無料ホワイトペーパー: 「生成AIアプリケーションの評価とオブザーバビリティ」
RAGやAIエージェントの開発におけるLLMOpsとは
生成AI技術の急速な発展に伴い、RAGシステムやAIエージェントを活用した生成AIアプリケーションに注目が集まっています。しかし、こうしたアプリを実装し、運用していくにあたっては、虚偽の回答や意図せぬ挙動、プライバシー・セキュリティ上の懸念など様々なリスクが伴います。そのため、本番投入前に適切にアプリを評価し、本番稼働後も継続的に監視・管理するオブザーバビリティの確立が不可欠です。
本ホワイトペーパーでは、RAGシステムとAIエージェントを具体例とし、生成AIアプリケーションにおける評価とオブザーバビリティに関する最新の知見をまとめています。本ホワイトペーパーを通じて、読者の皆様が以下の問いに答えられるようになることを目指します。
- 生成AIアプリケーションとは何か
- 生成AIアプリケーションの評価およびオブザーバビリティとは
- より高性能で安全なRAGの実現に必要なことは何か
- AIエージェントとは何か。その評価およびオブザーバビリティの確立はどのように行われるのか
無料のホワイトペーパーを入手するには、右側のフォームにご登録後に届くEメール内のダウンロードリンクをクリックしてください。
また、Weights & Biasesの過去のホワイトペーパーも併せてご利用ください：
Trusted by the teams building state-of-the-art LLMs
Research Engineer – Facebook AI Research
VP of Product- OpenAI
Product Manager- Cohere
スケーラブル＆セキュア
弊社は、大規模な分散学習によって拡大可能なソリューションを提供しています。これは、セキュアなクラウドホスティング、貴社のプライベートクラウドでもご利用いただけます。
With Weights & Biases you can:
重要な開発者リソースを中核ビジネスに集中させる
停滞を少なくして、新しい機械学習モデルを迅速に立ち上げる
中央のSoR（記録システム）でIPを保護
新しいMLエンジニアのオンボーディングを素早く行い、作業の重複を回避
TRIのケーススタディ
概要
トヨタ・リサーチ・インスティテュートの使命は、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車を追求しており、Weights & BiasesのSoR（記録システム）を使ってモデルの再現性を実現しています。
- 企業規模：300人以上
- 業界：自動運転車
問題
Adrien Gaidonが率いるMLチームはトレーニングモデル用の世界クラスのインフラストラクチャーを構築しましたが、貴重な結果を追跡してバージョン管理するための優れた手段がありませんでした。
同チームは、中央SoR（記録システム）の必要性にすぐに気づきましたが、ソリューションを社内で構築することは、チームの本質的な目標を見失うことになると考えました。
「現時点で、機械学習からどの程度の信頼性が得られるか保証することは非常に困難です。セーフティクリティカルシステムに投資をすれば、絶対に回収しなくてはなりません。システムを自動車に搭載して、命を守れるほど十分安全にできるでしょうか。」
トヨタ・リサーチ・インスティテュート
ソリューション
TRIチームは、実験管理の問題に関してさまざまなソリューションを比較し、Weights & Biasesを採用しました。それは、機械学習プロジェクトを調整するのに最高のプラットフォームだったからです。
実験管理と予測可視化に対して不安定な社内ツールや臨時のソリューションを検討する代わりに、MLチームは、W&Bの軽量実験トラッキングと可視化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、データセットとモデルバージョンを比較し、すべての実験と結果において信頼できる記録を維持してきました。MLエンジニアは、モデル開発の貴重な作業に集中できるようになり、プロジェクトの進捗が加速化されるようになりました。
「たとえばロボットシステムや、公道でテストするのが極めて難しい自動運転車がある場合、メトリクスを明瞭に定義する必要があります。それは、安全基準が非常に高いためです。しかし同時に、継続的に素早く開発することが必要です。」
トヨタ・リサーチ・インスティテュート
Weights & Biasesを使って、世界中の優秀なイノベーターの輪に加わりましょう
