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「データエンジニアリング入門ガイド」

データエンジニアリングに参入したいのですか？今日からデータエンジニアリングと基本的な概念について学ぶことから始めましょう

Data Engineering

ラミニAIに会ってください：開発者が簡単にChatGPTレベルの言語モデルをトレーニングすることができる、革命的なLLMエンジン

LLMをゼロから教えることは難しいです。なぜなら、微調整されたモデルがなぜ失敗するのかを理解するのには時間がかかり、小さなデータセットに対する微調整の反復サイクルは通常数ヶ月かかるからです。一方、プロンプトの調整の反復サイクルは数秒で行われますが、数時間後には性能が安定します。倉庫のギガバイトのデータはプロンプトのスペースに収まりません。 Laminiライブラリのわずか数行のコードを使うことで、機械学習に精通していない開発者でも、巨大なデータセット上でChatGPTと同等の高性能LLMをトレーニングすることができます。Lamini.aiによってリリースされたこのライブラリの最適化は、プログラマが現在利用できるものを超えており、RLHFなどの複雑な技術や幻想抑制などの簡単な技術も含まれています。OpenAIのモデルからHuggingFaceのオープンソースのモデルまで、Laminiは1行のコードでさまざまなベースモデルの比較を実行することを簡単にします。 LLMを開発するための手順： Laminiは、微調整されたプロンプトとテキストの出力が可能なライブラリです。 Laminiライブラリを使用して簡単に微調整やRLHFを行うこれは、指示に従うLLMをトレーニングするために必要なデータを作成するために商業利用が承認された最初のホストされたデータジェネレータです。上記のソフトウェアを使用して指示に従うためのデータを作成するための最小限のプログラミング作業で無料でオープンソースのLLMを使用できます。ベースモデルの英語の理解力は、一般の使用には十分です。しかし、自分の業界の専門用語や標準を教える場合、プロンプトの調整だけでは不十分であり、ユーザーは独自のLLMを開発する必要があります。 LLMは、以下の手順に従うことでChatGPTのようなユーザーケースを処理できます： ChatGPTのプロンプトの調整または他のモデルの使用。チームは使いやすさを最適化し、LaminiライブラリのAPIを使用してモデル間を素早くプロンプト調整し、1行のコードでOpenAIとオープンソースのモデルを切り替えることができます。大量の入出力データを作成。これにより、それが受け取ったデータにどのように反応すべきかを示します。Laminiライブラリを使用してわずか100個から50,000個のデータポイントを生成するための数行のコードを含むリポジトリをリリースしました。このリポジトリには、パブリックで利用可能な50,000のデータセットが含まれています。豊富なデータを使用して開始モデルを調整。データジェネレータに加えて、合成データでトレーニングされたLamini調整LLMも共有しています。微調整済みモデルをRLHFに通す。 Laminiは、RLHFを操作するために大規模な機械学習（ML）および人間のラベリング（HL）スタッフを必要としなくなります。クラウドに置く。アプリケーションでAPIのエンドポイントを呼び出すだけです。 37,000個の生成された指示（70,000個のフィルタリング後）でPythia基本モデルをトレーニングした後、オープンソースの指示に従うLLMをリリースしました。Laminiは、従来の手間をかけずにRLHFと微調整の利点をすべて提供します。まもなく、手続き全体を管理するようになるでしょう。チームは、エンジニアリングチームのトレーニングプロセスを簡素化し、LLMのパフォーマンスを大幅に向上させることに興奮しています。反復サイクルをより速く効率的に行うことができれば、より多くの人々がプロンプトの調整だけでなく、これらのモデルを構築できるようになることを願っています。

「ドキュメントQ&AのためにローカルでCPU推論を実行するLlama 2」

サードパーティの商用大規模言語モデル（LLM）プロバイダー（例：OpenAIのGPT4）は、シンプルなAPI呼び出しを介してLLMの利用を民主化しましたしかし、チームはまだセルフマネージドまたはプライベートな展開が必要な場合もあります

軌跡予測のためのマップマッチング

この記事では、ノイズのあるGPSセンサーからサンプリングされた過去のトリップのデータベースを使用して、デジタル道路ネットワーク上の車両の軌跡を予測するための方法を紹介します将来の進路を予測するだけでなく、この...

