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コーディングなしで独自のLLMをトレーニングする

イントロダクション生成AIは、私たちがテクノロジーとコンテンツの生成方法を革新するという魅力的な分野で、世界中で大きな注目を浴びています。この記事では、大規模言語モデル（LLM）の魅力的な領域、その構成要素、クローズドソースLLMがもたらす課題、そしてオープンソースモデルの出現について探求します。さらに、h2oGPTやLLM DataStudioなどのツールやフレームワークを含むH2OのLLMエコシステムについても詳しく説明します。これらのツールとフレームワークにより、コーディングスキルをほとんど必要とせずにLLMをトレーニングすることができます。学習目標：大規模言語モデル（LLM）を使用した生成AIの概念と応用を理解する。クローズドソースLLMの課題とオープンソースモデルの利点を認識する。コーディングスキルをほとんど必要とせずにAIのトレーニングを行うためのH2OのLLMエコシステムを探索する。 LLMの構成要素：基礎モデルと微調整 LLMの詳細を掘り下げる前に、生成AIの概念を把握しましょう。予測AIが主流であり、過去のデータパターンに基づいて予測に焦点を当てる一方で、生成AIはその逆です。既存のデータセットから新しい情報を生成する能力を機械に与えます。単一のモデルからテキストを予測・生成し、コンテンツを要約し、情報を分類するなど、さまざまなことができる機械学習モデルを想像してみてください。それが大規模言語モデル（LLM）の役割です。 LLMは、まず基礎モデルから始まる多段階のプロセスに従います。このモデルは、しばしばテラバイトまたはペタバイト単位のデータセット上でトレーニングするため、膨大なデータが必要です。この基礎モデルは、次の単語をシーケンスで予測することにより学習し、データ内のパターンを理解することを目指します。基礎モデルが確立されたら、次のステップは微調整です。このフェーズでは、キュレートされたデータセットでの教師付き微調整を行い、モデルを所望の動作に適合させます。これには、モデルを特定のタスク（例：多肢選択、分類など）を実行できるようにトレーニングすることが含まれます。第三のステップである人間のフィードバックに基づく強化学習により、モデルのパフォーマンスをさらに向上させます。人間のフィードバックに基づいた報酬モデルを使用することで、モデルは予測をより人間の好みに合わせて微調整します。これによりノイズが減少し、応答の品質が向上します。このプロセスの各ステップがモデルのパフォーマンスを向上させ、不確実性を減らすのに寄与しています。なお、基礎モデル、データセット、および微調整戦略の選択は、具体的なユースケースに依存することに注意してください。クローズドソースLLMの課題とオープンソースモデルの台頭 ChatGPT、Google BardなどのクローズドソースLLMは、効果を示していますが、いくつかの課題も抱えています。これには、データプライバシーへの懸念、カスタマイズと制御の制約、高い運用コスト、時々の利用不可などが含まれます。組織や研究者は、よりアクセス可能でカスタマイズ可能なLLMの必要性を認識しています。そのため、彼らはオープンソースモデルの開発を始めています。これらのモデルは、コスト効果があり、特定の要件に合わせてカスタマイズすることができます。また、機密データを外部サーバーに送信することへの懸念も解消されます。オープンソースLLMは、ユーザーにモデルのトレーニングとアルゴリズムの内部動作へのアクセス権を与えます。このオープンなエコシステムは、さまざまなアプリケーションにとって有望なソリューションとなるため、より多くの制御と透明性を提供します。 H2OのLLMエコシステム：コーディング不要のLLMトレーニング用ツールとフレームワーク機械学習の世界で著名なH2Oは、LLM用の堅牢なエコシステムを開発しました。彼らのツールとフレームワークは、広範なコーディングの専門知識を必要とせずにLLMのトレーニングを容易にします。以下に、これらのコンポーネントのいくつかを紹介します。 h2oGPT h2oGPTは、独自のデータでトレーニングできる微調整済みのLLMです。最高の部分は何でしょうか？完全に無料で使用できます。h2oGPTを使用すると、LLMの実験を行い、商業的にも適用することができます。このオープンソースモデルを使用することで、財務上の障壁なしにLLMの機能を探索できます。展開ツール…

「クリス・サレンス氏、CentralReachのCEO – インタビューシリーズ」

クリス・サレンズはCentralReachの最高経営責任者であり、同社を率いて、自閉症や関連する障害を持つ人々のために優れたクライアントの結果を生み出すための応用行動分析（ABA）の臨床家や教育者がソフトウェアとサービスのエンドツーエンドプラットフォームを提供するという使命を果たしています同社は新しい生成型の[...]を発表しました

