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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

「ScyllaDB NoSQLを使用したAI/MLフィーチャーストアの構築方法」

この記事では、AI/MLフィーチャーストアの基礎について掘り下げ、ScyllaDB NoSQLを使用して自分自身のフィーチャーストアを始める方法を探求します

TinyML アプリケーション、制限、およびIoT＆エッジデバイスでの使用

過去数年間、人工知能（AI）と機械学習（ML）は、産業だけでなく学界でも人気と応用が急速に広まってきましたしかし、現在のMLとAIモデルには1つの大きな制限がありますそれは、望ましい結果を得るために膨大な計算と処理能力を必要とすることです[…]

Amazon SageMaker、HashiCorp Terraform、およびGitLab CI/CDを使用したモデルモニタリングと再トレーニングによるバッチ推論のためのMLOps

この記事では、Amazon SageMaker、Amazon EventBridge、AWS Lambda、Amazon Simple Notification Service（Amazon SNS）、HashiCorp Terraform、およびGitLab CI/CDを使用して、バッチ推論のためのMLOpsワークフローを作成する方法について説明しますこのワークフローでは、ジョブスケジューリング、モデルのモニタリング、再トレーニング、登録、エラーハンドリング、通知を自動化し、製品のバッチ推論ワークロードの複雑さとコストを削減することができます提案されたMLOpsワークフローは、自動化、モニタリング、監査可能性、スケーラビリティを通じて、MLライフサイクルの管理に再利用可能なテンプレートを提供します

「AIとML開発言語としてのPythonの利点」

「AIやMLなどのツールを使用して、ウェブ開発会社が業界を征服するためにPythonがますます使用されている理由を発見してください」

「MLOpsは過学習していますその理由をここで説明します」

「MLは、独自のDevOpsアプローチとそれにマッチするインフラストラクチャを必要とするユニークなプラクティスですか？ MLOpsカテゴリーの短い歴史を振り返ることで、これが明確になります」

スマートインフラストラクチャのリスク評価における人間とAI・MLの協力

「人間の専門知識、AIの洞察、およびMLアルゴリズムをシナジー効果を発揮させることで、より安全で適応性のある都市システムのためのスマートインフラリスク評価が変革されます」

「🦜🔗PydanticとLangchainを使用して堅牢なMLバックエンドを構築する」

「データサイエンティストは一般的に優れたプログラマーではないことがよく知られています彼らは高度な理論的なスキルを持ち、数学や統計学でも優れた成績を収めることが多いですが、しかし…」

メタAIは、SeamlessM4Tを発表しましたこれは、音声とテキストの両方でシームレスに翻訳と転写を行うための基盤となる多言語・マルチタスクモデルです

相互作用がますますグローバル化する世界において、多言語を話すことは隔たりを埋め、理解を促進し、様々な機会の扉を開くことができます。複数の言語を学ぶことは、言語の構造や言語学に対する洞察を提供し、コミュニケーションと思考のメカニズムに対する理解を深めることができます。これは特に、異文化間の相互作用が一般的な今日のグローバル化された世界で特に貴重です。人間とAIの間でもこの橋が埋まる必要があると思いませんか？ MetaAIとUC Berkleyの研究者たちは、音声とテキストの間でシームレスに翻訳と転写を行う基礎的な多言語およびマルチタスクモデルを提案しています。彼らはそれを「SeamlessM4T」と呼んでいます。名前のM4Tは、Massively Multilingual and Multimodal Machine Translationを表しています。これは、100言語までの音声からテキスト、音声から音声、テキストから音声、テキストからテキストへの翻訳、および自動音声認識を備えたAIモデルです。 Babel Fish（オンライン翻訳サービス）を知らない人はいませんよね？それにはどんな問題があるのでしょうか？Babel Fishは音声から音声への翻訳システムです。このような種類のさまざまな既存のシステムは、英語、スペイン語、フランス語など、高リソースの言語に焦点を当てる傾向があり、多くの低リソースの言語を後回しにしています。彼らのサービスは主に英語から他の言語への翻訳であり、逆の場合はほとんどありません。これらのシステムは、複数のサブシステムから構成されるカスケードシステムに依存しているため、性能がカスケードと比較して追いついていないのです。これらの制限を解消するために、研究者たちは100万時間以上のオープンスピーチオーディオデータを使用してセルフスーパーバイズドスピーチを学習しました。彼らは470,000時間以上の自動的に整列した音声翻訳のマルチモーダルコーパスを作成しました！背景ノイズと話者に対するモデルの堅牢性を評価するために、彼らは堅牢性のベンチマークを作成し、それぞれ38％と49％の改善を見つけました。研究者たちは、安全で堅牢なパフォーマンスを確保するために、ワークフロー全体でシステムの体系的な評価を維持しました。彼らはクローズドデータの使用に代わる並行データマイニングを使用しました。この方法は、さまざまな言語の文を固定サイズの埋め込み空間にエンコードし、類似度メトリックに基づいて並行インスタンスを見つけることを含みます。テキストと音声の翻訳に関わるすべてのタスクを処理できる統一された大規模モデルを作成することは、次世代のデバイス内およびオンデマンドのマルチモーダル翻訳の重要な基盤を築きます。彼らは、この理念を主に念頭に置いて言語技術が開発されると、世界の半数の人々のニーズが解決され、高リソースと低リソースの言語を話す人々の間のギャップを埋めるために世界をリードする方向に進むと述べています。研究者たちは、SeamlessM4Tのパフォーマンスがスラングや固有名詞の翻訳において高リソースと低リソースの言語間でより一貫性が必要かもしれないと述べています。彼らの将来の仕事は、母国語とスラングに基づいたより友好的で穏やかな会話を実現するために、この制限を解消することです。

「ジェネラティブAIおよびMLモデルを使用したメールおよびモバイル件名の最適化」

「ジェネレーティブAIとMLモデルを併用して、最大のエンゲージメントを得るために、トーンと対象読者に合わせた魅力的な件名やタイトルを自動的に作成する」

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