Search Results OPT

フーリエ変換を用いた季節変動のモデリング

「ターゲットデータにフーリエ変換を適用して、時系列予測モデルの性能を向上させる方法」

ランチェーン 101：パート2d. 人間のフィードバックでLLMの微調整

これは、LangChain 101コースのモデルセクションの2Dパートであり、最後のパートですこの記事の文脈をより理解するために、最初の2つのパートを確認することを強くお勧めしますRLHF...

データサイエンス、機械学習、またはMLOpsに初めて取り組み、ツールの選択肢に圧倒されていますか？ ZenMLを考慮してみてください-効率化されたプロダクションパイプラインのためのオーケストレーションツールです。この記事では、ZenMLの機能と特徴について調査し、MLOpsの旅を簡素化します。学習目標 ZenMLの概念とコマンド ZenMLを使用したパイプラインの作成メタデータのトラッキング、キャッシング、およびバージョニングパラメータと設定 ZenMLの高度な機能この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。まず、ZenMLが何であるか、他のツールとの違い、そしてそれをどのように利用するかを把握しましょう。 ZenMLとは何ですか？ ZenMLは、データサイエンティスト、MLエンジニア、およびMLOps開発者向けのオープンソースのMLOps（機械学習オペレーション）フレームワークです。本番用のMLパイプラインの開発におけるコラボレーションを容易にします。 ZenMLは、そのシンプルさ、柔軟性、およびツールに依存しない性質で知られています。 MLワークフローに特化したインターフェースと抽象化を提供し、ユーザーが好みのツールをシームレスに統合し、ユニークな要件に合わせてワークフローをカスタマイズできるようにします。なぜZenMLを使うべきですか？ ZenMLは、データサイエンティスト、MLエンジニア、およびMLOpsエンジニアにいくつかの重要な利点をもたらします：簡素化されたパイプラインの作成： @stepおよび@pipelineデコレータを使用して簡単にMLパイプラインを構築できます。容易なメタデータのトラッキングとバージョニング： ZenMLは、パイプライン、実行、コンポーネント、アーティファクトを追跡するユーザーフレンドリーなダッシュボードを提供します。自動化された展開： ZenMLは、パイプラインとして定義されている場合に自動的に展開することで、モデルの展開を効率化し、カスタムドッカーイメージの必要性を排除します。…

「Amazon SageMakerを使用して、ファルコンモデルのパフォーマンスを向上させる」

大型言語モデル（LLM）をテキスト生成AIアプリケーションのホスティングするための最適なフレームワークと設定は何ですか？ LLMを提供するための選択肢が豊富であるにもかかわらず、モデルの大きさ、異なるモデルアーキテクチャ、アプリケーションのパフォーマンス要件などにより、この問題に答えることは困難です Amazon SageMaker Large Model Inference[…]

ボイジャーAGIニュース、10月11日：仕事を得るための3つのデータサイエンスプロジェクト • NLPマスタリングの7つのステップ

今週のテーマ：どの３つのデータサイエンスプロジェクトを選ぶことで、仕事を確保できるか？ • 機械学習とPythonの基礎から、トランスフォーマー、最新の自然言語処理の進歩などに進むための７ステップガイド

NEWS

「AIとエネルギー効率：持続可能な革命」

「エネルギー管理におけるAIによる持続可能な革命を探求し、エネルギー効率、スマートビルディング、産業プロセス、再生可能エネルギーに焦点を当て、倫理的および環境的な側面を考慮します」

