Leading with Dataのこのエピソードでは、Data Scienceの魅力的な世界に飛び込みます。RohanRaoは、Kaggle Grandmasterであり、機械學(xué)習(xí)ソリューションの専門家であるRohan Raoです。 Rohanは、戦略的パートナーシップ、データツールの進(jìn)化、および大規(guī)模な言語モデルの將來に関する洞察を共有し、業(yè)界を形作る課題と革新に光を當(dāng)てています。

Spotify、Googleポッドキャスト、Appleなどの人気のあるプラットフォームに関するデータを使用して、このリーディングのエピソードを聴くことができます。お気に入りを選んで洞察に満ちたコンテンツを楽しんでください！

Rohan Raoとの會話からの重要な洞察

• 競技會の戦略的パートナーシップは、思い出に殘る勝利と學(xué)習(xí)體験につながる可能性があります。
• データサイエンスツールの進(jìn)化には、実踐者からの継続的な學(xué)習(xí)と適応が必要です。
• LLMの將來は、新しいデータソースと合成データ生成に依存する可能性があります。
• 企業(yè)はLLMの統(tǒng)合に熱心ですが、それらを一意のデータセットに適用する際の課題に直面しています。
• LLMを選択するための包括的なフレームワークは、情報に基づいた意思決定を行う際に企業(yè)を?qū)Г长趣扦蓼埂?/li>
• 実験は、従來のアルゴリズムとビジネス上の問題の生成AIを選択する上で重要です。
• APIを使用した獨自のLLMは、より高いコストにもかかわらず、企業(yè)にとってより便利なソリューションを提供することがよくあります。
• 責(zé)任あるAIには、テクノロジー、ポリシー、規(guī)制など、多面的なアプローチが含まれます。
• 専門のAIエージェントは、企業(yè)內(nèi)でターゲットを絞った効率的な問題解決に対して有望です。

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Rohan Raoとの會話の詳細(xì)を調(diào)べましょう！

データサイエンスの旅をどのようにして始めましたか、そしてどの競爭があなたにとって際立っていますか？

Kunal、データをリードしてくれてありがとう。データサイエンスの私の旅は、ほぼ10年前に始まり、コーディング、ハッカソン、競爭に満ちていました。傑出した競爭を選ぶのは困難ですが、1つの記憶に殘る瞬間は、強力な競爭相手と巧妙に協(xié)力することで、Analytics Vidhyaのハッカソンでの勝利のハットトリックを達(dá)成することでした。それは報われた戦略的な動きであり、私の競爭の激しい日からの懐かしい思い出です。

傾向を観察して、データサイエンスは最近どのように進(jìn)化しましたか？

データサイエンスの分野では、段階的な進(jìn)歩と突然の跳躍の段階が見られました。 XgBoostのようなツールは予測モデリングに革命をもたらし、BertはNLPを変換しました。最近、CHATGPTのリリースは重要なマイルストーンをマークし、LLMSの機能を紹介しました。これらの進(jìn)歩により、データ科學(xué)者はスキルを継続的に適応させ、アップグレードする必要がありました。

生成AIの將來に対するあなたの予測は何ですか？

LLMSの軌跡は、プラトーがそれに続く急な初期改善を示す傾向があります。パフォーマンスを徐々に改善することは、時間とともにより挑戦的になります。 LLMは膨大な量のインターネットデータから學(xué)びましたが、將來の改善は、合成データ生成の新しい、大規(guī)模なデータセットまたは革新にかかっている可能性があります。今日利用可能な計算リソースは前例のないものであり、イノベーションはこれまで以上にアクセスしやすくなっています。

ビジネスはどのように生成AIとLLMを採用していますか？

さまざまな業(yè)界の企業(yè)は、LLMを事業(yè)に統(tǒng)合することに熱心です。この課題は、これらのモデルを獨自のビジネスデータと結(jié)婚することにあります。これは、LLMが訓(xùn)練されているほど広範(fàn)ではないことがよくあります。 H2O.AIでは、企業(yè)が獨自のデータセットでLLMの力を活用できるようにすることに焦點を當(dāng)てた作業(yè)の大部分を見ています。

さまざまなセクターで見た最も一般的なユースケースは何ですか？

企業(yè)からの最も一般的な質(zhì)問は、特定のデータからLLMを?qū)W習(xí)させる方法です。目標(biāo)は、LLMSの一般的な機能を適用して、獨自のビジネス上の課題に対処することです。これには、モデルの強みと制限を理解し、既存のシステムやデータ形式と統(tǒng)合することが含まれます。

ビジネスニーズに適したLLMを選択するためのフレームワークを共有できますか？

確かに。 Data Hack Summitで提示したフレームワークには、ビジネス用のLLMを選択する際に考慮すべき12ポイントが含まれています。これらは、モデルの機能と正確性から、コンプライアンスやプライバシーなどのスケーラビリティ、コスト、および法的考慮事項にまで及びます。これらの要因を評価して、どのLLMがビジネスの目標(biāo)と制約に最適かを判斷することが重要です。

従來のアルゴリズムと生成AIの選択をどのようにナビゲートしますか？

重要なのは、実験して反復(fù)することです。 Xgboostのような従來のアルゴリズムは多くの問題のための頼りになっていますが、LLMSは新しい可能性を提供します。特定のタスクでのパフォーマンスを比較することにより、企業(yè)はどのアプローチがより良い結(jié)果をもたらし、展開と管理がより実現(xiàn)可能であるかを判斷できます。

LLMS周辺のエンジニアリングソリューションを構(gòu)築する際の考慮事項は何ですか？

APIを使用して獨自のLLMを選択し、オープンソースLLMSオンプレミスをホストすることは重要な決定です。オープンソースモデルは費用対効果が高いと思われるかもしれませんが、インフラストラクチャ管理やスケーラビリティなどの隠された複雑さが備わっています。多くの場合、企業(yè)はより高いコストにもかかわらず、便利なためにAPIサービスに引き寄せられます。

責(zé)任あるAIの課題にどのように対処しますか？

責(zé)任あるAIは、技術(shù)ソリューションを超えて拡張される複雑な問題です。ガードレールとフレームワークは誤用を防ぐために整っていますが、LLMSの予測不可能な性質(zhì)により、完全に制御することが困難になります。このソリューションには、技術(shù)的な保護(hù)手段、政府の政策、およびAIの規(guī)制の組み合わせが含まれる場合があり、革新と倫理的使用のバランスを取ります。

ビジネスにおけるAIエージェントの使用についてどう思いますか？

私はAIエージェントの可能性について非常に強気です。専門のエージェントは、特定のタスクを高い精度で実行できます。この課題は、これらのマイクロタスクをより広範(fàn)なソリューションに統(tǒng)合することにあります。一部の製品は、既存のLLMをカスタムプロンプトで単にラップするだけですが、真に専門的なエージェントは、さまざまなドメインで問題解決にどのようにアプローチするかに革命をもたらす可能性があります。

エンドノート

Rohanが強調(diào)しているように、データサイエンスと生成AIの景観をナビゲートするには、継続的な學(xué)習(xí)と実験が必要です。革新的なフレームワークと責(zé)任あるAIプラクティスを採用することにより、企業(yè)はデータの力を活用して意味のあるソリューションを促進(jìn)し、最終的には急速に進(jìn)化する市場での運営方法と競爭を変えます。

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