Mistral-NeMo-Instruct-12B: 今すぐ調整するための最高のオープンソースモデル

Mistral AIは、NVIDIAとの共同開発で、オープンソースAIの可能性を広げる画期的な大型言語モデル（LLM）であるMistral-NeMo-Instruct-12Bを発表しました。この120億パラメータモデルは、性能を維持しながら、より大型の独自モデルに匹敵する機能を提供し、開発者や研究者が求める柔軟性とオープン性を維持しています。

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モデルの概要と主な特徴

Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、次のような特徴を持つトランスフォーマーベースのモデルです：

120億パラメータ：モデルサイズとパフォーマンスのバランスを取り、比較的コンパクトなパッケージで最新の機能を提供します。
128,000トークンのコンテキストウィンドウ：単一のコンテキストで128,000トークンまで処理できるため、長文や複雑な対話にも対応できます。
Apache 2.0ライセンス：許容範囲のオープンソースライセンスでリリースされており、広範な利用、改変、配布が可能です。
量子化対応トレーニング：パフォーマンス低下なしでFP8推論を可能にする、効率的な展開に必要な重要な機能です。
マルチリンガルとコードの熟練度：複数の言語で優れたパフォーマンスを発揮し、強力なコード生成能力を示します。

アーキテクチャと技術仕様

このモデルのアーキテクチャは、トランスフォーマーデコーダに基づいており、自己回帰言語モデリングに最適化されています：

レイヤー：40
次元：5,120
ヘッドの次元：128
隠れ層の次元：14,436
活性化関数：SwiGLU
ヘッドの数：32
KV-ヘッドの数：8（グループ化されたクエリアテンション）
回転埋め込み：theta = 1M
ボキャブラリーサイズ：約128k

このアーキテクチャは、長いシーケンスの効率的な処理を可能にしながら、さまざまなタスクで高い精度を維持します。

パフォーマンスベンチマーク

Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、いくつかのベンチマークテストで印象的なパフォーマンスを発揮しています：

MT Bench（dev）：7.84
MixEval Hard：0.534
IFEval-v5：0.629
Wildbench：42.57

これらのスコアは、このモデルをそのサイズカテゴリのモデルの先端に位置づけており、特定のタスクでより大型のモデルを上回ることがよくあります。

他のMistralモデルとの比較

Mistral-NeMo-Instruct-12Bの重要性を理解するために、Mistral AIエコシステムの他のモデルと比較することが重要です：

Mistral 7B：

70億のパラメーターで小型
他のいくつかの大きいモデルよりも優れたパフォーマンス
コンテキストの長さが低い（4kトークン）

Mixtral 8x7B：

専門家の混合（MoE）アーキテクチャ
Mistral-NeMo-12Bとの総合的なパフォーマンスが同等
MoE構造による推論速度の向上の可能性

Mistral Large（商用）：

優れたパフォーマンスを発揮するクローズドソースモデル
ローカル展開やファインチューニングには適していない

Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、次の理由でこのラインナップから抜きん出ています：

ハードウェアのセットアップに合わせて管理可能な状態を維持しながら、Mistral 7Bよりも大幅なパフォーマンス向上を実現しています。
Mixtral 8x7Bとは異なり、標準のアーキテクチャを使用しているため、既存のツールでの展開やファインチューニングが容易です。
Mistralの商用オファリングに匹敵するパフォーマンスを持つオープンソースの代替手段を提供します。

Mistral-NeMo-Instruct-12Bがファインチューニングに最適な理由

Mistral-NeMo-Instruct-12Bがファインチューニングに優れた選択肢となる理由はいくつかあります：

オープンソースの性質：Apache 2.0ライセンスにより、使用と修正に制限がないため、カスタムアプリケーションに最適です。

バランスの取れたサイズ：120億のパラメーターで、複雑なパターンを捉えるには十分な大きさであり、一般的なハードウェアでのファインチューニングが可能です。

ベースの高性能：高性能なベースモデルから始めることで、ファインチューニングの成功確率が高まります。

量子化サポート：モデルの量子化対応トレーニングにより、ファインチューニング後の効率的な展開が可能です。

多岐にわたる機能：多言語とコードの生成における優れた能力は、さまざまな専門的なタスクに対して柔軟な出発点を提供します。

長いコンテキストウィンドウ：128,000トークンのコンテキストは、広範なコンテキストの理解が必要なタスクに対してファインチューニングが可能です。

Ollamaを使用してローカルでMistral-NeMo-Instruct-12Bを実行する方法

Ollamaは、大規模言語モデルをローカルで実行して管理するためのパワフルなツールです。Ollamaを使用してMistral-NeMo-Instruct-12Bを実行する方法を以下に示します：

