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「ChatGPT AI-1の解放：高度なLLMベースのシステムの構築」

導入 この記事では、チャットGPT AI-1を使ったLLM（大規模言語モデル）に基づくシステムの構築について説明します。読者がプロンプトエンジニアリングの基礎について理解していることを前提としています。概念を理解するためには、以下を参照してください：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/prompt-engineering-in-generative-ai/ この記事はステップバイステップのアプローチで行われます。トピックの大きさを考慮して、記事を3つのパートに分けています。これはそのうちの最初のパートです。システムには単一のプロンプトだけでは十分ではなく、LLMベースのシステムの開発部分に詳しく取り組みます。 学習目標 LLMベースのシステム構築の始め方を学ぶ。 LLMの動作原理を理解する。 トークンとチャットフォーマットの概念を理解する。 分類、モデレーション、思考の連鎖推論を適用してシステムを構築する。 この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LLMの動作メカニズム テキスト生成プロセスでは、プロンプトが与えられ、LLMに対してそのプロンプトを完成させるものを埋めるように求められます。 例: 数学は_______です。LLMは「興味深い科目、すべての科学の母など」と埋めることができます。 大規模言語モデルは、教師付き学習によってこれらすべてを学習します。教師付き学習では、モデルは入力と出力の関係をラベル付きのトレーニングデータを通じて学習します。X-Yマッピングにも同じプロセスが使用されます。 例: ホテルのフィードバックの分類。部屋が素晴らしかったという口コミは肯定的な感情のレビューとしてラベル付けされ、一方で「サービスが遅い」という口コミは否定的な感情としてラベル付けされます。 教師付き学習では、ラベル付けされたデータを取得し、それらのデータを使ってAIモデルをトレーニングします。トレーニング後はデプロイされ、最終的にモデルが呼び出されます。今度は美しい場所のような新しいホテルのレビューを与えて、結果が肯定的な感情であることを期待します。大規模言語モデルには基本的なLLMと指示に調整されたLLMの2つの主要なタイプが存在します。これらの概念を理解するために、以下のリンク先の記事を参照してください。 基本的なLLMを変換するプロセスとは？ 基本的なLLMを指示に調整されたLLMに変換するプロセスは以下の通りです:1. 基本的なLLMは大量のデータ（数百億の単語）でトレーニングする必要があります。このプロセスは広範なスーパーコンピューターシステムで数か月かかることがあります。2. モデルは、小規模な例のセットに対してファインチューニングを行うことでさらにトレーニングされます。3. 出力の品質に対するさまざまなLLMの評価（出力が役に立つかどうか、正直かどうか、無害かどうかなどの基準）を人間から得るためのツールとして、RLHF（Reinforcement Learning…

