ウィザード LM-2 は、大規模言語モデル (LLM) の世界における重要なマイルストーンです。このオープンソースモデルは、言語理解ベンチマーク (MT Benchmark) において、GPT-4 やクロードなどの先進的な独占モデルと比較して、高い競争力のある性能を示しています。このベンチマークは、LLMが一貫性のある、情報的で魅力的な会話に参加する能力を測定するものです。

ウィザード LM-2 モデルは、Megatron-Turing NLG 22B モデルの微調整およびプリファレンス学習済みバージョンです。チャット、コーディング、多言語推論、エージェントベースのアプリケーションなどの複雑なタスクの実行において、その性能が向上しています。

ウィザード LM ファミリーには、新しい3つのモデルが含まれるようになりました: ウィザード LM-2 22B、70Bパラメーターモデル、7Bパラメーターモデルです。ウィザード LM-2 22Bモデルは、複雑なタスクの実行において最も高度なものとして浮上しています。一方、70Bモデルは最高レベルの推論能力を示し、7Bモデルは速度と競争力のある性能で際立っています。

ウィザード LM-2 の開発には、重み付きサンプリング、プログレッシブラーニング、高品質な命令を生成するEvol-Instructメソッド、協調的なモデル改善のためのAI-Align-AIフレームワークなど、いくつかの革新的な手法が組み込まれています。これらの手法は、MT Benchmarkやその他の評価における、このモデルの印象的な性能に貢献しています。

ウィザード LM-2 を使い始めるには、LM Studioプラットフォームを利用することができます。モデルカードをコピーし、検索タブに貼り付けることで、簡単にインストールできます。これにより、ユーザーはモデルと会話を始め、その機能を探索することができます。

全体として、ウィザード LM-2 の登場は、オープンソースLLMの分野における重要な進歩を示しており、独占モデルの優位性に挑戦し、AI コミュニティにおける共同研究開発の可能性を示しています。