# 専門分野

AI Google翻訳は、オンライン翻訳サービスを提供するウェブサイトです。日本語、英語、中国語など、多言語間の相互翻訳に対応しています。Gemini 1.5やGPT 4.0などの高度な翻訳モデルを採用し、ユーザーが選択した分野に合わせた専門的な翻訳を提供することで、翻訳の正確性と専門性を確保しています。200文字までの翻訳は無料で提供され、迅速かつ正確な翻訳が必要なユーザーに最適です。

KAG（Knowledge Augmented Generation）は、専門分野の知識サービスフレームワークです。知識グラフとベクトル検索の長所を活かし、大規模言語モデルと知識グラフを双方向に強化することで、RAG（Retrieval Augmentation Generation）技術におけるベクトル類似性と知識推論の関連性の大きなずれや、知識論理への非対応といった問題を解決します。KAGは、多段階質問応答タスクにおいて、NaiveRAGやHippoRAGなどの手法を大幅に上回る性能を示し、例えばhotpotQAにおけるF1スコアは19.6%向上、2wikiでは33.5%向上しました。KAGは既に、アリババグループの行政関連質問応答と健康関連質問応答という2つの専門知識質問応答タスクに導入され、RAG手法と比べて専門性の著しい向上が確認されています。

Yuan2.0-M32は、32個の専門家を持つ混合専門家（MoE）言語モデルであり、そのうち2個がアクティブです。専門家の選択効率を向上させるため、新しいルーティングネットワークであるアテンションルーターを導入し、従来のルーティングネットワークを使用するモデルと比較して、精度を3.8％向上させました。Yuan2.0-M32は2000億トークンを使用してゼロからトレーニングされ、トレーニング計算量は同等の規模のパラメータを持つ密集型モデルに必要な計算量のわずか9.25％です。コーディング、数学、様々な専門分野で競争力を発揮し、総パラメータ40億個のうち3.7億個のみがアクティブパラメータであり、トークンあたりの順方向計算量は7.4 GFLOPSと、Llama3-70Bの1/19に過ぎません。Yuan2.0-M32は、MATHとARC-ChallengeベンチマークにおいてLlama3-70Bを上回り、精度はそれぞれ55.9％と95.8％に達しました。

Yuan2.0-M32は、32個の専門家を持つ混合専門家（MoE）言語モデルであり、そのうち2個がアクティブです。より効率的な専門家選択のために、新たなルーティングネットワークである注意ルーティングを提案し、精度を3.8％向上させました。このモデルはゼロから学習されており、2000Bトークンを使用し、その学習計算量は、同等の規模のパラメータを持つ密なモデルに必要な計算量のわずか9.25％です。コーディング、数学、そして様々な専門分野において競争力のある性能を示し、3.7B個のアクティブパラメータのみを使用し、トークンあたりの順方向計算量はわずか7.4 GFLOPSで、Llama3-70Bの1/19に過ぎません。MATHとARC-ChallengeのベンチマークテストではLlama3-70Bを上回り、精度はそれぞれ55.9％と95.8％に達しました。