Swallow – TokyoTech-LLM
Swallow Llama 2の日本語能力を強化した大規模言語モデル (7B, 13B, 70B) です。モデルのパラメータ（重み）が公開されていますので、LLAMA 2 Community Licenseに従う限り、研究や商業利用など自由に利用できます。 View on HuggingFace 大規模言語モデルSwallowは東京工業大学情報理工学院の岡崎研究室と横田研究室、国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究チームで開発された大規模言語モデルです。英語の言語理解や対話で高い能力を持つ大規模言語モデルLlama 2 7B, 13B, 70Bの日本語能力を拡張するため、研究チームは言語モデルに日本語の文字や単語などの語彙を追加したうえで、新たに開発した日本語データを用いてモデルの構築を継続的に行う継続事前学習を行いました。研究チームで実施した性能評価では、2023年12月現在オープンな
AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入 - ZOZO TECH BLOG
ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎（@f6wbl6）です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤（以下、ML基盤）の設計と実装を行っています。本記事ではML基盤の足掛かりとして用いたAI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) の概要とAI Platform Pipelinesの本番導入に際して検討したことをご紹介し、これからKubeflow Pipelinesを導入しようと考えている方のお役に立てればと思います。記事の最後には、推薦基盤チームで目指すMLプロダクト管理基盤の全体像について簡単にご紹介します。 上武氏との共同研
SHAPでモデルの予測結果を説明する | CCT-recruit
こんにちは、エンジニアのtetsuです。 どうしてモデルがこのような予測をしたのか、ということを説明することの重要性は近年ますます高まっているように思えます。これには予測結果の解釈をおこなうことで様々な知見を得たいという要求や、ブラックボックスのモデルは信用しづらいというのが理由に挙げられます。 線形回帰や決定木といったモデルは予測結果に対する解釈をすることができますが、単純で表現力が乏しいです。一方でディープラーニングや決定木のアンサンブル学習などの複雑なモデルは表現力が高いですが、人間が解釈しようとするのは困難です。 このような問題を解決するために近年は様々な手法が提案されています。今回はそれらの中の1つであるSHAP（SHapley Additive exPlanations)について簡単にご紹介します。SHAPは日本語だと「シャプ」のような発音のようです。 なお、SHAPについては
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