急速に発展を続ける大規模言語モデルは活用によってより多くの価値を生み出すことが求められています。目的に合ったモデルを選択し、その性能を向上していくためには、優れた評価手法と自動化された評価プロセスの構築が求められています。「LLMファインチューニングとプロンプトエンジニアリング」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。新しいMLエンジニアのオンボーディングを素早く行い、作業の重複を回避ケーススタディを読む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。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。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。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。同時に、継続的に素早く開発することが必要です。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MLプロジェクトを成功させましょう。今すぐW&Bをお試しください。