「機械学習が間違いを comitte たとき、それはどういう意味ですか？」

「ML/AIに関する議論で、私たちの通常の「ミステイク（間違い）」の定義は意味をなすでしょうか？もしそうでない場合、なぜでしょうか？」

「マーケティングにChatGPTを利用する15の方法」

マーケティングは非常にダイナミックなセクターであり、常に先を行くために苦労するものです。成功を達成するためには、競争したり、ビジネスのライバルを上回る必要があります。成功を維持することは、それを達成することと同じくらい重要です。ChatGPTは成功への切符であり、今日の高速で常に進化するデジタルの風景における技術の贈り物です。それは効果的にあなたをガイドし、顧客を自動化し、関与させるための魅力的なコンテンツを作り上げる手助けをすることができます。それによって、コンバージョンとブランドの成功をもたらすことができます。ChatGPTのようなAIパワードツールは、ビジネスを育成するために無限の機会を提供してくれます。ここでは、マーケティングにChatGPTを活用する15の興味深い方法を紹介します。マーケティングにChatGPTを活用する15の方法前述の通り、マーケティングにChatGPTを活用する方法を紹介します。GPTマーケティングがあなたにとってゲームチェンジャーとなる方法を発見してください：コンテンツ生成顧客サポートメールマーケティング SEO最適化顧客データの洞察ソーシャルメディアマーケティングコンテンツのアイデア出し A/Bテストのアイデアコンテンツのローカライズマーケティングの自動化コンテンツカレンダーの管理リードジェネレーションチャットボット製品説明データ分析また、読む：AIマーケティング戦略の作り方コンテンツ生成コンテンツ生成について話すと、ChatGPTはマーケターの最良のパートナーになるかもしれません。彼は非常に効率的に記事やブログ投稿、ソーシャルメディアのコピーを作成することができます！そのため、コンテンツの生成を効率化することができます。これにより、マーケターは戦略と創造性にさらに時間とお金を注ぐことができますが、興味深いコンテンツの一定の流れを維持します。これは、忙しいマーケティングチームにとっては恵みとなります。最新のコンテンツは視聴者を引き付け、SEOランキングを向上させ、ブランドへの信頼を築きます。アイデアの要約マーケティング記事、ブログ投稿、ソーシャルメディアの更新を作成するランディングページのコンテンツや製品の説明を作成する…

ChatGPT for Marketing

「データを活用したリーダーシップ：アナンドSとのストーリーテリングの芸術」

Analytics Vidhyaは、業界のリーダーが自分の経験、キャリアの道程、興味深いプロジェクトなどを共有する新しいシリーズ「Leading With Data」を開始しました。シリーズの初回エピソードでは、GramenerのCEO兼最高データサイエンティストであるAnand S氏がAnalytics Vidhyaの創設者兼CEOであるKunal Jain氏にインタビューを受けました。Anandはデータサイエンスの分野でのビジョナリーであり、DataHack Summitで頻繁に講演しています。彼は取り組むエキサイティングなプロジェクトと詳細な可視化によるストーリーテリングの方法で知られています。このインタビューでは、Anandが話術にもたらす魔法と、それらの背後にある思考プロセスを垣間見ることができます。以下に、インタビューから得られたいくつかの考え深い洞察をご紹介します。 Anand S氏とのストーリーテリングの芸術 Kunal J: あなたのトークを聞くたびに、あなたがストーリーを語る方法と可視化に感動してしまいます。これらのトークを作成する際に何が行われているのか、そしてアプローチはどのようなものですか？ Anand S: 私が行うトークには通常2種類あります – 一つは教えることを目的としたもので、もう一つは学ぶことを目的としたものです。学ぶためのトークでは、自分が十分に知らないものを選び、それについて学び、その後に話します。これによって、設定された締め切り内で新しいことを学ぶことができます。また、どの資料が機能し、どの資料が機能しないかを見つけることもできます。したがって、次回話すときには、何を繰り返すか、何を置き換えるか、またはストーリーに変換するかを知っています。2番目の種類のトークでは、私が過去の多くのトークでうまく機能したものを組み立て、興味深い部分だけを選んでそれらを組み合わせます。 Kunal J: 学ぶためのトークで行うことの多くが、最終的に教えるためのトークに活かされるのではないでしょうか。では、学ぶためのトークの実際の作成や調査フェーズは具体的にどのように行われますか？ Anand S: 目的志向の学習の方が体系的な学習よりも効果的です。私が言うのは、本やAPIのサイトを最初から最後まで読んだ場合よりも、問題を選んで解決することの方がより多くのことを学べるということです。また、自分が興味を持っている問題を選ぶと、解決策を見つける可能性が高くなります。したがって、最初の課題は解決したい問題を見つけることです。2番目の部分は、問題を理解し、解決しようとすることであり、それは私が興味を持っているものがあるため、はるかに簡単です。…

