Search Results 大規模な言語モデル

「独自のLLMモデルを所有することの重要性と到達可能性」

大規模な言語モデル、またはLLMとも呼ばれるものは、質問に答えたり、エッセイを生成したり、歌詞を作曲したりといった驚異的な能力を持っており、さまざまな産業を革新していますOpenAIのChatGPTやGoogleのBardなどのこれらの強力なツールは、金融サービス、小売業、サプライチェーン、医療などのセクターに大きな影響を与えていますしかし、それにもかかわらず、彼らの...

「自分自身のLLMモデルを所有することが重要であり、そして手の届く範囲内である理由」

大規模な言語モデル、またはLLMと略されるものは、驚くべき能力を持って質問に答えたり、エッセイを生成したり、歌詞を作曲するなど、さまざまな業界を革新していますOpenAIのChatGPTやGoogleのBardなどのこれらの強力なツールは、金融サービス、小売業、サプライチェーン、医療などのセクターに重要な影響を与えていますしかし、それにもかかわらず、その...

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #55

今週、私たちはついにOpen AIのCode Interpreterをテストすることができ、ChatGPT内のGPT-4の新機能に興奮していましたOpenAIは他の発表も行い、その計画を明らかにしました...

このAIニュースレターは、あなたが必要な全てです #55

今週は、ついにOpen AIのCode Interpreterをテストする機会を得て、とても興奮しましたこれは、ChatGPT内のGPT-4の新しい機能ですOpenAIは他にも発表があり、その中で...

チャットボットは、さまざまな目的のために多くの組織で使用される、ますます標準的で価値のあるインターフェースとなっています。顧客に個別の製品推奨を提供したり、クエリの解決のための24時間対応のカスタマーサポートを提供したり、顧客の予約をサポートしたりするなど、異なる産業で多くの応用が見つかっています。この記事では、お客様との対話を目的としたFAQチャットボットの作成プロセスについて説明します。FAQチャットボットは、特定のドメイン内の質問に対処し、事前定義された質問と対応する回答のリストを利用します。このタイプのチャットボットは、その基盤として意味的な質問マッチングを利用しています。学習目標 BERTモデルの基礎を理解する Elasticsearchとそのチャットボットへの適用を理解するチャットボットの作成メカニズム Elasticsearchにおけるインデックス作成とクエリ処理この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 BERTとは何ですか？ BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、2018年にGoogleによって開発された大規模な言語モデルです。単方向モデルとは異なり、BERTはTransformerアーキテクチャに基づく双方向モデルです。文中の前後の単語を考慮して単語の文脈を理解することで、より包括的な理解を可能にします。 BERTには、NLPタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成できなかったという大きな課題がありました。主な問題は、トークンレベルの埋め込みがテキストの類似性に効果的に使用できなかったため、文の埋め込みを生成する際のパフォーマンスが低下するということです。しかし、この課題に対処するために、Sentence-BERT（SBERT）が開発されました。SBERTは、Siamese Networkに基づいており、2つの文を一度に取り、BERTモデルを使用してトークンレベルの埋め込みを生成します。次に、各セットの埋め込みに対してプーリング層を適用して文の埋め込みを生成します。本記事では、文の埋め込みにSBERTを使用します。 Elastic Searchとは何ですか？ Elastic Searchは、非常に強力で高いスケーラビリティを持ち、リアルタイムで大量のデータを処理するために設計されたオープンソースの検索および分析エンジンです。全文検索機能を提供するApache Luceneライブラリ上に開発されています。Elasticsearchは、複数のノードにわたる高度に分散したネットワークを提供するため、高い可用性と障害耐性を提供する高いスケーラビリティを持っています。また、柔軟で堅牢なRESTful APIも提供しており、HTTPリクエストを使用して検索エンジンとの対話を可能にします。さまざまなプログラミング言語をサポートし、簡単なアプリケーション統合のためのクライアントライブラリも提供しています。 BERTとElastic Searchを使用してチャットボットを作成する方法…

AI/DLの最新トレンドを探る：メタバースから量子コンピューティングまで

著者は、MetaverseやQuantum Computingなど、人工知能とディープラーニングのいくつかの新興トレンドについて議論しています

Artificial Intelligence

LLM（Language Model）をアプリケーションに統合する際の複雑さと課題

「OpenAIのChatGPTとGPT APIがリリースされる前から、大規模な言語モデル（LLM）は存在していましたしかし、OpenAIの取り組みのおかげで、GPTは今や開発者や非開発者にとって簡単にアクセスできるようになりましたこのリリースは...」

「注目すべき8つのトレンディングで新しい大規模言語モデル」

最近、ニュースで大型言語モデル（LLM）についてよく耳にしますもし知らない方がいらっしゃる場合、LLMは大量のテキストデータで訓練される人工知能の一種ですこれにより、ChatGPTのような、しばしば人間が書いたテキストと区別がつかないテキストを生成することができます...

