いまさら理解する Transformer の概要（数式は使いません）
こんにちは！ 株式会社 Aldagram でエンジニアとして働いている渡邊です！ 先日弊社メンバーから 【輪読会レポート】Attention ってなに？ というブログ記事が公開されましたが、この輪読会に私も参加して、大規模言語モデル（LLM）の仕組みについて学んでいます。 今回の記事では数式を使わずに Transformer の概要を紹介します！ ちなみに輪読会で読んでいる本ではもちろん数式が出てきます。 ! LLM 輪読会とは 社内で開催されている輪読会の一つで、 LLM の原理を理解することを目標としています！ 週に 1 回、5 人前後で議論しながら取り組んでいます。 読んでいる本...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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この話題に関連する、TOEの実践・観測記録
大きいモデルなら自社の言葉も通じるのか？1,173問・54モデルで正答率が25.66%〜82.18%に開いた検証
UAEのTechnology Innovation Instituteが、エミラティ方言を扱う1,173問のベンチマーク「Alyah」で54モデルを評価しました。同じ問題セットで正答率は25.66%から82.18%まで開き、4択の偶然正解25%と区別できないモデルもありました。自社の言葉づかいで測る必要性を示す実例です。
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AIエージェントは設備の現場業務をどこまで任せられるのか？最良モデルでも計画68.2%・実行72.4%、複数連携では47%
IBM Researchが公開したAssetOpsBenchは、産業設備の運用業務をAIエージェントに解かせるベンチマークです。最良のGPT-4.1でも計画68.2%・実行72.4%にとどまり、実運用可否の基準である85点に到達したモデルはゼロ。複数エージェントを連携させると47%まで落ちました。中小企業が自動化の範囲を決める材料になります。
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公開ベンチマークのスコアはそのまま比較に使えるのか？同じLLaMA 65BのMMLUが63.7と48.8に割れている
Hugging FaceとEvalEval Coalitionが、22,000超のモデル・2,200のベンチマークにまたがる229,000件の評価結果を1か所に集約しました。そこで露わになったのは、同一モデル・同一ベンチマークでもスコアが63.7と48.8に食い違うという事実です。ベンダー提示の点数をどう扱うべきかを整理します。
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