研究および商業利用のためのトップ 14 のオープン ソース LLM

要約:

• LLMは、大規模なデータセットで事前に訓練され、数百億のパラメータを持つ機械学習モデルであり、言語関連の問題を解決することを目的としている。
• オープンソースLLMは、透明性やカスタマイズ可能性などの利点を提供し、プロプライエタリなモデルとの対抗を可能にする。
• いくつかのオープンソースLLMの例: TIIのLLM、Falcon AIのFalcon 2 11B、DatabricksのDolly 2.0、Cerebras-GPT、Bloom、DLite、MPT-7B、XGen 7B、OpenLLaMA、StarCoder、CodeT5、Yi-1.5、SOLAR-10.7B、Mistral 7B、OLMo-7B。

考察:

オープンソースLLMの登場は、透明性やカスタマイズ可能性を提供し、プロプライエタリなモデルに対抗する可能性を示しています。これにより、多様な用途や業界での活用が期待されます。特に、Dolly 2.0のように、人間が生成したデータセットを活用するモデルは、既存モデルとの差別化や新たな応用領域の開拓につながると考えられます。オープンソースLLMの進化と普及が、AI技術の発展にさらなる可能性をもたらすことが期待されます。