高精度なモデルのためのデータセット豊富化方法
目次
- はじめに
- Enriching Datasets for Better Model Accuracyとは?
- モデル精度の向上のためのデータの豊富化
- データセットへの豊富な詳細の追加
- 大規模言語モデルによるデータの強化
- データ強化のデモンストレーション
- 大規模言語モデルの利用方法
- データフレームの操作
- 予測モデルの構築とデータフレームの登録
- 結論
📝 Enriching Datasets for Better Model Accuracyとは?
データセットの豊富化は、高度な予測モデルの構築に欠かせない要素です。ただし、元のデータセットだけでは十分な情報が得られない場合があります。そこで、DataRobotのEnriching Datasets for Better Model Accuracy機能を活用することで、追加の詳細情報を自動的に生成し、データセットを豊かにすることができます。
🚀 モデル精度の向上のためのデータの豊富化
データセットの豊富化には、大規模言語モデル(LLM)を使用します。LLMは、その強力な言語処理能力により、他のデータ拡張の手法よりも非常に迅速にデータを豊かにすることができます。
データフレーム内のタブular dataをカスタムなプロンプトにコンパイルし、LLMによってより豊富な文脈情報を問い合わせます。このようにして得られた文脈情報は、元のデータセットに追加され、拡張されたデータセットが作成されます。そして、予測モデルのトレーニングに拡張されたデータセットを使用することで、元のデータセットよりも高い精度の予測が可能となります。
大規模言語モデルの利用を通じて、実際の装置の特徴や詳細な説明をデータセットに追加することができます。この追加された詳細情報は、装置の価格の予測に非常に役立つことが期待されます。
デモンストレーション:装置価格の予測モデルに向けたトレーニングデータの拡張
以下のデモンストレーションでは、DataRobotのホストされたノートブック内でトレーニングデータの拡張が行われる様子をご紹介します。まずは、作成されたデータフレームのプレビューを表示し、その後、コードの詳細に進みます。
まず、タブular dataフレームからプロンプトを作成するcompile_details_prompt()
関数と、プロンプトをAPIエンドポイントに送信し、レスポンスを取得するgenerate_pipeline()
関数を定義します。デフォルトでは、GPT Turbo 3.5のLLMを使用しますが、APIでアクセス可能な任意のLLMに置き換えることも可能です。
これらの関数を組み合わせて使用するために、get_details()
という名前の第三の関数を定義します。この関数はデータセット内の各行に適用されます。詳細情報がコンパイルされるプロンプトは、データセットの特定の行(ここでは行15)に対して示されます。
データセットの各行に対して追加の情報を取得し、拡張されたDetails列を作成します。これにより、装置価格の予測モデルの訓練に使用されるデータフレームが作成されます。このように、データセットの拡張によって総合的なモデルの精度が向上します。
以上がEnriching Datasets for Better Model Accuracyの概要です。DataRobotのプラットフォームを活用することで、エンタープライズスケールで価値ある安全なGenerative AIアプリケーションを構築することができます。詳細は、https://datarobot.com/platform/generative-aiでご確認いただけます。
Pros:
- データセットの豊富化により、予測モデルの精度が向上する
- 大規模言語モデルを活用してデータセットを自動的に拡張できる
- DataRobotのプラットフォームは拡張性が高く、エンタープライズスケールでの利用に適している
Cons:
- 大規模言語モデルを使用するためのAPIアクセスが必要
ハイライト
- データセットの豊富化により、予測モデルの精度が向上する方法
- 大規模言語モデルを使用したデータセットの強化手法
- DataRobotのプラットフォームを活用したGenerative AIアプリケーションの構築方法
よくある質問
Q: 大規模言語モデルの置換は可能ですか?
A: はい、GPT Turbo 3.5以外の任意の大規模言語モデルを使用することができます。
Q: 他のデータ拡張手法と比較して、なぜ大規模言語モデルが選ばれていますか?
A: 大規模言語モデルは、非常に迅速かつ効果的にデータを豊かにすることができるためです。
リソース