無料ガイド: LLM を微調整して迅速にエンジニアリングする方法
世界で最も先進的な企業の一部はすでに LLM を使用していますが、基礎モデルを社内でトレーニングするための帯域幅、コンピューティング、資金を持つ組織はほとんどありません。独自のビジネス ニーズに合わせて既存の LLM を微調整または迅速にエンジニアリングすることが、はるかに一般的になっています。このガイドでは、次の内容を学びます。
• 微調整とプロンプトの選択方法
• 一般的な微調整戦略とそのトレードオフ
• 微調整が優れているタスクと優れていないタスク
• 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
• その他多数!
W&B は、複雑で高価なモデルを作成し、それを本番環境にプッシュするために必要なコラボレーションを可能にします。その過程で私たちが学んだことをいくつか紹介できることを嬉しく思います。ホワイトペーパーは無料で、右側のフォームからメールで送信されます。
最先端の LLM を構築するチームからの信頼
ハインリッヒ・クトラー
研究エンジニア – Facebook AI 研究
「私たちにとって、Weights and Biases はゲームチェンジャーでした。結果の共有、興味深い動作への注釈付け、ログデータの長期保存をこれほど簡単に実現しながら、AI 実験を迅速に反復できる MLOps ツールは他にありません。」
「当社では、ほぼすべてのモデルトレーニングに W&B を使用しています。」
「W&B を使用すると、候補となるモデルをすべて一度に調べることができます。これは、どのモデルが各顧客にとって最適かを理解するために不可欠です。レポートも非常に役立っています。レポートにより、技術に詳しくないチームでも理解しやすい方法で、微妙な技術情報をシームレスに伝えることができます。」
スケーラブルで安全
当社は、大規模な分散トレーニングでスケールアップするソリューションを提供しており、安全なホスト型クラウドまたはセルフホスト型展開の独自のプライベート クラウドでホストできます。
重みとバイアスを使用すると、次のことが可能になります。
重要な開発者リソースをコアビジネスに集中させます
新しい機械学習モデルをより迅速に起動し、やり取りを減らします
中央記録システムで IP を保護
新しい ML エンジニアを迅速にオンボーディングし、重複した作業を回避します
ケーススタディ と TRI
概要
Toyota Research Institute の使命は、世界で最も安全なモビリティを構築することです。TRI の機械学習チームは自動運転を追求しており、Weights & Biases 記録システムを使用してモデルを再現可能にしています。
- 企業規模: 300人以上
- 業界: 自動運転車
問題
Adrien Gaidon が率いる ML チームは、モデルをトレーニングするための世界クラスのインフラストラクチャを構築しましたが、貴重な結果を追跡してバージョン付けするための優れた方法がありませんでした。
彼らは中央記録システムの必要性をすぐに認識しましたが、社内でソリューションを構築することはチームの中核目標から逸れてしまいました。
「現時点では、統計的またはその他の方法で、機械学習の信頼性を保証することは非常に困難です。安全性が重要なシステムを導入するには、それが実際に機能する必要があります。車に積んで命を危険にさらすのではなく命を救うことができるように、どうすれば安全にできるでしょうか。」
Adrien Gaidon
トヨタ総合研究所
解決
TRI チームは、実験追跡問題に対するさまざまなソリューションを比較し、機械学習プロジェクトを調整するための最適なプラットフォームとして Weights & Biases を選択しました。
実験の追跡と予測の視覚化のために脆弱な内部ツールやアドホック ソリューションをいじくり回す代わりに、ML チームは W&B の軽量な実験の追跡と視覚化のソリューションを標準化することができました。
W&B ダッシュボードにより、機械学習の専門家はデータセットとモデルのバージョンを比較するためのコマンド センターを利用でき、すべての実験と結果の信頼性の高い記録を維持できるようになりました。ML エンジニアはモデル開発という貴重な作業に集中できるようになり、プロジェクトの進行が加速します。
「例えば安全基準が非常に高いため、公道でのテストが非常に難しいロボット システムや自動運転車を使用している場合、同時に継続的な導入と継続的な導入が必要な場合には、指標を明確に定義する必要があります。迅速な反復が必要です。」
Adrien Gaidon
トヨタ総合研究所
Weights & Biases を使用して世界中のトップ イノベーターに加わりましょう
