# わたしのべんきょうノート

## 勉強した論文や技術等の情報をGithubのIssueにメモっているひとのブログ。 それなりにメモの量が蓄積されてきたので、一度整理したいなと思いブログはじめてみました！ 自然言語処理(NLP), 推薦システム(RecommenderSystem), Educational Data Mining (EDM), Learning Analytics (LA)などの分野のメモが多いと思います。 最近は特にLLMにお熱 :)

Jan 3, 2025 AkihikoWATANABE About 26 mins

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## OpenWeightLLM

#NLP#LanguageModel#SyntheticData#OpenSource
Issue Date: 2024-11-06 Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model with 52 Billion Activated Parameters by Tencent, Xingwu Sun+, arXiv24 Comment合計パラメータ数はLlama-3.1-405Bと同等の389Bだが、MoEによって52BのActive ParameterでSoTAを達成したTencentのOpenSource LLM。大量のSynthetia Dataを利用している。 ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-23 Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone, Marah Abdin+, N_A, arXiv24 Summaryphi-3-miniは38億パラメータの言語モデルであり、3.3兆トークンで訓練されています。Mixtral 8x7BやGPT-3.5などの大規模モデルに匹敵する総合的なパフォーマンスを持ちながら、スマートフォンにデプロイ可能なサイズです。このモデルは、厳密にフィルタリングされたWebデータと合成データで構成されており、堅牢性、安全性、およびチャット形式に適合しています。また、phi-3-smallとphi-3-mediumというより大規模なモデルも紹介されています。 Comment#1039 の次の次（Phi2.0についてはメモってなかった）。スマホにデプロイできるレベルのサイズで、GPT3.5Turbo程度の性能を実現したらしいLlama2と同じブロックを利用しているため、アーキテクチャはLlama2と共通。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-03-05 OLMo: Accelerating the Science of Language Models, Dirk Groeneveld+, N_A, arXiv24 SummaryLMsの商業的重要性が高まる中、最も強力なモデルは閉鎖されており、その詳細が非公開になっている。そのため、本技術レポートでは、本当にオープンな言語モデルであるOLMoの初回リリースと、言語モデリングの科学を構築し研究するためのフレームワークについて詳細に説明している。OLMoはモデルの重みだけでなく、トレーニングデータ、トレーニングおよび評価コードを含むフレームワーク全体を公開しており、オープンな研究コミュニティを強化し、新しいイノベーションを促進することを目指している。 CommentModel Weightsを公開するだけでなく、training/evaluation codeとそのデータも公開する真にOpenな言語モデル（truly Open Language Model）。AllenAI ...

