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「リトリーバル増強生成（RAG）とファインチューニング、どちらを選ぶべきですか？」

最近数ヶ月間、大型言語モデル（LLM）の人気が急上昇しています。自然言語処理、自然言語理解、自然言語生成の強みに基づいて、これらのモデルはほとんどの産業でその能力を発揮しています。生成型人工知能の導入により、これらのモデルは人間のようなテキスト応答を生成するように訓練されるようになりました。有名なGPTモデルにより、OpenAIはLLMの力を示し、変革的な開発の道を切り拓きました。ファインチューニングやRetrieval Augmented Generation（RAG）などの手法により、より正確で文脈豊かな応答を提供するための問題に対するAIモデルの能力が向上しています。 Retrieval Augmented Generation（RAG） RAGでは、検索ベース型と生成型のモデルが組み合わされます。従来の生成型モデルとは異なり、RAGは基盤となるモデルを変更せずに、対象となる最新のデータを取り込むことで既存の知識の枠組みを超えて活動することができます。 RAGの基本的なアイデアは、特定の組織やドメインのデータに基づいて知識リポジトリを構築することです。リポジトリが定期的に更新されるため、生成型AIは最新の文脈に即したデータにアクセスすることができます。これにより、モデルは組織のニーズに合わせて、より正確かつ複雑な応答をユーザーの入力に対して返すことができます。大量の動的データは標準の形式に変換され、知識ライブラリに保持されます。その後、データは埋め込まれた言語モデルを使用して数値表現を作成し、ベクトルデータベースに保持されます。RAGにより、AIシステムは言葉を生成するだけでなく、最新かつ関連性の高いデータを用いて生成することが保証されます。ファインチューニングファインチューニングは、事前に訓練されたモデルを特定のアクションを実行したり、特定の振る舞いを表示したりするためにカスタマイズする方法です。これは、多数のデータポイントで訓練された既存のモデルを取り上げて、より具体的な目標に適合するように修正することを含みます。自然言語コンテンツを生成するのに長けた事前訓練済みモデルを、ジョークや詩、要約など特定の対象に特化させることができます。ファインチューニングにより、開発者は広範なモデルの知識とスキルを特定の主題やタスクに適用することができます。ファインチューニングは特にタスク固有のパフォーマンス向上に役立ちます。特定のタスクについて、専門的な情報を適切に選択したデータセットを通じて提供することで、モデルは精度の高い文脈に即した出力を生成する能力を獲得します。ファインチューニングにより、初めから始めるのではなく既存の情報を活用するため、トレーニングに必要な時間と計算リソースも大幅に削減されます。この方法により、モデルは狭いドメインに順応することで、より効果的に焦点を絞った回答を提供することができます。ファインチューニングとRAGの評価時に考慮すべき要素 RAGは頻繁なモデルの再学習を必要とせずに、定期的に外部の情報源から最新のデータを要求することで、動的データの状況で非常に優れたパフォーマンスを発揮します。一方、ファインチューニングには再現性の保証がないため、信頼性が低くなります。 RAGは他の情報源から関連するデータを取得することで、LLMの機能を向上させます。これはドキュメントの要約、オープンドメインの質問応答、ナレッジベースからデータを取得できるチャットボットなど、外部の知識へのアクセスが必要なタスクに適しています。ファインチューニングは頻繁に変わるデータソースに対しては適用できない場合があります。 RAGは小さなモデルの利用を制限します。一方、ファインチューニングは小規模モデルの効果を高めることで、より迅速で費用のかかる推論を可能にします。 RAGは自動的に取得した情報に基づいて言語のスタイルやドメインの専門化を調整することはありません。一方、ファインチューニングは行動や文章スタイル、ドメイン固有の知識の調整により、特定のスタイルや専門領域との深い整合性を提供します。 RAGは一貫性があり、情報をもとに回答を生成します。ファインチューニングは幻覚を抑えることができるかもしれませんが、新しい刺激にさらされると、生成される反応は作り上げられる場合もあります。 RAGは応答生成を分割して明示的なフェーズに分け、データの取得方法に関する情報を提供することで透明性を提供します。一方、ファインチューニングは回答の基本となるロジックの透明性が低くなります。 RAGとファインチューニングのユースケースの違いは何ですか？ LLMはテキストのカテゴリ分類、感情分析、テキスト生成などのさまざまなNLPタスクに対してファインチューニングできます。これらのタスクでは、入力に応じてテキストを理解し生成することが主な目的となります。一方、RAGモデルは、ドキュメントの要約、オープンドメインの質問応答、ナレッジベースからデータを取得できるチャットボットなど、外部の知識へのアクセスがタスクに必要な場合に優れたパフォーマンスを発揮します。トレーニングデータに基づくRAGとFine-tuningの違い LLMをFine-tuningする際、彼らは特定の検索手法を使用するわけではありませんが、一般的には目標タスクに一致するラベル付きの例から構成されるタスク固有のトレーニングデータに依存します。一方、RAGモデルは検索と生成の両方のタスクを行うために訓練されます。これには、成功した検索と外部情報の使用を示すデータを生成のための教師付きデータと組み合わせる必要があります。…