データサイエンスの戦略の鬼才になる：AIビジョンリーダー、ビン・ヴァシスタ氏との対話

アナリティクス・ビディヤの画期的なシリーズLeading With Dataでデータサイエンスの変革的な世界に飛び込んでください。このシリーズからの独占インタビューでは、アナリティクス・ビディヤのCEOであるクナール・ジャインが、優れたAIリーダーであるビン・ヴァシシュタとの魅力的な対話を繰り広げます。ビンの旅の秘密を明らかにし、技術的な役割からリーダーシップへの戦略的な転換による貴重な洞察と経験を共有します。 ビン・ヴァシシュタとの対話、創設者兼AIアドバイザー、V Squaredによる さあ、始めましょう！ 主なポイント Vin Vashishtaの非凡な旅に乗り出し、PCの設置からAI戦略の先駆者への変動を体験してください。 リーダーにとっての重要な意思決定についての彼の見解を明らかにし、データサイエンスのアプリケーションの信頼性と即効性のバランスを取る方法を理解してください。 業界のトレンドを爆発する前に予知するVin独自のプロセスに見入り、常に変わりゆく環境での戦略的な動きをガイドしてください。 彼のスタートアップの起源に迫り、年月を経るにつれてその進化を目撃し、挑戦と勝利についての生の体験を提供します。 最新テクノロジーの後発者にとっても持続的な成功の推進力となるビジネスビジョンの重要性をいかに信じているかをVinの考え方を探ってください。 急速に進化する分野での前進の必要性を強調し、技術の専門家が異なる領域に進出することを推奨するVinの考えについて理解してください。 データサイエンスの旅をどのように始めましたか？ 私は建築学に進むための教育を開始し、父の footstepsに続きました。しかし、12歳のときの初めてのプログラミングの体験は私に深い影響を与えました。仮想環境で何かを作り出す力に魅了されました。大学の1年生の間にプログラミングの授業を受け、すぐに自分の情熱だと確信しました。私の焦点は1994年から1995年ごろのプログラミングに切り替わりました。私のデータサイエンスへの道は直接のものではありませんでした。私は90年代の最初のAIブーム時に卒業しました。マイクロソフトで働いて高度なモデルを構築したいという私の大望にもかかわらず、私はより伝統的なソフトウェアエンジニアリングの役割にいました。PCの設置からウェブサイトの構築とデータベース管理まで、上り詰めてきました。最初の企業の仕事は、ソフトウェアとプラットフォームの自社設置と直接のお客様との仕事でした。この経験は重要で、ソフトウェアの約束を実現する重要性を教えてくれました。 データサイエンスモデルに初めて直面した課題は何でしたか？ 私の最初のデータサイエンスプロジェクトは2012年で、当時は現在のようなライブラリやリソースはありませんでした。私はC、C++、Javaなどさまざまな言語でモデルを構築しました。技術の制約からすべてを最適化する必要があったためです。現在のクラウドインフラストラクチャは利用できず、大規模企業にのみデータが利用可能でした。初期のクライアントは大企業であり、2016年頃から中小企業が私にアプローチするようになりました。これらの小規模なクライアントとの仕事では、予算や時間といった現実の制約に直面しました。これは法人の世界とは異なる経験でした。 技術的な役割から戦略とリーダーシップへの過渡はどのようにして行われましたか？ 2012年に解雇された後、私はすぐに副業のコンサルティングを本業に転換し、V Squaredというビジネスを立ち上げました。最初の頃はデータサイエンスよりもBI分析に近い仕事でした。分野が進化するにつれ、私は統計モデルを構築し、科学者と協力してモデルの説明性の重要性を学びました。この経験から、従来の機械学習アプローチと科学の厳密な基準とのギャップを埋めるようになりました。素早くより信頼性のある解決策が必要な場合を見極める能力を身につけました。バリューの提供と技術的厳密さのバランスを取るこの理解が、技術的な役割からリーダーシップと戦略に押し上げました。 ソーシャルメディアはビジネスの成長にどのように影響しましたか？ ソーシャルメディア、特にTwitterとその後LinkedInは、私のビジネスの拡大に重要な役割を果たしました。それは私の営業のトンネルを完全に変え、お問い合わせや機会の数を増やしました。経営者の視点からデータサイエンスと機械学習について議論することで、私はユニークな声を見つけました。私のブランドは常に実用主義に基づいており、日々の仕事と経験に基づいて、現場でうまくいくこと、そしてそうでないことについて議論しています。…

