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ハッギングフェイスのオートトレインを使用して、ミストラルAI 7B LLMの微調整の方法

最先端のLLMの微調整方法を学びましょう

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「2023年に大型言語モデル（LLM）から始めましょう」

まず、もしプログラミングやAIの知識が全くない場合は、この目的に特化したガイドを参考にして戻ってきてください！このガイドは、プログラミングの少ないバックグラウンドを持つ人を対象にしています...

エンタープライズデータの力を活用するための生成AI：Amazon Kendra、LangChain、および大規模言語モデルによる洞察

広範な知識を持つ大規模言語モデル（LLM）は、ほぼあらゆるトピックについて人間らしいテキストを生成することができますしかし、大量のデータセットでの訓練は、専門的なタスクに対しての利用価値を制限します継続的な学習がなければ、これらのモデルは初期の訓練後に現れる新しいデータやトレンドに無関心ですさらに、新しいLLMを訓練するためのコストも[…]

「データの血統と現代データ管理におけるその重要性」

データの系譜は、データの流れを理解し、品質、規制遵守、セキュリティを確保するために非常に重要ですそれは現代のデータ管理の基盤です

はい、GitHubのCopilotは（実際の）秘密を漏洩する可能性があります

研究者たちは、CopilotとCodeWhispererから有効なハードコードされた秘密を抽出し、新たなセキュリティリスクを明らかにしました

「初めに、AWS上でMONAI Deployを使用して医療画像AI推論パイプラインを構築しましょう！」

この記事では、MONAI Deploy App SDKで構築されたアプリケーションに再利用可能なMAPコネクタを作成する方法を紹介しますこれにより、クラウドネイティブなDICOMストアから医療画像AIのワークロードへの画像データの取得を統合し、高速化することができますMONAI Deploy SDKは、病院の運用をサポートするために使用することができますさらに、MAP AIアプリケーションをSageMakerでスケールアップするための2つのホスティングオプションもデモンストレーションします

テストに合格する：NVIDIAがMLPerfベンチマークでジェネラティブAIのトレーニングをターボチャージします

NVIDIAのAIプラットフォームは、最新のMLPerf業界ベンチマークにおいて、AIトレーニングとハイパフォーマンスコンピューティングの基準を引き上げました。多くの新記録やマイルストーンの中で、ジェネラティブAIの分野で特に注目されているのは、NVIDIA Eosです。これは、驚異的な10752基のNVIDIA H100 Tensor Core GPUとNVIDIA Quantum-2 InfiniBandネットワーキングを搭載したAIスーパーコンピュータで、GPT-3モデルに基づいた1750億個のパラメータを持つ1億トークンのトレーニングベンチマークをたったの3.9分で完了しました。これは、約3倍の速さで、NVIDIAがわずか6か月前に記録した10.9分を大幅に上回るものです。このベンチマークは、人気のChatGPTサービスのフルGPT-3データセットの一部を使用しており、推定によれば、Eosはたった8日間でトレーニングを完了させることができます。これは、512基のA100 GPUを使用した従来の最先端システムに比べて73倍高速です。トレーニング時間の短縮は、コスト削減、エネルギー節約、およびマーケット投入までの時間短縮につながります。大規模な言語モデルを広く利用できるようにする重要な取り組みであり、NVIDIA NeMoといったツールを使用して、すべての企業がカスタマイズ可能なLLMを採用できるようにしています。今回の新しいジェネラティブAIのテストでは、1024基のNVIDIA HopperアーキテクチャGPUが、2.5分でStable Diffusion text-to-imageモデルに基づいたトレーニングベンチマークを完了し、この新たなワークロードにおいてハイバーな成績を収めました。これらの二つのテストを採用することで、MLPerfはAIのパフォーマンスを測定する業界の標準としてのリーダーシップを強化しており、ジェネラティブAIが現在の私たちの時代で最も変革的な技術であることを裏付けています。システムの拡張が飛躍今回の最新の結果は、MLPerfベンチマークに適用されたアクセラレータがこれまでで最も多く使用されたことによるものです。10752基のH100 GPUは、今年6月のAIトレーニングでNVIDIAが使用した3584基のHopper GPUを大幅に上回りました。 GPU数の3倍のスケーリングが、パフォーマンスの2.8倍のスケーリングをもたらしたことで、ソフトウェアの最適化にも一部助けられ、93%の効率率を実現しました。…

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エンタープライズデータの力を活用するための生成AI：Amazon Kendra、LangChain、および大規模言語モデルによる洞察

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「初めに、AWS上でMONAI Deployを使用して医療画像AI推論パイプラインを構築しましょう！」

テストに合格する：NVIDIAがMLPerfベンチマークでジェネラティブAIのトレーニングをターボチャージします

「VSCodeをDatabricksと統合して、データエンジニアリングのパイプラインとモデルを構築および実行する」

「サイバーセキュリティとAI、テキサスサイバーサミットの中心に」

リフレックスを使って、純粋なPythonでChatGPTに似たWebアプリを作成する

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