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「あらゆるプロジェクトに適した機械学習ライブラリ」

「機械学習プロジェクトで使用できる多くのライブラリが存在しますプロジェクトで使用するライブラリについての包括的なガイドを探索してください」

イントロダクション OpenAIからGPTがリリースされて以来、多くの企業が独自の堅牢な生成型大規模言語モデルを作成するための競争に参入しました。ゼロから生成型AIを作成するには、生成型AIの分野での徹底的な研究と数多くの試行錯誤が必要な場合があります。また、大規模言語モデルの効果は、それらが訓練されるデータに大きく依存するため、高品質なデータセットを注意深く編集する必要があります。さらに、これらのモデルを訓練するためには膨大な計算能力が必要であり、多くの企業がアクセスできない状況です。そのため、現時点では、OpenAIやGoogleを含むわずかな企業しかこれらの大規模言語モデルを作成できません。そして、ついにMetaがLlaMAの導入でこの競争に参加しました。学習目標新しいバージョンのLlaMAについて知るモデルのバージョン、パラメータ、モデルのベンチマークを理解する Llama 2ファミリのモデルにアクセスするさまざまなプロンプトでLlaMA 2を試して出力を観察するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Llamaとは何ですか？ LlaMA（Large Language Model Meta AI）は、特にMeta AI（元Facebook）が所有する会社であるMeta AIによって開発された基礎となる大規模言語モデルのグループである生成型AIモデルです。Metaは2023年2月にLlamaを発表しました。Metaは、7、13、33、および65兆のパラメータを持つコンテキスト長2kトークンの異なるサイズのLlamaをリリースしました。このモデルは、研究者がAIの分野での知識を進めるのを支援することを目的としています。小型の7Bモデルは、計算能力が低い研究者がこれらのモデルを研究することを可能にします。 LlaMaの導入により、MetaはLLMの領域に参入し、OpenAIのGPTやGoogleのPaLMモデルと競合しています。Metaは、限られた計算リソースで小さなモデルを再トレーニングまたは微調整することで、それぞれの分野で最先端のモデルと同等の結果を達成できると考えています。Meta AIのLlaMaは、LlaMAモデルファミリが完全にオープンソースであり、誰でも無料で使用できるだけでなく、研究者のためにLlaMAの重みを非営利目的で公開しているため、OpenAIやGoogleのLLMとは異なります。前進 LlaMA…

「10 最高のワークフロー自動化ツール」

現代の速いデジタルの世界では、効率は単なる流行語以上のものです - 必要不可欠なものですビジネスが拡大し、プロセスが複雑化するにつれて、手作業の操作はしばしば煩雑で時間のかかるものになります解決策は何でしょうか？ワークフロー自動化ツールですこれらのツールによって繰り返しのタスクを効率化することで、時間を節約するだけでなく、人為的なエラーのリスクも減らすことができます[…]

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Together AIがLlama-2-7B-32K-Instructを発表：拡張コンテキスト言語処理の大きな進歩

