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「SelFeeに会いましょう：自己フィードバック生成によって強化された反復的自己修正LLM」

最近の研究では、自然言語フィードバックが言語モデルの性能向上に効果的であることが示されています。KAISTの研究チームは、自己フィードバックと自己修正の生成に特化した新しいSelFeeモデルを紹介しました。従来の手法とは異なり、SelFeeは高品質な応答を生成するために外部の大規模な言語モデルやタスク固有のモデルを必要としません。 SelFeeは、単一の推論内で高品質な応答を達成するまで、回答を継続的に修正するためのファインチューニングされたLLaMAベースの指示従順モデルです。与えられた指示に基づいて、モデルは初期解と自己フィードバックシーケンスを生成します。生成されたフィードバックの内容を分析することで、モデルは修正が必要かどうかを判断します。修正が必要な場合、フィードバックに基づいて修正された回答を生成します。この反復的な修正プロセスは、既存のLLaMAベースのモデルと比較して改善された解をもたらします。研究者たちは、ShareGPT、Alpaca、Math、Code、Flan Collectionなど、さまざまなソースから多様な指示データを収集しました。フィードバックと修正データの不足に対処するために、彼らはChatGPTという教師モデルからの蒸留プロセスを使用してデータセットを拡張しました。このアプローチにより、より手頃なコストでフィードバックと修正のインスタンスを生成することができました。モデルをトレーニングするために、研究者たちはOpenAI APIを使用したデータ拡張技術を利用しました。彼らは複数のソースから指示を収集し、それらをChatGPTに入力して対応する回答を生成しました。次に、生成された回答に対してChatGPTにクエリを行い、フィードバックを得ました。修正が必要とされる場合、ChatGPTは自己生成のフィードバックに基づいて回答を修正しました。このプロセスは、さらなる修正が不要になるまで繰り返されました。 SelFeeはFastChatフレームワークを使用してトレーニングされました。指示に基づいて、モデルは回答とフィードバックの連鎖、修正を生成するためにファインチューニングされました。研究者たちは、推論プロセス中に必要な最小の修正を増やすことで回答の品質が向上することを観察しました。3回の修正が最も良いパフォーマンスを示し、修正の必要がない13BのSelFeeモデルよりも少なくとも3回の修正を生成する7BのSelFeeモデルの方が性能が優れていることがわかりました。評価について、研究者たちはVicuna評価設定を採用しました。これには80の異なるクエリが含まれています。人間の評価ではなく、GPT-4を評価者として使用したパイロット評価を行いました。GPT-4の位置バイアスを考慮して、ChatGPTとの相対スコアを報告しました。 SelFeeはVicuna評価設定でChatGPTと同等のパフォーマンスを示しましたが、数学、推論、事実、コーディングなどの分野においてChatGPTと比べて知識が不足していることがわかりました。全体的に、SelFeeは言語モデルの自己フィードバックと自己修正の生成において革新的なアプローチを提供します。モデルを継続的に回答を修正するようにファインチューニングすることで、SelFeeは既存のモデルと比較して改善されたパフォーマンスを実現します。研究の結果は、反復的な修正が言語モデルの応答の品質向上において重要であり、モデルの推論コンピューテーションを増やすことが単にサイズを増やすよりも効果的であることを示しています。

「欠損データの解明：データサイエンティストのための絶対初心者向け入門書」

「欠損データ、欠損データのメカニズム、そして欠損データプロファイリングをこれまでにないほど分かりやすく解説しますデータサイエンスのスキルを向上させるために必要なことをすべて学びましょう！」

