Weights & Biasesのホワイトペーパー
Weights & Biases では、機械学習の実践者が協力して機械学習モデルを反復する方法を開拓しています。
これらのホワイトペーパーは、機械学習の最先端で活動する人々を支援するように設計されています。これらは、業界に影響を与えるいくつかの中核的な問題に焦点を当てており、チームがモデルのライフサイクル全体に取り組む方法を向上させるのに役立つ実用的な洞察を提供します。
ホワイトペーパー
LLM を微調整して迅速にエンジニアリングする方法
独自のビジネス ニーズに合わせて既存の LLM を微調整したり、迅速に設計したりすることがはるかに一般的になりました。
このガイドでは、ファインチューニングとプロンプトの選択方法から、プロンプトエンジニアリングのヒントと現在のベストプラクティスに至るまで、基礎を学びます。
LLM をゼロからトレーニングする方法
このホワイトペーパーでは、内部関係者の視点から学んだことを共有します。
競争力のある LLM をトレーニングするために必要なデータ量、メモリと計算効率のバランス、モデリングにおけるバイアスと有害性を軽減する方法などについて説明します。
MLOps: 総合的なアプローチ
このホワイトペーパーでは、組織が真のビジネス価値を生み出す適切なモデルをより迅速に起動できるように、ML の運用化について詳しく説明します。
単純に技術スタックを提案するだけでなく、人材、プロセス、プラットフォームという 3 つの重要な領域を深く掘り下げて、最も成功している組織が何を行っているかを明らかにします。
AI コミュニティとのつながる
機械学習プロジェクトに取り組んでいますか? 私たちは業界や学界から ML 実践者を集めています。