Red Hat は、毎年恒例のサミットを締めくくる忙しい 1 週間を過ごしました。デンバーでのイベント訪問中に、同社はオープンソース AI の開発を推進することを目的とした新しい取り組みである InstructLab を発表しました。
基本的に、InstructLab は、トレーニングを簡素化および強化することで、大規模言語モデルの開発を前進させる必要があります。実際、InstructLab の親会社である IBM と緊密に連携している Red Hat によると、企業は LLM の適応に課題を抱えています。この課題により、トレーニング済みの LLM を企業のニーズに適応させることが困難になっています。
企業の障害をもう少し詳しく見てみると、Red Hat は、組織が知識やスキルを追加するために既存のオープン モデルを分解することが一般的であると考えています。そして、トレーニングには高価でリソースを大量に消費する方法に頼ります。さらに、コミュニティがオープン ソースを通じて貢献できる改善を行うことは困難です。
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InstructLab では、こうした制限に対処する方法があるはずです。人間が生成した情報を少なく使用することで、大規模な言語モデルを強化します。また、モデルの再トレーニングに必要なリソースも以前より少なくなります。このアプローチにより、企業内の誰でも LLM を継続的に改善できるようになります。
Red Hat の大きな目標は、企業が定期的にモデルを再トレーニングできるようにサポートすることです。企業は InstructLab を使用して、独自のスキルと知識を持つ独自のプライベート LLM をトレーニングすることもできます。
これを実現するために、InstructLab には 3 つのコンポーネントが含まれています。まず、Red Hat がタクソノミー駆動型データ キュレーションと呼んでいるもの。これは、人間がキュレーションした多様なトレーニング データのセットです。データセットは、モデルの新しい知識とスキルの例として使用できます。
InstructLab の 2 番目のコンポーネントは、大規模な合成データ生成と呼ばれます。合成データという用語はまだあまり知られていませんが、これは AI によって生成されたデータです。モデルは、実際のビジネス状況からのトレーニング データに基づいて新しいサンプルを生成するために使用されます。その際に、InstructLab は、応答を洗練する自動ステップを追加することで品質を確保することを目指しています。これにより、モデルの応答の信頼性が大幅に向上します。
最後に、Red Hat は反復的で大規模なアライメント チューニングを InstructLab の一部にしました。このステップでは、合成データに基づいてモデルを再トレーニングします。このステップでは、モデルの知識とスキルが洗練されます。この 2 つは LLM にとって独立して重要です。たとえば、テキストに重点を置いたモデルでは、モデルが実際に適切なテキスト (スキル) を生成する前に、適切なテキストを生成する方法に関する知識が必要です。
InstructLab をもう少し詳しく見てみると、このプロジェクトが IBM と Red Hat の関係をよく表していることに気が付きます。実際、このプロジェクトでは IBM の Large-scale Alignment for chatBots (LAB) が使用されています。これは、LLM トレーニングのトレーニング フェーズにおけるスケーラビリティの課題に対処するために作成されたものです。また、IBM の基本モデルである Granite の拡張バージョンも採用されています。私たちの考えでは、これらのテクノロジの導入は、IBM が子会社の Red Hat を活用して、オープン ソース ルートを通じて有望なテクノロジをより広範なコミュニティに提供することに成功していることを示しています。Red Hat のオープン ソースのバックグラウンドが役立つのは、この点です。
そのため、Red Hat Summit での InstructLab に関する会話では、特にコミュニティが AI プロジェクトのさらなる開発において中心的な役割を果たすべきだということがわかりました。結局のところ、AI をめぐる多くの開発により、InstructLab に必要な機能は数か月で変わる可能性があります。しかし、Red Hat は特に、LLM の課題に対処するために、このプロジェクトを今すぐに開始したいと考えていました。
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元記事: https://www.techzine.eu/blogs/analytics/119815/what-is-the-new-ai-project-red-hat-instructlab/

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