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LLMのパフォーマンス比較ーRoberta、Llama 2、およびMistralを使用したLoraによる災害ツイート分析の詳細解説

<ul><li><a href=”https://www.voagi.com/efficient-adaptability-in-large-language-models-through-lowrank-matrix-factorization-lora-qlora-and.html”>LoRAを使用した災害ツイート分析のためのRoberta、Llama 2、Mistralの性能比較</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/intro-to-social-network-analysis-with-networkx.html”>イントロダクション</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/3-ios-0days-infect-iphone.html”>使用されたハードウェア</a></li><li><a href=”/?s=Goals”>ゴール</a></li><li><a href=”/?s=Dependencies”>依存関係</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/pretrained-foundation-models-the-future-of-molecular-machine-learning-with-graphium-ml-library-and.html”>事前学習済みモデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/create-a-rag-pipeline-using-the-llama-index.html”>Llama 2</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral 7B</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>LoRA</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/llm-evals-setup-and-important-metrics-guide.html”>セットアップ</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの準備</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/apache-kafka-the-mission-critical-data-fabric-for-genai.html”>データ処理</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/impact-of-language-models-on-medical-text-analysis.html”>モデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/tips-to-use-prompt-engineering-for-text-classification.html”>分類タスクのためのRoBERTAチェックポイントの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>RoBERTa分類器のためのLoRAセットアップ</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-opensources-mistral-7b-a-versatile-language-model.html”>分類モデルのためのチェックポイントの読み込み</a></li><li><a…

「過去のデータ、Ray、およびAmazon SageMakerを使用して装置のパフォーマンスを最適化する」

この記事では、Amazon SageMakerを使用してRayのRLlibライブラリを使って、過去のデータのみを使用して最適な制御ポリシーを見つけるためのエンドツーエンドのソリューションを構築します強化学習についてもっと学ぶには、Amazon SageMakerで強化学習を使用するを参照してください

Amazon SageMaker Model Cardの共有を利用して、モデルのガバナンスを向上させる

MLガバナンスの一環として利用可能なツールの1つは、Amazon SageMaker Model Cardsですこのツールは、モデルのライフサイクル全体でのドキュメントの集中管理と標準化を通じて、モデル情報の真実の単一ソースを作成する能力を持っています SageMakerモデルカードにより、モデルの設計、構築、トレーニング、評価からモデルのライフサイクルを可視化するために、モデルのドキュメント化方法を標準化することができますモデルカードは、監査やドキュメンテーションの目的で信頼性のあるビジネスおよび技術メタデータの真実の単一ソースとなることを目指していますモデルの重要な事実を提供するファクトシートとなります

Skopsの紹介

Skopsの紹介 Hugging Faceでは、オープンソースの機械学習に関するさまざまな問題に取り組んでおり、モデルの安全なホスティングや公開、再現性、説明可能性、コラボレーションなどを可能にしています。私たちは、新しいライブラリ「Skops」をご紹介できることを大変嬉しく思っています！Skopsを使用すると、scikit-learnモデルをHugging Face Hubにホストしたり、モデルのドキュメント用のモデルカードを作成したり、他の人と共同作業したりすることができます。 まず、モデルをトレーニングしてから、Skopsを使用してステップバイステップでsklearnを本番環境で活用する方法を見ていきましょう。 # ライブラリをインポートしましょう import sklearn from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # データをロードして分割します…

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