私は過去5年間、機械学習とディープラーニングの魅力的世界に没頭してきました。私の情熱と専門知識は、AI/MLに特に焦点を当てた50以上の多様なソフトウェアエンジニアリングプロジェクトに貢献することになりました。私の継続的な好奇心は、自然言語処理という分野にも私を引き付け、さらに探求したいと思っています。
オープンモデル推論プラットフォームを使用すると、開発者はLlama、Mistral、Qwen、DeepSeek、拡散、埋め込み、音声などのモデルファミリーを、完全なGPUサービングスタックを構築することなく使用できます。重要な違いは、モデルカバレッジ、コールドスタート、スループット、専用容量、ファインチューニングされたモデルサポート、リージョン、データ制御、観測可能性、およびアプリケーションが別の場所に移動するやすさです。私たちの...
アンソロジックのモデルコンテキストプロトコル（MCP）は、オープンソースのプロトコルで、AIアシスタントとデータソース（データベース、API、エンタープライズツールなど）との間にセキュアな双方向通信を可能にします。クライアントサーバーアーキテクチャを採用することで、MCPは、AIモデルが外部データとやり取りする方法を標準化し、各新しいデータソースごとにカスタム統合を必要としません。MCPの重要なコンポーネント: ホスト: 接続を開...
AIエンジニアとして、クリーンで効率的でメンテナンスの容易なコードを作成することは、特に複雑なシステムを構築する際に非常に重要です。デザインパターンは、ソフトウェアデザインにおける共通の問題に対する再利用可能な解決策です。AIおよび大規模言語モデル（LLM）エンジニアの場合、デザインパターンは、複雑なワークフローを効率的に処理できる堅牢なスケーラブルでメンテナンスの容易なシステムを構築するのに役立ちます。この記事では、Python...
基礎モデル（FM）によって生成される自動エージェントの成長は、複雑な多段階の問題を解決する方法を変えました。これらのエージェントは、カスタマーサポートからソフトウェアエンジニアリングまで、複雑なワークフローをナビゲートし、推論、ツールの使用、メモリを組み合わせたタスクを実行します。しかし、これらのシステムが能力と複雑さを増すにつれて、観測可能性、信頼性、コンプライアンスの課題が生じます。これがAgentOpsが登場する場所です。D...
LLM-as-a-Judgeフレームワークは、人間による評価の自動化された代替手段であり、コストがかかり、遅く、評価できるレスポンスの量に制限されることが多い。別のLLMの出力を評価するLLMを使用することで、チームは効率的に精度、関連性、トーン、特定のガイドラインへの準拠を一貫したおよび再現可能な方法で追跡できます。生成されたテキストを評価することは、従来の精度メトリックを超えた独自の課題を生み出します。単一のプロンプトは、スタ...
マイクロソフトは、2023 年 9 月に AutoGen をオープン ソースの Python フレームワークとして導入しました。AutoGen は、複雑な多エージェント コラボレーションが可能な AI エージェントを構築するためのフレームワークです。AutoGen は、研究者、開発者、組織間で人気を博しており、GitHub では 290 人以上のコントリビューターが参加し、2024 年 5 月時点で約 900,000 回のダウンロ...
2024年10月17日、マイクロソフトは、1ビット量子化大規模言語モデル（LLM）を実行するための推論フレームワーク「BitNet.cpp」を発表しました。BitNet.cppは、Gen AIにおける重要な進歩であり、1ビットLLMを標準CPUで効率的に展開できるようにします。この開発により、LLMのアクセスが民主化され、幅広いデバイスで利用可能になり、オンデバイスAIアプリケーションに新たな可能性が生まれます。1ビット大規模言語...
Enterprise LLM APIs はモデルベンチマーク以外の多くの点で異なります。購入者は、推論とマルチモーダル機能、ツールの使用、構造化された出力、デプロイ地域、データコントロール、アイデンティティ統合、スループット、観測可能性、モデルライフサイクル、および変更の評価の容易さを比較する必要があります。私たちのチームは、以下のプラットフォームを、生産性のある API 成熟度、エンタープライズ コントロール、モデル幅、開発者エ...
分子生物学の分野では、特定のターゲット、たとえばウイルスタンパク質、がんマーカー、または免疫システムの構成要素に効果的に結合するタンパク質を設計することは、最も困難なタスクの1つです。これらのタンパク質バインダーは、薬剤発見、疾患治療、診断、バイオテクノロジーにおいて重要なツールです。従来のタンパク質バインダーの作成方法は、時間がかかり、多くの最適化のラウンドを必要とします。しかし、最近の人工知能（AI）の進歩は、このプロセスを劇...
大規模言語モデル（LLM）に対する需要が高まるにつれ、高速で効率的な推論を実現することがますます重要になっています。NVIDIAのTensorRT-LLMは、LLM推論を最適化するための強力なツールと最適化を提供し、この課題に対処します。TensorRT-LLMは、量子化、カーネル・フュージョン、イン・フライト・バッチング、多GPUサポートなどのパフォーマンスの向上を提供し、従来のCPUベースの方法よりも最大8倍高速な推論を可能に...
リフレクション 70B は、HyperWrite によって開発されたオープンソースの大規模言語モデル (LLM) です。この新しいモデルは、言語処理から高度な問題解決まで、さまざまな分野で AI システムとのやり取りと依存関係を再定義する可能性を持つ、AI の認知に対する新しいアプローチを導入しています。リフレクション・チューニング を活用し、モデルは自身のミスをリアルタイムで自己評価および修正できるようになり、GPT-4 や C...
計算能力は、機械学習の限界を押し広げる上で重要な要素となっている。モデルが複雑化し、データセットが指数関数的に増加するにつれて、従来のCPUベースのコンピューティングは、現代の機械学習タスクの要求を満たすことができなくなっている。これが、CUDA (Compute Unified Device Architecture) が登場する背景である。CUDAは、NVIDIA によって開発された並列コンピューティングプラットフォームおよび...
開発者およびデータサイエンティストとして、APIを介してこれらの強力なモデルとやり取りする必要が出てくることがよくあります。ただし、アプリケーションが複雑化し、スケールアップするにつれて、効率的でパフォーマンスの高いAPI呼び出しが必要になることが重要です。これが非同期プログラミングが輝く場所です。非同期プログラミングにより、LLM APIで作業するときに、最大のスループットと最小の待ち時間を実現できます。この包括的なガイドでは、...
拡散モデルは、画像、オーディオ、ビデオの生成において、最先端の結果を生み出す強力なアプローチとして登場しました。この技術記事では、拡散モデルがどのように機能するか、その重要な革新、そしてなぜそれらが så 成功したのかを探ります。数学的基礎、トレーニングプロセス、サンプリングアルゴリズム、そしてこの新しいテクノロジーの最先端の応用について説明します。拡散モデルの紹介拡散モデルは、データを段階的にノイズ除去することによって学習する、...
言語モデルは、Transformerベースのアーキテクチャが自然言語処理を牽引する中で急速に進化しています。しかし、モデルが拡大するにつれて、長いコンテキストの処理、メモリ効率、スループットの課題がより顕著になりました。AI21 Labsは、TransformerとMambaアーキテクチャの強みをハイブリッドフレームワークで組み合わせた、最先端の大規模言語モデル（LLM）であるJambaを発表しました。この記事では、Jambaのア...
