Weights & Biases Japan

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Weights & Biases は、世界で50万人を超えるML開発者が利用するモデル開発プラットフォームです。OpenAI、NVIDIA、Toyotaなど世界のAI開発の最先端企業がML開発を加速するためにW&Bを取り入れています。 https://www.wandb.jp/

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    wandbを使ってくださっている方々の記事をちょっと使ってみた系からAdvancedなTipsまで幅広くまとめていくマガジンです。 wandbは、エンタープライズグレードのエンドツーエンドMLOpsワークフローを提供する、開発者向けのコラボレーションプラットフォームです。W&Bは、NVIDIA、OpenAI、Lyft、Blue River Technology、Toyota、MILAなど、世界で50万人以上のML開発者に信頼されているML開発の新たなベストプラクティスです。

Fully Connected 2024サンフランシスコ イベントカバレージ - メルカリ Teo Narboneta Zosa様

本記事は2024年4月18日にサンフランシスコで開催されたFully Connected 2024: The Era of Generative AIのイベントカバレージです。第１弾は日本のお客様からのご登壇でメルカリのTeo Narboneta Zosa様。ご講演タイトルは「How Mercari Is Using Gen AI To Define The Future Of Japanese C2C E-Commerce（メルカリはどのように生成AIを活用し、日本のC2C

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    • 八千代エンジニヤリング様 〜 AIによるインフラ維持管理の高度化への挑戦

      日本の社会インフラの設計・施工管理を担う建設コンサルタントの八千代エンジニヤリング様。同社は近年、インフラの維持管理業務におけるAI活用を推進し、建設業界のDX化を牽引している。同社 技術創発研究所のAI解析研究室で室長を務める藤井純一郎氏と研究員の都築幸乃氏に、建設業界におけるAIの活用状況と、同社の取り組みについてインタビューにご回答を頂きました。 建設業界におけるAI活用の障壁とは藤井氏によれば、建設業、特にインフラの維持管理分野におけるAI活用の障壁は「データの質と

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      • W&B製品ニュースレター: 2024年3月のアップデートと新機能

        3月に取り組んでいたことを簡単にご紹介します。 本記事はJustin Tenutoによる英文記事の日本語訳（自動翻訳）です。 私たちは、W&B史上最もリクエストの多かったユーザ機能を含む、多くのエキサイティングな新製品アップデートをお届けしますが、少し異なるものから始めたいと思います:弊社の間もなく開催される第2回年次Fully Connected カンファレンス: 生成AIの時代のお知らせです！ 4月18日木曜日、サンフランシスコで開催されるこの集まりは、MLプロフェッ

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        • サイバーエージェントにおけるWeights & Biasesを用いた日本語LLMの開発

          2023年10月に開催されたW&B Japan 主催のFully Connected 2023 Tokyoカンファレンスでは、サイバーエージェントの石上氏より、大規模言語モデル（LLM）開発の基礎から、WandBを用いた同社のLLM開発について紹介がありました。この記事は、その登壇内容をまとめた記事になっています。 ご発表の動画は、こちらにアップロードされています。 自己紹介・会社紹介 石上氏はサイバーエージェントの基盤モデルプロジェクトのリードとして、大規模言語モデルを中

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          Nejumi LLMリーダーボード Neoからの考察

          Nejumi LLMリーダーボード Neoの仕組みと使い方を詳細にご説明するウェビナーを1/24に開催します。下記の申込ページよりご参加登録をお待ちしています！ Weights & Biases Japanでは昨年末、Nejumi.aiリーダーボードのアップデート版、Nejumi LLMリーダーボード Neoを公開しました。 この新しいバージョンの開発に際しては、LLM-jpのモデル評価チームや、Stability AI Japan の評価チームの皆さん、弊社内LLMエク

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          LLMリーダーボード運営から学んだ2023年の振り返り

          この度Weights & Biases Japan（W&B Japan）は、7月より Nejumi.ai にて運営してきたLLM（大規模言語モデル）の日本語評価リーダーボードをアプデートします（2023年12月27日に公開予定）。本稿ではアップデートに至るまでの経緯と私たちがLLM評価について学んだことを共有したいと思います。 そもそもなぜリーダーボード？昨年OpenAIがChatGPTをリリースしてから1年余りが経過し、世界中でLLM開発が多くの企業のAI開発に大きな渦を

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          技術書典15でWandBの新刊を出しました！

          Weights & Biases Japanの山本です。今回は現在開催中（2023.11.11-2023.11.26, オフライン開催は2023.11.12終了）の技術書典で新刊「WandBで始める実験管理 - MLOpsからLLMOpsまで」を頒布しておりますのでご紹介いたします。 WandBはML開発において産業界・アカデミアを問わずこれほど広く活用頂いているにも関わらず、日本語のまとまった情報源は限られていました。また、公式ドキュメントは網羅的でこそありますが、エンジ

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          技術書典15でWandBの新刊を出しました！