自然言語処理の広大な領域において、多面的な課題が生じています。それは、複雑で長大な指示を適切に理解し、応答する能力です。コミュニケーションの微妙なニュアンスがより複雑になるにつれて、既存のモデルが広範な文脈の複雑さに対処する際の不足点が露呈してきました。本書では、Together AIの献身的なチームが生み出した非凡な解決策が明らかになります。これは、言語処理の基盤そのものを再構築するという約束を持つソリューションです。このイノベーションは、特に広範な文脈の微妙な把握を必要とするタスクにおいて、重要な意味を持ちます。現代の自然言語処理技術は、長大な指示の複雑さに取り組むためのツールや手法に頼っています。しかし、研究チームが開発したLlama-2-7B-32K-Instructは、有望な新たな領域に進出しています。Together Inference APIの能力を巧みに活用することで、チームは短い文脈のシナリオでのパフォーマンスを損なうことなく、長い指示の領域で優れたモデルを構築しました。この戦略は、Alpaca、Vicuna、WizardLM、Orcaなどのモデルが取り入れている成功したアプローチと共通しており、強力な言語モデルを活用することで貴重な洞察が得られます。 Llama-2-7B-32K-Instructの成功は、研究チームによって厳格に指示された4つのステップの過程に基づいています。この旅は、モデルの厳密な蒸留から始まります。これは、会話、人間の指示、およびLlama-2-70B-Chatから派生した出力を包括する多様なデータセットの統合です。この幅広いミックスにより、モデルは繊細な指示を理解することができます。研究チームは、Together Inference APIを駆使してLlama-2-70B-Chatとクエリを行い、Llama-2-7B-32K-Instructを微調整しています。ダイナミックな微調整プロセスの後、モデルは厳格な評価を受けます。要約から複数のドキュメントにわたる質問応答まで、さまざまなタスクのベンチマークとしてのパフォーマンスが測定されます。Llama-2-7B-32K-Instructは、GPT-3.5-Turbo-16K、Llama-2-7b-chat、Longchat-7b-16k、Longchat-7b-v1.5-32kを含む既存のベースラインモデルを常に上回っています。この堅固なパフォーマンスは、モデルが長大な指示を処理し、さまざまなベンチマークで優れた結果を残す能力を裏付けています。 https://together.ai/blog/llama-2-7b-32k-instruct https://together.ai/blog/llama-2-7b-32k-instruct 結論として、Llama-2-7B-32K-Instructの登場は、長大な文脈の言語処理によって引き起こされる複雑さに取り組むための注目すべき進展を示しています。研究チームの正当な手法と革新的なTogether Inference APIの利用は、複雑な指示に対応し、新たなパフォーマンスの基準を確立するモデルに結実しました。Llama-2-7B-32K-Instructは、複雑な文脈を理解し、関連する応答を生成する能力の間隔を埋めることで、自然言語処理の将来の進歩を示す説得力のあるプレビューを提供します。この進歩は、複雑な指示から徹底的な理解と巧妙な応答の生成を要求するアプリケーションに力を与え、未知の領域に向けて分野を推進することができるでしょう。

データサイエンスプロジェクトを効果的に構造化する方法

「以前は、顧客がさまざまな回帰および分類タスクに取り組むために、類似モデルや推薦システム、NLP問題、予測など様々なデータサイエンスプロジェクトに従事していました」

「Pantsを使用してMachine LearningのMonorepoを整理する」

「過去に、ユーティリティコードの一部をプロジェクト間でコピーして貼り付けたことはありますか？その結果、同じコードの複数のバージョンが異なるリポジトリに存在することになりましたか？または、数十のプルリクエストを作成する必要があったことはありますか...」

「Amazon SageMaker Data WranglerでAWS Lake Formationを使用して細粒度のデータアクセス制御を適用する」

「SageMaker Data Wranglerは、Amazon EMRと組み合わせてLake Formationを利用できるようになり、この細かいデータアクセス制限を提供することをお知らせできることを嬉しく思います」

『Amazon SageMaker Clarifyを使用して、臨床設定で医療上の決定を説明する』

この投稿では、Amazon SageMaker Clarifyを使用して、臨床設定でモデルの説明可能性を向上させる方法を示します医療領域で使用される機械学習（ML）モデルの説明可能性は、採用を得るためにさまざまな観点から説明する必要がありますこれらの観点には、医学的、技術的、法的な観点、そして最も重要な観点である患者の観点が含まれます医療領域のテキストで開発されたモデルは統計的に正確になっていますが、個々の患者に最適なケアを提供するために、臨床医はこれらの予測に関連する弱点を倫理的に評価する必要があります臨床医が患者ごとに正しい選択をするためには、これらの予測の説明可能性が必要です

「AVIS内部：Googleの新しい視覚情報検索LLM」

「マルチモダリティは、基礎モデルの研究において最も注目されている分野の一つですGPT-4などのモデルがマルチモーダルなシナリオで驚異的な進歩を示しているにもかかわらず、まだ多くの課題がありますが、...」

「バランスのとれたアクト：推薦システムにおける人気バイアスの解消」

ある朝、目が覚めて自分を労わすために新しい靴を買おうと決めましたお気に入りのスニーカーウェブサイトにアクセスして、あなたに提案されたおすすめ商品を閲覧しました特に1つのペアが…

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