エンタープライズ向けの多様なモーダルな合成AIプログラム開発
目次:
- 導入
- 合成データの定義と多様性
- 合成AIのモーダリティ
- 合成データの例
- 合成データの統合手法
- 合成データのデプロイメントに関する考慮事項
- まとめ
導入
合成AIプログラムの開発について、グレッチェンの創設者でありCTOであるGretchenが話します。これは、私がこれまでに話してきたことすべてと関連しており、エンタープライズに適した多様なモーダルな合成AIプログラムの開発について話します。さあ、話を始めましょう。
合成データの定義と多様性
合成データとは、実世界のデータの統計的特性を模倣し、実際の状況をシミュレートするために生成されるデータです。合成データは、様々なモーダリティを介して生成できます。タブロー、関係データベース、自然言語、時系列データなど、様々なデータの処理に役立つモーダリティが存在します。これらのモーダリティを活用するために、様々なタイプのモデルを使用します。これらのモデルは、Gretelのクラウド上またはオンプレミスで実行できます。
合成AIのモーダリティ
合成AIには、様々なモーダリティがあります。まずはタブローデータです。これは、単一のテーブルや複数のテーブルで構成されることがあります。単一のテーブルの場合、機械学習のトレーニングデータセットを合成し、エンタープライズ全体で安全に共有できるようにすることが一般的です。また、既存のデータセットに新しいレコードを追加してトレーニングサンプルの数を増やすこともできます。
次に、時系列データです。時間軸に沿って直線的に変化するデータを操作することができます。これは、貴重なデータのギャップを埋めるために使用されます。例えば、物理センサからのデータを収集している場合、センサの数は限られており、データの一部を欠落させることがあります。合成データを使用して、そのギャップを埋めることができます。
さらに、自然言語も扱うことができます。Gretelでは、内部のGPTモデルを構築することができます。これにより、トレーニングサンプルの追加や、トキシックな言語の検出、スパムおよび詐欺の検出、チャットボットやパーソナルバーチャルアシスタントのトレーニングなど、さまざまなユースケースに活用することができます。
最後に、合成画像も使用できます。Gretelでは、安定したディフュージョンなどのツールを使用して画像を生成することができます。これは、手に入れるのが困難なイメージ(例:自動車事故など)を生成し、MLトレーニングに使用するために使用されます。
合成データの例
合成データをMLOpsプロセスに統合するためのいくつかの例を見てみましょう。
例1:データセットのアンバランスに対処するための合成モデルのトレーニング
既存のMLAIデータセットにはデータのバランスが悪かったり、十分なトレーニングサンプルがない場合、合成モデルをトレーニングして追加のデータを生成することができます。これにより、データのバランスを改善し、適切なトレーニングセットを作成できます。
例2:プロダクションデータからMLトレーニングセットを作成するための探索
新たにMLAIプログラムを導入する際に、まだトレーニングセットがない場合、プロダクションデータを探索して、必要なクエリを作成し、トレーニングセットを構築することができます。このプロセスでは、プライバシーの問題が発生する可能性があるため、安全なバージョンのプロダクションデータを作成し、それを使用してデータ探索を行います。
合成データの統合手法
合成データをMLOpsプロセスに統合するために以下の手法を使用することができます。
- 既存のデータセットの合成モデルのトレーニング
- 既存のデータセットの条件付き合成データの生成
- プロダクションデータの探索とデータセットの作成
- 合成データのトレーニングセットへの統合
これらの手法を使用することで、トレーニングセットのバランスを調整し、MLOpsプロセスに合成データをシームレスに統合することができます。
合成データのデプロイメントに関する考慮事項
合成データのデプロイメントにはいくつかの考慮事項があります。オープンソースや半公開のライセンスを使用する場合、ライセンスの細かい点を理解し、制限事項に従うことが重要です。また、クラウドホスティングやハイブリッドモードの考慮も必要です。
- オープンソース:コミュニティサポートに頼る必要があり、スケーラビリティを自身で管理する必要があります。
- クラウドホスティング:簡単に始めることができますが、無料枠や制限事項が存在する場合もあります。
- ハイブリッドモード:クラウド環境に計算リソースをデプロイし、データを保護しながらモデルを実行することができます。
これらの考慮事項を踏まえて、デプロイメント戦略を選択することが重要です。
まとめ
- 合成データは、実世界のデータを模倣し、統計的特性を持つデータを生成するものです。
- 合成AIは、様々なモーダリティを介してデータを操作することができます。
- 合成データは、既存のMLOpsプロセスに統合するための手法があります。
- デプロイメント時には、オープンソース、クラウドホスティング、ハイブリッドモードなどの選択肢を検討することが重要です。
プロ:
- 実データのプライバシーを保護しながら、大量のデータを生成できる。
- ライセンスやデプロイメントオプションに柔軟性がある。
コン:
- オープンソースモデルのサポートに依存する必要がある。
- デプロイメント戦略によっては、追加のリソースが必要になることがある。
リソース:
FAQ
Q: 合成データとは何ですか?
A: 合成データは、実世界のデータの統計的特性を模倣し、実際の状況をシミュレートするために生成されるデータです。
Q: 合成データをどのように作成しますか?
A: 合成データは、さまざまなモーダリティを介して生成できます。タブローデータ、関係データベース、自然言語、時系列データなど、さまざまなデータの処理が可能です。
Q: 合成データの利点は何ですか?
A: 合成データを使用することで、実データのプライバシーを保護しながら大量のデータを生成できます。さまざまなモデリングやトレーニングに使用することができます。