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FMOps / LLMOps：生成型AIの運用化とMLOpsとの違い

最近、私たちのほとんどの顧客は、大規模な言語モデル（LLM）に興味を持ち、生成型AIが彼らのビジネスを変革する可能性を考えていますしかし、このようなソリューションやモデルを通常の業務に取り入れることは容易ではありませんこの記事では、MLOpsの原則を使って生成型AIアプリケーションを運用化する方法について説明しますこれにより、基盤モデル運用（FMOps）が実現されますさらに、私たちはテキストからテキストへの生成型AIの一般的な使用例であるテキスト生成（LLMOps）とFMOpsのサブセットであるLLM運用（LLMOps）について詳しく掘り下げます以下の図は、私たちが話し合うトピックを示しています

自動化への満足感：人間をループに戻す方法

劇的な展開となり、人間の運転手なしで運賃を受け取る自動運転車であるロボタクシーが最近、サンフランシスコで導入されました激しい7時間に及ぶ公聴会の結果、カリフォルニア州公益事業委員会によって決定が確定しました抗議があったにもかかわらず、避けられない感が漂っていますカリフォルニア州は徐々に規制を緩和してきているため、

「VoAGI創設者グレゴリー・ピアテツキーシャピロとの30周年記念インタビュー」

グレゴリー・ピアテツキー・シャピロは、30年前に知識発見に関する初期のワークショップを組織した後、VoAGIを設立しましたこの回顧的なインタビューでは、彼はVoAGIの成長、ディープラーニングなどの重要なイノベーション、AIの社会的影響への懸念について振り返っています

