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「PDF、txt、そしてウェブページとして、あなたのドキュメントと話しましょう」

LLMsを使用してPDF、TXT、さらにはウェブページなどのドキュメントに質問をすることができるウェブと知能を作成するための完全ガイド

「ScyllaDB NoSQLを使用したAI/MLフィーチャーストアの構築方法」

この記事では、AI/MLフィーチャーストアの基礎について掘り下げ、ScyllaDB NoSQLを使用して自分自身のフィーチャーストアを始める方法を探求します

コードのための大規模な言語モデルの構築とトレーニング：StarCoderへの深い探求

イントロダクションこんにちは、テック愛好家の皆さん！今日は、大規模な言語モデル（LLM）を構築してトレーニングする魅力的な世界について、皆さんをご案内します。この記事は、AIとコード開発の交差点に位置するオープンイニシアチブであるBigCodeプロジェクトの一部である、驚異的なモデルであるStarCoderについて、詳しく掘り下げていきます。始める前に、Hugging Faceの機械学習エンジニアであるLoubna Ben Allalさんに、この記事の基になった「コードのための大規模な言語モデルの構築」に関するデータアワーセッションに感謝を申し上げます。さあ、準備をして、この最先端のテクノロジーの魔法を探求しましょう！学習目標： BigCodeコラボレーションを通じたAIのコーディングにおけるオープンで責任あるプラクティスを理解し、透明性と倫理的な開発を重視します。 Megatron-LMなどのフレームワークを活用した、データの選択、アーキテクチャの選択、効率的な並列処理を通じたLLMトレーニングの基本を理解します。 BigCode評価ハーネスによって促進されるHumanEvalなどのベンチマークを使用したLLMの評価を探求し、効果的なモデル比較を実現します。 VS Codeの拡張機能などのツールを使用して、LLMを開発環境に実践的に統合し、倫理的なAI利用に合致させます。大規模言語モデルの力を解き放つでは、これらの大規模言語モデルについての話題は何でしょうか？それは、自然言語の説明に基づいてコードの断片を完成させたり、完全な関数を生成したり、バグ修正の洞察を提供したりする、仮想のコーディングの魔術師のような存在です。私たちのスターであるStarCoderは、155億のパラメータを誇り、優れたコード補完能力と責任あるAIの実践を示しています。データの選別と準備：成功の基盤では、秘密のソースであるデータの選別について話しましょう。私たちの旅は、GitHubのコードの大規模なコンパイルであるThe Stackデータセットから始まります。このデータセットは300以上のプログラミング言語にわたるものです。しかし、量が常に品質を上回るわけではありません。私たちは、人気と包括性を重視しながら、86の関連する言語を選び抜きました。ただし、ここで注意が必要です。詳細なクリーニングを経て、約80のプログラミング言語で約800ギガバイトのコードのみを残しました。この過程で、自動生成されたファイルや重複したコードを削除することで、モデルが繰り返しパターンを記憶しないようにしました。これにより、量よりも質を重視し、効果的なトレーニングが可能になりました。トークン化とトレーニング用のメタデータ：コードの解読次に、トークン化です！クリーンなテキストデータをモデルが理解できる数値入力に変換しました。リポジトリやファイル名などのメタデータを保持するために、各コード断片の先頭に特別なトークンを追加しました。このメタデータは、異なるプログラミング言語でコード断片を生成する方法をモデルに示す、道案内のようなものです。また、GitHubの課題、gitのコミット、Jupyterノートブックなども工夫しました。これらの要素は、特別なトークンで構造化され、モデルにコンテキストを提供します。このメタデータと書式設定は、後のモデルのパフォーマンスと微調整に重要な役割を果たします。 StarCoderのアーキテクチャの選択：新たな高みへのスケーリング StarCoderのアーキテクチャは、設計の選択肢の傑作です。私たちは、スピードとコスト効率を目指し、1550億のパラメータを選択しました。これは、パワーと実用性のバランスです。また、より大きなデータのバッチを効率的に処理し、品質を損なうことなく推論時間を高速化する技術であるマルチクエリアテンション（MQA）も取り入れました。しかし、イノベーションはそこで終わりませんでした。フラッシュアテンションによる大規模なコンテキスト長を導入しました。これにより、8000トークンまでスケーリングし、効率とスピードを保ちました。そして、双方向のコンテキストについて疑問がある場合は、StarCoderが左から右、右から左の両方のコード断片を理解する方法を見つけました。これにより、その柔軟性が向上しました。…

GLIP オブジェクト検出への言語-画像事前学習の導入

今日は、言語-画像の事前学習であるCLIPの素晴らしい成功を基に、物体検出のタスクに拡張した論文であるGLIPについて掘り下げます...

