Search Results ML

「xTuringに会ってください：たった3行のコードで自分自身の大規模言語モデル（LLM）を作成できるオープンソースツール」

特定のアプリケーションのための大規模な言語モデル（LLM）の実用的な実装は、現在のところ、ほとんどの個人にとって困難です。特定のドメイン向けに高い精度と速度でコンテンツを生成したり、作文スタイルを模倣したりするためには、時間と専門知識が必要です。 Stochasticは、LLMの最適化と高速化に特化した明るいMLエンジニア、ポストドク、およびハーバード大学の卒業生のチームを持っています。彼らはxTuringというオープンソースのソリューションを紹介しており、ユーザーはたった3行のコードで独自のLLMを作成することができます。自動テキストデリバリー、チャットボット、言語翻訳、コンテンツ制作などのアプリケーションは、これらの概念を活用して新しいアプリケーションを開発・作成しようとする人々の関心の対象です。これらのモデルをトレーニングや微調整することは、時間と費用がかかることがありますが、xTuringを使用すると、LLaMA、GPT-J、GPT-2、または他の手法を使用して、モデルの最適化を簡単かつ迅速に行うことができます。 xTuringの単一GPUまたはマルチGPUトレーニングフレームワークとしての汎用性により、ユーザーは特定のハードウェア構成にモデルを合わせることができます。メモリ効率の高い微調整手法（LoRAなど）をxTuringは使用しており、学習プロセスを高速化し、ハードウェアの費用を最大90%削減します。メモリの使用量を減らすことにより、LoRAはより迅速かつ効果的なモデルトレーニングを容易にします。 xTuringの微調整能力を評価するために、LLaMA 7Bモデルがベンチマークとして使用され、xTuringを他の微調整手法と比較したチームがあります。データセットは52Kの命令で構成され、335GBのCPUメモリと4つのA100 GPUが使用されました。結果は、DeepSpeed + CPUオフロードを使用して、LLaMA 7Bモデルを1エポックあたり21時間トレーニングした場合、GPUの使用量は33.5GB、CPUの使用量は190GBでした。一方、LoRA + DeepSpeedまたはLoRA + DeepSpeed + CPUオフロードを使用して微調整する場合、メモリ使用量はそれぞれ23.7GBと21.9GBに劇的に減少しました。CPUによって使用されるRAMの量は14.9GBから10.2GBに減少しました。さらに、LoRA + DeepSpeedまたはLoRA + DeepSpeed + CPUオフロードを使用すると、トレーニング時間は1エポックあたり40分から20分に短縮されました。 xTuringを始めるのは簡単です。ツールのユーザーインターフェースは直感的に学習し使用できるように設計されています。ユーザーはマウスクリック数回でモデルを微調整し、xTuringが残りの作業を行います。使いやすさから、xTuringはLLMに初めて取り組む人や経験豊富な人にとっても優れた選択肢です。…