NEWS

「トップデータプライバシーツール2023」

データプライバシー管理ソフトウェアは、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア消費者プライバシーアクト（CCPA）などのプライバシー規制に対する遵守を容易にします。データ主体アクセスリクエスト（DSAR）や一般データ保護規則（GDPR）における消去権（忘れられる権利）などは、行わなければならないことの一部です。データプライバシー管理ソリューションを活用することで、企業はプライバシープログラムをより効果的に管理できます。これにより、手動操作を自動化し、透明性を高め、レポートツールを使用することができます。 Enzuzo ウェブサイト、オンラインショップ、モバイルアプリ、SaaSプラットフォームは、法的なプライバシールールの恩恵を受けます。Enzuzoを使用すると、予算を超えることなくこれを実現することができます。自動DSARリクエストジェネレータ、クッキーコンセントバナーテンプレートなど、包括的なコンプライアンスプラットフォームです。Enzuzoは、シングルで直感的なインターフェースからのさまざまな機能や要求を管理する能力が、このプラットフォームの最大の強みの一つです。個々の詳細を安全に収集する方法は、実装に時間がかかる場合があります。規制フレームワーク、地域の規制要件、複数の言語、コンプライアンス要件の頻繁な変更など、平均的なビジネスには多くの課題があります。 DataGrail プライバシー管理ツールとして、DataGrailはクライアントデータの追跡と管理をシステムと部門全体で一元化することで、企業のコンプライアンスを簡素化します。また、DSARなどのプライバシー関連の活動を自動化するための有用なツールも提供しています。DataGrailは、多くの国際的な規制要件に準拠し、企業がデータ主体からの要求やその他のコンプライアンス問題を管理するのに役立ちます。システムが提供する多くの機能には、データマッピングと在庫、同意管理、ポリシーと通知管理、ベンダー管理などがあります。また、リアルタイムの分析とダッシュボードも提供され、ビジネスのコンプライアンス業務を監視し、懸念のある領域を特定するのに役立ちます。 PrivacyEngine PrivacyEngineの主な目標は、データプライバシーに関連するリスクを軽減し、プライバシーが優先される文化を確立するために企業を支援することです。データインベントリとマッピング、プライバシーリスク評価、DSR管理、インシデント管理、ベンダー管理など、PrivacyEngineが提供するサービスの一部です。個別のリスク評価とプライバシー影響評価を通じて、ビジネスは機密データのプライバシーに対する脅威を特定し、測定し、軽減するのに役立ちます。ただし、PrivacyEngineは高価なため、一部の小規模およびVoAGI規模の企業には手の届かない価格になる可能性があります。企業が拡大したりニーズが変わったりすると、ソフトウェアの価格も上昇する場合があります。PrivacyEngineの導入とメンテナンスは、同様のプラットフォームと同様に、課題があり、時間とエネルギーのかなりの投資が必要です。ビジネスは、既存のインフラストラクチャや手順にソフトウェアを設定し、統合するために、かなりの時間とエネルギーを費やす必要があります。 OneTrust プライバシー、セキュリティ、ガバナンスに関しては、OneTrustが頼りになるプロバイダです。同社は、GDPR、CCPA、LGPDなどの国際基準を満たすために、組織が利用できるさまざまなソフトウェアソリューションの完全なスイートを提供しています。OneTrustのソフトウェア製品は、プライバシー、セキュリティ、ガバナンスの取り組みを監督するための強力なツールを企業に提供します。ソフトウェアは、さまざまな業界の企業の特定の要件に合わせてカスタマイズすることができる柔軟性を持っています。コンサルティングやトレーニングは、OneTrustが提供する多くの専門サービスのうちの2つにすぎません。これらのサービスは、組織がプライバシーの取り組みを改善し、国際基準に適合するのを支援するためのものです。 Securiti Securitiは、オンプレミス、ハイブリッド、およびマルチクラウドの環境で、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスを提供するエンドツーエンドのプライバシーおよびデータセキュリティ自動化システムです。データのカタログ化、機密データの検出、アクセスインテリジェンスとコントロール、セキュリティポストマネジメントなど、Securitiのソフトウェア製品にはさまざまな機能があります。これにより、エンドツーエンドのデータ保護が実現されます。Securitiは、ビジネスが自社の機密データを理解し、データ漏洩の可能性を低下させ、法的基準を遵守するのに役立ちます。Securitiの競争力のある要素は、低価格で広範な機能を提供することです。このプラットフォームは、オンボーディングを容易にするための便利な技術リソースを提供し、データの透明性を高めるための便利なダッシュボードと可視化ツールのセットを管理します。 Collibra Collibraは、クラウドで動作するデータインテリジェンスプラットフォームであり、企業がデータ資産を管理し、統治するのを支援します。このシステムは、企業がデータから学び、それを利益に変えるための基盤を提供します。データガバナンス、カテゴリ化、データライン、データ品質など、対応するために構築された機能が数多くあります。Collibraのソフトウェアソリューションには、自動データの発見とカテゴリ化、データラインの可視化、データ品質の監視、データのカタログ化とインデックス化、ワークフローの管理などの機能があります。プラットフォームの統合されたコラボレーションとコミュニケーション機能は、データスチュワードとアナリストの間の情報共有と協力を促進します。Collibraのプラットフォームの複雑さは、技術的な専門知識を持つユーザーに適していますが、展開にはより技術的なノウハウを持つ企業が必要です。多くのユーザーは、Collibraのインターフェースについての説明が必要であり、慎重な準備にもかかわらず、ソフトウェアの最大限の活用には外部の支援が必要になる場合があります。 Palqee Palqeeは、企業がリスク、コンプライアンス、ガバナンスの目標を達成するための包括的なツールです。データマッピング、アセスメント、主体の権利管理、ドキュメンテーション、プライバシー主導の文化の醸成など、このプログラムはいくつかの分野で輝いています。Palqeeは、ユーザーフレンドリーな設定オプション、豊富なプリメイドテンプレートのライブラリ、活発なユーザーコミュニティを備えたため、コンプライアンス管理と協力のための人気のある選択肢となっています。他のソフトウェアオプションとは異なり、Palqeeは初期費用が高額であり、利用者はより長期の契約条件に同意する必要があります。Palqeeコミュニティとそのコンプライアンス機能は主に南米市場に焦点を当てており、他の地域の企業にとってはプラットフォームの有用性が低下する可能性があります。 Osano Osanoは、ウェブサイトやアプリのプライバシーポリシーを管理し、データプライバシールールに準拠するためのさまざまなリソースを提供します。基本的な機能には、プライバシーの問題を分析すること、ユーザーの同意を管理すること、規制の遵守をチェックすることが含まれます。Osanoは、企業が特定の用途に適応できるプライバシーポリシーテンプレートやコンプライアンスレポートも提供しています。Osanoプラットフォームには直感的なインターフェースとシンプルなコントロールがあります。プライバシーフローの問題をチェックするための包括的なプライバシースキャンモジュールなど、他にも便利なツールがあります。これらの機能は、組織が主要なプライバシースタンダードを満たすための進捗状況を示す編集可能なレポートによってサポートされています。 TrustArc TrustArcは、プライバシーフレームワーク、インテリジェンス、レポートの洞察、データインベントリの機能を調整してコンプライアンス管理を一元化するプライバシー管理プラットフォームです。時間のかかる労力を削減し、効率化するために、TrustArcはエンドツーエンドのコンプライアンス管理のための完全に自動化されたプラットフォームを提供しています。さらに、プラットフォームは展開中に生じる可能性のある問題に対処するための一流のカスタマーサービスチームのサポートを受けています。TrustArcの欠点は、プラットフォームの多機能性と個別化の選択肢に起因しています。TrustArcを信頼できる情報の中心とするためには、多くの監視が必要な場合があります。 BigID BigIDは、人工知能エンジンを搭載した企業全体のデータ発見と管理プラットフォームです。データ発見とインテリジェンスがこのツールの強みであり、効率的な評価、カテゴリ化、プライベートデータの管理などの機能も備えています。このため、BigIDは、企業がデータをよりよく理解し活用するためのプリメイドとカスタマイズ可能なツールセットを提供しています。BigIDの利点と欠点は、エンタープライズレベルのデータ発見と分類ソリューションとしての性質を反映しています。パワフルなツールキットとさまざまな発見ツールは素晴らしいですが、これらのツールには一定の制御が必要です。BigIDは比較的直感的でないユーザーインターフェースを持っているため、初心者にとって使用が難しいことを知っておく必要があります。 Didomi Didomiは、組織が地元のデータプライバシーレギュレーションの要件を満たすためのクッキーコンセントソリューションです。ユーザーは、クッキーや類似のトラッキング技術の受け入れを記録、変更、証明することができるシステムです。組織は、クッキーコンセントプログラムを管理するためのいくつかの便利なツールを利用することができます。企業が独自の承認ポップアップやフォームをデザインする自由を与える承認システム、すべての法的要件に適合した同意情報の中央リポジトリ、Didomiを他のエンタープライズソフトウェアに接続するために使用できる認可アプリケーションプログラミングインターフェースなどのツールがあります。ユーザーが自分の権限をどのように使用しているかを明らかにする同意分析ダッシュボードもあります。Didomiは、ブートストラップスタートアップから多国籍の複合企業まで、さまざまな規模の企業によって利用されています。Google、Microsoft、Salesforceなどの大手企業も信頼しています。 IBM…

