Mixtral-8x7B Large Language Model (LLM)は、事前学習された生成型のSparse Mixture of Expertsである。このモデルは、Apache NiFiを使用してリアルタイムのLLMパイプラインを構築する方法を示すチュートリアルで紹介されている。Mixtral LLMは、軽量のサーバーレスREST APIまたはtransformersライブラリを通じて実行可能であり、GitHubリポジトリも利用できる。このモデルは最大32kトークンのコンテキストを持ち、英語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語、フランス語でのプロンプト入力に対応している。
チュートリアルでは、Apache NiFiを利用してMixtral LLMをテキスト入力に対して実行するための手順がいくつか紹介されている。まず、プロンプトを構築し、それをReplaceTextプロセッサのReplacement Valueフィールドに入力する。次に、Mixtral API URLを設定したInvokeHTTPプロセッサをフローに追加し、モデルに対して分類を行う。その後、QueryRecordプロセッサを使用してHuggingFaceの結果をクリーンアップし、generated_textフィールドを抽出する。さらに、UpdateRecordプロセッサを使用してメタデータフィールドを追加する。
このデータをKafkaトピックに送信し、Slackにも同じデータをユーザーの返信として送信する手順が含まれている。Slackへの送信には、新しいPublishSlackプロセッサが使用され、チャネル名またはチャネルIDが必要である。最終的に、ユーザーに対してフォーマットされたSlack応答テンプレートを使用して返信する。
このチュートリアルを通じて、Apache NiFi、HuggingFace、Slackを使用して、新しいMixtralモデルを利用したチャットボットを構築する方法が紹介されている。このプロセスでは、HuggingFace Mixtralのための適切なプロンプトの構築方法、ストリーミングデータのクリーンアップ方法、HuggingFace RESTコールの再利用方法、HuggingFaceモデルコール結果の処理方法、Kafkaメッセージの送信方法、Slackコールのフォーマットと構築方法が学べる。
【ニュース解説】
最近、Mixtral-8x7B Large Language Model（LLM）という、事前学習された生成型のSparse Mixture of Expertsモデルが紹介されました。このモデルは、リアルタイムのLLMパイプラインを構築するためのチュートリアルを通じて、Apache NiFiを使用してテキスト入力に対して実行する方法が示されています。Mixtral LLMは、軽量のサーバーレスREST APIやtransformersライブラリを通じて実行可能であり、GitHubリポジトリからもアクセスできます。このモデルは、最大32kトークンのコンテキストを持ち、複数の言語でのプロンプト入力に対応しています。
このチュートリアルでは、プロンプトの構築から始まり、Mixtral APIを呼び出し、結果をクリーンアップしてメタデータフィールドを追加する一連の手順が紹介されています。さらに、このデータをKafkaトピックに送信し、Slackにも同じデータをユーザーの返信として送信する方法が含まれています。このプロセスを通じて、Apache NiFi、HuggingFace、Slackを使用して、新しいMixtralモデルを利用したチャットボットを構築する方法が学べます。
この技術の導入により、リアルタイムでのデータ処理と応答生成が可能になり、多言語対応によって幅広いユーザーにサービスを提供できるようになります。また、プロンプトエンジニアリングのスキルを向上させることで、より精度の高い応答を生成することが可能になります。
しかし、この技術の導入には、プライバシーの保護やセキュリティ対策など、潜在的なリスクへの対応が必要です。また、生成された応答の品質や偏りの問題も考慮する必要があります。規制やガイドラインの整備も、この技術の健全な発展には欠かせません。
将来的には、この技術の進化により、より自然な会話が可能なAIや、さまざまな業界での応用が期待されます。しかし、そのためには、技術的な進歩だけでなく、倫理的な考慮や社会的な受容性も重要な要素となります。このような技術の発展は、人間とAIの関係を再定義する可能性を秘めており、長期的な視点での検討が求められます。
from Mixtral: Generative Sparse Mixture of Experts in DataFlows.
