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NEWS

「2023年の機械学習モデルにおけるトップな合成データツール/スタートアップ」

実際の出来事の結果ではなく、意図的に作成された情報は、合成データとして知られています。合成データはアルゴリズムによって生成され、機械学習モデルのトレーニング、数学モデルの検証、テストプロダクションや運用データのテストデータセットの代替として使用されます。合成データを使用する利点は、プライベートまたは制御されたデータを使用する際の制約の緩和、正確なデータでは満たせない特定の状況にデータ要件を調整すること、DevOpsチームがソフトウェアテストや品質保証に使用するためのデータセットを生成することなどです。元のデータセットの複雑さを完全に複製しようとする際の制約は、不一致につながる可能性があります。実用的な合成例を生成するには、正確で正確なデータが依然として必要であるため、正確なデータを完全に代替することは不可能です。合成データの重要性ニューラルネットワークをトレーニングするために、開発者は広範で細心の注意を払ったデータセットが必要です。AIモデルは通常、より多様なトレーニングデータを持っているほど正確です。問題は、数千から数百万のアイテムを含むデータセットを編集し、識別するのに多くの労力がかかり、頻繁に手頃な価格ではないことです。ここで偽のデータが登場します。AI.Reverieの共同創設者であるPaul Walborsky氏は、ラベリングサービスから6ドルかかる単一の画像を、6セントで合成的に生成できると考えています。お金を節約することは始まりに過ぎません。Walborsky氏は、「合成データは、プライバシーの懸念や偏見を減らすため、現実世界を正確に反映するためのデータの多様性を確保することが重要です。」と述べています。合成データセットは、時には現実のデータよりも優れている場合があります。合成データは自動的にタグ付けされ、意図的に一般的ではないが重要な特殊な状況を含めることができます。合成データのスタートアップおよび企業のリスト Datagen イスラエルの企業Datagenは2018年に設立され、2,200万ドルの資金調達を行っています。そのうち1,850万ドルのシリーズAが2月に行われ、その時が同社の公式な登場の機会でした。Datagenは、人間の動きに明らかな専門知識を持ち、フォトリアリスティックな視覚シミュレーションと自然界の再現に特化しており、その特異な合成データを「シミュレートデータ」と呼んでいます。Datagenは、合成データを扱う多くの他の企業と同様に、生成的敵対的ネットワーク（GAN）というAI手法を使用しています。これは、2つのシステム間のコンピューター将棋のようなものであり、一方が架空のデータを生成し、他方が結果の真実性を評価します。Datagenは、GANを物理シミュレーターと組み合わせ、強化学習ヒューマノイドモーションテクニックとスーパーレンダリングアルゴリズムを使用しています。 Datagenは、小売業、ロボット工学、拡張現実、仮想現実、モノのインターネット、自動運転車など、様々な産業をターゲットにしています。例えば、Amazon Goの場所のような小売自動化では、コンピュータービジョンシステムが買い物客を監視して、誰もが不正行為をしないことを確認しています。 Parallel Domain 自動運転車のための環境シミュレーションは、現在最も一般的なユースケースの1つです。それがSilicon ValleyのスタートアップであるParallel Domainの主要な事業領域です。Parallel Domainは2017年に設立され、その後約1,390万ドルの資金調達を行っています。その中には、昨年末の1,100万ドルのシリーズAも含まれています。トヨタはおそらく最大の支援者および顧客です。Parallel Domainは、合成データプラットフォームを使用して自動運転車に人々を殺すことを避ける方法を教えるために、最も困難なユースケースに焦点を当てています。最近の開発では、トヨタリサーチインスティチュートとのパートナーシップにより、合成データを使用して物体の恒久性について自律システムに教えています。現在の認識システムは、Parallel Domainのおかげで一時的に消える場合でもオブジェクトを追跡できるようになりましたが、まだpeek-a-booのようなものです。さらに、同社は完全に注釈付きの合成カメラとLiDARデータセットのデータビジュアライザを一般に公開しています。同社は、自律型ドローンデリバリーや自動運転のための人工的なトレーニングデータも提供しています。 Mindtech…

