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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…
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Nejumi LLMリーダーボード Neo の LLMベンチマークの使い方

この入門記事は、「Weights & Biases」のご支援により提供されています。Weights & Biases JapanのNoteでは他にも多くの有用な記事が掲載されていますので是非ご覧ください。 1. Nejumi LLMリーダーボード Neo「Nejumi LLMリーダーボード Neo」は、日本語LLMの能力評価ランキングです。「llm-jp-eval」「MT-Bench」という2つのLLMベンチマークで評価します。 2. 評価項目評価項目は、次のとおりです。

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wandb を活用して LangChain を 日本語ローカルLLM 対応させる

この入門記事は、「Weights & Biases」のご支援により提供されています。Weights＆Biasesさんは日本語LLMリーダーボードを運営されており、最近のアップデートについてこちらの記事が公開されています: 1. ローカルLLM「ローカルLLM」（Local Large Language Model）は、LLMをローカル環境、つまりユーザーのコンピュータやプライベートサーバーなどに直接インストールして使用できるLLMです。 2022年の頃は不可能と思われた家

npaka

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

Weights & B…

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

Weights & B…