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          W&B Reportsで実現するチームコラボレーションの効率化

          こんにちは。Weights & Biases Japanの山本です。W&Bといえば実験管理ツールとしてご存知のMLエンジニアの方も多いかと思いますが、得られた実験結果をチームのメンバーと共有する際は皆様はどのようにされているでしょうか？W&Bは優れた可視化機能を備えていることもあり、スクリーンショットを撮ってGoogle DocsやMS Wordに貼り付けたくなるかもしれませんが、実はそのような必要はありません。W&B Reportsを使えば、より洗練されたレポートの作成と共

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          Fully Connected Tokyo 速報レポート Part2

          2023年10月11日に日本で初めてのWeights & Biases ユーザーカンファレンスである、Fully Connected Tokyo 2023が開催されました。本イベントは、日本をリードするW&Bユーザーの皆様からその最新のML開発・運用のノウハウをご共有いただくことを目的にして東京スクエアガーデンのコンベンションホールで開催され、約300人の参加者が集まり、大盛況となりました。 3つのパートからなる本イベントのパート2では、W&B ML Engineerの鎌田

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          Fully Connected Tokyo 速報レポート Part3

          2023年10月11日に日本で初めてのWeights & Biases ユーザーカンファレンスである、Fully Connected Tokyo 2023が開催されました。本イベントは、日本をリードするW&Bユーザーの皆様からその最新のML開発・運用のノウハウをご共有いただくことを目的にして東京スクエアガーデンのコンベンションホールで開催され、約300人の参加者が集まり、大盛況となりました。 3つのパートからなる本イベントの最後のパートでは、W&B Japanの山本祐也から

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          Fully Connected Tokyo 速報レポート Part1

          2023年10月11日に日本で初めてのWeights & Biases ユーザーカンファレンスである、Fully Connected Tokyo 2023が開催されました。本イベントは、日本をリードするW&Bユーザーの皆様からその最新のML開発・運用のノウハウをご共有いただくことを目的にして東京スクエアガーデンのコンベンションホールで開催され、約300人の参加者が集まり、大盛況となりました。 3つのパートからなる本イベントの最初のパートでは、W&B Japanカントリーマネ

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          生成AI/LLMから事業価値を創出するための条件とは

          Weights & Biases Japan（W&B Japan）では、エヌビディア合同会社と共催で招待制のエグゼクティブラウンドテーブルイベントを9月末に開催しました。このラウンドテーブルでは、生成AI・LLM開発を開始した、または開発を検討中の企業のエグゼクティブの皆様をご招待し、企業が質の高い生成AIモデルを自社開発することからどのように独自の製品・サービスの開発に繋げ、競合優位性を確立できるのか、その最前線から学び、ディスカッションの中か

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          生成AI/LLMから事業価値を創出するための条件とは

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          Weights & Biases Advent Calendar 2023🏆

          AIの開発はチームプレイです。そのためには情報共有が必要となりますが、W&Bは質の高い情報共有を可能とするレポート機能を提供しています。実際、OpenAIさんのような先進的な企業では、このW&Bの"レポート機能"を用いた再現性の高い情報共有がベストプラクティスになっています。 企業の中だけではなく、W&BのFully Connectedでは、W&Bのレポート機能を用いた質の高いレポートが多数公開され、多くのAI開発者が日々ここから情報収集をしたり、情報の発信をしています。

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          PyTorchとWeights & Biasesを使用したニューラルネットワークの可視化とデバッグ

          この記事はVisualizing and Debugging Neural Networks with PyTorch and Weights & Biasesを日本語訳したものになります。 この投稿では、ニューラルネットワークの低パフォーマンスの原因と、勾配やモデルトレーニングに関連するその他のパラメーターを可視化することで、この問題をデバッグする方法を見ていきます。勾配消失と勾配爆発の問題、およびこの問題に対処する方法についても考察します。 最後に、適切な重みの初期化

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          W&B Automationsを用いたモデルCIのチュートリアル

          W&B Automationsを使用して、すべての新しい候補モデルに対して評価を実行する例をご紹介します（ハンズオン用Colabはこちら）。 本ブログ記事はCarey Phelps, Thomas Capelleによって執筆され、W&B Fully Connectedで公開された"A Tutorial on Model CI with W&B Automations"の日本語訳です。 イントロダクションこのレポートでは、Weights & BiasesのAutomatio

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          MLプロジェクトにおけるデータ管理

          こんにちは、Weights & Biases(WandB)の鎌田です。この記事では、WandBの便利なデータ管理機能であるアーティファクト(Artifacts)について解説をします。 MLプロジェクトにおけるデータ管理のポイントデータはMLモデルの貴重な資源であることは言うまでもなく、MLモデルはデータの量や質によってモデルの性能が変化します。MLはその性質上、試行錯誤が伴います。ETL（この章の最後に用語説明があります）で整備されたデータを使用できることもあれば、開発段階

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