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「大型言語モデルを使用して開発するために知っておくべきすべて」

この記事の目的は、簡単な言葉でLLMベースのアプリケーション開発に必要な主要なテクノロジーを説明することですさらなる学習のために多くの有用なリンクも提供されていますそれは行く...

「Llama2とAmazon SageMakerを使用したLoRAのファインチューニングモデルのモデル管理」

ビッグデータとAIの時代において、企業は競争上の優位性を得るためにこれらの技術を利用する方法を常に探求しています現在、AIの中でも最も注目されている分野の一つが生成AIですそしてその理由は十分にあると言えます生成AIは創造性や可能性の限界を押し上げる強力な解決策を提供してくれます

マイクロソフトのデータサイエンスとAIの学習パスを強調する

私たちはみな、MicrosoftとMicrosoft Azureに精通していますが、無料で利用できる学習コースの幅広さについて探求したことはありますか？以下にいくつか挙げてみましょうMLOps エンドツーエンドのマシンラーニングオペレーション（MLOps）Azure Machine Learningでの実装方法を学びます...

数学的な問題解決におけるLLMの潜在能力を開発するための研究

人工知能の進化する風景において、GPT-4やPaLM 2などの最も進んだLLMたちも、複雑な数学問題を解決する際に困難に直面していますGoogleとYaleの研究者による最近の研究は、LLMがこれらのハードルを乗り越えて大幅に改善する方法について明らかにすることを期待しています...

Amazon ComprehendとLangChainを使用して、生成型AIアプリケーションの信頼性と安全性を構築しましょう

私たちは、産業全体で生成型AIアプリケーションを動かすための大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に増加していることを目撃していますLLMsは、創造的なコンテンツの生成、チャットボットを介した問い合わせへの回答、コードの生成など、さまざまなタスクをこなすことができますLLMsを活用してアプリケーションを動かす組織は、ジェネラティブAIアプリケーション内の信頼性と安全性を確保するために、データプライバシーについてますます注意を払っていますこれには、顧客の個人情報（PII）データを適切に処理することが含まれますまた、不適切で危険なコンテンツがLLMsに拡散されないように防止し、LLMsによって生成されたデータが同じ原則に従っているかどうかを確認することも含まれますこの記事では、Amazon Comprehendによって可能になる新機能について議論し、データプライバシー、コンテンツの安全性、既存のジェネラティブAIアプリケーションにおける迅速な安全性を確保するためのシームレスな統合を紹介します

「Zephyr-7Bの内部：HuggingFaceの超最適化LLM、より大きなモデルを上回り続けている」

ZEPHYR-7Bは、AIコミュニティで非常に好評を得ている新世代の大型言語モデル（LLM）の1つですHugging Faceによって作成されたこのモデルは、効果的に最適化されたバージョンです...

DISC-FinLLMとは、複数の専門家のファインチューニングに基づいた中国の金融大規模言語モデル（LLM）です

“` 人工知能の分野で最大の進歩は、大規模言語モデル（LLM）の導入です。これらの自然言語処理（NLP）ベースのモデルは、大きく複雑なデータセットを処理するため、金融業界では独自の課題に直面しています。金融テキストの要約、株価予測、財務報告書の作成、ニュースの感情分析、金融イベントの抽出の分野では、従来の金融NLPモデルが進化しています。金融データの量と複雑さが増えるにつれて、LLMは人間によるラベル付けされたデータの不足、金融に特化した専門知識の不足、複数のタスクの難しさ、数値計算の制約、リアルタイム情報の扱いの難しさなど、多くの課題に直面しています。GPT-4などのLLMは、強力な対話能力、コマンドの理解力、指示に従う能力で有名です。ただし、中国の金融市場などの産業において、LLMは金融業界に対する深い理解が不足しており、さまざまなユーザータイプと状況設定に適したオープンソースの中国金融LLMの開発は重要です。この問題に対処するため、研究チームはDISC-FinLLMという包括的な中国金融LLMの作成方法を導入しました。この手法の主な目的は、LLMに金融テキストを生成・理解する能力を持たせ、金融問題についてのマルチターンの対話を行い、プラグイン機能を介して金融モデリングや知識強化システムを支援することです。研究チームは、DISC-FIN-SFTと呼ばれる教師付きの指示データセットも開発しました。このデータセットの主なカテゴリは以下の通りです。金融コンサルティングの指示：これらの指示はオンライン金融フォーラムや金融Q&Aデータセットから開発されました。金融に関する問い合わせに答えたり、ガイダンスを提供したりすることを目的としています。金融タスクの指示：これらの指示はさまざまな金融業務のサポートに役立ちます。自己構築および利用可能なNLPデータセットから抽出されています。金融計算の指示：これらの指示は金融統計や計算、モデリングの問題の解決策を扱っています。リトリーバル強化の指示：これらの指示は知識検索を容易にします。金融テキストから構築され、質問、参照情報、回答が生成されています。研究チームは、DISC-FIN-SFT指示データセットがDISC-FinLLMの構築の基礎であることを公開しています。このモデルは、Multiple Experts Fine-tuning Framework（MEFF）を使用して構築されたLow-rank adaptation（LoRA）モジュールを4つ使用してトレーニングされています。金融のマルチラウンド対話、金融NLPジョブ、金融計算、リトリーバルに関する質問応答など、これらのモジュールはさまざまな金融シナリオに対応できるように作られています。これにより、システムは学生、開発者、金融専門家などの関連するユーザーグループにさまざまなサービスを提供することができます。この特定のバージョンでは、DISC-FinLLMの基礎となるのは一般ドメインの中国語のLLMであるBaichuan-13Bです。研究者たちは、DISC-FinLLMの評価のために複数のアセスメントベンチマークを実施しています。実験結果は、DISC-FinLLMがすべての下流タスクで基礎モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。MEFFアーキテクチャの利点によって、モデルがさまざまな金融シナリオやジョブで優れたパフォーマンスを発揮できるようになっています。 “`