2024年に使用するためのトップ5の生成AIフレームワーク

イントロダクション魅力的なジェネラティブAIフレームワークの世界へようこそ。ここでは、革新と創造性がデジタルの風景で融合する大いなる力、ジェネラティブ人工知能の力について語ります。ジェネラティブAIの力は単なる技術的な驚異にとどまりません。それは、私たちが機械とのやり取りをし、コンテンツを生み出す方法を形作る力強い力です。想像してください：わずかなプロンプトで物語や画像、さらには世界までも作り出す能力。それは魔法ではありません。それが人工知能の進化です。ジェネラティブAIは単なるアルゴリズムの集合体ではありません。それはオンラインデータの広大な領域によって駆動される創造のパワーハウスです。AIに対してテキスト、画像、ビデオ、音声、複雑なコードの生成をプロンプトで指示することができると想像してみてください。GenAIは学習し進化し続けることで、さまざまな産業におけるその応用は増大しています。その秘密はトレーニングにあります。複雑な数学と大規模なコンピューティングパワーが結集してAIにアウトカムを予測させ、人間の行動や創造を模倣するように教え込むのです。ジェネラティブAIの世界への旅は、その仕組みの謎を解明することから始まります。ニューラルネットワークはどのように新しいコンテンツを生み出すためのパターンを特定するのでしょうか？ChatGPTやDALL-Eなどのツールを支える基本モデルは何でしょうか？ジェネラティブAIの複雑な利用法や機能について一緒に探求していきましょう。この技術革命の最前線に立つトップ5のフレームワーク。機械が想像力に命を吹き込み、デジタルキャンバスが描く可能性は限りなく広がる旅へご参加ください。実践的な学習でジェネラティブAIの力を向上させましょう。 GenAI Pinnacle Programをチェックしてください！ジェネラティブAIフレームワークとはジェネラティブAIフレームワークは、GenAIのバックボーンとなり、機械が多様で文脈に即したコンテンツを作成できるようにするインフラストラクチャを提供します。これらのフレームワークは、LLMs、GANs、VAEsなどのAIモデルのためのガイドラインとなり、広範なデータセット内のパターンを理解することを可能にします。これらのフレームワークを利用することで、組織は教師なしおよび半教師あり学習アプローチのパワーを利用してAIシステムをトレーニングすることができます。このトレーニングは、NLPから画像生成までのタスクを基礎付けており、機械がプロンプトを解釈する能力を向上させます。 Langchain LangChainは、GenAIプロフェッショナル向けの革命的なソフトウェア開発フレームワークとして展開されます。LangChainは、日常のタスクやプロジェクトの風景を再構築するために作られ、大規模言語モデル（LLMs）を活用することを重視しています。MITライセンスのオープンソースの思想の下、LangChainはエージェント、メモリ、チェーンを包括した標準化されたインターフェースを導入します。 LangChainのエージェントは、LLMsが情報を元にした意思決定を行うことを可能にし、ダイナミックなチャットボット、ゲーム、さまざまなアプリケーションの創造を促進します。メモリ機能は価値があり、LLMへの呼び出し間で状態を維持することができます。この機能は、チャットボットのようなアプリケーションにとって基盤となり、一貫性のある会話や前のクエリのアウトカムの保存を可能にします。