「学生向けの最高のAIツール（2023年9月）」

人工知能（AI）は、教育においてさまざまな応用があります。インタラクティブなバーチャル教室の開発、”スマートコンテンツ”の生成、言語の壁の取り払い、知識のギャップの解消、そして各生徒に合わせた個別の授業計画の作成などです。学校のAI市場は、今後数十億ドル規模になると予想されています。教育体験のあらゆる側面を革新する潜在能力が、その急速な台頭に貢献しています。このため、いくつかの先見的なビジネスがAI技術を開発しています。学習環境で最も有用なAIアプリケーションのいくつかを探ってみましょう。 Gradescope Gradescopeは、学生が互いに評価やコメントを提供することで時間を節約するAIプログラムです。機械学習（ML）と人工知能（AI）がGradescopeの核心にあり、採点プロセスを効率化して時間と労力を節約します。教育者は、従来の評価、デジタル評価、課題、プロジェクトの採点を集中的に行うためにGradescopeを利用することができます。アウトソーシングにより、教育者はより重要な仕事に集中することができます。 Undetectable AI Undetectable AIは、AIコンテンツを優れた品質の人間によって書かれたコンテンツに変換する先端のツールです。AI検出器がコンテンツをフラグにすることを心配していますか？ Undetectable AIがあれば、それはあなたの新しい秘密の武器です。このツールを使えば、AIによって生成されたテキストを人間のような本物の自然なコンテンツに簡単に変換することができます。最も高度なAI検出器でも騙されるほどの本物のコンテンツを提供します。Undetectable AIは単なるコンテンツ作成ツールを超えており、市場で利用可能な最も高度なAI検出器リムーバーツールです。その独自のアルゴリズムは、テキストからすべての認識可能なAIの特徴を削除し、すべてのAI検出チェックを成功させるように設計されています。コンテンツ作成の制約を忘れてください。Undetectable AIを使えば、ツールだけでなく創造的な旅における完全な自由を手に入れることができます。このツールを使えば、AIコンテンツ検出器をバイパスすることができ、コンテンツがAI生成としてフラグ付けされたり識別される心配をする必要がありません。 Quizgecko Quizgeckoは、ビジネス、教育者、個々の学習者を対象としたAIパワードのオンラインテスト・クイズ作成ツールです。あらゆる言語で作業する能力を持つこのツールは、既存のコンテンツをカスタマイズ可能な評価に簡単に変換します。選択肢から穴埋め問題まで、ユーザーは簡単にクイズを作成、共有、埋め込むことができます。従業員のトレーニング、教室の指導、個別の学習に関わらず、Quizgeckoはプロセスを簡素化し、時間を節約し、関与を向上させます。 Aragon AI Aragonを使って、驚くほど簡単にプロフェッショナルなヘッドショットを作成しましょう。最新のAI技術を活用して、自分自身の高品質なヘッドショットを瞬時に作成します！写真スタジオの予約や着飾る手間を省略してください。写真の編集や修整も迅速に行われます。次の仕事を得るための優位性をもたらす40枚のHD写真を受け取りましょう。 Notion Notionは、高度なAI技術を活用してユーザーベースを拡大することを目指しています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、ミーティングでのアクションアイテムの識別、テキストの作成と編集などのタスクをサポートする強力な生成AIツールです。Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを提供することで、ワークフローを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化して改善します。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostinger…

