LLM開発のために200万円以上無駄にしたエンジニアの話｜sonodaatom
はじめにこんにちは、Lightblueの園田です。 四畳半のオフィスで70億パラメータのLLMを事前学習した話ではエンジニアの樋口さんがlightblue/japanese-mpt-7bの開発・性能評価について報告しました。 本記事では、四畳半のオフィスで70億パラメータのLLMを事前学習した話で語りきれなかったしくじりも含めた開発裏話について紹介します。 LLM開発に必要なリソース一般的に、LLMの開発にはA100やH100といった最新の高性能のGPUが使われます。 本日公開されたLlama2の70Bモデルでは、A100を1,720,320時間分利用し学習されています。 このようなリソースはGPUボードの費用だけでなく、電気代も高額になることから、LLMの開発には資本力が必要とされています。 H100はパブリッククラウドでほとんど提供されていないことから、LightblueでもA100を
日本語における評価用データセットの構築と利用性の向上（JED2022）
What's New ¶ 2022.03.18 ワークショップは終了しました．沢山の方々のご参加ありがとうございました！ また今後も様々なイベントを開催していく予定です．公式Twitterアカウント@jedws などをご覧ください． NLP2023 OKINAWAに合わせ，JED2023の開催を目指しています．来年は沖縄科学技術大学院大学（OIST）でお会いしましょう！ 趣旨 ¶ 言語処理学会第28回年次大会（NLP2022） 併設ワークショップ - 日本語における評価用データセットの構築と利用性の向上（JED2022） 日本語NLP技術の性能評価のためのデータセットが近年いくつか公開されているが，他の言語と比べると基本的なタスクが不足しており，日本語NLPの迅速な発展を阻害する要因となっている．英語などのデータセットを日本語に翻訳するアプローチもあるが，翻訳プロセスに由来するアーティファ
ヤフーのAIプラットフォーム紹介 〜 AI開発をより手軽に
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。ヤフーでデータエンジニア兼マネージャーをしている安藤です。 社内で利用しているAIプラットフォームの構築、提供を担当しています。 ヤフーには100を超えるサービスがあり、各サービスのデータ＊1が蓄積されています。ヤフーではこれらのデータをマルチビッグデータと呼んでいます。マルチビッグデータを利用し、ユーザの利便性やサービスの質向上のため、AI、機械学習の導入が増えています。 今回は、社内で急速に利用が進んでいる内製のAIプラットフォームを紹介します。 ＊1 この記事で取り扱っているデータは、プライバシーポリシーの範囲内で取得したデータを個人が特定できない状態に加工しています。 AIプラットフォーム開発の目的 AIプラッ
Transitioning from Academic Machine Learning to AI in Industry
Richard Socher (Chief Scientist at Salesforce) chatting with Insight AI Fellows about the future of NLP research.Beyond Implementing PapersIt requires more than just taking online courses or being able to implement papers to get a job in the modern AI industry. After speaking with over 50 top Applied AI teams all over the Bay Area and New York, who come to Insight to find Applied AI practitioners,
Active Learning 入門
3. References • (Settles 2009) Active Learning Literature Survey – よくまとまったサーベイ。本資料での用語は主にこちらに準拠 • (Schein+ 2007) Active Learning for Logistic Regression – LR に AL を適用する場合のサーベイとして使える • (Olsson 2009) A Literature Survey of Active Machine Learning in the Context of Natural Language Processing – こちらもしっかりしたサーベイ • (Guo+ 2007) Optimistic Active Learning using Mutual Information – Expected Error Reduction
Aerosolve
Example: Neighborhood polygons based on listing density in San Francisco, generated using a multi-scale Kd-tree model. Sophisticated ML Features Aerosolve provides sophisticated machine learning features, such as geo-based features, controllable quantization and feature interaction. Provide human intuition to machine models by specifying prior beliefs. Human Friendly, Debuggable Models Aerosolve w
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AI21 Labs Asks: How Much Does It Cost to Train NLP Models? | Synced
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