強力な多様なモダリティ言語モデルシリーズ「Reka Core」、「Reka Flash」、「Reka Edge」

Core Concepts

Rekaチームが開発した強力な多様なモダリティ言語モデルシリーズ「Reka Core」、「Reka Flash」、「Reka Edge」について、詳細な評価結果を報告する。

Abstract

Rekaチームは、テキスト、画像、動画、音声の入力を処理し推論できる強力な多様なモダリティ言語モデルシリーズを開発した。

Reka Edgeは7B、Reka Flashは21Bのパラメータ数を持つ密な言語モデルで、同クラスの計算リソースの中で最先端の性能を発揮する。

Reka Coreは最大のモデルで、OpenAI、Google、Anthropicなどの最先端モデルに迫る性能を示す。画像質問応答、マルチモーダルチャット、テキストベンチマークなどで優れた結果を収めている。

Reka Edgeは7Bクラスの中で最高の性能を示し、Reka Flashは21Bクラスの中でも抜きん出た成果を上げている。

モデル開発では、大規模な計算リソースの確保、データパイプラインの構築、アノテーションパイプラインの構築など、多くの技術的課題に取り組んだ。

Stats

Reka Coreは83.2のMMLUスコアを達成し、GSM8K、HumanEval、GPQAでも他の最先端モデルと互角の成績を収めた。
Reka Coreは画像質問応答のMMMUで56.3、VQAv2で78.1のスコアを記録し、GPT-4Vに迫る性能を示した。
Reka Coreは動画質問応答のPerception-Testで59.3のスコアを記録し、Gemini Ultraを上回った。
Reka Coreは盲検人間評価でGPT-4 Turboに次ぐ3位の成績を収めた。

Quotes

"Reka Edge and Reka Flash are not only state-of-the-art but also outperform many much larger models, delivering outsized values for their respective compute class."
"Reka Core approaches the best frontier models (OpenAI, 2023; Google, 2023; Anthropic, 2024) on both automatic evaluations and blind human evaluations."

Key Insights Distilled From

Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models

by Aitor Ormaza... at arxiv.org 04-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.12387.pdf

Deeper Inquiries

Rekaモデルの性能向上の余地はどこにあるか。

Reka Coreはまだ改善中であり、将来的にさらなる性能向上が期待されます。特に、現在のモデルはまだトレーニングが完了しておらず、未来のアップデートによりさらなる改善が見込まれます。また、Reka FlashとReka Edgeも初期リリース以降、かなりの改善が行われており、今後も性能向上が期待されます。

Rekaモデルの多様なモダリティ入力に対する処理能力の限界はどこにあるか。

Rekaモデルの多様なモダリティ入力に対する処理能力の限界は、現在のコンテキスト長やモデルのサイズに関連しています。例えば、Reka FlashとReka Coreはそれぞれ128Kの長いコンテキストモデルを持っており、これにより長文やリトリーバルタスクにおいて優れた性能を発揮しています。しかし、さらなるコンテキストの拡張やモデルのスケーリングにより、さらなる処理能力の向上が期待されます。

Rekaモデルの開発プロセスから、大規模言語モデル開発における一般的な課題はどのようなものか。

大規模言語モデルの開発における一般的な課題には、以下のようなものが挙げられます。

計算リソースの管理: 大規模モデルのトレーニングには膨大な計算リソースが必要であり、リソースの効率的な管理が課題となる。
データの収集と前処理: 多様なデータソースからのデータ収集や前処理は複雑であり、高品質なトレーニングデータの確保が重要。
モデルのチューニングと最適化: モデルのハイパーパラメータチューニングや最適化手法の選択は性能向上に重要であり、複雑な課題となる。
モデルの評価と検証: モデルの性能評価や検証は正確性が求められるため、適切な評価基準やテストセットの選定が重要。
モデルの展開と運用: トレーニング後のモデルの展開や運用にはインフラストラクチャやリソースの適切な管理が必要であり、スケーラビリティやセキュリティの課題が存在する。