「Hugging Faceにおけるオープンソースのテキスト生成とLLMエコシステム」

テキスト生成と対話技術は古くから存在しています。これらの技術に取り組む上での以前の課題は、推論パラメータと識別的なバイアスを通じてテキストの一貫性と多様性を制御することでした。より一貫性のある出力は創造性が低く、元のトレーニングデータに近く、人間らしさに欠けるものでした。最近の開発により、これらの課題が克服され、使いやすいUIにより、誰もがこれらのモデルを試すことができるようになりました。ChatGPTのようなサービスは、最近GPT-4のような強力なモデルや、LLaMAのようなオープンソースの代替品が一般化するきっかけとなりました。私たちはこれらの技術が長い間存在し、ますます日常の製品に統合されていくと考えています。この投稿は以下のセクションに分かれています：テキスト生成の概要ライセンス Hugging FaceエコシステムのLLMサービス用ツールパラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）テキスト生成の概要テキスト生成モデルは、不完全なテキストを完成させるための目的で訓練されるか、与えられた指示や質問に応じてテキストを生成するために訓練されます。不完全なテキストを完成させるモデルは因果関係言語モデルと呼ばれ、有名な例としてOpenAIのGPT-3やMeta AIのLLaMAがあります。次に進む前に知っておく必要がある概念はファインチューニングです。これは非常に大きなモデルを取り、このベースモデルに含まれる知識を別のユースケース（下流タスクと呼ばれます）に転送するプロセスです。これらのタスクは指示の形で提供されることがあります。モデルのサイズが大きくなると、事前トレーニングデータに存在しない指示にも一般化できるようになりますが、ファインチューニング中に学習されたものです。因果関係言語モデルは、人間のフィードバックに基づいた強化学習（RLHF）と呼ばれるプロセスを使って適応されます。この最適化は、テキストの自然さと一貫性に関して行われますが、回答の妥当性に関しては行われません。RLHFの仕組みの詳細については、このブログ投稿の範囲外ですが、こちらでより詳しい情報を見つけることができます。例えば、GPT-3は因果関係言語のベースモデルですが、ChatGPTのバックエンドのモデル（GPTシリーズのモデルのUI）は、会話や指示から成るプロンプトでRLHFを用いてファインチューニングされます。これらのモデル間には重要な違いがあります。 Hugging Face Hubでは、因果関係言語モデルと指示にファインチューニングされた因果関係言語モデルの両方を見つけることができます（このブログ投稿で後でリンクを提供します）。LLaMAは最初のオープンソースLLMの1つであり、クローズドソースのモデルと同等以上の性能を発揮しました。Togetherに率いられた研究グループがLLaMAのデータセットの再現であるRed Pajamaを作成し、LLMおよび指示にファインチューニングされたモデルを訓練しました。詳細についてはこちらをご覧ください。また、Hugging Face Hubでモデルのチェックポイントを見つけることができます。このブログ投稿が書かれた時点では、オープンソースのライセンスを持つ最大の因果関係言語モデルは、MosaicMLのMPT-30B、SalesforceのXGen、TII UAEのFalconの3つです。テキスト生成モデルの2番目のタイプは、一般的にテキスト対テキスト生成モデルと呼ばれます。これらのモデルは、質問と回答または指示と応答などのテキストのペアで訓練されます。最も人気のあるものはT5とBARTです（ただし、現時点では最先端ではありません）。Googleは最近、FLAN-T5シリーズのモデルをリリースしました。FLANは指示にファインチューニングするために開発された最新の技術であり、FLAN-T5はFLANを使用してファインチューニングされたT5です。現時点では、FLAN-T5シリーズのモデルが最先端であり、オープンソースでHugging Face Hubで利用可能です。入力と出力の形式は似ているかもしれませんが、これらは指示にファインチューニングされた因果関係言語モデルとは異なります。以下は、これらのモデルがどのように機能するかのイラストです。より多様なオープンソースのテキスト生成モデルを持つことで、企業はデータをプライベートに保ち、ドメインに応じてモデルを適応させ、有料のクローズドAPIに頼る代わりに推論のコストを削減することができます。Hugging…

ローカルで質問応答（QA）タスク用にLLMを微調整する方法

抽出型QA：これは、システムが与えられたテキスト（供給されるテキスト）から質問の答えを抽出するタスクですこれは、最も一般的なQAシステムの形式であり、ほとんどの汎用…