チェーンは単一のLLM呼び出しを超えて拡張し、シーケンスのオーケストレーションを容易にします。これは要約ツールや質問応答システム、多様な複雑な相互作用を必要とするアプリケーションのための恩恵です。 LangChainのデータ拡張生成機能により、GenAIプロフェッショナルは外部データに基づいたテキストの生成能力をさらに高めることができます。魅力的なニュース記事から商品説明までの作成にLangChainはコンテンツ生成の能力を増幅させます。 LangChainは、顧客サービスや教育のためのチャットボット、娯楽や研究のためのゲーム、そして要約ツールや質問応答システムなど、さまざまなアプリケーションでその能力を発揮してきました。コンテンツ生成、翻訳、コード生成、データ分析、医療診断などさまざまなアプリケーションをカバーしており、ジェネラティブ人工知能の進化する風景において、LangChainはイノベーションと効率性を推進します。 LlamaIndex LlamaIndexは、GenAIプロフェッショナルの武器の中で重要なツールとして浮上しています。GPT-4などのカスタムデータとLLMsの間にシームレスなつながりを提供します。この革新的なライブラリは、データとLLMsを扱う複雑なプロセスを簡素化することで、GenAIプロフェッショナルの日々の業務やプロジェクトを大幅に向上させます。LlamaIndexの多様なユーティリティは、データの取り込み、構造化、検索、統合の各段階で重要なサポートを提供します。まず、LlamaIndexはAPI、データベース、PDF、外部アプリケーションなどさまざまなソースからデータを「摂取」することに優れており、忠実なデータ収集者として機能します。次に、LLMが簡単に理解できるようにデータを「構造化」する段階に移ります。この構造化されたデータは、「検索」と「取得」の段階で基盤となり、必要なときに正確なデータを見つけて取得するのをLlamaIndexが容易にします。最後に、LlamaIndexは「統合」プロセスをスムーズ化し、さまざまなアプリケーションフレームワークとのデータのシームレスな統合を可能にします。 LlamaIndexは、収集のための「データコネクタ」、組織化のための「データインデックス」、翻訳者としての「エンジン」（LLM）の3つの主要なコンポーネントで動作します。このセットアップにより、GenAIの専門家はLLMの能力とカスタムデータを組み合わせたRetrieval Augmented Generation（RAG）において強力な基盤を提供するLlamaIndexを利用することができます。クエリエンジン、チャットエンジン、エージェントなどのモジュラーな構造は、対話レベルの対話を可能にし、ダイナミックな意思決定を促進します。Q&Aシステム、チャットボット、またはインテリジェントエージェントを作成する場合、LlamaIndexはGenAIの専門家にとって欠かせない味方であり、LLMとカスタマイズされたデータを活用したRAGへの進出を強力にサポートします。 Jarvis マイクロソフトのJARVISプラットフォームはAIのイノベーションをリードし、GenAIの専門家に日常の業務を向上させるための無類のツールを提供しています。JARVISはChatGPTやt5-baseなどのAIモデルと連携し、統一された高度な結果を提供します。タスクコントローラーとしてのJARVISは、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまなオープンソースのLarge Language…