「GeForce NOWが大いに盛り上がり、9月には24本の新作ゲームが登場しますその中でも『Party Animals』が一番注目されています」

そうして、夏は9月になり、今年最も期待されているゲームのいくつか、Cyberpunk 2077：Phantom Libertyの拡張版、PAYDAY 3、そしてParty Animalsが、今月のローンチと共にGeForce NOWライブラリに追加されます。これらは9月にクラウドゲーミングサービスに追加される24の新しいゲームの一部です。そして、次のGame PassタイトルであるSea of Starsが、今週の13の新しいゲームの一部としてローンチ時にクラウドに参加します。 GFN Thursdayでは、今月クラウドに参加する次のMicrosoftタイトル（Quake II、Gears Tactics、Halo Infiniteなど）を見るために目を光らせてください。さらに、NVIDIAはGoogleと連携して、Chromebookの所有者にGeForce NOW Priorityメンバーシップの3か月無料オファーを提供します。GeForce NOWクラウドゲーミングは、最大1,600pの解像度と120Hz以上のディスプレイを提供するChromebookと完全に組み合わせることができます。クラウドでパーティーハードクラウドが大騒ぎになります。 Recreate GamesとSource Technologyによる、笑えるほどおかしい物理ベースのパーティーバトラー、Party…

制限から自由：MoMAでのマシン幻覚の検証

Refik Anadol Studioのリードデータサイエンティスト、クリスチャン・バークは、MoMAで展示された「Unsupervised」展での仕事の経験について語っています

「ニューヨーク大学の研究者が、人の見かけの年齢を画像内で変える新しい人工知能技術を開発しましたが、その人の独自の識別特徴を維持します」

AIシステムは、画像解析を使用して個人の年齢を正確に推定および変更するために、ますます使用されています。老化の変動に堅牢なモデルを構築するには、多くのデータと高品質の長期データセットが必要です。長期データセットとは、数年にわたって収集された多数の個人の画像を含むデータセットのことです。多くのAIモデルがこのようなタスクを実行するために設計されていますが、多くの場合、個人の顔の特徴を保持しながら年齢属性を効果的に操作することに課題を抱えています。これらのシステムは、多くの年間を通じて個人を示す画像の大規模なトレーニングデータセットの作成という典型的な課題に直面しています。 NYU Tandon School of Engineeringの研究者たちは、個人の一意の生体認証情報を保持しながら、画像内の人物の見かけの年齢を変更するための新しい人工知能技術を開発しました。研究者たちは、各個人の少数の画像セットでモデルをトレーニングしました。また、別の画像セットを使用して、キャプションによってその人物の年齢カテゴリ（子供、ティーンエージャー、若者、中年、老人、高齢者）が示された画像を収集しました。この画像セットには、有名人の生涯を通じてキャプチャされた画像が含まれており、キャプション付きの写真はモデルに画像と年齢の関係を説明します。その後、トレーニングされたモデルは、テキストプロンプトを介して目標の年齢を指定することによって、エージングまたはデエージングのシナリオをシミュレートするために使用できるようになりました。これらのテキストプロンプトは、画像生成プロセスでモデルをガイドします。研究者たちは、事前にトレーニングされた潜在拡散モード、個人の身元特定情報を学習するための20枚の顔のトレーニング画像の小さなセット、および画像とそのキャプションの関連性を理解するための600組の画像キャプションの補助的なセットを使用しました。彼らは適切な損失関数を使用してモデルを微調整しました。また、画像にランダムな変動やノイズを加えたり、取り除いたりしました。さらに、研究者は「DreamBooth」という技術を使用して、ニューラルネットワークコンポーネントの融合によって、人間の顔の画像を徐々に制御された変換プロセスで操作しました。彼らは、他の年齢変更技術と比較してモデルの正確性を評価しました。この評価を行うために、26人のボランティアに対して生成された画像を同じ個人の実際の写真と関連付けるように依頼しました。さらに、顕著な顔認識アルゴリズムであるArcFaceを使用した比較も行いました。その結果、彼らの方法は優れたパフォーマンスを示し、他の技術のパフォーマンスを上回り、不正な拒否の頻度を最大で44%削減しました。研究者たちは、トレーニングデータセットに中年のカテゴリの画像が含まれている場合、生成された画像はさまざまな年齢グループを効果的に表現することを発見しました。一方、トレーニングセットには主に高齢者の画像が含まれている場合、モデルは逆の極端な範囲（子供のカテゴリなど）に属する画像を生成しようとする際に課題に直面します。さらに、生成された画像は、トレーニング画像をより古い年齢グループに変換する能力を男性と比較して特に示しています。この不一致は、トレーニング画像にメイクが含まれていることに起因する可能性があります。逆に、人種や民族の変動は生成された出力には顕著で識別できる効果をもたらしませんでした。

