ライターズパルミラLLM: 企業を変革する強力なAIモデルの魅力

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ライターは、2020年に設立されたサンフランシスコ拠点のスタートアップで、2023年9月に1億ドルを調達し、企業向けアプリケーションに向けた独自の大規模言語モデル（LLM）を拡大しています。OpenAI、Anthropic、Metaのような大手企業と比べると知名度は低いものの、ライターは自社モデル「パルミラ」で独自のポジションを確立しています。アクセンチュア、バンガード、ハブスポット、ピンタレストなどの著名な企業が、これらのモデルを活用した創造性と生産性のプラットフォームを利用しています。

最近、スタンフォード大学の人間中心AI研究所（HAI）が新しいベンチマーク指標「HELM Lite」を導入しました。この指標は、コンテキスト内学習を特徴とし、LLMが推論中に与えられた少数の例からタスクを学ぶことを可能にします。注目すべきことに、GPT-4がこのベンチマークでのリーダーであったのに対し、ライターのパルミラX V2およびX V3モデルは、予想外に良好なパフォーマンスを示し、小規模にもかかわらず高評価を得ました。これはスタンフォードセンターのディレクター、パーシー・リアンによるものです。

機械翻訳カテゴリーでは、パルミラが優れた結果を残し、トップランクを達成しました。CEOのメイ・ハビブはLinkedInでこの成功を強調し、「パルミラXは、従来のベンチマークを上回り、MMLU全体でトップの位置を獲得し、新しい翻訳テストでもリードしています」と述べました。

ハビブは、GPT-4のような大型モデルを導入する際に企業が直面する経済的な課題を強調しました。彼女は、「2024年の生成AIのユースケースは経済的に実行可能である必要があります」と述べ、企業はモデルの蒸留による高コストやプロンプトの変更に悩まされていることを説明しました。ハビブは、スタンフォードHAIのベンチマークがHugging Faceのような他のプラットフォームよりも企業のニーズをより正確に反映していると信じています。

ライターは当初、マーケティングチームを対象とし、ハビブとワシーム・アルシキによって共同設立されました。彼らは以前、NLPおよび機械翻訳企業のQordobaを運営していました。2023年初頭に、ライターは128百万から200億パラメータのモデルを含むパルミラスSiriーズを発表し、企業がパルミラとビジネスデータを統合し、モデルを自己ホスティングするためのナレッジグラフを導入しました。

「私たちは、モデルと内蔵の取得強化生成（RAG）システムを組み合わせたフルスタックソリューションを提供しています」とハビブは述べました。この革新は、データをエンコーディングモデルに送信し、返すという非効率性を解消します。

ハビブは、専門の訓練データと組み合わせた小型モデルの重要性を主張しており、専門家が大規模なジェネラリストモデルが専門モデルを上回るとの見解を示している状況でも、彼女はHELM Liteのリーダーボードで医療LLMがGPT-4を上回るパフォーマンスを示したことを指摘しました。彼女は「推論とコストに関して、専門モデルは管理が容易で経済的であるため、企業に利益をもたらします」と強調しました。

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