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CUDA Cレベルで韓国語と日本語のトークナイザーを実装する。
高錫賢 / CEO
韓国語と日本語のトークナイザーを実装
OOV
CUDA
Tokenizer

導入

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"CICERO: A Dataset for Contextualized Commonsense Inference in Dialogues"データセットのようなケースは、人工知能モデルの常識的思考と関連している。常識的思考の形成は人にとっては簡単だが、人工知能にはまだ期待するのは難しい。
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また、常識的思考は事実的思考とは異なり、行間を読んで解釈する必要があるため、推論の領域に属している。
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CICEROにはCICERO-v1とCICERO-v2がある。ここではv2のデータと論文を中心に扱う。
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下の画像は、日常的に起こる様々なこと(人は常識的に知っていること)から、5つの状況(原因、後続事象、前提条件、内的動機、感情反応)を推論して文章を生成する課題である。
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評価は、人工知能が人間と同じような推論能力を発揮できるかどうかに基づく。
上の画像を他の例で、もう少し具体的にみると、次のようになる。

会話の例

A: 何のご用件ですか？ B: オレンジをください。 A: フロリダ・オレンジとカリフォルニア・オレンジの中でどちらにしますか？
B: どちらが良いですか？ A: フロリダオレンジは甘いですが、サイズが小さく、カリフォルニアオレンジには種がありません。 B: じゃあ、カリフォルニアオレンジを5個ください。 A: 他に必要なものはありますか？ B: バナナも食べたいですが、どうやって売っていますか？
A: 1ドルで1ポンドです。何個望みますか？ B:4個もらったらいくらですか？
A: 1ポンドです。 B: わかりました、いくらですか？
CICEROデータセット
宋永淑 ソン・ヨンソク / ML Researcher
人工知能モデルの常識的思考に関する会話データ
CICERO
Reasoning

はじめに

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推論とは、すでに知られている事実をもとに新たな判断や結論を導き出すことである。推論は知的活動をする上に不可欠な能力である。
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したがって、LLMがどのような推論能力を示すかは、人々がAIが本当に「知能」を持っているかを体感する重要な要素といえる。
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Scratchpads, Chain of Thoughtsなどをはじめ、LLMが持つ推論能力を最大限に引き出すための研究が継続的に行われている。
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この記事では、推論をより効率的に行うために2段階に分けてアプローチしたSelf-Discoverという方法を紹介する。
LLMの推論能力を高める : Self Discover

導入

LLMは、複雑な推論能力を必要になるタスクや、様々な文脈を理解して処理しなければならない困難なタスクでも非常に優秀な性能を見せている。 最近、モデルが生成した回答を自ら評価し、エラーを修正することで性能を向上させることで、hallucinationを減らす「self-correction方法論」の研究が活発に行われている。 この記事では、self-correctionのプロセスを2段階に細分化し、最新のLLMが各段階でどのような面を見せるかについて実験を行う。

概要

一行要約 : 現在のLLMは、推論過程の中で正確にどこで論理的なエラーが発生したかを見つける能力は劣るが、適度なレベルのフィードバックを受ければ答えを修正する能力はある。
最近、LLMベースの「self-correction方法論」は、AI技術で生成した結果の品質を向上させ、安定性を高める戦略として大きな注目を集めている。
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しかし、特に推論や論理的な誤りを修正するタスクでは、しばしば正解を誤答に変えてしまい、性能がむしろ低下する現象が頻繁に報告されている。
この論文では、self-correction問題を 1) エラーを見つける(mistake finding) 2) 結果を修正する(output correction) 2つのsub-taskに分離し、それぞれの問題に対するLLMの能力を測定する。
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BIG-Benchデータセットを基に、CoT推論過程での論理エラーを検出するBIG-Bench Mistakeデータセットを構築して公開。様々なLLMに対する性能を測定。
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エラーに関する情報が与えられたとき、効果的に逆探索して回答を修正する方法論を提案。
LLMは自分でエラーを検出し、修正できるのか？
박우명 / CDO & Head of Researcher
超巨大言語モデルがエラーを検出し、回答を修正できるかどうかについての実験
LLM
Self Correction
LLM Compile Process Overview
極めてプライベートな私だけのLLM、作れるのか？[第２弾- WebGPU Build & Run］
Did Aristotle Use a Laptop? A Question Answering Benchmark with Implicit Reasoning Strategies
strategyqa
eladsegal
データ概要