Ollamaのインストール：
公式のOllamaのウェブサイト（ollama.ai）を訪れ、オペレーティングシステムに合わせたインストール手順に従ってください。

モデルの取得：
ターミナルを開き、次のコマンドを実行します：

ollama pull akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b

モデルの実行：
ダウンロードが完了したら、次のコマンドでチャットセッションを開始できます：

ollama run akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b

APIの使用：
OllamaはプログラムからのアクセスにもAPIを提供しています。以下にPythonの例を示します：

import requests

def generate_text(prompt):
    response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', 
                             json={
                                 "model": "akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b",
                                 "prompt": prompt
                             })
    return response.json()['response']

result = generate_text("量子計算を簡単な言葉で説明してください。")
print(result)

モデルのカスタマイズ：
Ollamaでは、モデルファイルを使用して簡単にモデルをカスタマイズできます。パラメータを調整したり、カスタムプロンプトを追加したりするためのモデルファイルを作成できます：

FROM akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b

# カスタムシステムメッセージの設定
SYSTEM 複雑なトピックをわかりやすく説明するのが得意なAIアシスタントです。

# 生成パラメータの調整
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.9

これをModelfileとして保存し、カスタムモデルを作成します：

ollama create my-custom-mistral-nemo:latest -f Modelfile

リソース管理：
Mistral-NeMo-Instruct-12Bには、計算リソースが必要です。最適なパフォーマンスのために、システムには少なくとも24GBのRAMと性能の高いGPUが必要です。Ollamaではリソース割り当てを管理するためのオプションが提供されています：

ollama run akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b --gpu

Ollamaを使用したローカル展開の利点

Ollamaを介してローカルでMistral-NeMo-Instruct-12Bを実行することには、いくつかの利点があります：

プライバシー：すべてのデータがローカルマシンに残るため、機密性が確保されます。
カスタマイズ：モデルをファインチューニングして特定のユースケースに適合させることが容易です。
コスト効率：使用にかかるAPIの継続的なコストはありません。
低遅延：応答はローカルで生成されるため、ネットワーク関連の遅延が低減されます。
オフライン対応：インターネット接続なしでモデルを使用できます。

課題と考慮事項

Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、大きな進歩を表していますが、いくつかの課題も考慮する必要があります：

ハードウェア要件：モデルのサイズが大きいため、多くの計算リソースが必要になります。これは一部のユーザーにとって制約となる可能性があります。
ファインチューニングの複雑さ：より大きなモデルよりもアクセスしやすくなっていますが、ファインチューニングには専門知識と注意深いデータセットの準備が必要です。
倫理的な考慮事項：他の大型言語モデルと同様に、トレーニングデータからのバイアスを引き継ぐ可能性があり、慎重な使用とモニタリングが必要です。

将来の展望とエコシステムへの影響

Mistral-NeMo-Instruct-12Bのオープンソースライセンスでのリリースは、AIエコシステムに広範な影響を及ぼす可能性があります：

加速される研究：ハイパフォーマンスモデルへのオープンアクセスは、新たな研究方向やアプリケーションの創造を促すでしょう。
AIの民主化：ローカルでこのような高性能モデルを実行できる能力は、AI開発への参入の障壁を低減します。
商業アプリケーション：許容範囲のライセンスにより、商用製品への統合が可能となり、AIを活用した新しいアプリケーションの波が訪れるかもしれません。
競争とイノベーション：このリリースは、他の組織がモデルをオープンソース化するきっかけとなり、健全な競争と急速なイノベーションを促すかもしれません。

結論

Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、高度なAIの能力の民主化における重要な節目を成し遂げています。その高いパフォーマンス、オープンソースの性質、Ollamaなどのツールとの互換性は、研究者、開発者、企業にとって魅力的な選択肢となっています。AIの技術が急速に進化する中で、このようなモデルは、アクセス可能でローカルで展開可能な言語モデルにおいて可能なことの範囲を広げるのに重要な役割を果たします。

このような強力なモデルをローカルで実行してファインチューニングする能力により、個別化されたAIアシスタント、特化したドメインエキスパート、さまざまな産業での革新的なアプリケーションなど、新たな可能性が開かれます。コミュニティがこの基盤を探求し、構築していくなかで、自然言語処理の分野でのクリエイティブな利用やさらなる進展が期待されます。

Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、優れた機能とオープンな性質による、Mistral AIやNVIDIAなどの業界リーダー間の協力の力を象徴しています。これは最先端のAI研究と実践的な、広範にアクセス可能なアプリケーションの統合を加速することを約束し、高度な言語モデルを日常生活や作業環境に取り入れることを可能とします。

引用：[1] https://huggingface.co/nvidia/Mistral-NeMo-12B-Instruct
[2] https://docs.mistral.ai/getting-started/models/
[3] https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1e6cp1r/mistralnemo12b_128k_context_apache_20/
[4] https://ollama.com/akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b/blobs/913722d032f3
[5] https://ollama.com/akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b
[6] https://mistral.ai/news/mistral-nemo/
[7] https://unsloth.ai/blog/mistral-nemo