大規模展開向けのモデル量子化に深く掘り下げる

イントロダクション AIにおいて、大規模なモデルをクラウド環境に展開するという2つの異なる課題が浮かび上がっています。これにより、スケーラビリティと収益性を阻害するかなりの計算コストが発生し、複雑なモデルをサポートするのに苦労するリソース制約のあるエッジデバイスの問題も生じます。これらの課題の共通点は、精度を損なうことなくモデルのサイズを縮小する必要性です。一つの解決策となる人気のある手法であるモデルの量子化は、精度のトレードオフの懸念を引き起こします。 量子化意識トレーニングは、魅力的な答えとして浮上します。これは、モデルのトレーニングプロセスに量子化をシームレスに統合することで、重要な精度を保ちながら、モデルのサイズを大幅に削減することを可能にします。時には２倍から４倍以上にもなります。この記事では、量子化について詳しく解説し、ポストトレーニング量子化（PTQ）と量子化意識トレーニング（QAT）を比較します。さらに、Deciによって開発されたオープンソースのトレーニングライブラリ「SuperGradients」を使用して、両方の方法を効果的に実装する方法を実践的に示します。 また、モバイルや組み込みプラットフォームにおける畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の最適化についても探求します。サイズと計算要件のユニークな課題に取り組み、モデルの最適化における数値表現の役割を検討します。 学習目標 AIにおけるモデルの量子化の概念を理解する。 一般的な量子化レベルとそのトレードオフについて学ぶ。 量子化意識トレーニング（QAT）とポストトレーニング量子化（PTQ）の違いを認識する。 メモリ効率やエネルギー削減など、モデルの量子化の利点を探求する。 モデルの量子化が広範なAIモデルの展開を可能にする方法を発見する。 この記事はData Science Blogathonの一部として掲載されました。 モデルの量子化の必要性の理解 モデルの量子化は、ディープラーニングにおける基本的な技術であり、モデルのサイズ、推論速度、およびメモリ効率に関連する重要な課題に対処することを目指しています。これは、モデルの重みを高精度の浮動小数点表現（通常は32ビット）から低精度の浮動小数点（FP）または整数（INT）フォーマット（16ビットまたは8ビットなど）に変換することによって実現されます。 量子化の利点は二つあります。まず第一に、モデルのメモリフットプリントを大幅に削減し、大きな精度の劣化を引き起こすことなく推論速度を向上させます。さらに、メモリ帯域幅の要件を減らし、キャッシュの利用効率を向上させることによって、モデルのパフォーマンスも最適化されます。 INT8表現は、ディープニューラルネットワークの文脈では「量子化された」と俗に言われることがありますが、ハードウェアアーキテクチャに応じてUINT8やINT16のような他のフォーマットも利用されます。異なるモデルは、精度とモデルサイズの削減のバランスを取るために、異なる量子化アプローチを必要とし、事前知識と緻密な微調整を要することがしばしば求められます。 量子化は、特にINT8などの低精度の整数フォーマットにおいて、動的レンジが制限されているため、課題をもたらします。FP32の広範な動的レンジをINT8の255個の値に押し込めることは、精度の低下を招く可能性があります。この課題を緩和するために、パーチャネルまたはパーレイヤのスケーリングにより、重みと活性化テンソルのスケールとゼロポイント値が、より適した量子化フォーマットに適合するように調整されます。 さらに、量子化意識トレーニングでは、モデルのトレーニング中に量子化プロセスをシミュレートすることで、モデルが優れた精度で低精度に適応することが可能になります。このプロセスの重要な側面であるスクイーズ（またはレンジの推定）は、キャリブレーションによって実現されます。 本質的には、モデルの量子化は効率的なAIモデルの展開に不可欠であり、特に計算リソースが限られているエッジデバイスでの資源効率と精度の微妙なバランスを取るために重要です。 モデルの量子化の技術 量子化レベル 量子化は、モデルの高精度浮動小数点の重みと活性化を、低精度の固定小数点値に変換します。 “量子化レベル”は、これらの固定小数点値を表すビット数を指します。一般的な量子化レベルは、8ビット、16ビット、およびバイナリ（1ビット）の量子化です。適切な量子化レベルを選択することは、モデルの精度とメモリ、ストレージ、および計算効率とのトレードオフに依存します。…

「2023年におけるトレーニング・テスト・検証分割の包括的なガイド」

イントロダクション 監督学習の目標は、新しいデータセットで良いパフォーマンスを発揮するモデルを構築することです。問題は、新しいデータを持っていないかもしれないが、トレイン・テスト・バリデーションの分割のような手順でこれを体験することができるということです。 データセットでモデルのパフォーマンスを見ることは興味深いですよね。そうです！献身的に取り組んでいることが、効率的な機械学習モデルの作成と効果的な結果の生成にどのように活かされているかを確認するのに最適な側面の一つです。 トレイン・テスト・バリデーションの分割とは何ですか？ トレイン・テスト・バリデーションの分割は、機械学習とデータ分析において特にモデル開発中に基本的な役割を果たします。これは、データセットをトレーニング、テスト、バリデーションの３つのサブセットに分割することを意味します。トレイン・テストの分割は、新しいデータセットでモデルのパフォーマンスを確認するためのモデル検証プロセスです。 トレイン・テスト・バリデーションの分割は、機械学習モデルが新しい未知のデータに一般化する能力を評価します。また、過学習を防ぎます。過学習とは、モデルがトレーニングデータ上でうまく機能するが、新しいインスタンスに一般化できない状態です。バリデーションセットを使用して、開発者はモデルのパラメータを反復的に調整して、未知のデータでのパフォーマンスを向上させることができます。 機械学習におけるデータ分割の重要性 データ分割は、データセットをトレーニング、バリデーション、テストのサブセットに分割することを意味します。データ分割の重要性は以下の側面にわたります： トレーニング、バリデーション、テスト データ分割は、データセットをトレーニングセット、モデルのパラメータを追跡して過学習を回避するためのバリデーションセット、新しいデータでのモデルのパフォーマンスをチェックするためのテストセットの３つのサブセットに分割します。各サブセットは、機械学習モデルの開発の反復プロセスで独自の目的を果たします。 モデルの開発と調整 モデルの開発フェーズでは、トレーニングセットはアルゴリズムにデータ内のさまざまなパターンを示すために必要です。モデルはこのサブセットから学習し、エラーを最小化するためにパラメータを調整します。バリデーションセットはハイパーパラメータの追跡中に重要であり、モデルの構成を最適化するのに役立ちます。 過学習の防止 過学習は、モデルがトレーニングデータを適切に学習し、ノイズや関連性のないパターンを捉える状態です。バリデーションセットはチェックポイントとして機能し、過学習の検出に役立ちます。異なるデータセットでモデルのパフォーマンスを評価することで、過学習を防ぐためにモデルの複雑性や技術、他のハイパーパラメータを調整することができます。 パフォーマンス評価 テストセットは、機械学習モデルのパフォーマンスにとって重要です。トレーニングとバリデーションの後、モデルはテストセットに対して現実世界のシナリオをチェックします。テストセットでの良好なパフォーマンスは、新しい未知のデータにモデルが成功裏に適応したことを示します。このステップは、モデルを実際のアプリケーションに展開するための信頼を得るために重要です。 バイアスと分散の評価 トレイン・テスト・バリデーションの分割は、バイアスのトレードオフを理解するのに役立ちます。トレーニングセットはモデルのバイアスに関する情報を提供し、固有のパターンを捉えます。一方、バリデーションとテストセットはばらつきを評価し、データセットの変動に対するモデルの感度を示します。適切なバイアスと分散のバランスをとることは、異なるデータセット全体でうまく一般化するモデルを実現するために重要です。 頑健性のためのクロスバリデーション トレイン・バリデーション・テストのシンプルな分割だけでなく、k-foldクロスバリデーションのような手法は、モデルの頑健性をさらに高めます。クロスバリデーションは、データセットをk個のサブセットに分割し、k-1個のサブセットでモデルをトレーニングし、残りの1つでバリデーションを行います。このプロセスをk回繰り返し、結果を平均化します。クロスバリデーションは、データの異なるサブセットでのモデルのパフォーマンスをより包括的に理解するのに役立ちます。 モデルのパフォーマンスにおけるデータ分割の重要性 データ分割の重要性は以下の目的であります： モデルの汎化性評価 モデルはトレーニングデータだけを記憶すべきではありません、汎化性能も重要です。データ分割により、テスト用のデータセットを作成し、モデルが新しいデータに対してどれくらい上手く動作するかを確認することができます。専用のテストデータセットがないと、過学習のリスクが高まります。モデルがトレーニングデータに過度に適応すると、そのリスクを軽減するために、データ分割が真の一般化能力を評価します。…