「プロダクションに適したRAGアプリケーションの12のチューニング戦略ガイド」

「実稼働のための検索増強生成（RAG）アプリケーションのパフォーマンス向上に調整できる戦略とパラメータ」

「たった1行のコードで、Optimum-NVIDIAが驚くほど高速なLLM推論を解除します」

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理を革新し、複雑な問題を解決するためにますます展開されています。これらのモデルの最適な性能を達成することは、固有の計算的要求のために非常に困難です。最適化されたLLMの性能は、応答性のある高速な体験を求めるエンドユーザーだけでなく、改善されたスループットがコスト削減に直結するスケーリング展開にとっても非常に価値があります。それがOptimum-NVIDIAの役割です。Hugging Faceで利用できるOptimum-NVIDIAは、非常にシンプルなAPIを通じてNVIDIAプラットフォーム上のLLMの推論を劇的に高速化します。たった1行のコードを変更するだけで、NVIDIAプラットフォーム上で最大28倍の高速な推論速度と1,200トークン/秒を実現することができます。 Optimum-NVIDIAは、NVIDIA Ada LovelaceおよびHopperアーキテクチャでサポートされる新しいfloat8フォーマットを活用した最初のHugging Face推論ライブラリです。さらに、NVIDIA TensorRT-LLMソフトウェアソフトウェアの高度なコンパイル機能により、LLMの推論を劇的に高速化します。実行方法 Optimum-NVIDIAを使用したパイプラインで、素早い推論速度でLLaMAを実行するには、わずか3行のコードで開始できます。Hugging Faceのtransformersライブラリを使用してLLaMAを実行するためのパイプラインを既に設定している場合、パフォーマンスのピークを解除するためにわずかなコードの変更のみが必要です！ - from transformers.pipelines import pipeline+ from optimum.nvidia.pipelines import pipeline# transformersと同じです！pipe = pipeline('text-generation', 'meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf',…

自律AIエージェント：データサイエンスと技術の未来を切り拓く先駆者

イントロダクションテクノロジーのダイナミックな風景において、自律型AIエージェントは変革的な存在として登場し、データと人工知能との相互作用を再構築しています。この魅力的な領域に深く入り込むと、これらのエージェントが単なるプログラム以上のものであることが明らかになります。彼らは私たちの日常生活にAIを統合するパラダイムシフトを象徴しているのです。自律型AIエージェントの理解自律型AIエージェントは、人間の介入なしで意思決定と行動実行が可能な知的な存在です。これらのエージェントは最新のアルゴリズムと機械学習モデルを活用してデータを分析し、洞察を得て自律的にタスクを実行します。自律型AIエージェントはどのように動作するのですか？以下は、彼らがどのように動作するかの詳細です：計画：目標の定義：エージェントは、達成したい特定のタスクやプロセスの最適化など、あらかじめ定義された目標から始めます。環境の評価：エージェントはセンサーや他のデータソースを通じて、周囲の情報を継続的に収集します。これにより、エージェントは現在の状況や潜在的な障害を理解するのに役立つデータを得ます。プランの生成：エージェントは目標と環境情報に基づいて目的を達成するための計画や戦略を生成します。これにはアクションの計画、適切なツールの選択、潜在的な結果の予測などが含まれる場合もあります。意思決定：データの分析：エージェントはセンサーの読み取り、過去の経験、学習したモデルなどの利用可能なデータを分析し、状況を理解し、異なるアクションの潜在的な結果を予測します。アクションの選択：強化学習や他の意思決定アルゴリズムを使用して、エージェントは目標を達成する可能性が最大化すると信じるアクションを選択します。適応と学習：エージェントは経験から継続的に学びます。行動の結果を監視し、新しい情報に基づいて知識ベースや意思決定プロセスを更新します。ツールとリソース： LLM（大規模言語モデル）：これらは、エージェントの脳として機能し、コミュニケーションや推論のための人間のような言語理解と生成能力を提供します。センサーとアクチュエーターにより、エージェントは物理的な環境を知覚し、相互作用することができます。…

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

今週、私たちはトランスフォーマーや大規模な言語モデル（LLM）の領域を超えた重要なAIの進展に焦点を当てました最近の新しいビデオ生成拡散ベースのモデルの勢いについて…

