大規模言語モデル

ChainCatcher のメッセージ、マサチューセッツ工科大学、ウェルズリー大学、マサチューセッツ美術大学の研究チームが最新の発見をしました。長期的に ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) に依存することは、認知能力に悪影響を及ぼす可能性があります。研究によると、AI を使って執筆した参加者の脳内のアルファ波の接続数は、独立して考える人の半分（42 対 79）であり、83.3% が自分の文章内容を正確に引用できませんでした。研究者はこの現象を「認知負債」と呼び、短期的には思考の負担を軽減するものの、長期的には批判的思考や創造性の低下を引き起こすとしています。

ChainCatcher のメッセージ、分散型全チェーンデータネットワーク Chainbase は、暗号通貨を中心とした大規模言語モデル Theia-Llama-3.1-8B をオープンソース化したことを発表しました。そのトレーニングデータは CoinMarketCap とプロジェクトの詳細な研究報告から得られています。Chainbase は、このモデルが他の主流モデルに比べてより低い困惑度とより高い BERT スコアを持ち、LORA を使用してモデルを効率的に微調整し、大規模な事前トレーニングモデルを計算能力が低い特定のタスクに適応させ、モデルのメモリ使用量を大幅に削減し、推論速度を向上させながら、受け入れ可能な精度を維持していると述べています。以前の情報によると、Chainbase は今年の 7 月に 1500 万ドルの A ラウンドの資金調達を完了し、テンセント投資（Tencent Investment Group）と経緯中国（Matrix Partners China）が主導しました。

ChainCatcher のメッセージ、全チェーンデータネットワーク Chainbase は、HuggingFace で暗号分野向けに開発された大規模言語モデル Theia-Llama-3.1-8B をオープンソースとして発表しました。Chainbase チームは、CoinMarketCap の上位 2000 プロジェクトに関するさまざまな資料を収集した初の専門的な Web3 データセットを独自に構築しました。データセットは手動およびアルゴリズムによるフィルタリングを経て、トレーニングデータの正確性、多様性、専門性が確保されています。このデータセットに基づき、チームは LoRA 技術を用いてモデルを効率的に微調整し、DeepSpeed などのツールを利用してトレーニングプロセスを加速しました。モデルは Q8 GGUF 形式に量子化され、メモリ使用量が大幅に削減され、推論速度が向上しました。報告によると、Theia-Llama-3.1-8B は Chainbase における暗号分野の大規模モデルの初期の試みであり、このモデルは Chainbase DEMO インタラクティブアプリケーション TheiaChat に成功裏に適用されており、現在のデイリーアクティブユーザーは 30 万人を超えています。

ChainCatcher のメッセージによると、StockMKTNewz が報じたところでは、Palantir とマイクロソフトがパートナーシップを進めており、マイクロソフトは Palantir を利用して AI と LLM（大規模言語モデル）の能力を拡張する予定です。Palantir はアメリカのソフトウェア会社で、主にビッグデータ分析と人工知能技術の開発と応用に従事しています。2003 年に設立され、コロラド州デンバーに本社を置いています。

ChainCatcher のメッセージによると、公式の発表で AO エコシステムが「AI on AO」プランを発表し、オンチェーンのオープンソース大規模言語モデル（LLMs）を導入しました。これは、あらゆる AI モデル（LLMs に限らず）をオンチェーンに持ち込むことを目的としています。Apus Network に基づき、Arweave の永続的なオンチェーンストレージを利用して、AI のトレーニングと推論のために信頼性が高く、効率的で低コストの計算能力を提供する分散型の信頼不要な GPU ネットワークを構築します。AO 上の AI データは、ArDrive を通じて Arweave のモデルにアップロードできます。

ChainCatcher のメッセージ、AI 統合 DeFi プラットフォーム 0xGen が戦略的資金調達を完了し、Principle68、Bella Protocol、Phoenix Chain、Tensor Investment Corporation、X Labs などの投資機関が参加しました。これらの投資者は、その発展に重要なアドバイスとサポートを提供します。RootData プラットフォームによると、0xGen は大規模言語モデル（LLM）を利用してユーザーの意図を認識し、スマートコントラクトを通じてタスクの割り当てを実現し、DeFi 経験の最適化を目指しています。その独自の Dex とクロスチェーンブリッジの集約技術は、ユーザーが最適な取引経路を見つけるのを助け、同時にクロスチェーン交換を実現します。

ChainCatcher のメッセージによると、Coingape が報じたところでは、Cardano の創設者 Charles Hoskinson が最近解任された OpenAI (ChatGPT) の CEO Sam Altman に招待を送り、Cardano 上で分散型大規模言語モデル (LLM) を構築するために協力する意向を示しました。ChainCatcher の以前の報道によれば、OpenAI の取締役会は、CEO Sam Altman が辞任し、会社の取締役会を退任したことを発表しました。会社の CTO Mira Murati が暫定 CEO に任命されました。

ChainCatcher のメッセージ、Kaito AI は本日より 35000 名の待機リストユーザーに対して、業界初の大規模言語モデルに基づく AI 暗号検索エンジン WHAT のベータテストを開始します。WHAT は、Auto-GPT を含む業界をリードする人工知能技術を組み合わせ、GPT4 大規模言語モデルと Kaito の独自のリアルタイム暗号通貨検索エンジンを活用し、暗号通貨コミュニティ全体に新しい検索体験を提供することを目指しています。(出典リンク)

ChainCatcher メッセージ、Dune は最近コミュニティに大規模言語モデル（LLM）ロードマップを発表し、最初の LLM 機能をリリースし、ユーザーに全セットの LLM 機能と統合を提供する準備をしています。Dune はクエリ説明（Query Explanations）機能をリリースし、GPT-4 を統合しました。ユーザーはボタンをクリックすることで、任意のクエリの自然言語による説明を表示し、SQL クエリを簡素化できます。同時に、Dune は間もなく LLM を使用した自然言語クエリをサポートし、ユーザーは英語で質問をし、SQL の知識なしに Dune データセットをクエリできます。（出典リンク）