データマイニングにおける連想ルールとは何ですか？

イントロダクション 石炭採掘からデータマイニングへの人類の進化は、人間の成長と技術の発展に莫大な貢献を持っています。物理的な作業の範囲が変化し、この新しいタイプのマイニングを行うために重さは精神的な努力に移行しました。データマイニングプロセスには、顧客を理解しビジネスの成長に寄与する実用的な貢献がある連想ルールを含む多くの側面があります。正確な要件をお持ちですか？顧客満足度の指数的な向上をもたらすための知識の向上に興味がありますか？大手ブランドと競合するより優れた推薦システムを開発したいと考えていますか？ここでは、データマイニングにおける連想ルールの主要な概念と基本についての簡単な紹介があります。 学習目標 連想ルールの本質を理解し、データ内の関係を示すif/then文としての役割を把握する。 市場バスケット分析、詐欺検出、および推薦システムなどのアプリケーションの特定と差別化を行い、連想ルールの汎用性と実用的な重要性を示す。 カーディナリティ、サポート、信頼性、リフトといった要素がデータセット内の関係を予測・評価する際にどのように機能するかに洞察を得る。 データマイニングにおける連想ルールとは何ですか？ 連想ルールは、名前によって定義され、データ間の関係や依存関係を特定するif/then文です。数値データや非数値データに適している特性を持ち、市場バスケット分析などのアプリケーションでよく使用されます。関連性のある情報をリレーショナルデータベースやトランザクションデータベース、他のデータソースから取り込むことができます。 連想ルールは、前件（if）と結果（then）の2つの部分から成り立ちます。前件はデータで利用可能な最初の部分であり、結果は前件と組み合わせて利用可能な結果的な部分です。例えば、市場バスケット分析の場合、「顧客がランニングシューズを購入した場合、エナジーバーも購入する可能性が高い」となります。ここで、ランニングシューズが前件、エナジーバーが結果となります。この例は特にフィットネス愛好家の対象をターゲットにしています。 連想ルールの利用事例とは何ですか？ 連想ルールにはさまざまな応用があります。トップ3の連想ルールマイニングの例は以下の通りです: 市場バスケット分析：購入組み合わせの例としては、ヨーグルトとグラノーラの購入がベリーの購入と関連している可能性が高いことが挙げられます。これは購買習慣や要件の分析における連想ルールの重要性を示しています。組み合わせオファーや商品配置の最適化、売上の増加など、実用的な解釈の利用が見られます。 詐欺検出：ここでは、購入パターン、場所、頻度などの組み合わせを特定します。これによって不正行為を検知し、同じIPアドレスからの予防措置を取ることができます。 推薦システム：これには、ブラウジング履歴や過去の購入から使用パターンを検知し、ユーザーの将来の要件を予測することが含まれます。推薦はそれに基づいて行われます。マーケティングからの利用拡大は、音楽や番組ベースのサービスでも重要です。 出典: Dataaspirant 連想ルールはどのように機能しますか？ 先に説明した連想ルールの予測は、カーディナリティ、サポート、信頼性に基づいて計算されます。カーディナリティは2つのアイテムの関係を指し、オブジェクトの数に比例して増加します。サポートは文の頻度を示し、信頼性はこれらの関係の真実性の頻度を示します。連想ルールの機能を説明するには、組み合わせが発生する理由と状況を規定するルールを特定します。例えば、朝食の健康的で時間のかからないオプションとして、ヨーグルトにグラノーラとベリーを組み合わせることが好ましいとされています。 実際の状況では、数字が非現実的になることがよくあります。統計的に独立したアイテムの中で最も購入の組み合わせが少ないものが、実際の使用では非常に高い割合で結合されることがあります。例えば、統計的にはビールとおむつの同時購入は起こりにくいですが、実世界の統計では比較的高いです。この統計の増加をリフトと呼んでいます。 関連ルールの効果の測定 関連ルールの効果は、主にサポート、信頼度、およびリフトによって測定されます。サポートは頻度を指し、高いサポートはデータセット内の数量の一般的な存在を示します。信頼度は関連ルールの信頼性を測定します。高い信頼度はAとBが比例しており、互いに直接関係が増加していることを示唆します。 リフトはアイテムの依存性を比較します。統計的および実用的な数字が同じであるか、前件と後件が同じである場合、リフトは1になり、関連したオブジェクトは独立しています。リフトが1より大きく、前件が後件よりも大きい場合、オブジェクトは互いに依存します。また、リフトが1より小さい場合、後件が前件よりも多い場合、組み合わせは互いに否定的な影響を与えます。 出典：データマイニングマップ 関連ルールのアルゴリズム…