「トップデータプライバシーツール2023」

データプライバシー管理ソフトウェアは、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア消費者プライバシーアクト（CCPA）などのプライバシー規制に対する遵守を容易にします。データ主体アクセスリクエスト（DSAR）や一般データ保護規則（GDPR）における消去権（忘れられる権利）などは、行わなければならないことの一部です。データプライバシー管理ソリューションを活用することで、企業はプライバシープログラムをより効果的に管理できます。これにより、手動操作を自動化し、透明性を高め、レポートツールを使用することができます。 Enzuzo ウェブサイト、オンラインショップ、モバイルアプリ、SaaSプラットフォームは、法的なプライバシールールの恩恵を受けます。Enzuzoを使用すると、予算を超えることなくこれを実現することができます。自動DSARリクエストジェネレータ、クッキーコンセントバナーテンプレートなど、包括的なコンプライアンスプラットフォームです。Enzuzoは、シングルで直感的なインターフェースからのさまざまな機能や要求を管理する能力が、このプラットフォームの最大の強みの一つです。個々の詳細を安全に収集する方法は、実装に時間がかかる場合があります。規制フレームワーク、地域の規制要件、複数の言語、コンプライアンス要件の頻繁な変更など、平均的なビジネスには多くの課題があります。 DataGrail プライバシー管理ツールとして、DataGrailはクライアントデータの追跡と管理をシステムと部門全体で一元化することで、企業のコンプライアンスを簡素化します。また、DSARなどのプライバシー関連の活動を自動化するための有用なツールも提供しています。DataGrailは、多くの国際的な規制要件に準拠し、企業がデータ主体からの要求やその他のコンプライアンス問題を管理するのに役立ちます。システムが提供する多くの機能には、データマッピングと在庫、同意管理、ポリシーと通知管理、ベンダー管理などがあります。また、リアルタイムの分析とダッシュボードも提供され、ビジネスのコンプライアンス業務を監視し、懸念のある領域を特定するのに役立ちます。 PrivacyEngine PrivacyEngineの主な目標は、データプライバシーに関連するリスクを軽減し、プライバシーが優先される文化を確立するために企業を支援することです。データインベントリとマッピング、プライバシーリスク評価、DSR管理、インシデント管理、ベンダー管理など、PrivacyEngineが提供するサービスの一部です。個別のリスク評価とプライバシー影響評価を通じて、ビジネスは機密データのプライバシーに対する脅威を特定し、測定し、軽減するのに役立ちます。ただし、PrivacyEngineは高価なため、一部の小規模およびVoAGI規模の企業には手の届かない価格になる可能性があります。企業が拡大したりニーズが変わったりすると、ソフトウェアの価格も上昇する場合があります。PrivacyEngineの導入とメンテナンスは、同様のプラットフォームと同様に、課題があり、時間とエネルギーのかなりの投資が必要です。ビジネスは、既存のインフラストラクチャや手順にソフトウェアを設定し、統合するために、かなりの時間とエネルギーを費やす必要があります。 OneTrust プライバシー、セキュリティ、ガバナンスに関しては、OneTrustが頼りになるプロバイダです。同社は、GDPR、CCPA、LGPDなどの国際基準を満たすために、組織が利用できるさまざまなソフトウェアソリューションの完全なスイートを提供しています。OneTrustのソフトウェア製品は、プライバシー、セキュリティ、ガバナンスの取り組みを監督するための強力なツールを企業に提供します。ソフトウェアは、さまざまな業界の企業の特定の要件に合わせてカスタマイズすることができる柔軟性を持っています。コンサルティングやトレーニングは、OneTrustが提供する多くの専門サービスのうちの2つにすぎません。これらのサービスは、組織がプライバシーの取り組みを改善し、国際基準に適合するのを支援するためのものです。 Securiti Securitiは、オンプレミス、ハイブリッド、およびマルチクラウドの環境で、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスを提供するエンドツーエンドのプライバシーおよびデータセキュリティ自動化システムです。データのカタログ化、機密データの検出、アクセスインテリジェンスとコントロール、セキュリティポストマネジメントなど、Securitiのソフトウェア製品にはさまざまな機能があります。これにより、エンドツーエンドのデータ保護が実現されます。Securitiは、ビジネスが自社の機密データを理解し、データ漏洩の可能性を低下させ、法的基準を遵守するのに役立ちます。Securitiの競争力のある要素は、低価格で広範な機能を提供することです。このプラットフォームは、オンボーディングを容易にするための便利な技術リソースを提供し、データの透明性を高めるための便利なダッシュボードと可視化ツールのセットを管理します。 Collibra Collibraは、クラウドで動作するデータインテリジェンスプラットフォームであり、企業がデータ資産を管理し、統治するのを支援します。このシステムは、企業がデータから学び、それを利益に変えるための基盤を提供します。データガバナンス、カテゴリ化、データライン、データ品質など、対応するために構築された機能が数多くあります。Collibraのソフトウェアソリューションには、自動データの発見とカテゴリ化、データラインの可視化、データ品質の監視、データのカタログ化とインデックス化、ワークフローの管理などの機能があります。