高度な言語モデルの世界における倫理とプライバシーの探求

はじめに現代の急速に進化する技術的な景観において、大規模言語モデル（LLM）は、産業を再構築し、人間とコンピュータの相互作用を革新する変革的なイノベーションです。高度な言語モデルの驚異的な能力は、人間のようなテキストを理解し生成することで、深いポジティブな影響をもたらす可能性を秘めています。しかし、これらの強力なツールは複雑な倫理的な課題を浮き彫りにします。この記事は、LLMの倫理的な次元に深く立ち入り、バイアスとプライバシーの問題という重要な問題に焦点を当てています。LLMは、比類のない創造力と効率性を提供しますが、無意識にバイアスを持続させ、個人のプライバシーを損なう可能性があります。私たちの共有の責任は、これらの懸念に積極的に取り組み、倫理的な考慮事項がLLMの設計と展開を促進し、それによって社会的な幸福を優先することです。これらの倫理的な考慮事項を緻密に組み込むことで、私たちはAIの可能性を活かしながら、私たちを定義する価値と権利を守ります。学習目標大規模言語モデル（LLM）とその産業や人間とコンピュータの相互作用に与える変革的な影響について、深い理解を開発する。バイアスとプライバシーの懸念に関連する、LLMが抱える複雑な倫理的な課題を探求する。これらの考慮事項がAI技術の倫理的な開発を形作る方法を学ぶ。 Pythonと必須の自然言語処理ライブラリを使用して、倫理的に優れたLLMを作成するためのプロジェクト環境を確立する実践的なスキルを習得する。 LLMの出力に潜在的なバイアスを特定し修正する能力を向上させ、公平かつ包括的なAI生成コンテンツを確保する。データのプライバシーを保護する重要性を理解し、LLMプロジェクト内での機密情報の責任ある取り扱いのための技術を習得し、説明責任と透明性の環境を育成する。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。言語モデルとは何ですか？言語モデルは、人間のようなテキストを理解し生成するために設計された人工知能システムです。言語モデルは、広範なテキストデータからパターンや関係を学び、一貫した文や文脈に即した文章を生成することができます。言語モデルは、コンテンツの生成から翻訳、要約、会話の支援など、さまざまな分野で応用されています。プロジェクト環境の設定倫理的な大規模言語モデルの開発のためには、適切なプロジェクト環境の構築が重要です。このセクションでは、LLMプロジェクトの環境を構築するための基本的な手順を案内します。必須のライブラリと依存関係のインストール倫理的な大規模言語モデル（LLM）の開発には、最適な環境が不可欠です。このセグメントでは、Pythonの仮想環境を使用して、適切なLLMプロジェクトのセットアップ手順を案内します。 LLMの旅に乗り出す前に、必要なツールとライブラリが揃っていることを確認してください。このガイドでは、Pythonの仮想環境を介して重要なライブラリと依存関係のインストール手順を案内します。準備を入念に行って成功への道を切り開きます。これらの手順は、効果的かつ倫理的な方法でLLMをプロジェクトで活用するための堅牢な基盤を築きます。なぜ仮想環境が重要なのですか？技術的な詳細に入る前に、仮想環境の目的を理解しましょう。それはプロジェクト用の砂場のようなものであり、プロジェクト固有のライブラリや依存関係をインストールする自己完結型のスペースを作成します。この隔離により、他のプロジェクトとの競合を防ぎ、LLMの開発におけるクリーンな作業スペースを確保します。 Hugging Face Transformersライブラリ：LLMプロジェクトの強化 Transformersライブラリは、事前学習済みの言語モデルやAI開発ツールのスイートにアクセスするためのゲートウェイです。これにより、LLMとの作業がシームレスで効率的になります。…

情報抽出の始まり：キーワードを強調し、頻度を取得する

毎日利用可能な情報量が増えるにつれて、関連する統計情報を迅速に収集する能力は、関係マッピングや獲得にとって重要です

初心者のための2023年の機械学習論文の読み方

「私は数十の機械学習の論文を読み、論文の勉強方法がだいたい分かってきましたまず最初に、特定の論文を読む目的を理解することが重要です！私は...」

「Pythonコードを使用したダイレクトマーケティングキャンペーンの階層クラスタリングの実装方法」

「あなたが主要な金融機関のデータサイエンティストであり、あなたの仕事は、既存の顧客を異なるプロファイル（低、平均、VoAGI、プラチナ）に分類するためにチームを支援することです」

「ブラックボックスを開く」

研究者は、説明可能な設計空間探索を通じて、科学者やプロセッサ設計者が深層学習アクセラレータの設計の根本的な理論を理解することを望んでいます

ベクトルデータベース：初心者向けガイド！

ベクトルデータベースに入力すると、データの拡大する景色によって引き起こされる課題の解決策として現れた技術革新です

「品質と信頼性のためのPythonコードのユニットテスト」

Pythonコードのユニットテストの作成これは、プロダクションレベルに進む前の初期段階でメソッド/関数をテストするためのソフトウェアテストの一環であり、より良いコード品質を実現し、バグを取り除くために行われます

「緑を守る：加速されたアナリティクスがコストと炭素排出を削減する」

企業は、加速されたコンピューティングが収益向上に貢献するだけでなく、地球にポジティブな影響を与えることを発見しています。 NVIDIA RAPIDS Accelerator for Apache Sparkは、データ分析を高速化するソフトウェアであり、パフォーマンスを向上させ、コストを削減するだけでなく、エネルギー効率も向上させます。つまり、二酸化炭素などの温室効果ガスのネットゼロ排出目標を達成するのに役立ちます。新しいベンチマークによると、RAPIDS Acceleratorは、平均5倍の高速化と4倍のコンピューティングコスト削減を実現する一方で、企業の炭素フットプリントを最大80％削減することができます。それは多くの人々が享受できる大きな成果です。フォーチュン500のうち80％を含む数千の企業が、急増するデータを分析するためにApache Sparkを使用しています。実際、すべてのApache SparkユーザーがRAPIDS Acceleratorを採用した場合、年間で合計7.8メートリックトンの二酸化炭素排出削減が可能になります。これは、ガソリン878ガロン分の車の排出量に相当します。これは、環境に優しいコンピューティングが気候変動との闘いを前進させる素晴らしい例です。人類にとっての課題国連によると、70以上の国が温室効果ガスのネットゼロ目標を設定しています。ネットゼロへの移行は、「人類が直面している最も大きな課題の1つ」と説明されています。企業もこの取り組みに積極的に取り組んでいます。たとえば、NVIDIAは大手金融サービス企業と協力して、リアルタイムの詐欺防止のためにApache Sparkをテストしています。同社は、加速されたコンピューティングによって炭素フットプリントを削減し、ネットゼロ銀行アライアンスなどのグループとの調整を図ることを目指しています。世界最大のAIスーパーコンピュータは、加速されたコンピューティングのエネルギー効率を2023年5月に検証しました。ローレンス・バークレー国立研究所のPerlmutterシステムは、人気のある4つの科学アプリケーション全体で、NVIDIA A100 Tensor Core…

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