「データストーリーテリングとアナリティクスにおける生成AIのインパクトの公開」

導入 データ分析の広大な領域の中で、ゲネラティブ人工知能（GAI）はゲームを変える最も重要な進展の一つです。これは、歴史的データに基づいて単に処理し予測するだけでなく、新たなものを創り、データストーリーテリングと分析プロセスを革新する時代です。最近のセッションで、この技術の基礎、アーキテクチャ、そして潜在的な影響を探求する機会がありました。以下は、私たちが取り上げた内容を簡潔にまとめたものです。 学習目標： ゲネラティブAIの基礎を理解する。 ゲネラティブAIを用いたさまざまなデータストーリーテリングの技術を学ぶ。 ゲネラティブAIをデータ分析で倫理的に実装することを認識する。 ゲネラティブAIの理解 ゲネラティブAIは、新しいコンテンツを作成することに焦点を当てた人工知能の一部です。従来のAIは歴史的データに基づいて推論や予測を行います。一方、ゲネラティブAIは視覚的、音声的、テキストの創造を含む新しいコンテンツを合成します。ゲネラティブAIのいくつかのアーキテクチャには、生成的対抗ネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダ（VAE）、自己回帰モデルまたはトランスフォーマーなどがあります。 GANは、ジェネレータと識別器の2つのニューラルネットワークを使用し、共同でトレーニングします。この対立的なプロセスにより、本物のデータに酷似したデータを生成しながら、本物と生成されたデータを識別します。VAEは少し異なりますが、同じ生成的な目的を果たします。 今日のAIモデルで最も一般的に見られるのは、トランスフォーマーに基づいたChatGPTなどの自己回帰モデルです。これらのモデルは、前の要素に基づいてデータを順次に生成し、次のシーケンス要素を予測することができます。これらのモデルを理解することは、効果的にAIを活用するための戦略的な優位性を提供します。 データストーリーテリング：ゲネラティブAIと分析の結びつき データ分析の影響力はデータストーリーテリングにあります。最初の段階では、データの定義、収集、クリーニング、分析に焦点が当てられますが、骨子はプレゼンテーションの段階にあります。ここで、私たちは効果的に研究結果を伝える必要があります。物語性を作り、ビジュアルを準備し、論理を検証することがストーリーテリングにおいて重要な役割を果たします。ゲネラティブAIを使用することで、このプロセスの一部と二部を大きく影響することができます。 ここで物語性が登場します。データプレゼンテーションにおける物語性は、ステークホルダーとの連携、彼らのニーズを理解し、意思決定を促進するために分析結果を提示することを含みます。しかし、このフェーズは分析のコースではしばしば重要視されないことがありますが、データの影響を伝える上で極めて重要です。 事例研究：ゲネラティブAIによるビジネス効率のストーリーテリング この事例研究は、特にGPT-4がアナリストにプレゼンテーションの目的と役割の明確化を支援する方法を示しています。ChatGPTに「レイオフせずに戦略的に運営コストを削減する方法は？」などと具体的な質問をすることで、AIの提案を活用して物語性とプレゼンテーション戦略を調整することができます。 ゲネラティブAIはコンテンツを完全に作成するのではなく、ブレインストーミングのパートナーとして機能し、方向性とアイデアを提供し、アナリストが自身の戦略を微調整できるようにします。以下は、ビジネスの効率を推進するデータ分析とストーリーテリングにおいてゲネラティブAIがどのように役立つかを示しています。 GPT-4による高度なデータ分析 GPT-4の高度な機能は、無限の可能性を開放します。私の経験では、信頼性と精度により、ChatGPTを使用することを選択しました。LlaMAなどの代替のAIモデルもありますが、それぞれ独自の強みがあります。私はChatGPTを確固たる選択肢と考えていますが、他のモデルも同様に異なる要件に適している可能性があります。 AIとプロトタイプ速度による過剰支出の評価 過剰支出に取り組む際、AIは分析を非常に迅速にプロトタイプ化します。PythonやSQLなどでも同じタスクを実行できますが、AIはプロセスを大幅に加速し、迅速なプロトタイプ作成を可能にします。ただし、結果の正確性に対する責任を考慮し、すべての出力を徹底的に検証してレビューする必要があります。 ChatGPTによるROIの分析と戦略的な削減の作成 投資利益率（ROI）の決定には特定の計算方法が必要です。私はさまざまな費用領域のROI計算方法をChatGPTに指示しました。それによって興味深い状況が明らかになりました。一部のセクターは著しい過剰支出を示していますが、それでも優れたROIをもたらしており、過剰支出にもかかわらず効率的であることを示唆しています。これは戦略的な評価を行い、削減の可能性のある領域を特定する必要があります。 生成AIと視覚的なデータ表現 チャートやグラフなどのAIによって生成された視覚的な表現は、迅速な探索的データ分析を促進する上で重要な役割を果たしています。それらはより深い戦略的思考の出発点を提供します。ただし、選択した視覚的表現が正確なデータの解釈ニーズと一致しているかどうかを評価することが重要です。…