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-01-09 Mixtral of Experts, Albert Q. Jiang+, N_A, arXiv24 SummaryMixtralは、Sparse Mixture of Experts（SMoE）言語モデルであり、各レイヤーが8つのフィードフォワードブロックで構成されています。Mixtralは、トークンごとに2つのエキスパートを選択し、それらの出力を組み合わせます。Mixtralは、Llama 2 70BとGPT-3.5を上回る性能を持ち、数学、コード生成、多言語のベンチマークで特に優れています。また、Mixtral 8x7B Instructという指示に従うモデルも提供されており、人間のベンチマークを凌駕しています。 CommentMixture of experts Layer: inputを受け取ったrouterが、8つのexpertsのうち2つを選択し順伝搬。2つのexpertsのoutputを加重平均することで最終的なoutputとする。![image](https://github.com/user-attachm ... #NLP#LanguageModel#FoundationModel
Issue Date: 2023-07-22 Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models, Hugo Touvron+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、大規模な言語モデルであるLlama 2を開発し、微調整しています。Llama 2-Chatは対話に特化しており、オープンソースのチャットモデルを上回る性能を示しています。安全性の改善にも取り組んでおり、責任ある開発に貢献することを目指しています。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1681436336451125257?s=46&t=LJIgfuO352oK3zU2FKFpNALlama, およびLlama2では、一般的なTransformer Decoderとは異なり、linear layerの” ... #Article#Survey#ComputerVision#NLP#LanguageModel#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 2024-ai-timeline, reach-vb, 2025.01 Comment月別で2024年にリリースされた主要なLLM（マルチモーダルなLLMも含む）のタイムラインがまとめられている。API Only（プロプライエタリ）なのか、OpenWeightなのかもタグ付けされている。 ... #Article#Tools#NLP#Dataset#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-12-24 完全にオープンな約1,720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデル 「llm-jp-3-172b-instruct3」を一般公開 ～GPT-3.5を超える性能を達成～ , NII, 2024.12 CommentGPT3.5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 ... #Article#NLP#LanguageModel#SpokenLanguageProcessing#OpenSource
Issue Date: 2024-12-13 LLaMA-Omni: Seamless Speech Interaction with Large Language Models, Meta, 2024.09 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#1 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-06 Llama3.3-70B, Meta, 2024.12 Comment3.1-70Bよりも性能向上し、3.1-405Bの性能により近く。（画像は元ポストより引用）![image](https://github.com/user-attachments/assets/07fb3043-131a-4564-be70-d34b70c31cca) ... #Article#Survey#NLP#Dataset#LanguageModel#Evaluation#Repository#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-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 ... #Article#Pretraining#NLP#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-11-25 Sarashina2-8x70Bの公開, SB Intuitions, 2024.11 CommentMoE 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 ... #Article#Survey#NLP#LanguageModel#Article#OpenSource
Issue Date: 2024-11-15 ローカルLLMのリリース年表, npaka, 随時更新, 2024.11 CommentローカルLLMを含むOpenLLMのリリース日が年表としてまとまっており、随時更新されている模様。すごい。 ... #Article#NLP#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-11-09 sarashina2-8x70B, SBIntuitions, 2024.11 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 80G ... #Article#NLP#MultiLingual
Issue Date: 2024-10-24 Aya Expanse, Cohere, 2024.10 CommentCohereによるマルチリンガルLLM, 8B, 32Bのモデルが存在する。8BモデルのArenaHardでの評価![image](https://github.com/user-attachments/assets/c52678fd-b1a4-40ed-b6b9-7cc7d1096ff0) ... #Article#NLP
Issue Date: 2024-10-17 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct, Nvidia, 2024.10 Commentpaper:https://arxiv.org/abs/2410.01257MTBench, Arena HardでGPT4o-20240513,Claude-3.5-sonnet-20240620をoutperform。Response lengthの平均が長いこと模様![image](https ... #Article#ComputerVision#GenerativeAI
Issue Date: 2024-10-05 MovieGen, Meta, 2024.10 #Article#NLP#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-10-04 Gemma-2-Baku, 2024.10 #Article#NLP#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-10-04 Gemma-2-JPN, 2024.10 Comment日本語データでfinetuningされてGemma2 ... #Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-27 Molmo, AI2, 2024.09 CommentMolmo is a family of open state-of-the-art multimodal AI models. Our most powerful model closes the gap between open and proprietary systems across a以 ... #Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-09-25 Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models, Meta, 2024.09 Comment11Bと90BのVLMと、エッジデバイス向けの1B, 3BのSLMを発表。![image](https://github.com/user-attachments/assets/13c4af37-19bd-4de7-b501-eb48f955af0c)![image](https://githuLl ... #Article#NLP#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-09-25 LLM-jp-3 1.8B・3.7B・13B の公開, LLM.jp, 2024.09 CommentLLM-JP-Evalでの評価結果はこちら:https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-3-1.8b1.8B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:https://x.com/odashi ... #Article#NLP#LanguageModel#InstructionTuning#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-06 Reflection 70B, GlaiveAI, 2024.09 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 ... #Article#Analysis#LanguageModel#Slide#Japanese
Issue Date: 2024-09-03 LLMに日本語テキストを学習させる意義, Koshiro Saito+, 第261回自然言語処理研究発表会, 2024.08 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、#1359 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。 ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel#Slide
Issue Date: 2024-08-26 論文紹介 _ The Llama 3 Herd of Models, 2024.08 CommentLlama3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。 たとえば下記図（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 ![image](https://github.com/useLLM ... #Article#NLP
Issue Date: 2024-08-24 Phi 3.5, Microsoft, 2024.08 CommentThe [Phi-3 model collection](https://ai.azure.com/explore/models?selectedCollection=phi) is the latest in Microsoft's family of Small Language Models ... #Article#NLP#Quantization
Issue Date: 2024-08-20 4-bit Llama 3.1, NeuralMagic, 2024.08 #Article#Efficiency/SpeedUp#Library#Article#LLMServing
Issue Date: 2024-08-05 DeepSpeed, vLLM, CTranslate2 で rinna 3.6b の生成速度を比較する, 2024.06 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） ![image](https://gitこちら ... #Article#NLP#Library
Issue Date: 2024-08-01 OpenLLM: Self-Hosting LLMs Made Easy CommentOpenLLMをself hostingする際に、OpenAIなどと同じインタフェースのAPIやChatを提供するライブラリ ... #Article#NLP
Issue Date: 2024-07-30 Gemma2, Google Deepmind, 2024 CommentReasoning, Math, CodeGenerationに強み![image](https://github.com/user-attachments/assets/b7f58129-1235-4812-9c5e-0607aa1bea66) ![image](https://github.co ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-07-25 Llama 3.1, 2024.07 CommentLlama系のモデルをFP8で学習する場合のレシピhttps://x.com/thom_wolf/status/1826924774997532799?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-07-11 大規模言語モデルの開発, 2024 #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-07-09 calm3-22B, 2024 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A ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-07-03 Llama 3 Swallow #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-18 LLaMA3, Apr, 2024 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:https://x.com/gneubig/status/1781083579273089442?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLLaMA ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-10 Mixtral-8x22B-v0.1, 2024 CommentApache-2.0ライセンス, 日本語非対応 ... #Article#NLP#LanguageModel#ProprietaryLLM
Issue Date: 2024-04-10 Command R+, Cohere, 2024 CommentChatbot arenaでGPT-4-0314と同等の Elo Rate を獲得し（20240410時点）、日本語を含む10ヶ国語をサポート。コンテキストウィンドウサイズ128k。商用利用はAPIから、研究目的であればHuggingFaceから利用可能。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-08 Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology, 2024 CommentアーキテクチャはTransformer Decoderを利用。モデルのサイズは2Bと7B。 オリジナルのTransformer Decoderアーキテクチャから、下記改善を実施している： Multi Query Attention #1272 を利用 RoPE Embedding #1Mistral ...
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