プラットフォームの統合されたコラボレーションとコミュニケーション機能は、データスチュワードとアナリストの間の情報共有と協力を促進します。Collibraのプラットフォームの複雑さは、技術的な専門知識を持つユーザーに適していますが、展開にはより技術的なノウハウを持つ企業が必要です。多くのユーザーは、Collibraのインターフェースについての説明が必要であり、慎重な準備にもかかわらず、ソフトウェアの最大限の活用には外部の支援が必要になる場合があります。 Palqee Palqeeは、企業がリスク、コンプライアンス、ガバナンスの目標を達成するための包括的なツールです。データマッピング、アセスメント、主体の権利管理、ドキュメンテーション、プライバシー主導の文化の醸成など、このプログラムはいくつかの分野で輝いています。Palqeeは、ユーザーフレンドリーな設定オプション、豊富なプリメイドテンプレートのライブラリ、活発なユーザーコミュニティを備えたため、コンプライアンス管理と協力のための人気のある選択肢となっています。他のソフトウェアオプションとは異なり、Palqeeは初期費用が高額であり、利用者はより長期の契約条件に同意する必要があります。Palqeeコミュニティとそのコンプライアンス機能は主に南米市場に焦点を当てており、他の地域の企業にとってはプラットフォームの有用性が低下する可能性があります。 Osano Osanoは、ウェブサイトやアプリのプライバシーポリシーを管理し、データプライバシールールに準拠するためのさまざまなリソースを提供します。基本的な機能には、プライバシーの問題を分析すること、ユーザーの同意を管理すること、規制の遵守をチェックすることが含まれます。Osanoは、企業が特定の用途に適応できるプライバシーポリシーテンプレートやコンプライアンスレポートも提供しています。Osanoプラットフォームには直感的なインターフェースとシンプルなコントロールがあります。プライバシーフローの問題をチェックするための包括的なプライバシースキャンモジュールなど、他にも便利なツールがあります。これらの機能は、組織が主要なプライバシースタンダードを満たすための進捗状況を示す編集可能なレポートによってサポートされています。 TrustArc TrustArcは、プライバシーフレームワーク、インテリジェンス、レポートの洞察、データインベントリの機能を調整してコンプライアンス管理を一元化するプライバシー管理プラットフォームです。時間のかかる労力を削減し、効率化するために、TrustArcはエンドツーエンドのコンプライアンス管理のための完全に自動化されたプラットフォームを提供しています。さらに、プラットフォームは展開中に生じる可能性のある問題に対処するための一流のカスタマーサービスチームのサポートを受けています。TrustArcの欠点は、プラットフォームの多機能性と個別化の選択肢に起因しています。TrustArcを信頼できる情報の中心とするためには、多くの監視が必要な場合があります。 BigID BigIDは、人工知能エンジンを搭載した企業全体のデータ発見と管理プラットフォームです。データ発見とインテリジェンスがこのツールの強みであり、効率的な評価、カテゴリ化、プライベートデータの管理などの機能も備えています。このため、BigIDは、企業がデータをよりよく理解し活用するためのプリメイドとカスタマイズ可能なツールセットを提供しています。BigIDの利点と欠点は、エンタープライズレベルのデータ発見と分類ソリューションとしての性質を反映しています。パワフルなツールキットとさまざまな発見ツールは素晴らしいですが、これらのツールには一定の制御が必要です。BigIDは比較的直感的でないユーザーインターフェースを持っているため、初心者にとって使用が難しいことを知っておく必要があります。 Didomi Didomiは、組織が地元のデータプライバシーレギュレーションの要件を満たすためのクッキーコンセントソリューションです。ユーザーは、クッキーや類似のトラッキング技術の受け入れを記録、変更、証明することができるシステムです。組織は、クッキーコンセントプログラムを管理するためのいくつかの便利なツールを利用することができます。企業が独自の承認ポップアップやフォームをデザインする自由を与える承認システム、すべての法的要件に適合した同意情報の中央リポジトリ、Didomiを他のエンタープライズソフトウェアに接続するために使用できる認可アプリケーションプログラミングインターフェースなどのツールがあります。ユーザーが自分の権限をどのように使用しているかを明らかにする同意分析ダッシュボードもあります。Didomiは、ブートストラップスタートアップから多国籍の複合企業まで、さまざまな規模の企業によって利用されています。Google、Microsoft、Salesforceなどの大手企業も信頼しています。 IBM…

Data Engineering

時系列分析 VARMAX-As-A-Service

VARMAX-As-A-Serviceは、統計モデルと機械学習モデルの展開パイプラインの統一と再利用のためのMLOpsアプローチです

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GLIP オブジェクト検出への言語-画像事前学習の導入

「トップデータプライバシーツール2023」

FuncReAct OpenAIの関数呼び出しを利用したReActエージェント

「The Research Agent 大規模なテキストコーパスに基づいた質問に答える課題への取り組み」

「Azure OpenAIを使用した企業文書とのチャット」

「2024年のデータ管理の未来予想：トップ4の新興トレンド」

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