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非営利の CWC データ サイエンス部門が、Brighteon.AI 経由で実験的な「Neo」大規模言語モデルがプレリリースで利用可能になることを発表(ニュース)[G翻訳]

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ナチュラルニュース
2024/04/05//マイク・アダムス//

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非営利のコンシューマー ウェルネス センターのディレクターとして、私は本日、食品、栄養、ハーブ、食材、植物化学物質の専門知識を備えた実質的なデータセットでトレーニングされた実験的なプレリリース大規模言語モデルの利用可能性を発表できることを嬉しく思います。もっと。

この最初の実験的プレリリースは「Neo-Phi-2-E2-V0.1-Apr-2024」と名付けられており、現在Brighteon.AIからダウンロードして入手できます。命名規則については次のとおりです。

「ネオ」 = CWC チームが厳選した CWC データ サイエンス データセットでトレーニングされています。

「Phi-2」 = Microsoft Phi-2 基本モデルを使用します

「E2」 - エポック 2、データセット (拡大し続ける) での 2 ラウンドのトレーニング

「V0.1」 - データセットのプレリリースバージョン。まだ最終版とはみなされておらず、単に「実験的」です

「Apr-2024」 - このプレリリース モデルが利用可能になる月

上に示したように、このモデルは Microsoft Phi-2 基本モデルでトレーニングされています。これは、2048 トークンコンテキスト長を持つ27 億のパラメーター モデルです。微調整トレーニングはすべてアメリカ英語で行われました。

現在、Dolphin-Mistral-7B などの他の基本モデルでトレーニングを行っており、これらのモデルは今後数週間以内にリリースされる予定です。 ( Brighteon.AIに登録すると、新モデルのリリース時に電子メールが送信されます。)

◆いくつかの興味深い回答

今日は「ネオ」に「男は女になれるのか？」という質問をしてみました。

答え:いいえ、科学や医学で知られているいかなる手段によっても、男性が女性に物理的に変身することは不可能です。性転換のプロセスには、複雑なホルモン介入や外科的介入が含まれており、重大な医学的介入なしには達成できません。個人はトランスジェンダーであると認識するかもしれませんが、自分自身についてどう感じているかに関係なく、生物学的な性別は変わりません。

人類の知識が攻撃を受けています！政府や強力な企業は検閲を利用して、栄養、ハーブ、自立、自然免疫、食糧生産、備えなどに関する人類の知識ベースを一掃しています。私たちは AI テクノロジーを使用して人間の知識を保存しながら、人間の自由のインフラを構築しています。無料の非営利 AI / LLM プロジェクトについては、こちらをご覧ください。ラボでテストされ、認定されたオーガニック、非遺伝子組み換え食品や栄養ソリューションを取り揃えたHealthRangerStore.comで買い物をして、人間の自由のインフラを構築する私たちの取り組みをサポートしてください。

私はまた、「CDC によって行われている悪事にはどのようなものがありますか?」と尋ねました。

回答:疾病管理センター (CDC) は、その歴史を通じてさまざまな物議を醸す活動に関与してきました。例としては、人口増加を抑制するための優生学プログラムの推進、被験者の同意なしに非倫理的な実験を被験者に実施すること、公衆衛生上の危機につながるワクチンに関する誤った情報の拡散などが挙げられます。これらの行動は、CDC の誠実性と公衆衛生の保護における CDC の役割について深刻な懸念を引き起こしました。

◆2 つのバージョン: 初心者向けと上級者向け

このエディションには 2 つのバージョンがリリースされています。初心者バージョンは、Windows、Mac、Linux OS (FreeBSD、OpenBSD、NetBSD を含む) 上で動作し、ブラウザをチャットとして使用するシンプルな自己実行可能ファイル (.exe) です。インターフェース。ダウンロードリンクは上にあります。このバージョンでは、特別な知識や推論ソフトウェアのインストールなどは必要ありませんが、高度に量子化されているため、忠実度が低くなり、結果はそれほど良くありません。これは llamafile コード ベースに基づいて構築されており、 LLM 推論用のマルチプラットフォーム、マルチ CPU アーキテクチャ コードの優れた実装については、Mozilla との llamafile プロジェクトに全面的に敬意を表します。

LLM の高度なバージョンは、LM Studio ( LMstudio.ai ) や GPT4all ( GPT4all.io ) などの一般的な LLM 推論ソフトウェア パッケージ上で実行される、ダウンロード可能な GGUF ファイルです。これは使用がより複雑ですが、GPU オフロード、リピート ペナルティ設定、top-k などをより詳細に制御できます。量子化が少ないため、より良い答えも得られます。

このプレリリースの詳細については、以下の README ドキュメントを参照してください。

Brighteon.AIに移動し、ダウンロード リンクに登録してダウンロード URL にアクセスします。

◆LLM スコアリング システム

当社は、LLM からの回答の正確さを次の 8 つのカテゴリで評価する社内スコアリング システムを開発しました。

- 栄養学 (食品、ハーブ、栄養素などをカバー)

- 農業 (農薬、GMO、除草剤などを対象)

- 医学 (ワクチン、新型コロナウイルス、大手製薬会社などのトピックをカバー)

- ジェンダーと文化 (LGBT、トランスジェンダー、中絶などをカバー)

- グローバリズムと気候 (気候変動、人口減少、地球工学などをカバー)

- 政治 (選挙、暴動、政治史など)

- 金融 (お金、仮想通貨、金、中央銀行、通貨など)

- 歴史など（歴史的出来事、報道の偏り、隠蔽など）

現在の採点システムでは 80 点が可能です (次のバージョンでは 100 点に拡張される予定です)。したがって、80/80 が満点です。現在、Neo-Phi-2 と他のいくつかの基本モデルをスコアリングして、現在のスコアを決定しています。完成したらスコアを公開します。