「ジオスペーシャルデータエンジニアリング：空間インデックス」

ジオスペーシャルデータサイエンスの作業を行う際には、書いているコードの最適化について考えることが非常に重要です数億行のデータセットをより速く集計または結合する方法はありますか…

大規模言語モデル（LLM）のファインチューニング入門ガイド

はじめに人工知能の進化と自然言語処理（NLP）の驚異的な進歩をたどる旅に出ましょう。AIは一瞬で急速に進化し、私たちの世界を形作っています。大規模言語モデルの微調整の地殻変動的な影響は、NLPを完全に変革し、私たちの技術的な相互作用を革命化しました。2017年にさかのぼり、「Attention is all you need」という画期的な「Transformer」アーキテクチャが生まれたという節目の瞬間を思い起こしてみてください。このアーキテクチャは現在、NLPの基盤となるものであり、有名なChatGPTを含むすべての大規模言語モデルのレシピに欠かせない要素です。 GPT-3のようなモデルを使って、連続性のある文脈豊かなテキストを簡単に生成することを想像してみてください。チャットボット、翻訳、コンテンツ生成のためのパワーハウスとして、その輝きはアーキテクチャと事前学習と微調整の緻密なダンスによって生まれます。私たちの今回の記事では、これらの変革的な手法の魅力に迫り、大規模言語モデルをタスクに活用するための事前学習と微調整のダイナミックなデュエットを巧みに扱う芸術を明らかにします。一緒にこれらの変革的な手法を解き明かす旅に出ましょう！学習目標 LLMアプリケーションを構築するさまざまな方法を理解する。特徴抽出、レイヤーの微調整、アダプターメソッドなどの技術を学ぶ。 Huggingface transformersライブラリを使用して、下流タスクでLLMを微調整する。 LLMの始め方 LLMは大規模言語モデルの略です。LLMは、人間のようなテキストの意味を理解し、感情分析、言語モデリング（次の単語の予測）、テキスト生成、テキスト要約など、さまざまなタスクを実行するために設計されたディープラーニングモデルです。これらのモデルは膨大なテキストデータで訓練されます。私たちは、これらのLLMをベースにしたアプリケーションを日常的に使っていますが、それに気づいていないことがあります。GoogleはBERT（Bidirectional Encoder Representations for Transformers）を使用して、クエリの補完、クエリの文脈の理解、より関連性の高く正確な検索結果の出力、言語翻訳など、さまざまなアプリケーションで使用しています。これらのモデルは、深層学習の手法、複雑なニューラルネットワーク、セルフアテンションなどの高度な技術を基に構築されています。これらのモデルは、言語のパターン、構造、意味を学ぶために膨大なテキストデータで訓練されます。これらのモデルは広範なデータセットで訓練されているため、それらを訓練するには多くの時間とリソースがかかり、ゼロから訓練することは合理的ではありません。特定のタスクにこれらのモデルを直接使用する方法があります。それでは、詳細について説明しましょう。 LLMアプリケーションを構築するさまざまな方法の概要私たちは日常生活で興味深いLLMアプリケーションをよく見ます。LLMアプリケーションを構築する方法について知りたいですか？以下はLLMアプリケーションを構築するための3つの方法です: ゼロからLLMを訓練する…

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