大規模モデルを構築するチームによって信頼されています
Heinrich Kuttler
研究エンジニア - Facebook AI研究
「私たちにとって、Weights and Biasesはゲームチェンジャーでした。繰り返し行われるAI実験をこれほど迅速に実行できるMLOpsツールは他にありません。結果の共有、興味深い振る舞いの注釈付け、そして記録データの長期ストレージも簡単に行うことができます。問題が発生した場合、W&Bのサポートチームは素早く対処してくれました。」
Wojciech Zaremba
OpenAI共同創立者
「Weights & Biasesは、AI分野を、従来の単一実験の管理から、企業全体に広がる多数のチームにまたがる複数実験の管理に移行させました。コラボレーション、および科学的インサイトや結果の共有は、今日AIの重要な要素であり、日々普及し続けています。私たちは個人としては限りがあり、こうした弱点を皆で克服できます。」
Emad Mostaque
Stability AI、CEO兼共同創立者
「たとえばrunを追跡する際に、誰もがWeights & Biasesのような卓越したツールを使っている訳ではありません。私たちは、よりオープンなrunに移行したいと考えています。これによって実際にrunが何を行っているのかを確認できます。これから行うべき作業はたくさんありますが、私たちはできる限り協力して作業をしようとしています。」
同時に学習を行い、リアルタイムでコラボレーション
事前学習から微調整まで、大規模モデルの学習には、複数のGPU、複数のノード、さらに高性能クラスターが必要になります。分散型かどうかや実験数に関係なく、Weights & Biasesは組織と共に確実に規模を拡大できます。OpenAI、Cohere、FAIR、および大規模モデルを構築し、機械学習の未来を形成している他の何百ものチームに参加しましょう。
貴重な時間とコンピューティングの浪費を回避
W&Bのリアルタイムのモデルメトリックとシステムメトリックモニタリングで障害や無駄を簡単に見つけましょう。 極端なケースを分析し、回帰を検出し、ハイパーパラメーターを除去して最新のリソースから最善の結果を得ましょう。
Iterative prompt development
W&B supports prompt engineering for zero-shot or few-shot tasks by organizing experiments, providing visual and interactive analysis tools, and keeping track of work across chained prompts. It makes exploring a model’s latent space for functional prompts more efficient.
大規模なデータセット探索
W&Bによって、大規模モデルデータの動的な探索と最適化、予測およびアウトプットが可能になります。データセットとモデルをデバッグして、継続的に改善し、結果を組織と簡単に共有できます。
