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「データ中心のAIの練習方法と、AIが自分のデータセットを改善する方法」

編集者の注記 ヨナス・ミュラーは、10月30日から11月2日までのODSCウエストで講演者となります彼のトーク「データ中心のAIの実践とAIによるデータセットの改善方法」を必ずご覧ください！機械学習モデルの性能は、それが訓練されたデータに依存します...

「LLMアライメントの活用：AIをより利用しやすくする」

エディターの注記 Sinan Ozdemirは、10月30日から11月2日までODSC Westのスピーカーとして登壇します彼の講演「フィードバックからの強化学習を用いたオープンソースLLMsの整合化」をぜひチェックしてください！2020年、世界はOpenAIのGPT-3という驚異的なAIに出会いました...

「ODSC West 2023に参加すべき10の言語モデルセッション」

今年、LLMsとGenerative AIは業界と日常生活の両方で主導権を握っていますODSC Westは10月30日から11月2日まで開催されるイベントで、この変革によってもたらされる新しいテクノロジーやアプリケーション、必要なスキルに備えることを目指していますカンファレンスでは、実践的なトレーニングセッションが提供されます...

人工知能に投資するのですか？ 考慮すべきポイントはこれです

「AIの取り組みに投資するためのすべての知識」

機械学習エンジニアのためのLLMOps入門ガイド

イントロダクション OpenAIのChatGPTのリリースは、大規模言語モデル（LLM）への関心を高め、人工知能について誰もが話題にしています。しかし、それは単なる友好的な会話だけではありません。機械学習（ML）コミュニティは、LLMオプスという新しい用語を導入しました。私たちは皆、MLOpsについて聞いたことがありますが、LLMOpsとは何でしょうか。それは、これらの強力な言語モデルをライフサイクル全体で扱い管理する方法に関するものです。 LLMは、AI駆動の製品の作成と維持方法を変えつつあり、この変化が新しいツールやベストプラクティスの必要性を引き起こしています。この記事では、LLMOpsとその背景について詳しく解説します。また、LLMを使用してAI製品を構築する方法が従来のMLモデルと異なる点も調査します。さらに、これらの相違によりMLOps（機械学習オペレーション）がLLMOpsと異なる点も見ていきます。最後に、LLMOpsの世界で今後期待されるエキサイティングな展開について討論します。 学習目標： LLMOpsとその開発についての理解を深める。 例を通じてLLMOpsを使用してモデルを構築する方法を学ぶ。 LLMOpsとMLOpsの違いを知る。 LLMOpsの将来の展望を一部垣間見る。 この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。 LLMOpsとは何ですか？ LLMOpsは、Large Language Model Operationsの略であり、MLOpsと似ていますが、特に大規模言語モデル（LLM）向けに設計されたものです。開発から展開、継続的なメンテナンスまで、LLMを活用したアプリケーションに関連するすべての要素を処理するために、新しいツールとベストプラクティスを使用する必要があります。 これをよりよく理解するために、LLMとMLOpsの意味を解説します： LLMは、人間の言語を生成できる大規模言語モデルです。それらは数十億のパラメータを持ち、数十億のテキストデータで訓練されます。 MLOps（機械学習オペレーション）は、機械学習によって動力を得るアプリケーションのライフサイクルを管理するために使用されるツールやプラクティスのセットです。 これで基本的な説明ができたので、このトピックをもっと詳しく掘り下げましょう。 LLMOpsについての話題とは何ですか？ まず、BERTやGPT-2などのLLMは2018年から存在しています。しかし、ChatGPTが2022年12月にリリースされたことで、LLMOpsのアイデアにおいて著しい盛り上がりを目の当たりにするのは、ほぼ5年後のことです。 それ以来、私たちはLLMのパワーを活用したさまざまなタイプのアプリケーションを見てきました。これには、ChatGPTなどのお馴染みのチャットボットから（ChatGPTなど）、編集や要約のための個人用のライティングアシスタント（Notion AIなど）やコピーライティングのためのスキルを持ったもの（Jasperやcopy.aiなど）まで含まれます。また、コードの書き込みやデバッグのためのプログラミングアシスタント（GitHub Copilotなど）、コードのテスト（Codium AIなど）、セキュリティのトラブルの特定（Socket…

「金融分野における生成型AI：FinGPT、BloombergGPT そしてその先へ」

「Generative AI」とは、入力データに似た新しいデータサンプルを生成できるモデルのことを指します「ChatGPT」の成功により、企業が独自の大規模言語モデルを設計するための機会が多く生まれ、様々な業界で革新的なアイデアが生まれていますデータによって推進される金融セクターは、今や以前よりもデータ集約的です私はデータサイエンティストとして働いています[…]

「ユーザーの入力、プロンプト、および応答のシーケンスを理解する大型言語モデルを活用した対話型アプリケーション」

この記事では、ユーザーの入力がどのように処理され、プロンプトに変換され、LLMに送信され、応答が生成され、ユーザーに提示されるかを説明しています

新興の脅威：言語モデルの時代におけるアプリケーションのセキュリティ確保

大言語モデル（LLM）の驚くべき能力（ChatGPTのようなもの）によって、次世代のアプリを作成しようとする開発者たちにとって、それらは魅力的で抵抗できない存在ですしかし、この熱狂的な採用は、ユーザーに新たな危険をもたらす可能性がありますLLMは、ほとんどの開発者が理解していないユニークな脆弱性を持っています安全なアプリケーションを構築するには、これらの新しいリスクを理解し、適切な対策を実施する必要があります...

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