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エアライン事業で情報とモデルを明らかにして、明らかにスムースに動作するようにモニターする

イントロダクション訓練と評価でパフォーマンスの良いモデルが、本番環境で悪化するという挫折感を経験したことがありますか？これは本番フェーズでよくある課題ですが、そこでEvidently.aiという素晴らしいオープンソースのツールが登場し、私たちのMLモデルを観察可能にして監視しやすくします。このガイドでは、本番環境でのデータとモデルのパフォーマンスの変化の背後にある理由と、実装するために必要なアクションについて取り上げます。また、このツールをStreamlit予測アプリと統合する方法も学びます。素晴らしい旅を始めましょう。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。必要な前提条件 1) リポジトリのクローン git clone "https://github.com/VishalKumar-S/Flight-Delay-Prediction-and-live-Monitoring-with-Azure-Evidently-and-Streamlit-with-MVC-Architecture.git" 2) 仮想環境の作成とアクティベート # 仮想環境を作成するpython3 -m venv venv# プロジェクトフォルダで仮想環境をアクティベートするsource venv/bin/activate # このコマンドはrequirements.txtファイルにリストされているPythonパッケージをインストールします。pip install -r requirements.txt 4)…

「データサイエンスにおけるリモートワーク：メリットとデメリット」

この記事では、データサイエンスにおけるリモートワークの潜在的な課題と落とし穴について探究しました

Career Advice

「Pythonを使って現実世界のデータにおけるべき乗則の検出」

ここでは、最大尤度法を使用して実証データからパワーローを検出する方法を説明しますPythonのサンプルコードも含まれています

自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上

イントロダクション顧客サポートの世界では、効率と迅速さが極めて重要です。OpenAIのGPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）を活用することで、顧客サポートのプロジェクト最適化に独自の視点をもたらすことができます。本記事では、LLMsを使用してチケットの分類を自動化し、顧客サポートチームにシームレスで効率的なソリューションを提供する方法について探求します。さらに、このプロジェクトの実装例を示すために実践的なコード実装も紹介します。学習目標大規模言語モデルの基本的な概念と、プロジェクト管理のさまざまな側面での最適化方法を学びます。感情に基づくチケットの分類や自動コードコメントなど、特定のプロジェクトシナリオを通じて、LLMsの多様な応用に対する洞察を得ます。 LLMsをプロジェクト管理プロセスに統合する際のベストプラクティス、潜在的な課題、考慮事項について、効果的かつ倫理的なLLMsの活用を確保する方法を探究します。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。プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）は、プロジェクト管理におけるパラダイムシフトを表します。先進の言語モデルを活用して、プロジェクトライフサイクルのさまざまな側面を自動化し向上させるものです。出典：Square Space 自動プロジェクト計画とドキュメンテーション参照：「Generative Pretrainingによる言語理解の改善」（Radford et al., 2018） OpenAIのGPT-3などのLLMsは、自然言語の理解においてその威力を示し、自動的なプロジェクト計画を可能にします。テキスト入力を分析して包括的なプロジェクト計画を生成し、計画フェーズでの手作業の努力を削減します。さらに、LLMsは動的なドキュメンテーションの生成に寄与し、人間の介入を最小限に抑えてプロジェクトドキュメンテーションを最新の状態に保つことができます。コードの生成と最適化参照：「深層双方向トランスフォーマーの言語理解のためのBERTの事前トレーニング」（Devlin et al., 2018）大規模言語モデルは、高水準なプロジェクト要件の理解とコードスニペットの生成において優れた能力を示しています。LLMsを使用したコードの最適化に関する研究では、これらのモデルが仕様に基づいてコードを提供し、既存のコードベースを分析して非効率を特定し、最適化された解決策を提案することが探究されています。…

現代のサイバーセキュリティの脅威に対処する効果的な方法

「サイバーセキュリティの脅威は技術の進歩に伴って増加していますこの記事では一般的な脅威の扱い方をカバーします」

最適化アルゴリズム：ニューラルネットワークの基礎101

「前回の投稿で、ニューラルネットワークの性能をハイパーパラメータの調整によって改善する方法について話しましたこれは、学習率や層の数などの最適なハイパーパラメータを選ぶプロセスです...」

「リコメンデーションシステムにおける2つのタワーネットワークとネガティブサンプリング」

現在の推薦システムにおける最も重要なモデルの一つは、2つのタワーニューラルネットワークですこのモデルは次のような構造を持っています：ニューラルネットワーク（タワー）の一部が全てを処理し、...

