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このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #66

AIの今週のトピックスでは、OpenAIが再び注目を浴びましたChatGPTに新たな音声と画像の機能を追加する計画が発表されたからですまた、LLMレースも熱を帯び続けており、Amazon...

「機械学習のための完璧なデータ注釈プロバイダを選ぶ7つのステップ」

「最高の注釈会社を見つける上での主な課題と、信頼できるAIデータ注釈サービスを雇うための対策の手順を見つけてください」

Tech

アマゾンセージメーカーでのLlama 2のベンチマーク

大型言語モデル（LLM）や他の生成型AIモデルの展開は、計算要件とレイテンシのニーズのために課題となることがあります。Hugging Face LLM Inference Containerを使用してAmazon SageMaker上でLlama 2を展開する企業に有用な推奨事項を提供するために、Llama 2の60以上の異なる展開設定を分析した包括的なベンチマークを作成しました。このベンチマークでは、さまざまなサイズのLlama 2をAmazon EC2インスタンスのさまざまなタイプでさまざまな負荷レベルで評価しました。私たちの目標は、レイテンシ（トークンごとのミリ秒）とスループット（秒あたりのトークン数）を測定し、次の3つの一般的なユースケースに最適な展開戦略を見つけることです：最も費用対効果の高い展開：低コストで良好なパフォーマンスを求めるユーザー向け最高のレイテンシ展開：リアルタイムサービスのレイテンシを最小限に抑えるための展開最高のスループット展開：秒あたりの処理トークンを最大化するための展開このベンチマークを公正かつ透明で再現可能なものにするために、使用したすべてのアセット、コード、データを共有しています： GitHubリポジトリ生データ処理済みデータのスプレッドシート私たちは、顧客がLLMsとLlama 2を効率的かつ最適に自社のユースケースに使用できるようにしたいと考えています。ベンチマークとデータに入る前に、使用した技術と手法を見てみましょう。 Amazon SageMaker上のLlama 2のベンチマーク Hugging…

「データの成熟度ピラミッド：レポートから先進的なインテリジェントデータプラットフォームへ」

この記事では、データの成熟度ピラミッドとそのさまざまなレベルについて説明しています単純なレポートからAI対応のデータプラットフォームまでをカバーしていますビジネスにおけるデータの重要性を強調し、データプラットフォームがAIの推進力となる方法を示しています

Data science

「ウェブ開発でAIを活用するトップ10の方法」

AIは2023年から2030年までの年間成長率37.3%で急速にウェブ開発領域で進化しています。AIは自動化と最適化の能力により、今日私たちがウェブサイトと関わる方法を根本的に変えることができます。現代では、あらゆる種類の企業にとってウェブサイトを持つことは必須となっています。AIとウェブサイト開発は、時間のかかるタスクをスピードアップするために協力しています。選択肢は無限であり、日常業務の自動化からユーザーが何を探しているのかを予測するより創造的なプログラムの開発まで様々です。 AIはウェブ開発にどのような影響を与えていますか？ウェブ開発はウェブサイトの構築と保守のための創造的な思考と構築技術を統合しています。成功するウェブサイトを作成するには、様々なコーディング、ウェブデザイン、ソフトウェアエンジニアリングのスキルが必要です。 AIはウェブ開発を多くの異なる方法で変革しています。ウェブサイトはユーザーの行動や選択に応じてデータとレイアウトをリアルタイムでカスタマイズすることができるため、高度なパーソナライゼーションを提供します。 AIの自動コード生成の能力により、開発者は効率的かつ迅速にウェブサイトを設計することができます。AIが生成するコードは、人が書くコードよりもより整理されていて組織的です。AIのおかげで、開発者にとってウェブサイトの保守と更新がより簡単になります。 AIはウェブ開発でどのように使用されていますか？以下に、AIとウェブ開発が互いを補完する具体的な方法を示します。 1. パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス AIによってユーザーエクスペリエンス（UX）が向上し、AIチャットボットなどの対話型要素が提供され、ウェブサイトの探索が容易になります。ソーシャルメディアプラットフォームでは、AIがユーザーに関連する推奨事項を提供して、受けるサービスを向上させます。ユーザーが見たいコンテンツを提供することで、ウェブサイトに滞在する時間を延ばすことができます。 2. チャットボットと仮想アシスタント仮想アシスタントとAIチャットボットは、人々がウェブサイトと関わる方法を変えています。チャットボットはユーザーの発言を理解し、自然に回答するように設計されています。チャットボットは繰り返し操作を自動化したり、よくある質問に答えたり、クライアントを必要な場所に案内したりするために使用されることがあります。また、自然言語を理解することができるため、言葉の使い方に関係なく正確にユーザーの問い合わせに返答することができます。仮想AIアシスタントは、ユーザーの以前の行動に基づいてカスタマイズされた推奨事項を提供することができます。 3. 自然言語処理（NLP）ウェブ開発におけるAIの利用法に関して、NLPは重要な役割を果たしています。特に検索エンジンの効率を向上させるために役立ちます。顧客の行動やアクションに基づいてパーソナライズされたウェブサイトの推奨事項を行うことができます。これにより、ウェブサイトのユーザーエンゲージメントとコンバージョン率が向上します。また、チャットボットや自然言語のインタラクションを利用することで、聴覚、視覚、身体の障害を持つユーザーに対してもより簡単でアクセスしやすいユーザーエクスペリエンスを提供することができます。 4. ユーザー行動分析人工知能はユーザーの相互作用から得られるデータを評価することで、顧客の習慣や好みに関する洞察を提供することができます。これにより、ウェブサイトのユーザーに対してサービスをパーソナライズし、エンゲージメントを向上させることができます。 AIを利用したユーザーアナリティクスを使用することで、ウェブ開発者は消費者がウェブサイトとの関わり方のパターンを特定することができます。このスキルを用いることで、開発者は潜在的な課題を予測し、重要な問題に発展する前に積極的に対処することができます。 5. A/Bテストと最適化…

