# モデル訓練

MLGymは、MetaのGenAIチームとUCSB NLPチームによって開発された、AI研究エージェントの訓練と評価のためのオープンソースのフレームワークとベンチマークです。多様なAI研究タスクを提供することにより、強化学習アルゴリズムの発展を促進し、研究者が現実世界の研究シナリオにおいてモデルを訓練および評価するのに役立ちます。このフレームワークは、コンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習など、複数のタスクをサポートしており、AI研究のための標準化されたテストプラットフォームを目指しています。

TRELLISは、統一された構造化潜在表現と修正流変換器に基づくネイティブな3D生成モデルです。多様で高品質な3Dアセットの作成を実現します。このモデルは、疎な3Dメッシュと、強力なビジョン基礎モデルから抽出された高密度な多視点視覚特徴を統合することで、構造（幾何学）とテクスチャ（外観）情報を包括的に捉え、同時にデコード過程において柔軟性を維持します。TRELLISモデルは最大20億パラメータを処理でき、50万個もの多様なオブジェクトを含む大規模な3Dアセットデータセットでトレーニングされています。テキストまたは画像条件下で高品質な結果を生成し、規模の近い最新の方式を含め、既存の方法を著しく凌駕します。TRELLISはまた、柔軟な出力形式の選択と局所的な3D編集機能を提供しており、これは以前のモデルにはないものです。コード、モデル、データは公開されます。

PrimeIntellect-ai/primeは、インターネット上でAIモデルを高効率かつグローバルに分散して訓練するためのフレームワークです。技術革新により、地域を跨いでのAIモデル訓練を実現し、計算資源の利用率向上、訓練コスト削減に貢献します。大規模な計算資源を必要とするAI研究やアプリケーション開発にとって非常に重要です。

RECEは、モデルの訓練過程に正則化項を導入することで、特定の概念を信頼性高く効率的に消去する、テキストから画像への拡散モデル向け概念消去技術です。この技術は、不適切なコンテンツの生成を避けなければならない状況において、画像生成モデルの安全性と制御性を向上させる上で重要な意味を持ちます。RECE技術の主な利点としては、高効率性、高信頼性、既存モデルへの容易な統合などが挙げられます。

x-fluxは、XLabs AIチームが公開した深層学習モデル訓練スクリプト集です。LoRAおよびControlNetモデルを含み、DeepSpeedを用いて訓練されます。512x512および1024x1024の画像サイズに対応し、対応する訓練設定ファイルとサンプルを提供しています。x-fluxモデル訓練は、画像生成の質と効率の向上を目指しており、AI画像生成分野において重要な意義を持ちます。

DataComp-LM (DCLM) は、大規模言語モデル（LLM）の構築と訓練を目的とした包括的なフレームワークです。標準化されたコーパス、open_lmフレームワークに基づく効率的な事前学習レシピ、50種類以上の評価方法を提供します。DCLMは、4億1100万パラメータから70億パラメータのモデルまで、様々な計算規模で異なるデータセット構築戦略の実験を研究者が行えるようサポートします。DCLMは、最適化されたデータセット設計によりモデル性能を大幅に向上させ、様々な規模で優れた性能を示し、公開されているすべてのデータセットを凌駕する複数の高品質なデータセットの作成に貢献してきました。

CoreNetは深層ニューラルネットワークツールキットであり、研究者やエンジニアが、基礎モデル（CLIPやLLMなど）、物体分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションなど、様々なタスク向けに、標準的なものから新規のものまで、小規模から大規模なモデルを訓練することを可能にします。

llama_parse は、LLAMA プロジェクトの一部であり、関連データの解析と処理を行います。LLAMA は機械学習モデル向けのライブラリで、使いやすさと効率的なデータ処理能力に重点を置いています。

DataDreamerは、プロンプト、合成データの生成、およびトレーニングワークフローのために設計された、強力なオープンソースPythonライブラリです。シンプルで使いやすく、非常に効率的で、研究レベルの品質を目指しています。DataDreamerは、プロンプトワークフローの作成、合成データセットの生成、モデルのアラインメント、ファインチューニング、インストラクションチューニング、およびモデル蒸留をサポートします。シンプルさ、研究レベルの品質、効率性、再現性を特徴とし、データセットとモデルの共有を簡素化します。

StemGenは、エンドツーエンドの音楽生成モデルです。音楽の背景を聴き取り、適切に応答するように訓練されています。SoundStormやVampNetと同様、非自己回帰型言語モデルアーキテクチャに基づいています。詳細は論文をご覧ください。このページでは、このアーキテクチャモデルの複数の出力例を示しています。