2024年に使用するためのトップ5の生成AIライブラリ

イントロダクションテクノロジーの進化する世界において、人工知能（AI）は変革的な力として登場しました。基本的なアルゴリズムから最新の機械学習モデルの洗練まで、AIの旅路は確かに革命的であった。そして、ジェネレーティブAIライブラリの出現により、魅惑的な章が展開されています。しかし、ジェネAIとは一体何でしょうか？ジェネレーティブAIと共に未来に踏み出しましょう！従来のモデルとは異なり、ジェネAIは産業を再構築するため新たなデータを生成します。ChatGPTのようなツールが道を切り開き、ビジネスの景観を変えています。最新のAIツールの「2024年のトップ5ジェネレーティブAIライブラリ」を探索し、革新を再定義し、ユーザーエクスペリエンスを革命化するパワーと潜在能力を解き放ちましょう。これらのライブラリは、AIの進化の最前線を示しています。ジェネレーティブAIの未来へ、一緒にこのエキサイティングな旅に参加しましょう！ジェネレーティブAIライブラリとは何ですか？ジェネAIライブラリは、ジェネレーティブ人工知能の基盤となる、事前学習済みのモデルとアルゴリズムのリポジトリです。これらのライブラリは、AIの創造的なポテンシャルに一から始めることなく、開発者や企業がアクセスできるようにするものです。学習されたパターンとデータの基盤を提供することで、ジェネAIライブラリはテキストや音楽、ビジュアルなど多様な出力の生成を可能にします。これらのライブラリを活用することで、開発プロセスが効率化され、革新と効率性が促進されます。ジェネAIライブラリは、幅広いアプリケーションと産業に対して、高度なAIの機能を民主化する役割を果たしています。実践的な学習でジェネレーティブAIのゲームをアップグレードしましょう。当社のジェネAI Pinnacle Programで、ベクトルデータベースの驚異を発見しましょう！ 2024年に使用するトップ5ジェネレーティブAIライブラリ 1. Open AI OpenAIのAPIは、ジェネAIの世界に没入した専門家にとって、革新的なツールとして位置づけられます。柔軟な「テキストイン、テキストアウト」のインターフェースを提供するこのAPIは、一般的な解決策として際立っており、ジェネAIの専門家が日常の業務やプロジェクトにシームレスに統合することが可能です。ほとんどの英語のタスクに適用可能な柔軟性があり、実験、開発、探索に使える広範なプレイグラウンドを提供します。 APIは、最小限の例での理解とタスクの実行に優れています。ジェネAIのプログラミングにおいて直感的な選択肢であり、プロフェッショナルは複雑なシステムの問題ではなく、創造的な出力に集中することができます。タスク固有のトレーニングによるパフォーマンスの向上も、ユーザーが提供したデータセットやフィードバックに基づくカスタマイズを可能にします。OpenAIはシンプルさに重点を置くことで、さまざまなユーザーベースにアクセス可能な状態を確保しており、その技術の継続的なアップグレードは、機械学習の急速な進化に適応することへの献身を示しています。さらに、OpenAIは負の影響を及ぼすアプリケーションに対して慎重なモニタリングとアクセスの終了を行う責任あるAIの使用に重点を置いています。プライベートベータ版のリリースはユーザーの安全性への取り組みを反映し、言語技術の安全関連の研究を継続して行っています。OpenAIのAPIを使用するジェネAIの実践者は、ポジティブなAIシステムへの貢献となる強力なツールを作成しています。このAPIは、収益を超えて一般的なAIの進歩を推進し、障壁を取り除き、ジェネAIコミュニティをさまざまな可能性へと前進させるのです。 2. PandasAI PandasAIは、革新的なジェネAIパワーを備えたデータ分析ライブラリであり、ジェネAIの専門家にとって日常の業務の風景を再構築します。広く使われているPandasライブラリを基盤に構築されたPandasAIは、ジェネAIモデルをシームレスに統合することで生産性を向上させます。前処理やデータの可視化などの伝統的なPandasタスクは、ジェネAIの能力によって高められ、データフレームに会話の要素を導入します。 PandasAIの魅力は、複雑なコーディングプロセスを自然な言語インターフェースに変換することにあります。ジェネAIによって、データサイエンティストは自然な言語でデータセットと会話するだけで簡単にクエリを実行することができます。この革新により、前処理や分析フェーズが大幅に迅速化し、従来のコーディングプラクティスとは異なるアプローチが可能となります。このライブラリは、テック系とノンテック系の両方のプロフェッショナルがデータセットと簡単にやりとりできる新たな可能性を開きます。パンダのAIの中心には、ジェネレーティブ人工知能（GenAI）があります。GenAIは既存のデータのパターンを特定することで、多様なデータタイプを生成することができる一部の人工知能です。GenAIを活用することで、パンダのAIはユーザーが複雑なコードを書く必要なく、自然言語で意図を表現し、その指示が正確に実行される新しい時代をもたらします。この変革的なアプローチは、日常のタスクを効率化するだけでなく、ジェネレーティブAIの領域で包括的かつ効率的なデータ分析プロセスの道を開きます。 3. HuggingFace Transformers HuggingFace…