「Langchain x OpenAI x Streamlit — ラップソングジェネレーター🎙️」

「LangchainフレームワークをStreamlitとOpenAIのGPT3モデルに統合したWebアプリを作成する方法」

初心者データサイエンティストが避けるべき間違い

データサイエンス初心者がよく犯す一般的なミスのリストをチェックして、仕事探しの旅で避けるべきことを知りましょう

Career Advice

「機械エンジニアからデータサイエンティストへの転職方法」

データサイエンスは世界を変革し、問題解決のアプローチ方法を変えました。データプロフェッショナルへの高い需要、高収入、そして成長するキャリアパスにより、さまざまな分野の専門家がデータサイエンスへのキャリア転換を望んでいます。それは機械工学者にも言えます。機械工学者からデータサイエンティストへの転身は、エンジニアリングの専門知識とデータ分析、機械学習、プログラミングの複雑さとのギャップを埋めることを求められる興奮を伴うものです。新しい技術的なスキルを身につけるだけでなく、データの力を活用して情報に基づいた意思決定を促進する新しいマインドセットを開発する必要があります。この記事では、機械工学者からデータサイエンティストへのキャリア転換方法について詳しく説明します！機械工学とデータサイエンスの関係はどのようなものですか？最初に見ると、データサイエンスと機械工学は別々の専門職のように見えますが、さまざまな方法で関連しています。デジタル変革の時代において、データサイエンスの概念とアプローチを機械工学に取り入れることはますます重要になっています。以下に、データサイエンスと機械工学の関連例をいくつか示します：予知保全予知保全は機械工学における重要な領域であり、データサイエンスが不可欠です。データサイエンティストは、装置から収集される大量のセンサーデータを分析し、事前に故障や保守の必要性が予測できる予測モデルを作成することができます。この予測モデルにより、ダウンタイムを最小限に抑え、保守スケジュールを最適化し、機械システムの全体的な効果と信頼性を向上させることができます。設計の最適化データサイエンスの手法（統計モデリング、シミュレーション、機械学習など）を使用することで、機械システムや部品の設計を改善することができます。シミュレーション、実世界のテスト、過去の性能のデータを分析することで、設計パラメータに対する洞察を得ることができ、ボトルネックを見つけ、性能、耐久性、エネルギー効率を向上させることができます。性能のモニタリングと分析データサイエンスのおかげで、機械工学者は複雑なシステムのパフォーマンスをリアルタイムで追跡・評価することができます。センサーデータを使用することで、エンジニアはシステムの振る舞いについて多くのことを学び、異常を検出し、パフォーマンスを向上させることができます。このデータ駆動の手法を使用することで、エンジニアはシステムの運用、保守、改善について情報をもとにした判断を行うことができます。計算流体力学（CFD）計算流体力学（CFD）は、流体の流れと熱伝達を分析する機械工学の分野で、データサイエンスの手法を多く利用しています。データサイエンティストは、シミュレーション、アルゴリズム、数値解析手法を使用して流体の振る舞いをモデル化し、分析することができます。データサイエンスの手法により、エンジニアはCFDシミュレーションから貴重なデータを収集し、モデルを検証し、設計を改善することができます。ビッグデータ分析センサーデータ、IoTデバイス、自動化システムの利用可能性の拡大により、ビッグデータが生まれました。巨大で複雑なデータセットの取り扱い、分析、結論を得るためには、データサイエンスが不可欠です。機械工学者はビッグデータ分析の手法を使用して、意思決定、システムの最適化、プロセスの改善に役立つパターン、トレンド、相関関係を見つけることができます。自動化とロボット工学機械工学において、自動化とロボットはデータサイエンスと機械学習にとって重要な要素です。これらのイノベーションにより、データから学習し、状況の変化に対応し、独立した判断を行うことができるインテリジェントシステムを作成することが可能になります。ロボットシステムはデータサイエンスの手法を使用して訓練され、仕事を実行し、環境を移動し、人々と効果的にコミュニケーションを取ることができます。参考：石油工学からデータサイエンスへの移行：Jaiyesh Chaharの旅機械工学者からデータサイエンティストへの転身機械工学からデータサイエンスへのキャリア転換をする際には、以下のポイントに注意してください：スキルの評価と知識のギャップの特定まず、現在のスキルセットを評価し、新しい情報を学ぶ必要がある分野を特定します。データサイエンスには、統計分析、機械学習アルゴリズム、データ可視化技術、PythonやRなどのプログラミングスキルの知識が必要です。オンラインリソースを活用して知識を習得するデータサイエンスへの入門方法については、オンラインコースを通じて柔軟かつ快適に学ぶことができます。キャリア転換者向けに特別に作成されたデータサイエンスの詳細なコースを提供する信頼性のあるウェブサイトを探してください。プログラミング、統計学、機械学習、データ分析などのトピックがこれらのクラスに頻繁に含まれています。…

デザインスピードがリードを取る：Trek BicycleはNVIDIA GPUを使用して開発された自転車でツール・ド・フランスに参戦する

NVIDIA RTXは、デザインに新たなサイクルをもたらしています。Trek Bicycleは、GPUを使用してデザインコンセプトを具現化しています。世界最大の自転車メーカーの一つであるウィスコンシン州に本社を置く同社は、最高品質の職人技を持つ自転車を作り出すことを目指しています。新たなパートナーである国際小売チェーンのLidlと共同で、Trek Bicycleはサイクリングチームも所有しており、現在はLidl-Trekと呼ばれています。このチームは、Trek BicycleのフラッグシップラインナップであるEmonda、Madone、Speed Conceptを使用して、年次のツール・ド・フランスステージレースに出場しています。チームの多くのアクセサリーや装備、例えばホイールやロードレースヘルメットも、Trekで設計されました。自転車のデザインには複雑な物理学が関与しており、主な課題は空力効率と快適性、走行品質のバランスを取ることです。この課題に対処するために、TrekのチームはNVIDIA A100 Tensor Core GPUを使用して高精度の計算流体力学（CFD）シミュレーションを実行し、快適に乗れて滑らかに操作できる自転車の空力性能において新たな基準を確立しています。デザイナーやエンジニアは、Dell PrecisionワークステーションでNVIDIA RTXテクノロジーを使用してワークフローをさらに向上させています。これには、NVIDIA RTX A5500 GPUを搭載したDell Precision 7920や、RTX A6000 GPUを搭載したデュアルのDell Precision 7920も含まれています。…

「ChatGPTコードインタプリタを使用して、人道支援データの非構造化Excelテーブルを分析する」

新しい実験的な機能「コードインタプリター」は、ChatGPTの使用の一環としてPythonコードの生成と実行をネイティブにサポートしますデータエンジニアリングを行うためには大きな潜在能力を示しています

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