「トップの予測分析ツール/プラットフォーム（2023年）」

予測分析は我々があまり考えずに利用する標準的なツールです。予測分析はデータマイニング、統計学、機械学習、数理モデリング、人工知能の手法を用いて、未知の出来事について将来の予測を行います。これは過去のデータを使用して予測を作成します。例えば、特定の日の市場で製品（たとえば花）の売上を予測する場合、バレンタインデーであればバラの売上はより多くなるでしょう！特別な日には通常の日よりも花の売上が高くなることは明らかです。予測分析は寄与要素を特定し、データを収集し、機械学習、データマイニング、予測モデリング、その他の分析手法を適用して将来を予測することを目指します。データから得られる洞察には、過去には理解されていなかった複数の要素間のパターンや関係が含まれています。それらの隠れたアイデアを見つけることは、あなたが思っている以上に価値があります。予測分析は企業が業務を改善し目標を達成するために使用されます。予測分析は構造化データと非構造化データの両方の洞察を活用することができます。予測分析、ディープラーニング、人工知能の関係は何ですか？例えば、コンピュータが音声を認識したり、意思決定を行ったりする能力をどれくらい持っているかを研究することは、コンピュータ科学の一分野である人工知能の範疇に含まれます。人工知能（AI）は、知識を獲得し、それを新しい判断に適用することによって、コンピュータに人間と同等かそれ以上に反応する能力を教えることを目指しています。それはアルゴリズムを用いてデータのパターンを見つけ出し、将来の出来事を予測することに関連しています。機械学習が共通のパターンを識別するためには、大量のデータを処理する必要があります。機械は練習を通じて情報やスキル（またはデータ）を獲得します。ディープラーニングはテキスト、音声、画像、写真などを扱う機械学習の一分野です。ディープラーニングは、自転車の画像とオートバイの画像を区別するなど、複雑な操作を理解するために膨大な量のデータが必要です。予測分析とは、機械学習、統計学、過去のデータを使用して将来の確率とトレンドを予測することを指します。また、将来の出来事の進行に影響を及ぼす可能性のある行動を推奨するという点で、他の機械学習手法よりも進んでいます。予測分析には人工知能と機械学習の両方が使用されます。実際、分析ツールは予測スコアを生成し、エンドユーザーにどの手順を取るべきかをアドバイスします。一言で言えば、人工知能は機械学習と予測分析の総称です。アルゴリズムとモデル予測分析は、機械学習、データマイニング、統計学、分析、モデリングなどの分野からさまざまな手法を使用します。機械学習とディープラーニングモデルは、予測アルゴリズムの主要なカテゴリです。本記事では、いくつかのモデルについて説明します。それぞれが固有の利点と欠点を持っているにもかかわらず、特定の業界に特化した基準に従うアルゴリズムを使って再利用やトレーニングが可能です。データの収集、前処理、モデリング、展開は、予測分析の反復プロセスのステップであり、出力をもたらします。我々は手続きを自動化して、新しいデータに基づいて連続的に予測を提供することができます。モデルが構築された後は、トレーニングプロセスを繰り返すことなく、新しいデータを入力して予測を生成することができます。ただし、これにはトレーニングにかなりのデータが必要となるという欠点があります。予測分析は機械学習アルゴリズムに依存しているため、正確なデータ分類を行うためには正確なデータラベルが必要です。モデルが1つのシナリオから別のシナリオにおける結論を一般化する能力の不足は、一般化可能性に関する懸念を引き起こします。予測分析モデルの適用性の調査結果には特定の問題が存在しますが、転移学習などの技術を用いることでこれらの問題を解決することができる場合もあります。予測分析のモデル分類モデル最もシンプルなモデルの1つです。古いデータから学んだ知識に基づいて、新しいデータを分類します。一部の分類手法には、決定木やサポートベクターマシンがあります。これらは、True/FalseやYes/Noなどのバイナリの質問に応えることで、マルチクラスやバイナリの分類に利用することができます。クラスタリングモデルクラスタリングモデルは、共通の属性に基づいてデータポイントをクラスタリングします。これは教師なし学習アルゴリズムであり、教師付き分類とは異なります。クラスタリングアルゴリズムは数多く存在しますが、どれもすべてのアプリケーションシナリオにおいて最良とは言えません。予測モデルこれはメトリック値の予測を扱い、前のデータからの教訓に基づいて新しいデータに対して数値を計算します。これは最もポピュラーな予測分析手法の1つです。数値データにアクセスできる場所ではどこでも使用することができます。外れ値モデルその名前が示すように、データセットの異常なデータアイテムに基づいています。データ入力エラー、計測エラー、実験エラー、データ処理のミス、サンプルエラー、または自然エラーなど、あらゆるものが外れ値と考えられます。一部の外れ値は性能や精度を低下させる可能性がありますが、他の外れ値はユニークさの発見や新しい推論の観察に役立ちます。時系列モデル入力パラメータとして時間の期間を使用し、任意のデータポイントの系列に適用することができます。過去のデータから数値的な指標を作成し、そのメーターを使用して将来のデータを予測します。最高の予測分析ツールとプラットフォーム H2O…

JavaScriptを使用した仮想試着メガネ

オンライン眼鏡店に仮想試着機能を追加する方法を学びましょうARと3Dレンダリングを活用して、シームレスなショッピング体験を実現してください

「Amazon SageMaker Studioを使用してAmazon RedshiftクラスターのクロスアカウントアクセスをVPCピアリングで構成する」

クラウドコンピューティングにより、計算能力とデータがより利用可能になったことで、機械学習（ML）は今やあらゆる産業に影響を与え、すべてのビジネスや産業の核となっていますAmazon SageMaker Studioは、ウェブベースの視覚的なインターフェースを持つ、初めての完全統合型ML開発環境（IDE）ですすべてのML開発を行うことができます[…]