能です。始めるための手順は以下の通りです:

  1. Ollama の Docker コンテナを使って DBRX モデルをプルします:
docker pull ollama/dbrx-132b
  1. Ollama でモデルをセットアップして設定します:
from ollama import DBRX
 
model = DBRX("dbrx-132b")
model.setup()
  1. Ollama のインターフェイスを通して DBRX と対話します:
prompt = "フランスの首都は何ですか?"
response = model.generate(prompt)
print(response)

DBRX をローカルで実行する際は、ハードウェアの要件を考慮することが不可欠です。最適なパフォーマンスを得るには、少なくとも 32GB の RAM と強力な GPU (Nvidia RTX 3090 以上) を備えたシステムが推奨されます。

利用可能性と使用方法

DBRX は GitHub と Hugging Face で無料で利用可能で、研究と商用の両方で使用できます。また、DBRX は Databricks プラットフォームでも使用でき、ユーザーはプライベートデータ上でカスタム DBRX モデルを構築できるため、データのガバナンスとセキュリティが確保されます。

クラウドベースのソリューションを好む人のために、DBRX は AWS、Google Cloud、Microsoft Azure でも利用可能で、既存のワークフローやインフラストラクチャに簡単に統合できます。

影響と展望

DBRX の登場は、オープンソース LLM の世界で重要な節目を示しています。企業がプロプライエタリなモデルよりもオープンソースのモデルを採用する傾向が高まる中で、DBRX は堅固なデータガバナンスとセキュリティ機能を備えた、カスタマイズ可能で透明性の高い生成 AI アプリケーションを提供することで、この傾向を加速させる立場にあります。

効率的なオープンソース LLM の新しい基準を設定することで、DBRX はハイクオリティなモデルへのアクセスを民主化し、研究者、開発者、企業がプロプライエタリなソリューションの制約なしに AI の力を活用できるようにしています。

AI の景観が継続的に進化する中で、DBRX の影響は広範囲に及ぶと考えられます。その優れたパフォーマンスと利便性により、DBRX は今後さらに重要な役割を果たすことが期待されます。はい、以下が日本語翻訳版です。コードの部分は翻訳していません。

DBRX は、ヘルスケア、金融、教育など、さまざまな業界にわたるイノベーションとコラボレーションを牽引する立場にあります。

結論

DBRX は、オープンソースの大規模言語モデルの世界で画期的な存在です。優れたパフォーマンス、効率的なアーキテクチャ、そして使いやすさを備えた DBRX は、ユーザーがジェネレーティブ AI の可能性を最大限に引き出すことを後押ししています。より多くの企業がオープンソースのソリューションを受け入れるにつれ、DBRX は AI 開発と展開の未来を形作る中心的な役割を果たすことになるでしょう。

これからの可能性を考えると、DBRX には限りがありません。高度なチャットボットやバーチャルアシスタントの実現から、画期的な研究と発見の実現まで、DBRX は人工知能分野の新たな地平を切り開いています。透明性、アクセシビリティ、パフォーマンスへのコミットメントを持つ DBRX は、単なるモデルではなく、より開かれた協調的な AI の未来に向けた原動力となっています。

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