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実験追跡ツールの構築方法[Neptuneのエンジニアの学びから]

あなたのチームのMLOpsエンジニアとして、よくMLプラットフォームに機能を追加したり、データサイエンティストが利用するためのスタンドアロンツールを構築することで、彼らのワークフローを改善するように依頼されることがあります実験トラッキングはそのような機能の一つですそして、この記事を読んでいるのであれば、あなたがサポートしているデータサイエンティストはおそらく...

エンドツーエンドのMLパイプラインの構築方法

コミュニティ内のMLエンジニアから最もよく聞かれる不満の1つは、モデルの構築と展開のMLワークフローを手動で行うことがどれだけ費用がかかり、エラーが発生しやすいかということです彼らはトレーニングデータを前処理するためにスクリプトを手動で実行し、展開スクリプトを再実行し、モデルを手動で調整し、働く時間を費やします...

Pythonでトレーニング済みモデルを保存する方法

実世界の機械学習（ML）のユースケースに取り組む際、最適なアルゴリズム/モデルを見つけることは責任の終わりではありませんこれらのモデルを将来の使用や本番環境への展開のために保存、保管、パッケージ化することが重要ですこれらのプラクティスはいくつかの理由から必要です：再強調すると、MLモデルの保存と保管...

小売およびeコマースにおけるMLプラットフォームの構築

組織内で機械学習を利用して難しい問題を解決することは素晴らしいですさらに、eコマース企業にはMLが役立つケースがたくさんありますただし、より多くのMLモデルやシステムが本番環境で稼働するにつれて、信頼性のある管理のためにより多くのインフラが必要になりますそのため、多くの...

スケールにおける言語モデリング：Gopher、倫理的考慮事項、および情報の検索

言語とその役割は、人間であることの基本的な要素であり、理解や知性を示すことと促進することにおいて重要ですそれは人々に思考や概念を伝え、アイデアを表現し、記憶を創り、相互理解を築く能力を与えますこれらは社会的知性の基盤的な要素ですDeepMindのチームは、言語処理とコミュニケーションの側面を人工エージェントと人間の両方で研究しているのはそのためです

GopherCite 検証済みの引用を使用して回答を支援するための言語モデルの教育

ゴーファーのような言語モデルは、信憑性があるように見えるが実際には偽りの情報を「幻覚」させることがありますこの問題に詳しい人々は、言語モデルの言うことを信じるのではなく、独自の事実確認を行うことを知っていますそうでない人々は、真実でないことを信じてしまう可能性があります本論文では、言語モデルの幻覚化の問題に対処することを目指したモデルであるゴーファーサイトについて説明していますゴーファーサイトは、すべての事実的な主張をウェブの証拠で裏付けることを試みます

ベースとブラスへの情熱が、より良いツールの構築に役立つとき

今週、私たちはDevToolsチームのソフトウェアエンジニアであるケビン・ミリキンに会いました彼はSalt Lake Cityで行われるPyCon USという、オープンソースのPythonプログラミング言語を使用および開発する人々のための最大の年次イベントでプレゼンを行います

キルギスタンからキングスクロスまで：コードを作り上げるスターベーカー

私の一日はさまざまですそれは本当にプロジェクトのどのフェーズにいるかによりますたとえば、製品に機能を追加したいとします私の仕事は、最適な解決策を設計したり、チームと協力して最適な解決策を見つけたりすることから、新しい機能を本番環境に展開したり、メンテナンスを行ったりすることまで様々です途中で、変更内容を利害関係者に伝えたり、ドキュメントを作成したり、コードを書いたり、ソリューションをテストしたり、分析ダッシュボードを作成したり、古いコードを整理したり、バグを修正したりします

AIとの対話：より優れた言語モデルの構築

私たちの新しい論文「AIとの対話：人間の価値観に合わせた言語モデルの調整」は、異なるアプローチを探求しています人間と人工会話エージェントの間で成功するコミュニケーションがどのように見え、このような文脈での対話を導くべき価値観は何かを問いかけます

ビデオゲームの世界でインタラクティブなエージェントを構築する

ほとんどの人工知能（AI）の研究者は、現在、状況に即した相互作用の微妙なニュアンスを捉えることができるコンピュータコードを書くことは不可能だと考えていますその代わり、現代の機械学習（ML）の研究者は、このような相互作用についてデータから学ぶことに焦点を当てています人間の指示を理解し、開放的な条件下で安全に行動できるエージェントを迅速に構築するために、私たちはビデオゲーム環境内での研究フレームワークを作成しました今日、私たちは [リンクを挿入] ペーパーと、ビデオのコレクションを公開しており、それらは私たちが人間の曖昧な概念を理解できるビデオゲームAIの構築における初期のステップを示していますしたがって、それらは人々と自分たちの言葉で相互作用を始めることができます

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