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LLMOps：ハミルトンとのプロダクションプロンプトエンジニアリングパターン

「大規模言語モデル（LLM）に送信する内容は非常に重要ですわずかな変化や変更でも、出力に大きな影響を与えることがありますので、製品が進化するにつれて、プロンプトも進化させる必要があります...」

「短期予測を改善したいですか？デマンドセンシングを試してみてください」

従来の予測手法の精度が頭打ちになった場合、AI/MLを使用して顧客注文のパターンをモデリングすることで、さらなる予測の改善を推進します

「NLPエンジニアになるには？キャリアロードマップ2023」

イントロダクションますますデジタルな世界で、コンピュータが人間の言語を理解し、コミュニケーションする能力は、変革的な力となっています。自然言語処理（NLP）エンジニアは、この変革の牽引役です。彼らは、機械が人間のコミュニケーションの微妙なニュアンスを理解、操作、応答する力を与える魔法使いです。私たちの質問に答える仮想アシスタントからビジネス戦略を形成する感情分析まで、NLPエンジニアは人間の言語と人工知能の間のギャップを埋める存在です。この記事では、私たちはNLPエンジニアの魅力的な世界について探求し、彼らが技術とコミュニケーションの未来を形作る上でどれほど重要な役割を果たしているのかを見ていきます。 NLPエンジニアとは何ですか？ NLPエンジニアは、コンピュータが人間の言語を理解し、操作するためのアルゴリズムとモデルを開発することに特化しています。彼らは、チャットボット、感情分析、言語翻訳など、さまざまなアプリケーションで重要な役割を果たしています。NLPエンジニアは、自然言語と機械のギャップを埋め、自動化システムが人間のコミュニケーションを効果的に解釈、生成、応答できるようにします。必要なスキル技術スキル PythonやJavaなどのプログラミング言語の熟練度: NLPエンジニアは、PythonやJavaなどの言語の強力なコーディングスキルを必要とします。これらの言語は、NLPのタスクによく使用されます。特にPythonは、NLPのための豊富なライブラリやフレームワークがあるため人気です。 TensorFlowやPyTorchなどの機械学習とディープラーニングのフレームワークの知識: 機械学習とディープラーニングは、NLPの基礎です。エンジニアは、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークを使いこなして、効果的にNLPモデルを構築し、トレーニングする必要があります。 NLTKやspaCyなどのNLPライブラリでの経験: NLTK（Natural Language Toolkit）やspaCyなどのNLPライブラリは、言語処理のタスクに対する事前に構築されたツールやリソースを提供します。これらのライブラリに精通していることで、NLPの開発を効率化することができます。データの前処理と特徴エンジニアリングの専門知識: NLPはしばしば大きくて複雑なテキストデータを扱うことがあります。データの前処理、クリーニング、特徴エンジニアリングのスキルは、NLPタスクのためのデータの準備には欠かせません。今日からNLP入門無料コースで旅を始めましょう！専門スキル強力な問題解決能力: NLPエンジニアは、複雑な言語理解の課題に取り組む必要があります。強力な問題解決スキルにより、効果的な解決策を考案することができます。効果的なコミュニケーションと協力スキル: 明確なコミュニケーションは、非技術的な関係者に対してNLPの概念や調査結果を伝えるために不可欠です。多様な専門分野のチームで働く際には、協力スキルが重要です。複雑なNLPプロジェクトの管理のためのプロジェクトマネジメント: NLPプロジェクトの管理には、目標の設定、タイムラインの策定、チームの協力が含まれます。プロジェクトマネジメントのスキルにより、プロジェクトの成功が保証されます。…

PyTorch FSDPを使用してLlama 2 70Bのファインチューニング

はじめにこのブログ記事では、PyTorch FSDPと関連するベストプラクティスを使用して、Llama 2 70Bを微調整する方法について説明します。Hugging Face Transformers、Accelerate、およびTRLを活用します。また、AccelerateをSLURMと一緒に使用する方法も学びます。 Fully Sharded Data Parallelism（FSDP）は、オプティマイザの状態、勾配、およびパラメータをデバイス間でシャードするパラダイムです。フォワードパスでは、各FSDPユニットが完全な重みを取得するための全ギャザー操作を実行し、計算が行われた後に他のデバイスからのシャードを破棄します。フォワードパスの後、ロスが計算され、バックワードパスが行われます。バックワードパスでは、各FSDPユニットが完全な重みを取得するための全ギャザー操作を実行し、ローカルな勾配を取得するための計算が行われます。これらのローカルな勾配は平均化され、リダクション-スキャッタ操作を介してデバイス間でシャードされるため、各デバイスは自身のシャードのパラメータを更新することができます。PyTorch FSDPの詳細については、次のブログ記事を参照してください：PyTorch Fully Sharded Data Parallelを使用した大規模モデルトレーニングの加速。 (出典: リンク) 使用されたハードウェアノード数：2。最小要件は1です。ノードあたりのGPU数：8。GPUタイプ：A100。GPUメモリ：80GB。ノード内接続：NVLink。ノードあたりのRAM：1TB。ノードあたりのCPUコア数：96。ノード間接続：Elastic Fabric Adapter。 LLaMa 70Bの微調整における課題…

Amazon SageMakerドメインをVPCのみモードでサポートし、SageMaker Studioでの自動シャットダウンライフサイクル設定とTerraformでのSageMaker Canvasをサポートします

