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サステイナブルな銀行業務のための生成AI – 炭素フットプリントの削減とエコフレンドリーな消費の促進

「AWSソリューションアーキテクチャーを利用することで、銀行がカスタマーの炭素排出量を削減/オフセットするのをサポートするGenerative AIの利用例を探索してください」

Mistral-7B-v0.1をご紹介します：新しい大型言語モデルの登場’ (Misutoraru 7B v0.1 wo goshōkai shimasu Atarashii ōgata gengo moderu no tōjō)

“`html Mistral-7B-v0.1は、大規模な言語モデル（LLM）の人工知能（AI）の最新の進歩の一つです。Mistral AIの最新のLLMは、このモデルタイプの中で最も大きく、最も強力な例の一つで、70億のパラメータを誇っています。 Mistral-7B-v0.1はトランスフォーマーモデルであり、特にNLPアプリケーションに有用なタイプのニューラルネットワークです。テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな形式のクリエイティブなコンテンツの作成、問いに対する具体的な回答などの能力は、大規模なテキストとコードでのトレーニングによって可能となりました。同じサイズの他のLLMと比較して、Mistral-7B-v0.1はいくつかのベンチマークでより優れたパフォーマンスを発揮します。これにはGLUE、SQuAD、SuperGLUEなどが含まれます。これは、おそらく現在利用可能な最も先進的で強力なLLMの一つであることを示しています。 Mistral-7B-v0.1トランスフォーマーモデルの作成には、以下のアーキテクチャオプションが使用されました。グループ化された質問処理絶えず変化するフォーカスバイトフォールバックを持つBPEトークナイザー Mistral-7B-v0.1が有用な例をいくつか紹介します。 Mistral-7B-v0.1は、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのさまざまな自然言語処理（NLP）アプリケーションに有用です。詩、コード、脚本、楽曲、メール、手紙など、クリエイティブライティング用に設計されたプログラムであるMistral-7B-v0.1を使用して生成することができます。 Mistral-7B-v0.1は、さまざまな言語でのコード生成に使用できます。 Mistral-7B-v0.1を使って、生徒たちに個別の授業を提供するために教室で利用することができます。カスタマーケアツールとして、Mistral-7B-v0.1はチャットボットやその他の支援アプリケーションの開発に使用できます。詳細はこちらをご覧ください。 Mistral-7B-v0.1はまだ開発中ですが、コンピュータや外の世界の利用方法を変革する可能性を既に持っています。Mistral-7B-v0.1は、ポジティブな変化のための巨大な潜在能力を持つ先進的なツールです。開発はまだ初期段階ですが、これまで良好な成果を上げています。Mistral-7B-v0.1は、AIの進化における大きな前進です。この開発により、コンピュータと私たちの周りの環境の利用方法が完全に変わる可能性があります。 “`

「AWS Step Functionsで機械学習パイプラインをオーケストレーションする」

この記事では、AWS Step Functionsを使用して機械学習パイプラインを作成し、オーケストレーションする方法、およびインフラストラクチャとしてコードを使用してそれらを展開する方法について説明していますこの記事は、データとML Opsエンジニアを対象としています

AIのオリンピック：機械学習システムのベンチマーク

何年もの間、4分以内で1マイルを走ることは、単なる困難な課題ではなく、多くの人にとっては不可能な偉業と考えられていましたそれは心理的、身体的な目標であり、多くの人がそうだと思っていました...