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

なぜGPUはAIに適しているのか

GPUは人工知能の希少な地球の金属、さらには金そのものとも呼ばれています。それは、今日の生成的AI時代において基盤となる存在であるためです。それは3つの技術的理由と数多くのストーリーによって説明され、それぞれの理由には多くの側面がありますが、大まかに言えば次のようなものです。 GPUは並列処理を使用します。 GPUシステムはスーパーコンピュータの高さにまでスケールアップします。 AIのためのGPUソフトウェアスタックは幅広く深いです。その結果、GPUはCPUよりも高速かつエネルギー効率が優れており、AIのトレーニングおよび推論においても優れたパフォーマンスを提供し、高速計算を使用するさまざまなアプリケーションにおいても利益をもたらします。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIグループの最近のレポートによれば、GPUのパフォーマンスは「2003年以来約7000倍」向上し、価格性能比は「5600倍」増加していると報告されています。 2023年のレポートは、GPUのパフォーマンスと価格性能の急激な上昇を捉えています。レポートはまた、AIの進展を測定し予測する独立系の研究グループであるエポックの分析も引用しています。「GPUは、機械学習ワークロードを高速化するための主要なコンピューティングプラットフォームであり、過去5年間のほとんど（もしくはすべて）の最大のモデルがGPU上でトレーニングされています… それにより、AIの最近の進歩に重要な貢献をしています」とエポックはサイトで述べています。また、米国政府のためにAI技術を評価した2020年の研究も同様の結論を導いています。「製造および運用コストを含めた場合、最先端のAIチップは生産性と運用コストをリーディングノードCPUよりも1〜3桁高いと予想されます」と述べています。「NVIDIAのGPUは、過去10年間にAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させました」と同社の首席科学者であるビル・デーリー氏は、半導体およびシステムエンジニアの年次集会であるHot Chipsの基調講演で述べています。 ChatGPTがニュースを広める ChatGPTは、GPUがAIにとって優れたものであることを強力に示した例です。数千のNVIDIA GPUでトレーニングされ、実行される大規模な言語モデル（LLM）は、1億人以上の人々が利用する生成的AIサービスを提供しています。その2018年のリリース以来、AIの業界標準ベンチマークであるMLPerfは、NVIDIA GPUのトレーニングおよび推論のリーディングパフォーマンスを詳細に示しています。例えば、NVIDIA Grace Hopper Superchipsは最新の推論テストで圧倒的な成績を収めました。そのテスト以降にリリースされたNVIDIA TensorRT-LLM推論ソフトウェアは、パフォーマンスを最大8倍向上させ、エネルギー使用量と総所有コストを5倍以上削減します。実際、NVIDIA…

小さいが強力：大型言語モデルの時代における小型言語モデルの飛躍

「小さな言語モデルの革命を探求し、効率的で費用対効果の高いAIの代替手段として、主要な大きな言語モデルに対抗するものを挑戦してください」

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