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

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DB-GPT プロプライエタリLLMテクノロジーを使用して、データベースとのインターフェースを変革する

DB-GPTとは何ですか？ DB-GPTは、データと周囲の世界と対話するために、ローカライズされたGPT large モデルを使用した実験的なオープンソースプロジェクトです。これはデータベースを使用する状況における包括的なプライベート大規模モデルの解決策です。DB-GPTを使用すると、情報が望ましくない目に晒されることなく保護されていることが保証されます。なぜDB-GPTが重要なのですか？大規模言語モデルは、その知能の向上により、データ処理ツールとしての力を増しています。しかし、実用的な状況でLLMを使用する際には、プライバシーやデータセキュリティに関する深刻な懸念があります。DB-GPTは、ビジネスモジュールに基づいて実装およびセグメント化できるカスタマイズされたLLMソリューションを提供し、これらの障壁を乗り越えます。これにより、LLMの機能の完全な機密性、安全性、および管理性が保証されます。 DB-GPTの主な特徴 DB-GPTは、その多くの便利な機能により、データベースとのやり取りにおいて頑強かつ柔軟なツールです。これらの機能の一部は以下の通りです： DB-GPTは、構造化データと非構造化データの両方を効率的に処理することができ、またプライベートな知識ベースの構築にも活用することができます。 DB-GPTの支援を受けて、スプレッドシート、データベース、データウェアハウスなど、さまざまなソースからのデータを結合し、可視化することができます。さらに、データの可視化に関するツールも多数提供されており、データの研究と解釈を容易にすることができます。このプラットフォームの能力は、DB-GPTによってサポートされるマルチエージェントとプラグインによって拡張することができます。テキスト2SQLの変更：DB-GPTは、テキストからSQLへの変換などの特殊な操作を行うために変更することができます。 DB-GPTは、複数のビッグ言語モデルをサポートしています。これらのモデルには、GPT-3、InstructGPT、およびLaMDAが含まれます。 DB-GPTは、プライバシーとセキュリティを考慮して開発されたものです。完全にオンプレミスでデプロイされたローカライズされたソリューションです。以下の要素が基本的な能力の大部分を構成しています： LLaMA/LLaMA2、CodeLLaMA、ChatGLM、QWen、Vicuna、およびProxyモデルのChatGPT、Baichuan、tongyi、wenxinなど、さまざまな線形回帰モデル（LLM）がサポートされています。専門家の知識に基づく品質保証：PDF、Word文書、Excelスプレッドシートなどのファイルのエラーをチェックします。情報をベクトルとして埋め込み、ベクトルデータベースに格納することで、コンテンツの類似性検索を実施することができます。マルチデータソース：さまざまなモジュールとデータストア間のコミュニケーションと共同作業を容易にする方法です。マルチエージェント：エージェントおよびプラグインシステムを提供し、ユーザーがシステムの動作を変更および改善することができます。データの漏洩は想像もできず、すべての情報が安全であることを安心して確認できます。大規模言語モデルに対して監視されたファインチューニング（SFT）を使用することで、テキストからSQLへのパフォーマンスを向上させます。 DB-GPTの使用例以下は、DB-GPTがデータベースと共に使用される可能性があるいくつかの例です：…

『ラグランジュの未定乗数法、KKT条件、そして双対性 – 直感的に説明する』

この物語では、数理最適化に関連する3つの明確で洞察力のある概念を探求しますこれらの概念は、私が完全に理解するために相当な時間と努力を要しましたので、私は...

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