探索的データ分析：YouTubeチャンネルについての知識は何か（パート2）

ストーリーの前半では、約3000のYouTubeチャンネルから統計データを収集し、いくつかの興味深い洞察を得ましたこの後半では、一般的な「チャンネル」から少し深く掘り下げます...

グローバルなチョコレート貿易の概要

この記事では、「チョコレートおよびその他のココアを含む食品製品」という貿易カテゴリに焦点を当てながら、UNコムトレード国際貿易データベースを探求しますこの特定の焦点によって、私たちは･･･

マイクロソフトリサーチと清華大学の研究者たちは、「思考の骨格（SoT）：LLMの生成を加速するための新しい人工知能の手法」という提案を行いました

大型言語モデル（LLM）であるGPT-4やLLaMAなどは、技術的な風景を確実に変えました。しかし、処理速度の遅さは、広範な応用性を制限する繰り返しの課題です。その驚くべき能力にもかかわらず、LLMからの応答を得るためにかかる時間は、特にチャットボットや共同運転者、産業制御装置などのレイテンシ重視のアプリケーションにおいて、その効果を制限しています。この根本的な問題に対処する解決策の必要性に気付いたMicrosoft Researchと清華大学の研究者は、Skeleton-of-Thought（SoT）という革新的な手法を提案しました。従来、LLMの速度を高速化するための取り組みには、モデルやシステム、ハードウェアの複雑な変更が含まれていました。しかし、研究チームはSoTで異なるアプローチを取っています。従来の方法とは異なり、SoTはLLMへの広範な変更を避け、代わりにブラックボックスとして扱います。焦点は、モデルの内部機能の変更から、出力コンテンツの組織の最適化に移ります。提案された解決策では、LLMにユニークな二段階のプロセスを実行するよう指示します。最初の段階では、LLMに回答の骨組みを導き出すよう指示します。その後、2つ目の段階では、LLMに骨格内の複数のポイントの並列拡張を行うよう指示します。このアプローチにより、モデルのアーキテクチャに複雑な調整を必要とせずに、LLMの応答時間を向上させる新しい手段が導入されます。 SoTの方法論は、コンテンツ生成プロセスを2つの異なる段階に分解することを含んでいます。まず、LLMに回答の骨組みを構築するよう促します。この初期段階は、ヒューマンで問題解決にアプローチする方法と一致しており、高レベルの構造を概説することで進められます。2番目の段階では、この骨格を利用して並列拡張が実行され、LLMが複数のポイントに同時に対応することが可能となります。驚くべきことに、このアプローチはLLaMAなどのオープンソースモデルやGPT-4などのAPIベースのモデルにも適用可能性を示しています。 SoTの効果を評価するために、研究チームはオープンソースおよびAPIベースのカテゴリにわたる12つの最近リリースされたモデルについて、広範なテストを実施しました。チームは、コーディング、数学、文書作成、ロールプレイなどのさまざまなドメインの質問を含むVicuna-80データセットを使用して、かなりの速度向上が観察されました。SoTでは、8つの12モデルで1.13倍から2.39倍の速度向上が実現されました。重要なことは、これらの速度向上を達成するために回答品質を犠牲にすることはありませんでした。チームはFastChatとLLMZooのメトリックを使用して、SoTの回答の品質を評価し、異なる質問カテゴリ全体で回答の品質を維持または向上させる能力を示しました。結論として、SoTは遅いLLMの持続的な課題に対する有望な解決策として浮かび上がっています。研究チームの革新的なアプローチは、LLMをブラックボックスとして扱い、データレベルの効率最適化に重点を置くことで、コンテンツ生成の加速に対して新しい視点を提供しています。SoTでは、LLMに回答の骨組みを構築させ、それから並列拡張を実行させることで、効果的な応答時間の向上手段を導入しています。評価結果は、かなりの速度向上だけでなく、回答の品質を維持または向上させる能力を示し、効率と効果の二重の課題に取り組んでいます。この研究は、人工知能のダイナミックな思考プロセスにおける将来の探求の可能性を開き、より効率的で多様な言語モデルへのシフトを促すものとなります。

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