「日本のSLIM月面着陸船が変形ボールロボットを搭載しています」

先週、日本の宇宙航空研究開発機構は、小型の球状の月面探査機を搭載したスマートランダーを打ち上げました

「機械学習の謎を解く」

この記事は、機械学習の本質、基本的な概念、高レベルの機械学習プロセスについての理解を深めることを目的としています

Machine learning

「AIはオーディオブック制作をどのように革新しているのか？ニューラルテキストtoスピーチ技術により、電子書籍から数千冊の高品質なオーディオブックを作成する」

現在では、多くの人々が書籍や他のメディアの代わりにオーディオブックを読んでいます。オーディオブックは、現在の読者が道路上で情報を楽しむだけでなく、子供や視覚障害者、新しい言語を学んでいる人などのグループにもコンテンツを利用しやすくすることができます。従来のオーディオブック制作技術は時間と費用がかかり、プロの人間のナレーションやLibriVoxのようなボランティア主導の取り組みなど、録音品質のばらつきが生じることがあります。これらの問題により、出版される書籍の増加に追いつくには時間と労力がかかります。ただし、テキスト読み上げシステムのロボット的な性質や、目次、ページ番号、図表、脚注などのテキストを読み上げないようにする難しさにより、自動オーディオブック作成はこれまで苦労してきました。彼らは、さまざまなオンライン電子書籍コレクションから高品質のオーディオブックを作成するために、最近のニューラルテキスト読み上げ、表現豊かな読み上げ、スケーラブルな計算、関連コンテンツの自動認識などの最新の進展を取り入れた手法を提供しています。彼らは、オープンソースに5,000冊以上のオーディオブック、合計35,000時間以上の音声を提供しています。また、デモンストレーションソフトウェアも提供しており、会議参加者がライブラリの本を声に出して読むだけで、自分自身の声でオーディオブックを作成できるようになっています。この研究では、HTMLベースの電子書籍を優れたオーディオブックに変換するためのスケーラブルな方法を紹介しています。パイプラインの基盤としては、分散オーケストレーションが可能なスケーラブルな機械学習プラットフォームであるSynapseMLが使用されています。彼らの配信チェーンは、数千冊のProject Gutenbergが提供する無料の電子書籍から始まります。これらの書籍は主にHTML形式で取り扱われており、自動解析に適しています。その結果、Project GutenbergのHTMLページの完全なコレクションを整理し、同様の構造を持つファイルの多数のグループを特定することができました。主要な電子書籍のクラスは、これらのHTMLファイルのコレクションを使用して作成されたルールベースのHTML正規化器を使用して、標準形式に変換されました。このアプローチにより、大量の本を迅速かつ確実に解析することができました。最も重要なことは、読み上げると高品質の録音になるファイルに焦点を当てることができたということです。図1: t-SNEクラスタリングされた電子書籍の表現。同じ形式の本のクラスターは、色付きの領域で示されています。このクラスタリングの結果は、図1に示されており、Project Gutenbergのコレクションにおいて同様に構成された電子書籍のさまざまなグループが自発的に現れる様子が示されています。処理後、プレーンテキストのストリームを抽出し、テキスト読み上げアルゴリズムに供給することができます。さまざまなオーディオブックには多くの読み方のテクニックが必要です。ノンフィクションには明確で客観的な声が最適であり、対話があるフィクションには表現豊かな読み上げと少しの「演技」が適しています。ただし、ライブデモンストレーションでは、テキストの声、ペース、ピッチ、抑揚を変更するオプションを提供します。ほとんどの本では、明確で中立的なニューラルテキスト読み上げの声を使用しています。彼らは、ゼロショットテキスト読み上げ技術を使用して、登録された少数の録音から効果的に声の特徴を転送し、ユーザーの声を再現しています。これにより、少量のキャプチャされた音声だけで、ユーザーは迅速に自分の声でオーディオブックを作成することができます。また、音声と感情の推論システムを使用して、文脈に基づいて読み上げの声やトーンを動的に変更し、感情的なテキスト読み上げを行います。これにより、複数の人物や動的な対話を持つシーケンスのリアルさと興味が向上します。これを実現するために、まずテキストをナレーションと会話に分割し、各対話ごとに異なる話者を割り当てます。次に、セルフスーパーバイズド学習を使用して、各対話の感情的なトーンを予測します。最後に、異なる声と感情をナレーターとキャラクターの会話に割り当てるために、マルチスタイルとコンテキストベースのニューラルテキスト読み上げモデルを使用します。彼らは、このアプローチがオーディオブックの利用可能性とアクセシビリティを大幅に向上させる可能性があると考えています。を日本語に翻訳すると、となります。

モジュラーの共同創設者兼社長であるティム・デイビス- インタビューシリーズ

ティム・デイビスは、Modularの共同創設者兼社長ですModularは統合された、組み合わせ可能なツールのスイートであり、AIインフラストラクチャを簡素化し、チームがより迅速に開発、展開、イノベーションできるようにしますModularは、Pythonの優れた点とシステムを組み合わせることで、研究と製品化のギャップを埋める新しいプログラミング言語「Mojo」を開発することで最も知られています

「社会教育指数は学校卒業者の結果にどのような影響を与えるのか？ – Rとbrmsを用いたベイズ分析」

前回の記事が非常に好評を得たため、学校の部門と大学進学後の結果の間に比例的な違いがあるかを理解しようとするこの記事の続きをご紹介します

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