実践におけるFew-shot学習：GPT-Neoと🤗高速推論API

多くの機械学習のアプリケーションでは、利用可能なラベル付きデータの量が高性能なモデルの作成の障害となります。NLPの最新の発展では、大きな言語モデルで推論時にわずかな例を提供することで、この制限を克服することができることが示されています。これはFew-Shot Learningとして知られる技術です。このブログ投稿では、Few-Shot Learningとは何かを説明し、GPT-Neoという大きな言語モデルと🤗 Accelerated Inference APIを使用して独自の予測を生成する方法を探ります。 Few-Shot Learningとは何ですか？ Few-Shot Learningは、機械学習モデルに非常に少量の訓練データを与えて予測を行うことを指します。つまり、推論時にいくつかの例を与えるということです。これは、標準的なファインチューニング技術とは異なり、事前に訓練されたモデルが所望のタスクに適応するために比較的大量の訓練データが必要とされるものです。この技術は主にコンピュータビジョンで使用されてきましたが、EleutherAI GPT-NeoやOpenAI GPT-3などの最新の言語モデルを使用することで、自然言語処理（NLP）でも使用することができるようになりました。 NLPでは、Few-Shot Learningは大規模な言語モデルと組み合わせて使用することができます。これらのモデルは、大規模なテキストデータセットでの事前トレーニング中に暗黙的に多くのタスクを実行することを学習しています。これにより、モデルはわずかな例だけで関連するが以前に見たことのないタスクを理解することができます。 Few-Shot NLPの例は主に以下の3つの主要な要素から構成されます：タスクの説明：モデルが行うべきタスクの短い説明、例えば「英語からフランス語への翻訳」例：モデルに予測してほしいことを示すいくつかの例、例えば「sea otter => loutre de mer」…

Hugging Face Transformers と Amazon SageMaker を使用して、GPT-J 6B を推論のためにデプロイします

約6ヶ月前の今日、EleutherAIはGPT-3のオープンソースの代替となるGPT-J 6Bをリリースしました。GPT-J 6BはEleutherAIs GPT-NEOファミリーの6,000,000,000パラメータの後継モデルであり、テキスト生成のためのGPTアーキテクチャに基づくトランスフォーマーベースの言語モデルです。 EleutherAIの主な目標は、GPT-3と同じサイズのモデルを訓練し、オープンライセンスの下で一般の人々に提供することです。過去6ヶ月間、GPT-Jは研究者、データサイエンティスト、さらにはソフトウェア開発者から多くの関心を集めてきましたが、実世界のユースケースや製品にGPT-Jを本番環境に展開することは非常に困難でした。 Hugging Face Inference APIやEleutherAIs 6b playgroundなど、製品ワークロードでGPT-Jを使用するためのホステッドソリューションはいくつかありますが、自分自身の環境に簡単に展開する方法の例は少ないです。このブログ記事では、Amazon SageMakerとHugging Face Inference Toolkitを使用して、数行のコードでGPT-Jを簡単に展開する方法を学びます。これにより、スケーラブルで信頼性の高いセキュアなリアルタイムの推論が可能な通常サイズのNVIDIA T4（約500ドル/月）のGPUインスタンスを使用します。しかし、それに入る前に、なぜGPT-Jを本番環境に展開するのが困難なのかを説明したいと思います。背景 6,000,000,000パラメータモデルの重みは、約24GBのメモリを使用します。float32でロードするためには、少なくとも2倍のモデルサイズのCPU RAMが必要です。初期重みのために1倍、チェックポイントのロードのために1倍です。したがって、GPT-Jをロードするには少なくとも48GBのCPU RAMが必要です。モデルをよりアクセス可能にするために、EleutherAIはfloat16の重みを提供しており、transformersには大規模な言語モデルのロード時のメモリ使用量を削減する新しいオプションがあります。これらすべてを組み合わせると、モデルのロードにはおおよそ12.1GBのCPU…

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