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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

AI + No-Code 開発者のイノベーションを再定義するヴァイラルコンボ

開発者が絶対に取り戻せないものは時間です著者は、AIに支えられた低コード/ノーコードプラットフォームの価値について議論し、より早い開発時間とビジネスの適応力の向上を促進しています

「LLM革命：言語モデルの変革」

イントロダクション 言語モデルの世界は、特に大規模言語モデル（LLM）の登場により、過去数年間で劇的な進化を遂げました。これらのモデルは、数十億のパラメータと自然言語の深い理解を備えており、人工知能の分野を変革するのに重要な役割を果たしてきました。今日は、この革命を探求し、クローズドソースからオープンソースのLLMへの移行、ファインチューニングの重要性、そして最近登場した効率的なファインチューニング技術の開発に焦点を当てます。 学習目標： クローズドソースとオープンソースのLLMの違いを知る。 LLMの伝統的なファインチューニングとパラメータ効率のファインチューニングを理解する。 異なるパラメータ効率のファインチューニング戦略を探索する。 効率的なファインチューニングのためのLudwigの使用方法を学ぶ。 クローズドソース vs オープンソースのLLM：適切なアプローチの選択 言語モデルの景色は、OpenAIなどの企業が提供するクローズドソースのモデルと、Meta、Googleなどの機関が提供するオープンソースのバリアントとの2分することがありました。ChatGPT、GPT 3.5、GPT 4などのクローズドソースのLLMは、管理されたインフラストラクチャと迅速なプルーフオブコンセプトの能力により、魅力的な出発点を提供します。これらのモデルは、高品質の事前学習データセットを提供し、インフラストラクチャのセットアップは不要であり、LLMの能力を探求する人々にとって簡単な入り口となります。 しかし、アクセス性にもかかわらず、クローズドソースのLLMには根本的な制約があります。これらはモデルの所有権を欠き、最小限のカスタマイズ能力しか提供せず、特にデータプライバシーやモデルの制御が重要なセクターでは、長期的な投資には適していません。これに対し、オープンソースのLLMは有望な代替手段です。完全なモデルの所有権とカスタマイズが可能であり、オープンソースの領域での革新的な開発への即時アクセスを容易にします。そのトレードオフは、これらのモデルを自己ホスティングするための費用と課題です。 伝統的なファインチューニング vs パラメータ効率のファインチューニング ファインチューニングは、特にドメイン固有のタスクを考慮する際に、LLMの潜在能力を最大限に引き出すための重要なプロセスとして浮かび上がります。クローズドソースのモデルは、ファインチューニングに必要な柔軟性を欠いている一方、オープンソースのモデルはこのプロセスに完全な制御を提供します。ファインチューニングにより、事前学習済みのLLMを特定のタスクに適応させるためにモデルの重みを更新し、パフォーマンスを向上させることができます。これは一般的なモデルを専門的なアプリケーションに合わせてパーソナライズする手段であり、ユニークなタスクのためにパフォーマンスを最適化することを可能にします。 ファインチューニングとRetrieval Augmented Generation（RAG）などのモデルの間の議論は、特定のタスクに合わせたモデルの必要性と一般的な目的を持つ知能の間の関係に焦点を当てています。LLMのオープンソースの性質は、カスタマイズと効率的なファインチューニングを可能にし、優れたタスク固有のパフォーマンスを実現するために必要です。 伝統的なファインチューニングには、すべてのモデルのパラメータを更新するというリソースを多く消費し、時間がかかり、必ずしも最適なタスク固有のパフォーマンスをもたらすわけではありませんというプロセスの制約があります。しかし、パラメータ効率のファインチューニングにおける最近のイノベーションは、この制約を打破しました。事前学習済みのLLMを凍結し、非常に小さなセットのタスク固有のレイヤーのみをトレーニングすることにより、効率的なファインチューニングはリソースに優しく、より効果的な方法で行われます。 パラメータ効率のファインチューニングへの移行は、LLMを特定のタスクに適応させる方法に大きな影響を与えています。タスク固有のレイヤーの最小限のセットのみに焦点を当てることにより、プロセスは費用効果が高く、時間効率が良くなります。この革新的なアプローチにより、データセットが小さくても最適なタスク固有のパフォーマンスが実現され、クローズドソースのモデルに比べてオープンソースのLLMの潜在能力が示されます。 MetaによるLIMA論文などの研究は、GPT…

「トランスフォーマーはNFLプレーを生成できます：QB-GPTの紹介」

初めて「ストラトフォーマー」についての記事を書いて以来、多くのフィードバックとアイデアをいただいている（まず、ありがとうございます！）これによって、私は自分の仕事を深め、さらなる一歩を踏み出すきっかけを得ました：新たな試みとして、...