MAmmoTHとは、一般的な数学問題解決に特化したオープンソースの大規模言語モデル（LLM）シリーズです

現代の大規模言語モデル（LLM）は、数学的な推論に大きく依存しており、それがこの研究の主な焦点です。最近の進歩にもかかわらず、クローズドソースのモデル（GPT-4、PaLM-2、Claude 2など）は、GSM8KやMATHなどの人気のある数学的な推論のベンチマークを支配しており、オープンソースのモデル（Llama、Falcon、OPTなど）は遠く及ばない状況があります。このギャップを埋めるためには、2つの主要なアプローチがあります： GalacticaやMINERVAなどの継続的な事前学習：この方法では、数学に関連するウェブデータの100Bトークン以上を用いてLLMをトレーニングしています。計算コストが高いですが、この方法によりモデルの科学的推論能力が一般的に向上します。 RFT（rejection sampling fine-tuning）やWizardMathなどのデータセットごとに特化したファインチューニング手法：これらの手法は、それぞれのドメイン内では効果的ですが、推論が必要な数学の他の領域には適用できません。ウォータールー大学、オハイオ州立大学、HKUST、エディンバラ大学、IN.AIの最近の研究は、軽量かつ汎用性のある数学の指導調整技術を採用し、LLMの数学的推論能力を向上させる方法を模索しています（ファインチューニングタスクだけでなく一般的に）。現在のアプローチは、Chain-of-Thought（CoT）の方法論に大いに依存しており、数学の問題を自然言語のステップで解決する方法を説明しています。しかし、この方法は計算精度や難しい数学的・アルゴリズム的推論手法には対応しきれません。PoTやPALのようなコードベースの手法では、数学問題の解決手順を効率化するためにサードパーティのリソースを使用します。この方法では、計算量の多いタスク（例：sympyを使用した二次方程式の解法やnumpyを使用した行列の固有値の計算など）を別のPythonインタプリタに委任することが推奨されます。一方、PoTはより抽象的な推論シナリオ（常識的な推論、形式論理、抽象代数など）を扱う際にはいくつかの制限があります、特に事前存在しないAPIの場合には。 CoTとPoTの両方の利点を活かすために、研究チームは数学のための新しいハイブリッドな指導調整データセット「MathInstruct」を提案しています。その主な特徴は次のとおりです：さまざまな数学的領域と複雑度レベルの包括的なカバレッジハイブリッドなCoT＆PoTの根拠 6つの新たに選択されたデータセットと7つの既存のデータセットがMathInstructの数学的な正当化の基盤を提供しています。モデリングの観点から、研究者たちは入出力形式とデータソースの変動の影響を調べるために、約50のユニークなモデルをトレーニングおよび評価しています。結果として得られたモデルは数学的な一般化能力において非常に優れています。研究者たちは、MAmmoTHをGSM8K、MATH、AQuA-RAT、NumGLUEなどの様々なデータセットに対してテストしました。これらのモデルは、オープンソースのLLMの数学的な推論の効率を大幅に向上させ、最新のアプローチよりもOOD（ドメイン外）データセットに対してより一般化された性能を示します。人気のあるコンペティションレベルのMATHデータセットでの7Bモデルの結果は、WizardMath（オープンソースのMATHの最先端技術）よりも3.5倍（35.2％対10.7％）優れており、34BのMAmmoTH-Coder（Code Llamaで調整）の結果はCoTを使用したGPT-4よりも優れています。MAmmoTHとMAmmoTH-Coderの両方のモデルは、以前のオープンソースモデルよりも大幅に精度が向上しています。

「トップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデア[ソースコード付き]」

データエンジニアリングは、分析、レポート、および機械学習に必要なデータを収集、変換、配信することによって、広範なデータエコシステムにおいて重要な役割を果たします。データエンジニアを目指す人々は、実際のプロジェクトを通じて実践的な経験を積み、自分の専門知識をアピールするための機会を求めることが多いです。この記事では、ソースコード付きのトップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデアを紹介します。初心者、中級のエンジニア、または上級のプラクティショナーであっても、これらのプロジェクトはデータエンジニアリングスキルを磨く絶好の機会を提供します。初心者向けデータエンジニアリングプロジェクト 1. スマートIoTインフラストラクチャ目標このプロジェクトの主な目標は、IoT（モノのインターネット）デバイスからのデータを収集し、分析するための信頼性のあるデータパイプラインを構築することです。ウェブカム、温度センサー、モーションディテクターなど、さまざまなIoTデバイスは、多くのデータを生成します。このデータを効果的に消費、保存、処理、分析するためのシステムを設計することを目指します。これにより、IoTデータからの学習に基づいたリアルタイムのモニタリングや意思決定が可能になります。解決方法 Apache KafkaやMQTTのような技術を利用して、IoTデバイスからの効率的なデータ取り込みを行います。これらの技術は高スループットのデータストリームをサポートします。 Apache CassandraやMongoDBのようなスケーラブルなデータベースを使用して、受信したIoTデータを保存します。これらのNoSQLデータベースは、IoTデータのボリュームとバラエティを処理できます。 Apache Spark StreamingやApache Flinkを使用してリアルタイムデータ処理を実装します。これらのフレームワークを使用すると、データが到着すると同時にデータを分析して変換することができるため、リアルタイムモニタリングに適しています。 GrafanaやKibanaなどの可視化ツールを使用して、IoTデータに対する洞察を提供するダッシュボードを作成します。リアルタイムの可視化は、ステークホルダーが情報を基にした意思決定を行うのに役立ちます。ソースコードを確認するには、ここをクリックしてください 2. 航空データ分析目標連邦航空局（FAA）、航空会社、空港など、さまざまな情報源から航空データを収集、処理、分析するために、このプロジェクトではデータパイプラインを開発しようとします。航空データには、フライト、空港、天候、乗客の人口統計などが含まれます。このデータから意味のある洞察を抽出し、フライトスケジュールの改善、安全対策の強化、航空産業のさまざまな側面の最適化を図ります。解決方法 Apache NifiやAWS…

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サステイナブルな銀行業務のための生成AI – 炭素フットプリントの削減とエコフレンドリーな消費の促進

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「トップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデア[ソースコード付き]」

「Amazon QuickSightでワードクラウドとしてAmazon Comprehendの分析結果を可視化する」

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

「過去のデータ、Ray、およびAmazon SageMakerを使用して装置のパフォーマンスを最適化する」

「カタストロフィックな忘却を防ぎつつ、タスクに微調整されたモデルのファインチューニングにqLoRAを活用する：LLaMA2(-chat)との事例研究」

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