概要

多段階の推論質問応答（QA）ベンチマーク
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暗黙的な質問である「アリストテレスはノートパソコンを使用したか」に答えるために、明示的な質問である「ノートパソコンが発明された時、アリストテレスは生きていたか」に変換する作業が必要ある。そのために、正解を導き出すプロセスを説明するデータの特性を持つ。
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一、アリストテレスの生年月、二、ノートブックが発明された時期、三、2は1より前に起きたか？のように、正解を導き出すプロセスを明示的に説明するプロセスをデータに含める。
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上記の質問のような戦略的な質問にはどのようなものがあるかを確認し、マルチホップで分解してデータを構築する。
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QAデータセットとはいえ、答えは「Yes/No」の選択文に過ぎないため、従来の質疑応答データセットとは区別される。

注釈者バイアスを防ぐためにベンチマークデータの難易度を調整する努力

生成モデルの場合、注釈者バイアスを克服することがデータの難易度を決定する一つの原因になるが、この論文では次のようにデータ収集のパイプラインを構成して注釈者バイアスを克服する。
SuperNI × Clova X韓国語翻訳(1): StrategyQA
宋永淑 ソン・ヨンソク / ML Researcher, 朴宇明 パク　ウミョン / CDO & Head of Research
StrategyQA論文とデータセット紹介
StrategyQA
LLM
Embedding

導入

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参照論文 : https://arxiv.org/abs/2312.04474 (by Google DeepMind, Stanford Univ., UC Berkeley)

概要

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一行要約 : LLMにcode-driven reasoningをさせたら効果が良い。
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数学的計算だけでなく、semantic reasoningをしなければならない問題でも、LLMに(pseudo) codeを生成させた後に適切なエミュレータで実行し、結果を得てからそれを活用すれば、より良い性能を達成できることが示された。(例えば、detect_sarcasm(input))
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CoTより優れた性能が見られた。 : BIG-Bench Hardで84%、CoTに比べ12%向上
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特にCoTは一定サイズ以上のLMでのみ効果があったのに対し、CoCは小さなLMでも効果があった。

方法論の詳細

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代表的な既存の方法論との比較
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Scratchpad : 推論過程をcode形式で生成。LLMがcode interpreterの役割を実行(codeの実行をLLMが自ら実行)
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アイデアは比較的シンプル。Code generationとcode executionの段階で構成。
Codeを通じてLLMの推論能力を高めることができるのか？
朴宇明 パク　ウミョン / CDO & Head of Research
コードを通じた巨大言語モデルの推論能力向上
Prompting
Tuning

導入

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Promptingは人間が大規模言語モデル(LLM)を制御し、コミュニケーションする手段である。
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ユーザーは、欲しい結果を得るために、どうすればうまくPromptingを作成できるかという一般的な方法論に対するニーズは今後も増えると思われる。
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この記事では、プロンプティングを通じてzero-shotのパフォーマンスを向上させる興味深い2つの論文を紹介する。
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レビュー論文

概要

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COSP : Consistency-based Self-adaptive Prompting
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USP : Universal Self-adaptive Prompting
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Unlabeled dataとblack-box LLMを通じてzero-shot in-context learning(ICL)の性能を向上させることを目的とした異なる2つの方法論
効果的なプロンプティング(Prompting)方法論の紹介
朴宇明 / CDO & Head of Research
効果的なプロンプティング(Prompting)方法論の紹介
Prompting
Tuning
この記事の前半ではSuper-NaturalInstructions(SuperNI)論文を概観した後、後半ではSuperNIに含まれるデータセットのうち、韓国語であったり、興味深いテーマを含んでいるデータセットを紹介します。

