OpenAIが提唱する"Predictable Scaling"は、巨大なAIモデルの開発において、コストを抑え、開発・テスト・デバッグを効率的に行うための新しいアプローチです。これは、実際にデプロイされる巨大なモデルの振る舞いを、小さな環境で正確に予測することができるため、実機を使わなくても開発ができることを示しています。OpenAIは、次の2つの方法を提案しており、どちらの方法も数千倍にスケールしても正確に振る舞いを予測できることを示しています。"Predictable Scaling"は、巨大なAIモデルの開発の方法論において、非常に重要な意味を持っています。GitHub Copilotに搭載されているGPT言語モデルCodexとは異なるテーマではありますが、GPT-4のデータ利用にも興味があるとのことです。
Bing AIの説明
大規模AIモデルの開発方法には、以下のようなステップがあります1。
・データの収集：学習させるためのデータを収集します。データの質や量がモデルの精度に影響します。
・データの前処理：収集したデータをモデルに適した形式に変換します。不要なデータやノイズを除去したり、正規化や標準化などの処理を行います。
・モデルの設計：学習させるアルゴリズムやパラメータを決めます。ニューラルネットワークや深層学習などの手法があります。
・モデルの学習：設計したモデルにデータを入力して学習させます。学習の進捗や精度を確認しながら、必要に応じてモデルやデータを調整します。
・モデルの評価：学習したモデルの性能を評価します。未知のデータに対する予測や分類などのタスクを行って、正解率や精度などの指標を測定します。
・モデルの運用：評価したモデルを実際に使用します。運用中に得られるフィードバックや新しいデータをもとに、モデルを更新や改善します。
また、大規模AIモデルの開発には、高性能なコンピューティングリソースやクラウドサービスなどが必要です。Google ColabやAWSなどのプラットフォームを利用することで、手軽に試すことができます。
https://maruyama097.blogspot.com/2023/05/predictable-scaling.html
![[商品価格に関しましては、リンクが作成された時点と現時点で情報が変更されている場合がございます。]](https://hbb.afl.rakuten.co.jp/hgb/16a29390.d5aa4d7d.16a29391.808fe779/?me_id=1278256&item_id=19855582&pc=https%3A%2F%2Fthumbnail.image.rakuten.co.jp%2F%400_mall%2Frakutenkobo-ebooks%2Fcabinet%2F7419%2F2000009397419.jpg%3F_ex%3D240x240&s=240x240&t=picttext "[商品価格に関しましては、リンクが作成された時点と現時点で情報が変更されている場合がございます。]")
図解即戦力 AIエンジニアの実務と知識がこれ1冊でしっかりわかる教科書【電子書籍】[ AIエンジニア研究会 ]
価格：2,178円
(2023/5/12時点)
【このカテゴリーの最新記事】
-
-
- no image
- no image
- no image