Amazon SageMakerのドメインは、SageMakerの機械学習（ML）環境をサポートしており、SageMaker StudioやSageMaker Canvasを含んでいますSageMaker Studioは、完全に統合された開発環境（IDE）であり、すべてのML開発ステップを実行するための特別なツールにアクセスできる単一のWebベースの視覚インターフェースを提供しますデータの準備からMLモデルの構築、トレーニング、展開まで、すべてのステップを行うことができます

「データサイエンスブートキャンプ後の就職方法」

こんにちは、データサイエンスのブートキャンプを完了したことおめでとうございます！簡単ではなかったでしょうが、頑張ってプロセスを乗り越えることができましたねその間に、きっと貴重なスキルをたくさん学び、自分の強みや弱点を発見し、データサイエンスについてもたくさん学んだことでしょう...

ファイル共有を簡単にする

最近、データ共有の問題が再び発生し、私は共有フォルダと一緒に作業するための方法を設計する良いタイミングだと思いました私は独立したGIScienceの専門家として働いており、頻繁に...

「機械学習アルゴリズムの理解：詳細な概要」

「マシンラーニングの理解：タスク、アルゴリズム、そして最適なモデルの選択を明らかにする」となります

Machine learning

「洞察を求める詩的な探求としてのインディゴスによる機械学習」

すべてのデータサイエンティストは、インスピレーションはどこからでもやってくることを知っています最近の同僚やクライアントとの会話に導かれ、彼らのニーズに最も適したモデリングを提供するために取り組むこともありますしかし、ときには本当に予期しない場所からインスピレーションが生まれることもあります先日、エクササイズの準備中に私は...

テキストから音声へ – 大規模な言語モデルのトレーニング

はじめに音楽家の声コマンドをAIが受け取り、美しいメロディックなギターサウンドに変換する世界を想像してみてください。これはSFではありません。オープンソースコミュニティでの画期的な研究「The Sound of AI」の成果です。本記事では、「テキストからサウンドへ」というジェネレーティブAIギターサウンドの範囲内で、「ミュージシャンの意図認識」のための大規模言語モデル（LLM）の作成の道のりを探求します。このビジョンを実現するために直面した課題と革新的な解決策についても議論します。学習目標：「テキストからサウンド」のドメインでの大規模言語モデルの作成における課題と革新的な解決策を理解する。声コマンドに基づいてギターサウンドを生成するAIモデルの開発において直面する主な課題を探求する。 ChatGPTやQLoRAモデルなどのAIの進歩を活用した将来のアプローチについて、ジェネレーティブAIの改善に関する洞察を得る。問題の明確化：ミュージシャンの意図認識問題は、AIが音楽家の声コマンドに基づいてギターサウンドを生成できるようにすることでした。例えば、音楽家が「明るいギターサウンドを出してください」と言った場合、ジェネレーティブAIモデルは明るいギターサウンドを生成する意図を理解する必要があります。これには文脈とドメイン特有の理解が必要であり、一般的な言語では「明るい」という言葉には異なる意味がありますが、音楽のドメインでは特定の音色の品質を表します。データセットの課題と解決策大規模言語モデルのトレーニングには、モデルの入力と望ましい出力に一致するデータセットが必要です。ミュージシャンのコマンドを理解し、適切なギターサウンドで応答するために、適切なデータセットを見つける際にいくつかの問題が発生しました。以下に、これらの問題の対処方法を示します。課題1：ギターミュージックドメインのデータセットの準備最初の大きな課題は、ギターミュージックに特化したデータセットが容易に入手できないことでした。これを克服するために、チームは独自のデータセットを作成する必要がありました。このデータセットには、音楽家がギターサウンドについて話し合う会話が含まれる必要がありました。Redditの議論などのソースを利用しましたが、データプールを拡大する必要があると判断しました。データ拡張、BiLSTMディープラーニングモデルの使用、コンテキストベースの拡張データセットの生成などの技術を使用しました。課題2：データの注釈付けとラベル付きデータセットの作成 2番目の課題は、データの注釈付けを行い、ラベル付きのデータセットを作成することでした。ChatGPTなどの大規模言語モデルは一般的なデータセットでトレーニングされることが多く、ドメイン固有のタスクに対してファインチューニングが必要です。例えば、「明るい」という言葉は、光や音楽の品質を指す場合があります。チームは、正しい文脈をモデルに教えるために、Doccanoという注釈付けツールを使用しました。ミュージシャンは楽器や音色の品質に関するラベルをデータに注釈付けしました。ドメインの専門知識が必要であるため、注釈付けは困難でしたが、チームはデータを自動的にラベル付けするためにアクティブラーニングの手法を一部適用し、これに対処しました。課題3：MLタスクとしてのモデリング – NERアプローチ適切なモデリングアプローチを決定することもまた、別のハードルでした。トピックまたはエンティティの識別として見るべきでしょうか？チームは、モデルが音楽に関連するエンティティを識別して抽出できるNamed Entity Recognition（NER）を採用しました。spaCyの自然言語処理パイプライン、HuggingFaceのRoBERTaなどのトランスフォーマーモデルを活用しました。このアプローチにより、ジェネレーティブAIは音楽のドメインにおける「明るい」や「ギター」といった単語の文脈を認識できるようになりました。モデルトレーニングの課題と解決策…

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