「LLM革命：言語モデルの変革」

イントロダクション 言語モデルの世界は、特に大規模言語モデル（LLM）の登場により、過去数年間で劇的な進化を遂げました。これらのモデルは、数十億のパラメータと自然言語の深い理解を備えており、人工知能の分野を変革するのに重要な役割を果たしてきました。今日は、この革命を探求し、クローズドソースからオープンソースのLLMへの移行、ファインチューニングの重要性、そして最近登場した効率的なファインチューニング技術の開発に焦点を当てます。 学習目標： クローズドソースとオープンソースのLLMの違いを知る。 LLMの伝統的なファインチューニングとパラメータ効率のファインチューニングを理解する。 異なるパラメータ効率のファインチューニング戦略を探索する。 効率的なファインチューニングのためのLudwigの使用方法を学ぶ。 クローズドソース vs オープンソースのLLM：適切なアプローチの選択 言語モデルの景色は、OpenAIなどの企業が提供するクローズドソースのモデルと、Meta、Googleなどの機関が提供するオープンソースのバリアントとの2分することがありました。ChatGPT、GPT 3.5、GPT 4などのクローズドソースのLLMは、管理されたインフラストラクチャと迅速なプルーフオブコンセプトの能力により、魅力的な出発点を提供します。これらのモデルは、高品質の事前学習データセットを提供し、インフラストラクチャのセットアップは不要であり、LLMの能力を探求する人々にとって簡単な入り口となります。 しかし、アクセス性にもかかわらず、クローズドソースのLLMには根本的な制約があります。これらはモデルの所有権を欠き、最小限のカスタマイズ能力しか提供せず、特にデータプライバシーやモデルの制御が重要なセクターでは、長期的な投資には適していません。これに対し、オープンソースのLLMは有望な代替手段です。完全なモデルの所有権とカスタマイズが可能であり、オープンソースの領域での革新的な開発への即時アクセスを容易にします。そのトレードオフは、これらのモデルを自己ホスティングするための費用と課題です。 伝統的なファインチューニング vs パラメータ効率のファインチューニング ファインチューニングは、特にドメイン固有のタスクを考慮する際に、LLMの潜在能力を最大限に引き出すための重要なプロセスとして浮かび上がります。クローズドソースのモデルは、ファインチューニングに必要な柔軟性を欠いている一方、オープンソースのモデルはこのプロセスに完全な制御を提供します。ファインチューニングにより、事前学習済みのLLMを特定のタスクに適応させるためにモデルの重みを更新し、パフォーマンスを向上させることができます。これは一般的なモデルを専門的なアプリケーションに合わせてパーソナライズする手段であり、ユニークなタスクのためにパフォーマンスを最適化することを可能にします。 ファインチューニングとRetrieval Augmented Generation（RAG）などのモデルの間の議論は、特定のタスクに合わせたモデルの必要性と一般的な目的を持つ知能の間の関係に焦点を当てています。LLMのオープンソースの性質は、カスタマイズと効率的なファインチューニングを可能にし、優れたタスク固有のパフォーマンスを実現するために必要です。 伝統的なファインチューニングには、すべてのモデルのパラメータを更新するというリソースを多く消費し、時間がかかり、必ずしも最適なタスク固有のパフォーマンスをもたらすわけではありませんというプロセスの制約があります。しかし、パラメータ効率のファインチューニングにおける最近のイノベーションは、この制約を打破しました。事前学習済みのLLMを凍結し、非常に小さなセットのタスク固有のレイヤーのみをトレーニングすることにより、効率的なファインチューニングはリソースに優しく、より効果的な方法で行われます。 パラメータ効率のファインチューニングへの移行は、LLMを特定のタスクに適応させる方法に大きな影響を与えています。タスク固有のレイヤーの最小限のセットのみに焦点を当てることにより、プロセスは費用効果が高く、時間効率が良くなります。この革新的なアプローチにより、データセットが小さくても最適なタスク固有のパフォーマンスが実現され、クローズドソースのモデルに比べてオープンソースのLLMの潜在能力が示されます。 MetaによるLIMA論文などの研究は、GPT…

