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注目のLLMモデルの日本語能力を言語理解と生成能力の両側面から評価. Made by Kei Kamata using Weights & Biases
このリーダーボードは、llm-jpで検証している結果である (v1.0.0). Made by Kei Kamata using Weights & Biases
This article explores AIOps, MLOps, and LLMOps, including their distinct roles, challenges, and impacts in the evolving, data-driven operations landscape.
JGLUEを使ったLLMの日本語タスクベンチマーク(随時モデルは追加されます). Made by Yuya Yamamoto using Weights & Biases
Note: If you’d like the English language version of this whitepaper, you can access it here. 世界を先駆ける巨大言語モデル(LLM)の開発チームの多くがWeights & Biasesを利用してモデルの学習を行なっています。このホワイトペーパーでは私たちがこれまでに蓄積してきたLLM開発のノウハウをご共有します: LLMを自社開発するか、既存のモデルを追加学習するかの意思決定方法競争力のあるLLMを開発するにはどれくらいのデータが必要になるのか並列処理において、メモリと計算効率のバランスを取るにはテキストデータのトークン化の戦略とトレードオフモデルの評価方法バイアスや有害性を取り除くチューニング方法などなど W&BはLLMのように複雑で大きなコストのかかるモデルの開発と実用化に必要とされるコラボレー
DreamBoothでStable Diffusionをトレーニングするための実験解析。. Made by Robert Mitson using Weights & Biases
This guide helps you get started with Weights & Biases in 5 minutes, giving the steps you need to take, the benefits, and some examples.
Build models faster, fine-tune LLMs, develop GenAI applications with confidence, all in one system of record developers are excited to use.
Take a photo of a formula and this model will convert it to LaTeX code. Made by Robert Mitson using Weights & Biases
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