Search Results ML

「Amazon SageMakerでのRayを使用した効果的な負荷分散」

以前の記事（たとえば、ここ）では、DNNトレーニングワークロードのプロファイリングとパフォーマンスの最適化の重要性について詳しく説明しましたディープラーニングモデルのトレーニングは、特に大規模なものは...

「Apache CassandraとApache Pulsarを使用した製品推薦エンジンの構築」

仮説上の請負業者がApache PulsarとApache Cassandraを使用してAIの加速化を行った方法この記事ではAI/MLへの道のりの重要な側面について詳しく説明しています

「Amazon SageMakerの非同期エンドポイントを使用して、Amazon SageMaker JumpStartの基礎モデルのデプロイコストを最適化する」

この投稿では、これらの状況を対象にし、Amazon SageMaker JumpStartからAmazon SageMaker非同期エンドポイントに大規模な基盤モデルを展開することによって高コストのリスクを解決しますこれにより、アーキテクチャのコストを削減し、リクエストがキューにある場合や短い生存期間のみエンドポイントを実行し、リクエストが待機している場合にはゼロにスケーリングダウンしますこれは多くのユースケースにとって素晴らしいですが、ゼロにスケーリングダウンしたエンドポイントは、推論を提供できる前に冷たいスタート時間を導入します

「キャリアは、AWS GlueとAmazon SageMakerを使用してHVACの故障を予測する方法」

この投稿では、CarrierとAWSのチームが、単一のモデルを使用して大規模な機器のフリート全体での障害を予測するためにMLを適用した方法を示しますまず、AWS Glueを使用して高度に並列化されたデータ処理を行う方法について説明します次に、Amazon SageMakerが私たちを特徴エンジニアリングとスケーラブルな教師あり深層学習モデルの構築にどのように役立つかについて説明します

「Amazon SageMaker JumpStart上で、生成型AIベースのコンテンツモデレーションソリューションを構築する」

この記事では、マルチモーダルな事前学習と大規模な言語モデル（LLM）を使用した画像データのコンテンツモデレーションの新しい手法を紹介しますマルチモーダルな事前学習により、興味のある質問のセットに基づいて直接画像のコンテンツをクエリすることができ、モデルはこれらの質問に答えることができますこれにより、ユーザーは画像とチャットして、組織のポリシーに違反するような不適切なコンテンツが含まれているかを確認することができますLLMの強力な生成能力を利用して、安全/危険なラベルやカテゴリータイプを含む最終的な意思決定を生成しますさらに、プロンプトを設計することで、LLMに指定された出力形式（JSON形式など）を生成させることができます設計されたプロンプトテンプレートにより、LLMは画像がモデレーションポリシーに違反しているかどうかを判断し、違反のカテゴリーを特定し、なぜ違反しているのかを説明し、構造化されたJSON形式で出力を提供することができます

「グラフとネットワーク上の表現学習」

編集者の注記：ペタル・ヴェリックビッチ博士はODSC West 2023の講演者ですぜひ彼の講演「グラフとネットワークの表現学習」をチェックしてください！私のODSC Westでの講演の主な目的は、参加者がこの領域のキーポイントを吸収できるようにすることです

West 2023

「翼を広げよう：Falcon 180Bがここにあります」

はじめに本日は、TIIのFalcon 180BをHuggingFaceに歓迎します！ Falcon 180Bは、オープンモデルの最新技術を提供します。1800億のパラメータを持つ最大の公開言語モデルであり、TIIのRefinedWebデータセットを使用して3.5兆トークンを使用してトレーニングされました。これはオープンモデルにおける最長の単一エポックの事前トレーニングを表しています。 Hugging Face Hub（ベースモデルとチャットモデル）でモデルを見つけることができ、Falcon Chat Demo Spaceでモデルと対話することができます。 Falcon 180Bは、自然言語タスク全体で最先端の結果を実現しています。これは（事前トレーニング済みの）オープンアクセスモデルのリーダーボードをトップし、PaLM-2のようなプロプライエタリモデルと競合しています。まだ明確にランク付けすることは難しいですが、PaLM-2 Largeと同等の性能を持ち、Falcon 180Bは公に知られている最も能力のあるLLMの一つです。このブログ投稿では、いくつかの評価結果を見ながらFalcon 180Bがなぜ優れているのかを探求し、モデルの使用方法を紹介します。 Falcon-180Bとは何ですか？ Falcon 180Bはどれくらい優れていますか？ Falcon 180Bの使用方法は？デモハードウェア要件…

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「Amazon SageMakerでのRayを使用した効果的な負荷分散」

「Apache CassandraとApache Pulsarを使用した製品推薦エンジンの構築」

「Amazon SageMakerの非同期エンドポイントを使用して、Amazon SageMaker JumpStartの基礎モデルのデプロイコストを最適化する」

「キャリアは、AWS GlueとAmazon SageMakerを使用してHVACの故障を予測する方法」

「Amazon SageMaker JumpStart上で、生成型AIベースのコンテンツモデレーションソリューションを構築する」

「グラフとネットワーク上の表現学習」

「翼を広げよう：Falcon 180Bがここにあります」

このAIニュースレターは、あなたが必要なすべてです＃63

大規模言語モデルの探索 -Part 1

大規模言語モデルの探索-パート2

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