論文紹介

概要

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SuperNIはAllen Institute for AI、University of Washington、Arizona State Universityをはじめとする合計21機関所属の研究者が参加し、1600余りのNLP instructionデータを作成し、公開したプロジェクトです。
[論文レビュー]Super-NaturalInstructions

導入

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LLMは単純なプロンプトだけで多くの課題で優れた能力を発揮するが、完璧ではない。
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その中でも代表的な問題としては、事実でない内容を事実であるかのように生成するハルシネーション問題、そして社会的に問題の余地がある危険な発言を生成する問題などがある。
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この記事では、biasが存在する、または問題となる内容をLLMが自ら判断し、抑制することに関する論文について紹介する。
LLMは自ら回答の危険性を判断できるのか？

表データの役割

ToTTo で表ベースの文章生成データを作成するプロセス

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(1) 様々な形式のフォーマットからタイトル、サブタイトル、表情報を抽出した後、主要な表情報を黄褐色で強調表示(highlight)する。
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(2) 表と一緒に収集した文章(下の画像でOriginal text)から表の内容と関係ないものは削除(text after deletion)した後、最終的に文章を作成し、文章生成の精度を高めた。
表データベースの文章生成
宋永淑 ソン・ヨンソク / ML Researcher
表のデータ分析方法論の紹介
Table
Generation

RAG(Retrieval Augmented Generation)とファインチューニング

大規模言語モデル(Large language model, LLM)は、一般的な課題をうまく処理する利点があります。私たちがChatGPTに熱狂する理由も、一般的な知識に関する質問や推論に対して必要な答えをうまく生成するためだと思います。しかし、日常生活での大規模言語モデルの有効活用には、個人や組織レベルで特定のデータを学習させることが不可欠です。
本稿では、RAGとファインチューニングという2つの方法を取り上げます。これらはいずれも、大規模言語モデルをベースにしてカスタマイズを行う手法ですが、それぞれにコストと性能の面で異なる特徴があります。
まず、言語モデルをプライベートなLLMとして使用できる方法として、ファインチューニングがあります。事前学習された大規模言語モデルに小さなデータセットを追加で学習させ、特定の作業に合わせて微調整して性能を改善する方法です。伝統的に、ファインチューニングは巨大な単位のウェブデータを事前学習し、小さな分野の課題に応じてチューニングを行う方法でしたが、モデルのパラメータ数がどんどん大きくなり、企業や研究者がモデル全体をファインチューニングすることが難しくなり、ファインチューニングしたモデルの保存とコストも非常に大きくなりました。この他にも、新しい情報を学習する際、以前に学習した情報を突然急激に忘れる現象、つまり破壊的忘却(Catastrophic forgetting)と呼ばれる現象も解決に困難がありました。
ChatGPTなどのLLMモデルが産業的に台頭し始めてからちょうど1年が経ち、各企業が見つけた費用対効果の高い代替手段がRAGと言えます。RAG手法は、LLMの強力なテキスト生成力をベースに、ユーザーのクエリに合った必要な文書スニペットを適切に取り出し、モデルにプロンプトを提供して応答する方法です。LlamaIndexやLangchainのような開発者ツールやunstructured.ioのような前処理SDK、そしてMilvusのような複数の商用のベクターサーチDBが最近1年間に誘致した投資額とバリュエーションを見ると、業界におけるRAGに対する関心度は容易に推測できると思います。
写真出典: OpenAI - A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance https://youtu.be/ahnGLM-RC1Y
しかし、モデルの目的そのものをより自由に変えられるという点で、ファインチューニングが持つ魅力も無視できません。モデルが応答するスタイルやトーンやマナー、フォーマットのような質的な面を変えたり、希望する形のアウトプットが出ることを保証したり、TextをSQLに変えるなどのプロンプトだけでは説明しにくい特定のタスクに特化する必要がある場合は、ファインチューニングが有利な場合もあります。
OpenAIは前回のDevDayでファインチューニングとRAGが必要な場合を2つの軸で整理して紹介しました。モデルの知識的な側面を修正したい場合にはRAGを、モデルがどのように答えて推論するかを修正したい場合にはファインチューニングが適していると紹介しました。
過去には簡単ではなかったベースモデルのファインチューニングが、2つの側面から、一般開発者にとってアクセスしやすい形になってきていると思います。一つは、商用化されたモデルのクラウドサービスとしての「ファインチューニング用のAPI」(https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/fine-tuning-examples)を提供していることと、もう一つは、ファインチューニングのプロセス全般の難易度が下がり、少しの知識さえあれば、公開モデルを利用して独自のデータセットを持ってプライベートな環境でファインチューニングができるようになったことです。 今回の記事シリーズでは、このように独自のデータセットでファインチューニングするプロセスを実習してみたいと思います。