テキスト生成の新時代：RAG、LangChain、およびベクトルデータベース

はじめに 革新的な技術によって、自然言語処理の急速に変化するランドスケープの中で、機械が人間の言語を理解し生成する方法が常に再構築されています。そのような画期的なアプローチの1つが、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。これは、GPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルのパワーとベクトルデータベースとLangchainの効率を組み合わせています。 RAGは機械が言語を処理する方法のパラダイムシフトを象徴し、従来に比べて類前の文脈理解と反応性を実現するために生成モデルと検索モデルの隔たりを埋める役割を果たしています。このブログ記事では、RAGのコアコンセプト、GPTモデルとの統合、ベクトルデータベースの役割、および現実世界での応用について説明します。 学習目標 Retrieval Augmented Generation（RAG）の基礎を理解する。 ベクトルデータベースとそのベクトルを使用した革新的なデータ保存および検索手法に洞察する。 RAG、LangChain、およびベクトルデータベースがユーザーのクエリを解釈し、関連情報を取得し、一貫した応答を生成するためにどのように連携するかを理解する。 特定の応用に統合されたテクノロジーの実践スキルを開発する。 この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 RAGとは何ですか？ Retrieval Augmented Generation（RAG）は生成モデルと検索モデルを融合させたものです。これにより、生成モデルの創造的な能力と検索システムの正確さをシームレスに組み合わせることで、多様で文脈に即したコンテンツの生成が可能となります。 テキストの補完や質問応答など、一部の従来の言語生成タスクでは、GPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルが豊富なトレーニングデータセットに基づいて文脈に即したテキストを生成する能力が優れていることが示されています。しかし、入力コンテキストが曖昧であるかデータが不足している場合、誤った応答や一貫性のない応答を生成する可能性があります。…

