機械学習と生成 AI の記事

ソフトウェア エンジニアリングでは、変更を追跡し、追跡可能性を確保し、コラボレーションを可能にするためにバージョン管理を使用するのが一般的です。しかし、バージョン管理はソフトウェア開発に役立つだけでなく、機械学習 (ML) にも不可欠です。ソース コードのバージョン管理だけでなく、ML の重要な成果物であるデータとモデルのバージョン管理も必要です。 この記事では、バージョン管理全般について簡単に復習し、ML でのバージョン管理の使用方法について説明します。次に、データとモデルのバージョン管理が重要な理由について説明します。 ここで取り上げる内容は次のとおりです: 目次 バージョン管理の基礎 機械学習におけるバージョン管理 機械学習におけるバージョン管理のベストプラクティス 結論 参考文献 この記事は、MLOps に関連する短い記事シリーズの 3 番目です。機械学習における実験追跡とハイパーパラメータ最適化に関する以前の記事を必ず読んでください。 バージョン管理の基礎...

OpenAI の ChatGPTのリリースにより、実稼働中の大規模言語モデル (LLM)のパンドラの箱が開かれたように感じられます。隣人が人工知能に関する雑談であなたを煩わせるだけでなく、機械学習 (ML) コミュニティでは「LLMOps」という新たな用語が話題になっています。 LLM は、AI を活用した製品の構築と保守の方法を変えています。これにより、LLM を活用したアプリケーションのライフサイクルのための新しいツール セットとベスト プラクティスが生まれます。 この記事では、まず、新しく登場した用語「LLMOps」とその背景について説明します。次に、LLM を使用した AI 製品の構築が従来の ML モデルとどのように異なるかについて説明します。そして、これらの違いに基づいて、MLOps と LLMOps...