家ディープコギト、高度な推論機能を備えたハイブリッドAIモデルを発表
新しいAIイノベーターであるDeep Cogitoは、推論モードと非推論モードをシームレスに切り替える、オープンにアクセス可能な一連のAIモデルを発表した。
OpenAIのo1のような推論モデルは、数学と物理学のような分野で、解を段階的に検証することによって優れている。しかし、この精密さは、より大きな計算リソースと時間を要求する。これに対処するため、Anthropicのような企業は、推論と標準的なコンポーネントを融合させたハイブリッド・アーキテクチャを開発しており、単純なクエリには素早く対応し、複雑なクエリにはより深い分析を可能にしている。
Cogito 1と名付けられたDeep Cogitoのモデルは、すべてハイブリッド設計である。同社は、MetaやDeepSeekを含む同規模のトップ・オープン・モデルを凌ぐと主張している。
ディープ・コギトはブログの中で、「各モデルは、推論モデルを模倣して、即座に回答したり、回答する前に反省したりすることができます」と述べている。「コンパクトなチームによって、わずか75日間で作られた。
Cogito 1のモデルには30億から700億のパラメーターがあり、近い将来には6710億のパラメーターになる予定だ。通常、パラメータが多いほどモデルの問題解決能力は高まる。
Cogito 1は、MetaのLlamaとAlibabaのQwenモデルをベースにしており、Deep Cogitoは革新的なトレーニング技術を適用して性能を向上させ、切り替え可能な推論を可能にしている。
内部ベンチマークによると、推論を有効にした最大のモデルCogito 70Bは、一部の数学と言語タスクでDeepSeekのR1を上回る。推論なしでも、広範なAI評価であるLiveBenchでMetaのLlama 4 Scoutを上回っている。
すべてのCogito 1モデルは、Fireworks AIおよびTogether AIクラウドプラットフォーム上でダウンロード可能、またはAPI経由でアクセス可能です。
Cogito 1のパフォーマンスと他の一般に公開されているAIモデルとの比較Image Credits:Deep Cogito 「大規模な言語モデルのトレーニングに通常割り当てられる計算量のほんの一部しか使用しておらず、スケーリングの旅はまだ始まったばかりです」とDeep Cogitoはブログで述べている。"我々は、自己改善のための新しいポストトレーニングメソッドを模索している。"
カリフォルニア州に提出された書類によると、2024年6月にサンフランシスコで設立されたDeep Cogitoは、元GoogleのシニアソフトウェアエンジニアであるDrishan Aroraと、以前はGoogleのDeepMindでプロダクトマネージャーを務め、生成的検索に注力していたDhruv Malhotraによって設立された。
PitchBookによると、サウスパーク・コモンズの支援を受けたディープ・コギトは、「一般的な超知能」（ほとんどの人間を凌駕し、前例のない能力を引き出すAI）を開拓することを目指している。
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