「Pythonにおける構造化LLM出力の保存と解析」

イントロダクション ジェネラティブAIは現在、世界中で広く使用されています。大規模言語モデルのテキスト理解能力とそれに基づいたテキスト生成能力により、チャットボットからテキスト分析まで様々なアプリケーションが生まれました。しかし、これらの大規模言語モデルは非構造化な形式でテキストを生成することが多いです。時には、LLM（大規模言語モデル）によって生成された出力を、構造化された形式、例えばJSON（JavaScript Object Notation）形式にしたいケースもあります。例えば、LLMを使用してソーシャルメディアの投稿を分析し、LLMによって生成された出力をJSON/python変数としてコード内で扱い他のタスクを実行する必要があるかもしれません。このような場合に、プロンプトエンジニアリングを使ってこれを実現することは可能ですが、プロンプトの調整には多くの時間がかかります。そこで、LangChainでは出力パースを導入しており、これによりLLMの出力を構造化された形式に変換することができます。 学習目標 大規模言語モデルによって生成された出力の解釈 Pydanticを使用したカスタムデータ構造の作成 プロンプトテンプレートの重要性とLLMの出力を整形してプロンプトを生成する方法の理解 LangChainを使用してLLMの出力のフォーマット指示を作成する方法の学習 JSONデータをPydanticオブジェクトにパースする方法の理解 この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として掲載されました。 LangChainと出力パースとは？ LangChainは、大規模言語モデルを使用したアプリケーションを短時間で構築できるPythonライブラリです。OpenAI GPT LLM、GoogleのPaLM、そしてFalcon、LlamaなどのHugging Faceのオープンソースモデルなど、さまざまなモデルに対応しています。LangChainを使用すると、大規模言語モデルへのプロンプトのカスタマイズが容易になり、組込みのベクトルストアを提供するため、入出力の埋込みを保存することができます。そのため、数分でドキュメントをクエリできるアプリケーションを作成することができます。 LangChainは、大規模言語モデルがインターネットから情報を取得できるようにするためのエージェント機能も提供しています。また、出力パーサーも提供しており、大規模言語モデルによって生成されたデータを構造化することができます。LangChainには、リストパーサー、日時パーサー、列挙型パーサーなどさまざまな出力パーサーがあります。この記事では、LLMが生成した出力をJSON形式にパースすることができるJSONパーサーについて説明します。以下の図は、LLMの出力がPydanticオブジェクトにパースされる一般的なフローを示しており、Python変数で即座に使用できるデータが作成されます。 はじめに – モデルのセットアップ このセクションでは、LangChainを使用してモデルをセットアップします。この記事全体を通して、PaLMをLarge Language Modelとして使用します。環境としてGoogle Colabを使用しますが、PaLMを他のどのLarge…

「MLOPsを使用した不正取引検出の実装」

イントロダクション 現代のデジタル世界では、人々は便利さのために現金ではなくオンライン取引とデジタル決済にますます移行しています。移行の増加に伴い、詐欺も増加しています。詐欺トランザクションは、偽の身元や虚偽の情報を使用してお金を要求することが含まれるため、個人や金融機関にとって重大な問題です。このプロジェクトでは、クレジットカードのデータセットを使用して、ライブトランザクションを監視し、それらが本物か詐欺かを予測するためのMLOPsモデルを設計するために、Airflowツールを使用します。 目標 詐欺トランザクションの検出の重要性。 データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。 データセットの視覚的な分析から洞察を得る。 データサイエンスにおける詐欺トランザクション検出モデルの現実世界での応用。 Pythonプログラミング言語を使用した詐欺トランザクションデータの分析。 MS AzureとAirflowを使用したエンドツーエンドの詐欺検出の構築。 この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 詐欺トランザクション推定モデルとは何ですか？ 詐欺トランザクションのデータセットには、トランザクションの時間、名前、金額、性別、カテゴリなどの列が含まれています。詐欺トランザクション推定モデルは、偽のトランザクションを予測するために開発された機械学習モデルで、大規模な有効なトランザクションと詐欺トランザクションのデータセットでトレーニングされています。 詐欺トランザクション分析とは何ですか？ 詐欺トランザクション分析は、過去のデータセットを分析するプロセスです。データセットの分析は、データの不規則性を見つけ、データのパターンを見つけることを目指しています。詐欺トランザクション分析は、顧客を保護し、財務的な損失を減らすためにビジネスにおいて重要な役割を果たします。ルールベースの分析や異常検知など、さまざまな種類の詐欺トランザクション分析があります。 ルールベースの分析：ルールベースの分析では、無効なトランザクションをフラグ付けするためのルールを作成します。例えば、地理的な地域に基づいたルールが作成されることがあります。 異常検知：異常検知では、異常または異常なトランザクションを見つけることを目指します。例えば、新しいIPアドレスから行われたトランザクションなどです。 詐欺トランザクションの検出の重要性 詐欺トランザクションの検出は、ビジネスや金融機関が顧客を詐欺から保護し、彼らのお金を守るために重要です。詐欺トランザクションを検出することの重要な理由をいくつか挙げます。 財務的な損失の削減：詐欺トランザクションは企業に莫大な損失をもたらし、利益を減少させます。したがって、企業が詐欺トランザクションを検出することは重要です。 評判の保護：評判の維持は、ビジネスにとって重要な要素であり、潜在的なクライアントや顧客の喪失につながります。 顧客とビジネスの保護：詐欺トランザクションは顧客に財務的な損失や感情的な影響を与えることがあります。詐欺を検出することで、ビジネスは顧客と自社を守ることができます。 データの収集と前処理 データの収集と前処理は、詐欺検出モデルの開発において重要な部分です。データが収集されたら、データセットに対していくつかの手順を実行する必要があります。…

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