Tech

取りましょう NVIDIA NeMo SteerLMは、推論中にモデルの応答をカスタマイズすることができるようにします

開発者は、強力な大規模な言語モデル（LLMs）を自分たちの目的地に到達する際に、AIパワードステアリングホイールを利用して道路にしっかりと踏み入れることができます。 NVIDIA NeMo SteerLMは、会社がモデルの応答をプロダクション中にダイアルインするためにノブを定義することができるようにし、それを推論と呼ばれるプロセスとして実行できるようにします。LLMをカスタマイズするための現在の手法とは異なり、単一のトレーニングランは、何十も、または何百ものユースケースに対応できるモデルを作成し、時間とお金を節約することができます。 NVIDIAの研究者は、SteerLMを作成し、AIモデルにユーザーが関心を持つ内容、たとえば特定のユースケースや市場での従うべき道路標識やユーザー定義の属性を教えるために使用しました。これらの属性はほぼ何でも評価できます-例えば、モデルの応答の有用さやユーモアの程度などです。 1つのモデル、多岐にわたる用途その結果、新たな柔軟性が生まれました。 SteerLMを使用すると、ユーザーは望む属性をすべて定義し、それらを1つのモデルに組み込むことができます。そして、モデルが実行されている間に、特定のユースケースに必要な組み合わせを選択することができます。例えば、特定の会計、販売、またはエンジニアリング部門、または特定の市場の固有のニーズに合わせてカスタムモデルを調整することができます。この方法は、継続的な改善サイクルも可能にします。カスタムモデルの応答は、将来のトレーニングランのデータとして使用でき、モデルをより有用なレベルに調整する際に役立ちます。時間とお金の節約これまで、特定のアプリケーションのニーズに合わせた生成型AIモデルの適合は、エンジンのトランスミッションを再構築するのと同等でした。開発者は、データセットに労力をかけてラベルを付け、たくさんの新しいコードを書き、ニューラルネットワークのパラメータを調整し、モデルを何度も再トレーニングする必要がありました。 SteerLMは、このような複雑で時間のかかるプロセスを次の3つの簡単なステップに置き換えます：基本的なプロンプト、応答、および目的の属性を使用して、これらの属性のパフォーマンスを予測するAIモデルをカスタマイズする。このモデルを使用してデータセットを自動生成する。標準の監督付き微調整技術を使用してデータセットでモデルをトレーニングする。多岐にわたる企業のユースケース開発者は、SteerLMをテキスト生成を必要とするほとんどの企業のユースケースに適応させることができます。 SteerLMを使用することで、会社はリアルタイムに顧客の態度、人口統計情報、または状況に合わせて調整できる単一のチャットボットを作成することができます。さまざまな市場や地域で提供される顧客に合わせた独自の新しい体験を提供するためのツールとして、SteerLMはすぐれています。 SteerLMはまた、1つのLLMが企業全体の柔軟な執筆補助として機能することも可能にします。例えば、法律関係者は、法的なコミュニケーションに対して公式なスタイルを採用するために、推論の間にモデルを変更することができます。また、マーケティングスタッフは、対象とする観客に対してより会話的なスタイルを選択することができます。 SteerLMでゲームをエンジョイ SteerLMの潜在能力を示すために、NVIDIAはそのクラシックアプリケーションの1つ、ゲームにおいてデモンストレーションを行いました(下記の映像をご覧ください)。現在、いくつかのゲームには、プレーヤーが制御できないキャラクター、つまりユーザーや状況に関係なく機械的に事前録音されたテキストを繰り返す非プレイアブルキャラクターが数多く存在します。…

「Pythonによる完全な探索的データ分析」

「以前にもいくつかの探索的データ分析のチュートリアルを行ってきましたが、それをもう少しやるべきだと感じていますデータセットを取り、それを調査し、データのクリーニング、分析、可視化などを行います...」

LLM応募を強化するための最良のツールは、RAGとFinetuningのどちらですか？

「あなたのユースケースに適した方法を選ぶための決定版ガイド」

Natural language processing

「LLaMA-v2-Chat対アルパカ：どのAIモデルを使用するべきですか？」

この記事は以下の質問に答えます：LLaMA-v2-Chat vs アルパカ、どちらを使うべきですか？両方のAIモデルの利点と欠点は何ですか？

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