無料ホワイトペーパー：LLMファインチューニングとプロンプトエンジニアリング
Note: If you'd like the English language version of this whitepaper, you can access it here.
世界で最も先進的な企業は既にLLMを活用していますが、基盤モデルを自社で構築するための専門性、計算リソース、または資金を十分に持つ組織は少数です。そのため、独自のビジネスニーズに合わせて既存のLLMをファインチューニングや、プロンプトエンジニアリングを使ったアプリケーション開発が確立されつつあります。このガイドでは、次のことを学びます：
• ファインチューニングとプロンプトエンジニアリングのどちらを選べば良いのか
• ファインチューニング手法の比較とトレードオフの理解
• ファインチューニングに適したタスクとそうでないタスク
• プロンプトエンジニアリングのコツとベストプラクティス
• 他にも様々な関連トピックを取り扱っています
• LLMをゼロからトレーニングしたい方はこちらのホワイトペーパをご確認ください。
W&Bは複雑で多くのリソースを必要とするモデル開発・運用におけるコラボレーションを促進します。その過程で私たちが学んだことを本ホワイトペーパーで共有します。ホワイトペーパーは右側のフォームを記入してダウンロードしてください。
スケーラブル＆セキュア
弊社は、大規模な分散学習によって拡大可能なソリューションを提供しています。これは、セキュアなクラウドホスティング、貴社のプライベートクラウドでもご利用いただけます。
With Weights & Biases you can:
重要な開発者リソースを中核ビジネスに集中させる
停滞を少なくして、新しい機械学習モデルを迅速に立ち上げる
中央のSoR（記録システム）でIPを保護
新しいMLエンジニアのオンボーディングを素早く行い、作業の重複を回避
TRIのケーススタディ
概要
トヨタ・リサーチ・インスティテュートの使命は、世界で最も安全なモビリティを構築することです。TRIの機械学習チームは自動運転車を追求しており、Weights & BiasesのSoR（記録システム）を使ってモデルの再現性を実現しています。
企業規模：300人以上
業界：自動運転車
問題
Adrien Gaidonが率いるMLチームはトレーニングモデル用の世界クラスのインフラストラクチャーを構築しましたが、貴重な結果を追跡してバージョン管理するための優れた手段がありませんでした。
同チームは、中央SoR（記録システム）の必要性にすぐに気づきましたが、ソリューションを社内で構築することは、チームの本質的な目標を見失うことになると考えました。
ソリューション
TRIチームは、実験管理の問題に関してさまざまなソリューションを比較し、Weights & Biasesを採用しました。それは、機械学習プロジェクトを調整するのに最高のプラットフォームだったからです。
実験管理と予測可視化に対して不安定な社内ツールや臨時のソリューションを検討する代わりに、MLチームは、W&Bの軽量実験トラッキングと可視化ソリューションを標準化することができました。
W&Bダッシュボードにより、データセットとモデルバージョンを比較し、すべての実験と結果において信頼できる記録を維持してきました。MLエンジニアは、モデル開発の貴重な作業に集中できるようになり、プロジェクトの進捗が加速化されるようになりました。
Trusted by the teams building state-of-the-art LLMs
"For us, Weights and Biases was a game-changer. No other MLOps tool available allows for rapid iteration of AI experiments with the same ease of sharing results, annotating interesting behavior, and long-term storage of logging data."
"We use W&B for pretty much all of our model training."
