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マルチモーダルデータ基盤の課題と観点

neonankiti
November 07, 2024

 マルチモーダルデータ基盤の課題と観点

アジェンダ
・マルチモーダル AIについて
・マルチモーダルデータ基盤の課題と観点
・マルチモーダル AIの未来

neonankiti

November 07, 2024
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  1. マルチモーダルデータ基盤もLLMOpsに類似する 
 https://www.databricks.com/jp/glossary/llmops 項⽬ LLMOps MLOps 計算リソー ス 高負荷の計算が必要、 GPUや圧

    縮技術が重要 一般的なリソースで実行可能、場合により GPU使用 転移学習 基礎モデルを微調整し特定ドメイ ンへ適用 ゼロからの学習が多く、必要に応じ転移学 習を利用 RLHF RLHFでユーザーフィードバックを 反映 フィードバック活用は一般的だが、 LLMほ ど頻繁ではない HPO コスト削減重視、バッチサイズ等で 効率性を調整 精度重視でチューニング 評価 BLEUやROUGEなど主観的指標 が多い 精度、AUC、F1スコアなど明確で計算が 容易な指標 Prompting プロンプト設計が重要で、ハッキン グ対策が必要 通常プロンプト設計は不要 LLMパイプ ライン LangChainなどを使用し LLMと外 部システムを連携 データ処理ワークフローを構築してモデル をデプロイ LLMOps vs MLOps