極めて私的な私だけのLLM、作れるのか? [第１弾ーファインチューニング]
목차

利用原則 🫡

Slack 使用ガイド

Database構築

(画像出典) Microsoft Designer - Stunning designs in a flash を使用して自動生成後編集

ハンズオンの環境構成

qdrant DB

milvus DB

postgres (pgvector)

Datasetのダウンロード

Libraryのインストール

実習する前にインストールするパッケージは下記の通りです。
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transformers
Vector Database構築のハンズオン
宋明河 / MLOps Engineer
Vector Database構築実習
Vector Database
NLP

Generative AIのための最近の技術動向

WebAssemblyやWebGPUなど、トレンディな技術についての話

WebGPU

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WebAssemblyなど比較的最近使われ始め、JavaScriptの代替品ではなく補完材として機能
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GPGPUベースの汎用演算加速が強み
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2023年5月Chrome113から試験的に動作
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Microsoft DirectX、クロノスグループのバルカン、アップルのメタルなど
WebGPUによるプライベート生成AIのHybrid Inference
高錫賢 / CEO
WebGPUによるパーソナライズ生成人工知能の推論方法論の紹介
WebGPU
AI
Hybrid Inference

導入

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Promptingは人間が大規模言語モデル(LLM)を制御し、コミュニケーションする手段であると言える。
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別途パラメータを更新することなく、プロンプトだけ入力する in-context learning(ICL) 方式により、LLMが様々な問題で優れた性能を発揮している。
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この記事では、複雑な推論(reasoning)問題において、最新の方法論である diversity of thought に関連する主な reference について紹介する。
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レビュー論文

概要

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一般的な Prompting はディレクティブと例文 (zero-shotの場合はディレクティブのみ)で構成され、最終結果をすぐに生成させる方式です。
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ここで紹介する論文が提案する方法は大きく2つに分けられる。
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これは、例えば人が数学の問題を解くときに、解く過程を書き留めて、何度も検算するのと同じような感覚で解釈できる。

方法論

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Method 1：解答プロセスをLLMが自ら作成する
プロンプティングを通じたLLMの推論能力向上
朴宇明 / CDO & Head of Research
超巨大言語モデルの推論能力向上のためのプロンプトの方法論
Prompting
Tuning

1. 韓国語コーパス構築の変化の様子

Open-korean-corporaを通じて1次韓国語データキュレーションを行った2019年には、構文解析データと類似文、並列コーパスなどが多数ありました。
<図1> データの一般的な使用と提供機関
これは、次の画像のように、形態素や文章の特性を抽出し、必要な情報を処理するデータが主に構築されたためです。
<図2>テキストデータの分析方法と自然言語処理課題の細分化
2020年から現在(2023年)まで、嫌悪表現とともに様々なテーマ(その他のテーマに含まれる)のデータが増加しました。全体的に意味分類に関連するデータが研究や産業で多く使われていることが確認できます。
韓国語コーパスの構築(1)
宋永淑 ソン・ヨンソク/ ML Researcher
韓国語コーパスの紹介
data
large language model
corpus

