무료 가이드: 처음부터 LLM을 교육하는 방법
세상을 변화시키는 대규모 언어 모델을 구축하는 최고의 팀은 Weights & 편견. 이 백서에서는 내부자의 관점에서 배운 내용을 공유하겠습니다. 다음 내용을 읽어보세요.
- 경쟁력 있는 LLM을 교육하는 데 필요한 데이터의 양
- 메모리와 컴퓨팅 효율성의 균형
- 다양한 병렬화 기술
- 토큰화 전략 및 그 장단점
- 모델 평가
- 모델링의 편견과 독성을 완화하는 방법
- 그 외 다양한 기능
W&B는 이러한 복잡하고 값비싼 모델을 생산하고 생산에 투입하는 데 필요한 협업을 가능하게 합니다. 그 과정에서 우리가 배운 몇 가지 사항을 소개하게 되어 기쁘게 생각합니다. 백서는 무료이며 오른쪽 양식을 통해 이메일로 전송됩니다.
신뢰할 수 있는 최첨단 LLM을 구축하는 팀
Research Engineer – Facebook AI Research
“우리에게 Weights and Biases는 게임 체인저였습니다. 사용 가능한 다른 어떤 MLOps 도구도 결과 공유, 흥미로운 행동에 주석 추가, 로깅 데이터의 장기 저장 등의 용이성으로 AI 실험을 빠르게 반복할 수 없습니다.”
VP of Product- OpenAI
“우리는 거의 모든 모델 훈련에 W&B를 사용합니다.”
Product Manager- Cohere
“W&B를 사용하면 모든 후보 모델을 한 번에 검사할 수 있습니다. 이는 어떤 모델이 각 고객에게 가장 적합한지 이해하는 데 매우 중요합니다. 보고서는 우리에게도 큰 도움이 되었습니다. 이를 통해 미묘한 기술 정보를 한 번에 원활하게 전달할 수 있습니다. 기술팀이 아닌 팀도 소화할 수 있는 방식입니다.”
확장 가능하고 안전함
우리는 대규모 분산 교육을 통해 확장할 수 있는 솔루션을 제공하며 보안 호스팅 클라우드 또는 자체 호스팅 배포의 프라이빗 클라우드에서 호스팅할 수 있습니다.
와 함께Weights & Biases당신은 할 수:
핵심 비즈니스에 중요한 개발자 리소스를 집중하세요
앞뒤로 이동하는 횟수를 줄이고 새로운 기계 학습 모델을 더 빠르게 출시하세요.
새로운 ML 엔지니어를 빠르게 온보딩하고 중복 작업을 방지하세요.
사례 연구 TRI와 함께
개요
Toyota Research Institute의 사명은 세계에서 가장 안전한 모빌리티를 만드는 것입니다. TRI의 기계 학습 팀은 자율 주행을 추구하고 있으며 Weights & 모델을 재현 가능하게 만들기 위해 기록 시스템을 편향합니다.
- 회사 규모: 300+
- 산업: 자율주행차
문제
Adrien Gaidon이 이끄는 ML 팀은 학습 모델을 위한 세계적 수준의 인프라를 구축했지만 귀중한 결과를 추적하고 버전을 지정하는 좋은 방법이 부족했습니다.
그들은 중앙 기록 시스템의 필요성을 재빨리 깨달았지만, 내부적으로 솔루션을 구축하는 것은 팀의 핵심 목표에 방해가 되었습니다.
“현재 머신러닝이 얼마나 신뢰할 수 있을지에 대해 통계적이든 아니든 어떤 보장도 제공하기가 정말 어렵습니다. 안전이 중요한 시스템을 도입하려면 실제로 작동해야 합니다. 생명을 위험에 빠뜨리는 대신 자동차에 실어 생명을 구할 수 있을 만큼 안전하게 만들려면 어떻게 해야 할까요?”
Toyota Research Institute
해결책
실험 추적 및 예측 시각화를 위해 불안정한 내부 도구와 임시 솔루션을 사용하는 대신 ML 팀은 W&B의 경량 실험 추적 및 시각화 솔루션을 사용하여 표준화할 수 있었습니다.
W&B 대시보드는 기계 학습 실무자에게 데이터 세트와 모델 버전을 비교할 수 있는 명령 센터를 제공하여 모든 실험과 결과에 대한 신뢰할 수 있는 기록을 유지합니다. ML 엔지니어는 이제 모델 개발이라는 귀중한 작업에 자유롭게 집중하여 프로젝트 진행을 가속화할 수 있습니다.
“예를 들어 안전 표준이 매우 높기 때문에 공공 도로에서 테스트하기가 매우 어려운 로봇 시스템이나 자율 주행 자동차가 있는 경우 측정 기준을 명확하게 정의해야 하지만 동시에 지속적인 배포와 빠른 반복을 원합니다.”
Adrien Gaidon
Toyota Research Institute
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