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2024年1月12日午後、第1回SFTイノベーションフォーラムが正式に発足しました。 会議中、zCloak NetworkとSolv Protocolの創設者は共同で、正式に戦略的パートナーになったことを発表しました。 2023年11月、シンガポール金融管理局(MAS)とガーナ中央銀行が共同で支援するシンガポール・フィンテック・フェスティバル(Singapore FinTech Festival)で、開発途上地域の零細・中小企業(MSME)が企業のデジタルID、デジタル認証、ERC3525技術を通じて国際貿易に参加し、国境を越えたデジタル経済活動において公正で正確かつ手頃な価格の金融サービスを受けられるよう支援することを目的とした、zCloakとSolvが共同で設計・インキュベートしたプロジェクト「DESFT」が紹介されました。 DESFTプロジェクトにおける深層協力を通じて、両当事者は、zCloakのゼロ知識証明、デジタルID技術、およびSolv ProtocolのERC-3525標準が、非常に優れた補完性、実用的なアプリケーションの開発における強力な組み合わせ、および幅広いイノベーションスペースを備えていることに合意しました。 現実世界の資産トークン化の道筋をよりよく探求するために、両社は正式にビジネス戦略的パートナーシップを確立し、将来の技術協力と商業着陸シナリオを共同で拡大しました。

TechWebの9月19日の報道によると、国内権威評価システムFlag_（Libra）は9月のリストに掲載された最新大型モデルの評価結果を発表した。最新の CLCC v2.0 主観的評価データセットに基づいて、Flag_ (Libra) 9 月リストは、最近普及した 7 つのオープンソース対話モデルの評価に焦点を当てています。全体的な結果から判断すると、Baichuan2-13 b-chat、Qwen-7 b-chat、Baichuan2-7 b-chat が最高であり、正解率は 65% を超えています。ベースモデルリストでは、Baichuan 2、Qwen、InternLM、および Aquila の客観的な評価結果はすべて、同じパラメータレベルの Llama および Llama2 モデルを上回りました。 SFT モデル リストでは、Baichuan 2-13 B-chat、YuLan-Chat-2-13 B、AquilaChat-7 B がトップ 3 にランクインしています。どちらの客観的評価リストでも、Baichuan 2 は優れたパフォーマンスを示し、基本モデルのテストでは中国語と英語の両方の分野で Llama 2 を上回りました。 Flag_ (Libra) は、北京知源人工知能研究所が立ち上げた大規模なモデル評価システムおよびオープンプラットフォームであり、研究者が基本モデルやデータを総合的に評価するのを支援する、科学的、公平かつオープンな評価ベンチマーク、方法およびツールセットを確立することを目的としていると報告されています。トレーニング アルゴリズムのパフォーマンス。 Flag_ 大規模言語モデル評価システムには現在、6 つの主要な評価タスク、約 30 の評価データ セット、および 100,000 を超える評価質問が含まれています。

9 月 6 日の 36Kr のレポートによると、Wise AI チームは、中立的でオープンな AI オープンソース コミュニティ プラットフォーム (wisemodel.cn) が正式に開始されたと発表しました。報道によると、このプラットフォームの目的は、国内外で一般的に使用されているオープンソースAIモデルやデータセットなどのリソースを収集し、中立的でオープンなAIオープンソースイノベーションプラットフォームを構築することだという。現在、清華/知埔 chatglm2-6 B、Stable Diffusion V1.5、alphafold2、シームレス m4 t ラージなどのモデル、shareGPT、ultrachat、moss-sft などのデータ セットがオンラインになっています。

9月5日のXin Zhiyuanのレポートによると、Googleチームによる最新の研究では、好みのラベル付けに人間の代わりに大規模なモデルを使用することが提案されており、それがAIフィードバック集中学習（RLAIF）だという。 RLAIF は、人間のアノテーターに頼ることなく、RLHF と同等の改善を達成でき、勝率は 50% であることがわかりました。同時に、Google の調査では、教師あり微調整 (SFT) と比較して、RLAIF と RLHF の勝率が 70% 以上であることが再び証明されました。

Heart of the Machine の 9 月 1 日のレポートによると、復旦大学のデータ インテリジェンスおよびソーシャル コンピューティング研究所 (FudanDISC) は、中国の医療および健康パーソナル アシスタント DISC-MedLLM をリリースしました。単一ラウンドの質疑応答および複数ラウンドの対話の医療および健康相談評価において、モデルのパフォーマンスは、既存の大規模な医療対話モデルと比較して明らかな利点を示します。さらに、研究グループは、47万件の高品質教師あり微調整（SFT）データセット - DISC-Med-SFT もリリースし、モデルパラメータと技術レポートもオープンソース化しました。

マシンの心臓部によると、Stability AI と CarperAI lab の 2 つの大型モデル、FreeWilly 1 と FreeWilly 2 が、3 日前の 22 日に Meta によってリリースされた Llama-2-70b-hf を上回り、HuggingFace の Open LLM リーダーボードのトップに到達することに成功しました。また、FreeWilly 2 は多くのベンチマークで ChatGPT (GPT-3.5) を上回り、GPT-3.5 と実際に競合できる最初のオープンソースの大型モデルとなりましたが、これは Llama 2 にはできなかったことです。 FreeWilly 1 は、オリジナルの LLaMA 65B ベース モデルに基づいて構築されており、標準 Alpaca 形式の新しい合成データセットを使用して、注意深く監視された微調整 (SFT) が行われています。 FreeWilly2 は、最新の LLaMA 2 70B ベーシック モデルをベースにしています。

マシンの心臓部によると、Stability AI と CarperAI lab の 2 つの大型モデル、FreeWilly 1 と FreeWilly 2 が、3 日前に Meta によってリリースされた Llama-2-70 b-hf を上回り、HuggingFace の Open LLM リーダーボードのトップに到達することに成功しました。さらに驚くべきことは、FreeWilly 2 は多くのベンチマークで ChatGPT (GPT-3.5) も上回り、GPT-3.5 と実際に競合できる最初のオープンソース モデルとなったことですが、これは Llama 2 にはできなかったことです。 FreeWilly 1 は、オリジナルの LLaMA 65 B ベース モデルに基づいて構築されており、標準 Alpaca 形式の新しい合成データセットを使用して、注意深く監視された微調整 (SFT) が行われています。 FreeWilly2 は、最新の LLaMA 2 70 B ベース モデルに基づいています。

Odaily Planet Daily News Meta は、マルチモーダル言語モデル CM3leon をリリースしました。 CM3leon は、検索機能が強化されたトークンベースのデコーダー専用マルチモーダル言語モデルであり、テキストと画像を生成して取り込むことができます。 CM3leon は、プレーンテキスト言語モデルから適応されたレシピを使用してトレーニングされた最初のマルチモーダル モデルであり、大規模な検索拡張事前トレーニング ステージと 2 番目のマルチタスク教師あり微調整 (SFT) ステージで構成されます。一般的なモデルとして、テキストから画像への生成、および画像からテキストへの生成を実行できるため、高品質の出力を生成する独立したコントラスト デコード方式の導入が可能になります。