導入

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チャットボット、要約、機械翻訳など多くの自然言語生成AIの開発において、正確な評価(evaluation)は非常に重要であるが、苦痛なプロセスである。
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LLMはpromptingだけで様々な問題解決で良い性能を示しており、最近の論文ではGPT-4を通じてevaluationを自動的に行うなど、人の判断が必要な領域で活用する事例が徐々に増えている。
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この記事では、LLMを活用して事実検証(fact verification)を行い、自ら誤った情報を修正して幻覚(hallucination)を抑制する内容の論文について紹介する。
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レビュー論文

概要

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質問に対してすぐに答えを生成するのではなく、LLMが自ら推論の流れを生成させると性能がより高くなるという現象は、いくつかの論文で観察(Chain of Thought)
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この論文では、回答ドラフトを生成した後、自ら回答の信頼性を検証できる質問を生成して確認した後、最終回答を生成するChain-of-Verification(CoVe)方法を提案します。
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List-based questionとlong-form text generation問題でhallucinationが減少し、パフォーマンスがより向上する結果を観察。

方法論

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以下の手順でユーザーの質問に対する回答を生成する。
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回答ドラフトを作成
プロンプティングで事実確認(Fact Verification)
朴宇明 / CDO & Head of Research, 김덕현 / Head of Development
超巨大言語モデルの発話が事実かどうかを確認する方法論に関連する論文の紹介
Prompting
Fact Verification

導入

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LLMはzero/few-shot promptingだけでも多くのtaskで優れた性能を発揮するが、回答結果は入力されたpromptの内容によって大きく影響を受ける
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しかし、taskに合わせて人が直接最適なpromptを作ることは非常に難しく、時間とコストがかかる作業であり、また、promptがどれだけうまく動作するかを事前に確認することは容易ではない
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この記事では、上記の問題に対する解決策の一つとして、LLMを活用して最適なプロンプトを自動的に生成する最新の研究と関連するreferenceについて紹介する
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レビューした論文
(画像出典) プレゼンテーションの「Designer」機能を使用して画像を自動生成します。

概要

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Promptを自動的に生成するためには下記のような問題が存在する
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要約

方法論の詳細

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APE
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iPrompt
自動的に最適なPromptを生成する方法
朴宇明 / CDO & Head of Research
最適なプロンプト方法論の紹介。
Prompting
AutoPrompt

ハードネガティブ(hard negative)

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対照学習で使用される方法論で、埋め込み空間で質問に該当するクエリと正解文の間の距離は近く、ハードネガティブな文とは遠ざけることがハードネガティブ問題解決の鍵となる
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結局、最適な分類境界線を見つけようとする取り組みの一つである
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通常の検索ではキーワードベースの質問を多くするのに対し、自然言語の質問に該当する内容を質問またはクエリとして構築している。

1.一般的な方法論

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Anchor : 学習対象データ、Positive : 増強データ、Negative : 残りのデータで処理
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In-Batch sampling : 現在の質問のネガティブとして、バッチ内にある他の質問の正解を再利用する方法
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Dense Retrievalのような検索器を使用して上位k個の候補文書を抽出し、正解文書として添付された文書を除いた候補文書をネガティブとして使用
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ハードネガティブサンプリング：正解文書ではないが、正解と類似した情報を持つネガティブを事前に構築して学習に使用

2. ハードネガティブの選別

MLの概念を探る：ハードネガティブ問題
宋永淑 / ML Researcher
ハードネガティブに関する論文の紹介
Hard Negative
Contrastive Learning
Embedding
MTEB上位の方法論
朴宇明 / CDO & Head of Research
MTEBの上位方法論の紹介
MTEB
Embedding
Benchmark
Paper Review
Data Curation
Hands-on
Development Glossary
Company