「機械学習を学ぶにはどれくらいの時間がかかりますか？」

はじめに急速に成長している機械学習の分野は、多くの向上心ある人々の関心を引いています。しかし、機械学習を学ぶのにかかる時間は一般的で重要な質問です。本記事では、学習期間に影響を与える要素について探求し、推奨される学習パスを紹介し、さまざまな学習段階に必要な時間を見積もり、学習プロセスを最適化するための戦略を探求し、価値のある学習リソースとプラットフォームを紹介します。初心者であるか、スキルを向上させたい方でも、このガイドが機械学習の旅を明確に自信を持って進むのに役立ちます。機械学習とは？機械学習は、明示的なプログラミングなしでコンピュータが経験から学習し改善するAIの分野です。データを分析し、パターンを特定し、予測や意思決定を行うアルゴリズムが関与します。反復的な学習を通じて、機械は自身のパフォーマンスを適応・最適化し、複雑なタスクを効率的に処理することができます。初心者向けML認定コースをチェックして、スキルアップの旅をスピードアップしましょう！学習期間に影響を与える要素 MLの習得にかかる時間は、いくつかの要素に依存します。以下の重要な要素が学習にかかる時間に影響を与えます：事前知識：数学、統計学、プログラミングの基礎に強いバックグラウンドを持つ人々は、機械学習の基礎を理解するのが容易です。これらの領域での経験があると、学習プロセスを加速することができます。学習へのコミットメント：機械学習の勉強に費やす時間と努力は、学習の速度に直接影響します。一貫した学習の実践、対象への真の関心、定期的な練習は、学習を加速する上で重要です。機械学習の複雑さ：機械学習は、さまざまなサブフィールド、手法、戦略を含む広範な分野です。選択したトピックや知識の分野の複雑さは、学習にかかる時間に影響を与えることがあります。一部の概念は他よりも理解が難しいかもしれません。学習スタイル：それぞれが独自の学習スタイルを持っています。実践的なプロジェクトや実際の応用を好む人もいれば、理論的な理解を好む人もいます。機械学習を学ぶ時間は、個人の好みや学習方法によって異なることがあります。異なる学習段階の時間見積もり成功する機械学習の旅には、明確に定義された学習パスが重要です。機械学習の世界を探求したい方のために、以下はおすすめの学習パスです：数学と統計の基礎見積もり時間： 1-2か月説明：積分、確率論、線形代数などの基本的な数学の概念を理解することが重要です。MLアルゴリズムを理解するためには、まずこれらのキーコンセプトを理解する必要があります。オンラインリソース: データサイエンス＆機械学習のための19の数学＆統計のMOOC…

モデルレジストリとAmazon SageMakerモデルカードを統合する

「Amazon SageMakerモデルカードにより、モデルのドキュメント化方法を標準化し、モデルの設計、構築、トレーニング、評価などのライフサイクルを可視化することができますモデルカードは、モデルに関するビジネスおよび技術的なメタデータの真実の一元的な情報源として、監査やドキュメンテーションに信頼性を持って使用できるように意図されています」

自分自身のデータを使用して、要約と質問応答のために生成型AI基盤モデルを使用してください

大規模言語モデル（LLM）は、複雑なドキュメントを分析し、要約や質問への回答を提供するために使用することができますAmazon SageMaker JumpStart上の金融データにおけるファインチューニングに関する記事「Foundation Modelsのドメイン適応ファインチューニング」では、独自のデータセットを使用してLLMをファインチューニングする方法について説明しています一度しっかりとしたLLMを手に入れたら、そのLLMを公開したいと思うでしょう

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