機械学習システムとテスト (1/4)
このシリーズでは機械学習システムにおけるテストについて考えていきます。次の図は DevOps のプラクティスにおいてテストが密接に関わっていることをよく表しています。(図はブログポスト Continuous Testing in DevOps… — Dan Ashby をもとに弊社で作成しました) システム開発においてテストは必要不可欠なものであり、開発のすべての工程と密接に関わっています。このため、テストを自動化しておき、開発者の環境や CI/CD パイプラインで常に実行するのは近代的な開発において一般的です。 一方、機械学習システムのテストは非常に困難であったり、場合によっては不可能なこともあります。このことはよく知られており、たとえば最近では2021年12月に開かれたNeurIPS Data-Centric AI Workshopのセッションのひとつである Technical Deb
ユースケースから理解する LLM (1/3) ユースケースによる AI の再整理
はじめに近年の AI に関する技術の発展はすさまじく、世間の注目を集めています。とくに、LLM (Large Language Model; 大規模言語モデル) や生成モデルの与える影響はとても大きく、予想以上にさまざまな方が AI の活用方法やその社会的な影響について関心を持っています。 専門家や技術者は、以前からそのような技術について興味関心を持っている方が多いのですが、機械学習やソフトウェア技術についてまったく詳しくない方も関心を持たれているようです。 とくに、最近は一般の方から改めて「AI で何ができるの」「AI はどういうものなの」とご質問いただくことが多々ありました。そこで、一歩踏み込んでご質問いただいた理由を伺ってみたところ、「何ができるのか興味は持っているものの、AI について知識を深めることが難しい」という意見をいただきました。 そこで、このシリーズでは AI が用いられ
Citadel AI、大規模言語モデルの信頼性向上ツールLangCheckをOSSで公開
「信頼できるAI」を社会実装する株式会社Citadel AI（本社：東京都渋谷区、代表取締役：小林裕宜、以下「Citadel AI」）は、企業や公的機関・教育現場等で導入検討が進んでいる、大規模言語モデルを用いた業務アプリケーションについて、その信頼性を向上するツール「LangCheck(ラングチェック)」を、GitHub上でオープンソースとして10月12日公開いたします。 LangCheckを開発や運用に組み込んでいただくことで、大規模言語モデルを、より安心・安全な環境でご利用いただくことができるようになります。日本語にも対応しています。 なおLangCheckの公開に合わせ、大規模言語モデルとそのアプリケーションの開発・運用に関わる課題と対策をまとめたブログ記事も、弊社ホームページにて連載開始します。我々が社内ハッカソンを通じて学んだ実体験も交えて記載いたしますので、是非併せてご覧くだ
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