「ビッグデータパイプラインのデータ品質を簡単に監視する方法」

導入 危険な水域を航行する、かなりの大きさの貨物船を指揮している自分を想像してみてください。貴重な貨物を安全に目的地に届けるのはあなたの責任です。あなたが持っている航海図の正確さ、機器の信頼性、乗組員の専門知識によって成功が決まります。誤った一つのミス、不具合、もしくはスリップアップで航海に危険が及ぶ可能性があります。 今日のデータ駆動型の世界では、データ品質が重要です。データ駆動による洞察は、戦略の形成やビジネスの未来を形作るのに役立ちます。船長のように、データエンジニアやスペシャリストは会社をデータの広大な海に導いています。ビッグデータのパイプラインは彼らの道具であり、コンパスではありません。 これらのパイプラインを介して大量のデータを輸送することは、データ処理の基盤となります。しかし、この水域には多くの隠れたリスクや不均一なデータが存在します。この記事では、ビッグデータパイプライン、データ駆動型の意思決定における役割、そしてデータ品質を維持する困難が詳細に説明されています。データスペシャリストは、経験豊富な船長と同様に、データ管理の複雑さを乗り越えて重要な洞察を安全に提供します。 学習目標 重要性を理解する：データ品質と信頼性が今日のデータ駆動型の意思決定プロセスにおいて果たす重要な役割を理解する。 課題を認識する：ビッグデータがデータ品質の維持における一意的な課題をもたらすことを特定し、その中でもデータ量、速度、バラエティに焦点を当てる。 主要なメトリクスをマスターする：完全性、一意性、正確性など包括的なデータ品質を確保するための重要なメトリクスについて学ぶ。 ツールとアラートに慣れる：データ品質チェックに使用できるオープンソースツールに慣れ、問題の迅速な解決のためのリアルタイムアラートシステムの重要性について理解する。 データ品質を監視する理由 データ駆動型の意思決定は、データそのものの質によって決まります。 欠陥のあるデータに基づいて重要なビジネスの意思決定を行うことを想像してみてください。その結果は壊滅的なものになる可能性があり、財務的な損失や評判の損失を招くかもしれません。 データ品質の監視は以下のような方法で役立ちます： 信頼性の確保：データ駆動型の意思決定は、データそのものの質によって決まります。銀行がUPI（統一支払いインターフェース）トランザクションを処理していると想像してください。もし銀行のデータ品質が損なわれていると、誤った資金の送金、場所を間違えたトランザクション、不正アクセスが発生する可能性があります。銀行券が真正であることはその価値を持つために重要であり、金融データの信頼性は正確で安全な運用のために不可欠です。データ品質の監視により、金融の意思決定やトランザクションが正確で信頼性のあるデータに基づいて行われ、金融システム全体の統合性が保たれます。 コストのかかるミスの回避：悪いデータは誤った洞察を生み出す可能性があります。金融機関が誤ったデータに基づいて誤った取引を行ったり、誤った患者レコードのデータに基づいて誤った治療を行うプロバイダーがいると、深刻な結果につながる可能性があります。データ品質の監視と確保は、そのようなリスクを緩和するのに役立ちます。データ品質が確保されていれば、顧客のターゲティングが向上し、正確な財務予測と効率的な業務が可能になります。データ品質の良し悪しは、利益と損失の差になるかもしれません。 信頼の構築：ステークホルダーはデータに依存しています。その品質を確保することでインフラストラクチャに対する信頼が強固になります。データは部門間、ステークホルダー間、ビジネス間で共有されることがよくあります。データ品質が一貫して高い場合、信頼が育まれます。 ビッグデータ品質の監視における課題 ビッグデータには独自の課題があります： データ量：その膨大なサイズのため、手動のチェックはほとんど不可能です。 データ生成の速度：高速なデータ生成に対してリアルタイムの品質チェックが重要です。 データのバラエティ：異なるデータタイプとソースは複雑さを増します。 監視する主要なメトリクス データ品質を効果的に監視するために、特定のメトリクスに焦点を当てる必要があります： 完全性：このメトリクスは、必要なデータがすべて存在することを確認します。不完全なデータは、誤った分析や意思決定につながる可能性があります。完全性を監視することで、欠落しているデータを早期に特定し、修正措置を取ることができます。データセットが包括的で完全であることを保証します。…

アリエル・カッツ、H1のCEO兼共同創設者-イスラエルとガザの支援、GenosAI、トライアルイノベーション、医療分野でのAIの影響、現代医学におけるデータの役割、スタートアップのアドバイス

「H1は医療関係者、研究者、業界パートナーをつなぎ、臨床、科学、研究情報と洞察力を提供し、医療の成果を向上させ、医療業界のイノベーションを推進します私たちは、Ariel Katz氏、H1のCEO兼共同創業者に、AIを活用した医療に関するインタビューシリーズに参加していただき、感謝していますこのインタビューでは、ArielがH1の持続的なサポート活動について議論しています... Ariel Katz氏、H1のCEO兼共同創業者 — イスラエルとガザの支援、GenosAI、臨床試験のイノベーション、AIの医療への影響、現代医療におけるデータの役割、スタートアップへのアドバイス 詳細はこちら »」

「では、なぜ私たちはレコメンデーションシステムを気にする必要があるのでしょうか…？フィーチャリング：トンプソンサンプリングへの優しい紹介」

今日も自分自身に気づいてしまった100...01日連続で、遅い晩ごはんの箱を手に持ったまま、Netflixで見る番組を探しながら食事をつまんでいる自分にフィードが…

「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」

「テキサスサイバーサミット2023のレビューに飛び込んでくださいAIがセキュリティに与える影響を知り、ゼロトラスト戦略について学び、ランサムウェアのドスとドン'tsについてもご覧くださいさらに詳しく」

「ChatGPT Visionをデータ分析に活用する5つの方法」

「数式、データ抽出、結果評価、ダッシュボードおよびグラフなどの視覚データを解釈することで、データ分析を向上させます」

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

OpenAIのAPIを使用して、一行のデプロイメントで純粋なPythonでChatGPT風のWebアプリを構築する方法

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