SageMaker Canvas の生成 AI 基盤モデル

Amazon Titan

Amazon Titan は強力な汎用言語モデルで、要約、テキスト生成 (ブログ投稿の作成など)、分類、自由形式の Q&A、情報抽出などのタスクに使用できます。大規模なデータセットで事前にトレーニングされているため、複雑なタスクや推論に適しています。AI の責任ある使用に関するベストプラクティスの継続的なサポートのため、Amazon Titan の基盤モデルはデータ内の有害なコンテンツを検出して削除し、ユーザー入力に含まれる不適切なコンテンツを拒否し、不適切なコンテンツ (ヘイトスピーチ、冒涜、暴力的コンテンツなど) を含むモデル出力をフィルタリングするように構築されています。

Anthropic Claude Instant

Anthropic の Claude Instant は、より高速で費用対効果が高く、しかも非常に高性能なモデルです。このモデルは、カジュアルな会話、テキスト分析、要約、文書の質問への回答など、さまざまなタスクを処理できます。Claude-2 と同様に、Claude Instant は各プロンプトで最大 100,000 トークンをサポートできます。これは、約 200 ページの情報に相当します。

Anthropic Claude-2

Claude-2 は Anthropic の最も強力なモデルで、洗練された会話やクリエイティブなコンテンツの生成から詳細な指示のフォローまで、幅広いタスクに長けています。Claude-2 は各プロンプトで最大 100,000 トークンをサポートできます。これは、約 200 ページの情報に相当します。前のバージョンと比べて、より長い応答を生成できます。質問への回答、情報の抽出、PII の削除、コンテンツ生成、多肢選択式分類、ロールプレイ、テキストの比較、要約、引用付きの文書 Q&A などのユースケースをサポートします。

Falcon-7B-Instruct

Falcon-7B-Instruct には 70 億のパラメータがあり、チャットと指示のデータセットを組み合わせて微調整されています。これはバーチャルアシスタントとして最適で、指示に従ったり会話をしたりするときに最高のパフォーマンスを発揮します。このモデルは大量の英語ウェブデータでトレーニングされているため、ウェブ上でよく見られる固定観念や偏見があり、英語以外の言語には適していません。Falcon-40B-Instruct と比較すると、Falcon-7B-Instruct は、規模が若干小さくコンパクトなモデルです。

Falcon-40B-Instruct

Falcon-40B-Instruct には 400 億のパラメータがあり、チャットと指示のデータセットを組み合わせて微調整されています。これはバーチャルアシスタントとして最適で、指示に従ったり会話をしたりするときに最高のパフォーマンスを発揮します。このモデルは大量の英語ウェブデータでトレーニングされているため、ウェブ上でよく見られる固定観念や偏見があり、英語以外の言語には適していません。Falcon-7B-Instruct と比較すると、Falcon-40B-Instruct は、規模が若干大きくより強力なモデルです。

Jurassic-2 Mid

Jurassic-2 Mid は、(現時点では 2022 年半ばまでの) 大量のテキストコーパスでトレーニングされた高性能なテキスト生成モデルです。このモデルは柔軟性と汎用性が高く、人間のようなテキストを作成したり、質問への回答やテキストの分類などの複雑なタスクを実行したりすることができます。このモデルはゼロショット指示機能を備えているため、例を使わずに自然言語のみで指示できます。以前の Jurassic-1 モデルと比較して、最大 30% 高速に動作します。

Jurassic-2 Mid は AI21 の中型モデルで、優れた品質と手頃な価格のバランスを取るように注意深く設計されています。

Jurassic-2 Ultra

Jurassic-2 Ultra は、(現時点では 2022 年半ばまでの) 大量のテキストコーパスでトレーニングされた高性能なテキスト生成モデルです。このモデルは柔軟性と汎用性が高く、人間のようなテキストを作成したり、質問への回答やテキストの分類などの複雑なタスクを実行したりすることができます。このモデルはゼロショット指示機能を備えているため、例を使わずに自然言語のみで指示できます。以前の Jurassic-1 モデルと比較して、最大 30% 高速に動作します。

Jurassic-2 Mid と比べると、Jurassic-2 Ultra は若干規模が大きく、よりパワフルなモデルです。

Llama-2-7b-Chat

Llama-2-7b-Chat は Meta の基盤モデルであり、意義のある一貫した会話、新しいコンテンツの生成、既存のメモからの回答の抽出に適しています。このモデルは大量の英語インターネットデータでトレーニングされているため、ウェブ上でよく見られる偏見や制限があり、英語での言語にのみ適しています。

Llama-2-13B-Chat

Meta の Llama-2-13B-Chat は、インターネットデータでの初期トレーニング後に会話データでファインチューニングされています。自然なダイアログとエンゲージメント性の高いチャット機能用に最適化されており、会話エージェントとして最適です。より小規模の Llama-2-7b-Chat と比較して、Llama-2-13B-Chatにはほぼ 2 倍のパラメータがあり、より多くのコンテキストを記憶して、より微妙な会話のレスポンスを生成できます。Llama-2-7b-Chat と同様に、Llama-2-13B-Chat は英語データでトレーニングされており、英語でのタスクに最適です。

Llama-2-70B-Chat

Llama-2-7b-Chat や Llama-2-13B-Chat と同様に、Meta の Llama-2-70B-Chat モデルは、自然で意義のある対話に対して最適化されています。700 億のパラメータを持つこの大規模な会話モデルは、よりコンパクトなモデルバージョンと比較して、より広範なコンテキストを記憶し、一貫性の高いレスポンスを生成できます。ただし、これにはレスポンスが遅くなり、リソース要件が高くなるというデメリットがあります。Llama-2-70B-Chat は、大量の英語のインターネットデータでトレーニングされており、英語でのタスクに最適です。

Mistral-7B

Mistral.AI の Mistral-7B は、テキスト生成、要約、質問への回答など、広範囲の自然言語 (NLP) タスクに適した、優れた汎用言語モデルです。推論速度を高める GQA (Grouped-Query Attention) を利用することで、2 倍または 3 倍の数のパラメータを使用するモデルと同等のパフォーマンスを発揮します。英語の書籍、ウェブサイト、科学論文などの混合テキストデータでトレーニングされているため、英語のタスクに最適です。

Mistral-7B-Chat

Mistral-7B-Chat は、Mistral-7B に基づく Mistral.AI の会話モデルです。Mistral-7B は一般的な NLP タスクに最適ですが、Mistral-7B-Chat の会話データはさらにファインチューニングされており、自然でエンゲージメント性の高いチャット向けに機能が最適化されています。その結果、Mistral-7B-Chat は人間のようなレスポンスを生成し、以前のレスポンスのコンテキストを記憶します。Mistral-7B と同様に、このモデルは英語のタスクに最適です。

MPT-7B-Instruct

MPT-7B-Instruct は、長文形式の指示タスクを記述するためのモデルで、テキストの要約や質問への回答などのライティングタスクを支援し、時間と労力を節約できます。このモデルは大量の微調整されたデータに基づいてトレーニングされており、複雑な文書などの大量の入力を処理できます。このモデルは、大量のテキストを処理する場合や、モデルで長い応答を生成する場合に使用します。