AI in Web Development

「機械学習システムの技術的負債の管理」

機械学習（ML）コミュニティが年々進化するにつれ、MLプロジェクトの開発に利用できるリソースは豊富になっています例えば、私たちは汎用のPythonパッケージであるscikit-learnに頼ることができます...

「大規模な言語モデルは本当に複雑な構造化データを生成するのに優れているのか？このAI論文では、Struc-Benchを紹介し、LLMの能力を評価し、構造に注意したFine-Tuningの解決策を提案します」

大規模言語モデル（LLM）は、他の自然言語処理のタスクとともに、テキスト生成のタスクで重要な進展を遂げています。生成能力の基本的な要素である、構造化データの生成能力は、以前の研究で大いに注目されてきました。しかし、LLMは、複雑な構造化出力を生成する能力において、依然として苦労しています。これは、自動レポート作成からコーディング支援まで、さまざまなアプリケーションにおいて重要なスキルです。さらに、LLMの構造化出力の能力を評価するための研究は、比較的少ないです。LLMの評価のほとんどは、自発的なテキストやコードの開発に焦点を当てています。これは、LLMがどれだけ複雑な構造化データを生成できるのかという問題を提起します。イェール大学、浙江大学、ニューヨーク大学、ETHチューリッヒの研究者たちは、このようなオープンな問いについて徹底的な分析を行い、それに取り組むことを目指しています。まず、LLMの複雑な構造化データの生成能力に関するより包括的な研究が必要です。これまでのLLMの評価は、関係の抽出、イベントの認識、名前付きエンティティの識別など、単純な情報抽出（IE）タスクに焦点を当てたものが主でした。この場合、IEタスクの目的は、抽出されたデータを整理された形で収集することです。以前の研究は、LLMに比べてタスク中心のアプローチでした。テキストからデータを生成するBARTやT5などの事前学習モデルを使用し、主な焦点はテキストからデータへの問題でした。次に、LLMのパフォーマンスを包括的に評価するための評価基準やメトリックが必要です。既存のベンチマークは、単語の重複などの単純な客観的メトリックを使用して、機械が生成したコンテンツが情報を適切に分類できるかどうかを評価しています。LLMが構造化された出力を提供できるかどうかを判断するためには、情報の形式も考慮すべきです。さらに、現在のLLMは、人間の自然言語の入力に正確に従い、正確な形式とエラーのないコンテンツを提供することができるのでしょうか？この研究は、文献のこれらのギャップを埋め、LLMが構造化された出力を生成するためのトレーニングデータセットと評価基準を向上させることを試みています。以下は、彼らの貢献のリストです：(1) 彼らはSTRUCBENCHと呼ばれるベンチマークを作成しました。このベンチマークは、生のテキスト、HTML、LaTeX形式の構造化テキストの生成に焦点を当てています。彼らはまた、有名なLLMの能力を注意深く評価し、内容の正確さ、フォーマット、数値推論、長いテーブルの管理の問題を特定しました。(2) 彼らは、構造化テキスト生成のベンチマークで有名なLLMを実証評価し、注目すべきデータセットを組み込み、さまざまな領域に拡大しました。これにより、一般的な誤りの種類と欠陥の次元についてより深い理解が得られました。彼らの結果は、GPT-3.5とGPT-4が正確な出力を提供するための支援が必要であり、問題は主に誤ったコンテンツ、不十分なフォーマット、数値推論スキルの不足、長いテーブルの管理能力の欠如によるものです。(3) 彼らは、これらの問題を解決するために、構造認識の指示調整を使用し、ChatGPTを使用してフォーマットの指示を作成した後、LLaMAモデルをトレーニングしてこれらのフォーマットに従うようにしました。視覚的および隠れたデータ上の良好な結果は、これがLLMの構造化された出力を提供する能力を大幅に向上させる可能性があることを示しています。

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このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #66

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「機械学習システムの技術的負債の管理」

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「Amazon SageMakerを使用して、Llama 2モデルのスループット性能を向上させる」

「包括的な革新：Amazon SageMakerでのHack.The.Bias」

PySparkでのランダムフォレスト回帰の実装方法

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