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テザーは1914億トークンのSTEMデータセットを発表し、ローカル小モデルの「説明能力」に賭けています。

Tetherの傘下にあるTether AI Researchは、本日QVAC Genesis IIIを発表しました。これは科学、技術、工学、数学分野向けの合成トレーニングデータセットで、規模は1914.3億トークン、1.596億件の文書をカバーしています。Tetherは、このデータセットを利用して小型AIモデルの推論と教育能力を向上させ、より多くのAIアシスタントがノートパソコン、スマートフォン、ローカルサーバー上で直接動作できるようにし、大型クラウドモデルへの依存を減らすことを目指しています。Genesis IIIはGenesis IおよびGenesis IIのデータ路線を引き継ぎ、内容は生物、化学、物理、数学、計算機科学、医学、電気工学、機械学習など19のカリキュラム関連分野をカバーし、高校、大学、専門的なアプリケーション向けに設計されています。Tetherは、このデータセットがモデルの問題解決過程の説明、誤った推論の特定と修正を重視し、最終的な答えだけを出力するのではないと述べています。Tetherが公開したテスト結果によると、Genesis IIIオプションレベルのデータでトレーニングされた17億パラメータモデルは、関連するベンチマークテストで有効回答率99.45%を達成しました。トークン規模が同等のCosmopedia-v2トレーニングモデルと比較して、Genesis IIIはARC-Easy、ARC-Challenge、MMLU STEMベンチマークでそれぞれ28.57、21.35、15.03ポイント向上しました。

TetherはAIモデルのトレーニング用に合成データセットQVAC Genesis Iを発表し、AIアプリケーションQVAC Workbenchをリリースしました。

ChainCatcher のメッセージによると、公式ブログで、Tether Data の AI 研究部門 QVAC が QVAC Genesis プロジェクトを発表し、合成データセット Genesis I をリリースしました。このデータセットには 410 億のテキストマークが含まれており、世界中でよりスマートで正確な STEM 言語モデルを構築するのに役立ちます。訓練されたモデルは単語と関連する論理を理解することができます。これは教育と科学の基準に厳格に検証されており、数学や物理などの分野で卓越した推論能力と問題解決能力を示しています。教育コンテンツのために特別に構築され、厳格に検証された初の公開合成データセットであり、重要な STEM 分野の公開訓練データセットの不足を補います。QVAC Genesis I は、オープンで高品質なデータを通じて、人工知能の訓練の権限を一般に返還することを目指しています。さらに、Tether Data は初の消費者向けアプリ QVAC Workbench を発表しました。これは人工知能愛好者などを対象にしており、さまざまな大型言語モデルをサポートしています。このアプリはスマートフォン(現在は Android のみ、iOS は近日中にリリース予定)とデスクトッププラットフォームに対応しており、包括的なローカルデバイスサポートを提供します。ユーザーがこのアプリを使用する際、チャットやインタラクションデータは 100% プライベートであり、「委託推論」機能はモバイル版とデスクトップ版を接続し、ワークステーションのリソースを最大限に活用します。
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