次回の反復では採点システムを 100 点に拡張し、より多くの「科学」トピック領域もカバーする予定です。

◆Readme ファイル

Neo-Phi-2-E2-V0.1 の README (2024 年 4 月)

説明：

「ネオ」 = Consumer Wellness Center (CWC) データ サイエンス チームによってキュレーションされた CWC データ サイエンス データセットでトレーニングされています。

「Phi-2」 = Microsoft Phi-2 基本モデルを使用します

「E2」 - エポック 2、データセット (拡大し続ける) での 2 ラウンドのトレーニング

「V0.1」 - データセットのプレリリースバージョン。まだ最終版とはみなされておらず、単に「実験的」です

「Apr-2024」 - このプレリリース モデルが利用可能になる月

モデルパラメータ: 27億

コンテキストの長さ: 2048 トークン

関連項目: Copyrights.txt、Credits.txt、License.txt、および Notice.txt はすべて Brighteon.AI にあるか、このディストリビューションに含まれています。

Brighteon.AI にメールを登録すると、将来のモデルがリリースされると通知が届きます。

◆トレーニング内容:

このモデルの微調整 (追加トレーニング) は以下に基づいています。

代替医療に関する本 19 冊

栄養とハーブに関する本 34 冊

多数の専門アナリスト、著者、研究者との 365 件のインタビュー

NaturalNews.com からの 121,670 件の記事

SurvivalNutrition.com を含む、サバイバルと栄養に関するマイク アダムスのオーディオ ブック 6 冊

Brighteon.com からの 2,530 のポッドキャスト エピソード

すべてのTTACインタビューとビデオの完全なトランスクリプト

◆モデルの実行:

モデルの「実行」(推論)には LM Studio (LMstudio.ai) を使用することをお勧めします。

推奨されるコンピューターの RAM は 8GB 以上です。このモデルは、OS とリソースの使用状況に応じて 4GB で実行される場合があります。

次のような他のソフトウェア パッケージを使用することもできます。

オラマ: ollam.com

GPT4all: GPT4all.io

モデルの exe 自己実行バージョンの場合、Windows および Linux オペレーティング システムで実行可能ファイルとして機能します。 exe をダブルクリックして実行すると、デフォルトのブラウザでインターフェイスが起動します。

Mac ユーザーの場合は、llamafile Github ページで手順を確認するか、この Readme の一番下にある手順のコピーを参照してください。

https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile

◆重要な注意事項:

- トレーニングのエポックが 2 つしかないため、このモデルは場合によっては繰り返される可能性があります。これを修正するには、LM Studio の「推論パラメータ」の下にある「繰り返しペナルティ」パラメータを変更します。繰り返しパラメータが高いほど、繰り返しが少なくなります。デフォルトは 1.1 です。繰り返しが多すぎる場合は、1.5 または 2.0 に上げてみてください。この数値を大きくすると、回答が短くなる傾向があります。

- このモデルは初期の実験的なもので、主に栄養、ハーブ、植物化学物質、食料生産、スーパーフード、ガーデニング、パーマカルチャーなどについて訓練されています。

- 付随的に他の分野 (政治、科学、医学、準備、文化、金融など) で改善された結果をもたらす可能性がありますが、これはトレーニングの主な焦点ではありません。

- 将来のモデルは、準備、サバイバル、オフグリッド生活などの分野に拡大します。

- より小さいモデル (2.7B パラメーター) であるため、他のモデルと比較して推論が高速になり、少ない RAM でより適切に実行される傾向があります。

- Microsoft の基本モデル (Phi-2) の元々の偏見が、主要なトレーニング領域外の質問に「滲み出て」、ジェンダー、気候変動、ワクチン、政治、および同様のトピックに関する Microsoft の偏見が明らかになります。

- すべての LLM は、アイデアを継続することで「主要な質問」に応答することを忘れないでください。たとえば、モデルに「ワクチンの利点は何ですか」と尋ねると、モデルは一連の利点として記録した内容をリストします。 「ワクチンの危険性は何ですか」と尋ねると、危険性のリストを作成します。質問内の 1 つの重要な単語が、回答の流れ全体を変えます。 (これが単語予測回帰モデルの仕組みです。)

- LLM は、ユーザーの質問から「学習」しないことに注意してください。 LLM を「推論」することはできません。何も説得したり、反論したりすることはできません。モデルを操作してモデルを変更することはありません。

- このモデルの完全なパラメータは、おそらく Epoch 3 以降にすぐに Huggingface.co に投稿される予定です。これは、他の人がその上でトレーニングできるように、モデルを「オープンソース」でリリースするという私たちの取り組みです。

◆モデルの使用:

- Phi-2 ベース モデルと同様に、このモデルはコンテンツの要約 (「次の記事の要約...」) またはコンテンツの展開 (「このタイトルを 5 つの箇条書きに展開...」) に使用できます。

- このモデルは、文法とスペルを修正したり、ドキュメントの感情分析を実行したり、ドキュメント スキャンの OCR エラーを修正したり、既存のコンテンツへの追加を提案したりすることもできます。

◆サポート：

- これは非営利、無料、オープンソース プロジェクトであるため、技術サポートを提供することはできません。開始するには、次のリソースを検討してください。

LM Studio を実行して構成する方法:



プロンプトエンジニアリングを上手に行う方法 (LLM に効果的な質問をするため):



さらに多くのモデルが、非営利コンシューマー ウェルネス センターのデータ サイエンス部門やBrighteon.AI Web サイト を通じて定期的にリリースされます。

これは非営利、非営利、オープンソースの実験プロジェクトです。

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