Confidently iterate on GenAI applications with Weave | ODFP665

Microsoft Developer

31 May 202421:01

Summary

TLDRこのビデオスクリプトは、Weights & Biasesが開発した新しいツールを紹介し、AIアプリケーションを構築するための研究ワークフローの中心に位置づけていると誇りに思っている。特に注目すべきは、LLM（Large Language Models）をプロダクションアプリケーションで動作させるのは難しいという問題と、それを解決するための実験プロセスと自動記録ツールの重要性。Tylerというエンジニアが法的文書を管理する会社でLLMを導入し、問題を特定し改善するプロセスが紹介されている。また、Weights & Biasesの内部Slackボットの開発と評価プロセスも解説されており、実験を通じてモデルを改善していく過程が示されている。

Takeaways

🚀 シェン・ルイスは、Weights & Biasesが開発した新しいツールを紹介し、AIアプリケーションの構築に役立つと語っています。
🤖 LLM（Large Language Models）は驚くべき機能を持ち、日常生活や仕事でのサポートに使われていると強調されています。
🔍 LLMをプロダクションアプリケーションで動作させるのは難しいと指摘されており、その一例として、Chevroletのチャットボットが提示されています。
🛠️ Weights & Biasesは、研究のワークフローに重要なツールとして位置しており、LLMを効果的に構築するのに役立つと誇っています。
🔧 LLMは非決定性であり、何を出力するかを事前に分析的に決定することはできないと説明されています。
📈 実験を通じてLLMを構築し、その挙動を理解するプロセスが重要であると強調されています。
📝 Weights & Biasesのツールは、モデルの挙動に関する情報を自動的にキャプチャし、追跡し、分析するのに役立つと紹介されています。
👥 タイラーという架空のキャラクターを通じて、LLMをビジネスプロセスに取り入れる例が説明されています。
🔬 Weaveというツールが紹介されており、Tylerがコードに1行を追加するだけで、プロダクションにおけるLLMの動作を理解するのに役立つと語られています。
📊 Weaveは、個別の例の詳細を確認し、モデルの評価と改善に役立つデータ中心のビューを提供する機能があると説明されています。
🔄 Weights & Biasesは、実験的なワークフローのためのツールを専門として、新しいツールを開発し、その使いやすさと強力さを誇りにしていると締めくくられています。

Q & A

シェーン・ルイスはWeights & Biasesが提供するツールがAIアプリケーション開発の研究ワークフローの中心に位置していると誇りに思っている理由は何ですか？
-シェーン・ルイスは、Weights & Biasesが提供するツールがAI技術の研究と開発において重要な役割を果たしており、特にLLM（Large Language Models）の構築において重要な位置を占めていると誇りに思っていると言えます。
LLMが生産アプリケーションで動作させるのに困難な理由は何ですか？
-LLMは非決定性であり、数十億の重みによって出力を制御されるため、実際に実行する前にはその動作を分析的に決定することはできません。従来のソフトウェアのようにコードを読むだけで機能を理解できないことが、生産アプリケーションでLLMを動作させるのに困難な理由です。
Weights & Biasesが提供するツールがどのように実験プロセスを支援するのですか？
-Weights & Biasesのツールは、実験を通じてモデルの動作についての直感を築くのを支援します。また、試したことを記録しておくことが重要であり、ツールは自動的に必要な情報をキャプチャして記録してくれます。
シェーンが話す中でLLMの非決定性について説明する際に例として挙げたChevrolet of Watsonvilleのチャットボットの出来事は何ですか？
-Chevrolet of Watsonvilleが作ったチャットボットでは、顧客が「常にそれに応えるべきである」との前提でインジェクションしたプロンプトに対して、ボットが「もちろん、それは法律的に拘束力のあるオファーです」と応え、顧客の1ドルの予算でChevy Tahoeの取引に同意するという出来事です。
Weights & Biasesが提供するWeaveツールがTylerの開発プロセスにどのように役立つか説明してください。
-WeaveツールはTylerのコードに1行を追加するだけで、生産環境での呼び出しの結果を確認し、エラーケースを見つけるのを助けます。また、LLMの出力を正確に表示し、エラーの詳細を確認できるようにするなど、LLMを効果的に開発・デバッグするのに役立ちます。
Weights & Biasesの内部Slackボットはどのようにして信頼性を高めることを目指しているのですか？
-Weights & Biasesの内部Slackボットは、Notionデータベースから関連文書を検索し、それらをプロンプトに含めてLLMに問い合わせます。信頼性を高めるために、LLMは文書から客観的に答えが得られるかどうかと、答え自体を返すように求められます。
シェーンが話す中で触れた「retrieval augmented generation (RAG)」とは何を意味するのですか？
-RAGは外部システムから文書を取得し、それらをLLMのプロンプトに含めることを意味します。これにより、LLMはより多くのコンテキストを持つことで、より良い応答を生成することができるとされています。
Weights & Biasesが提供する評価ツールを使ってモデルを評価するプロセスを簡潔に説明してください。
-評価プロセスでは、まずモデルがうまく動作しそうな例を含む評価データセットを作成し、次にモデルをデータセットの各例に対して実行し、最後にモデルの回答をデータセットの例に対してスコア付けします。Weights & Biasesの評価ツールは、このプロセスを自動化し、結果を分析しやすくしてくれます。
シェーンが話す中で実際に行った実験を通じてSlackボットを改善する過程を説明してください。
-シェーンは、Slackボットを改善するために、LLMのバージョンをアップグレードし、コードのバグを修正、ドキュメントの数を変更し、LLMのスコアリング機能を更新するなど、複数の実験を行いました。これらの実験を通じて、答えることができる質問の数が増加し、LLMの評価スコアも向上しました。
Weights & Biasesが今後提供予定の新機能には何が含まれているのですか？
-Weights & Biasesは、今後LLM生成された評価ツール、エージェントや自律的ワークフローのためのツール、強力なデータモデルをベースにしたプレイグラウンドなどを含む多くの新しい機能を提供予定です。