基盤モデル開発からLLMエージェントまでを繋ぐ、Opsプラットフォーム最前線

イベント概要

Weights & Biases Modelsは、基盤モデルの開発・ファインチューニングにおいてOpen AIからNTTまで、あらゆる生成AI開発企業を深く支援してきました。また、RAGやLLMエージェントなどのアプリケーション開発においても、Opsプラットフォームが急速に必要とされている背景から、新製品Weaveを投入し、アプリケーションの性能向上から本番環境でのモニタリングに至るまで、LLM開発全体を支援しています。

今回のウェビナーでは、W&BのMLエンジニアが、基盤モデルの開発から評価、本番環境でのモニタリングに至るまで、エンタープライズでの組織的な開発を加速するためのベストプラクティスをユースケースを交えながら詳しく解説します。

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Weights & Biasesとは

Weights & Biases（WandB）は、エンタープライズグレードのML実験管理およびエンドツーエンドMLOps / LLMOpsワークフローを包含する開発・運用者向けプラットフォームです。WandBは、LLM開発や画像セグメンテーション、創薬など幅広い深層学習ユースケースに対応し、NVIDIA、OpenAI、Toyotaなど、国内外で80万人以上の先端的ML開発者に信頼されているAI開発の新たなベストプラクティスです。

山本 祐也 - Weights & Biases Japan, MLエンジニア / Xアカウント

東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。 その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtBとBtCいずれにも深い経験を有する。前職DataRobotでは製造顧客担当チームのリーダーとして国内数十社のAI導入を支援。国内で数十人程度のKaggle Grandmasterの一人。

鎌田 啓輔 / Weights & Biases Japan, MLエンジニア / Xアカウント

因果推論からML、LLMまで行う機械学習エンジニア。APTではビジネス施策における因果推論の支援、DataRobotではヘルスケアチームのLead Data Scientistとしてヘルスケア業界を中心に数十社のAI導入を支援。コロナ禍には国立国際医療研究センターと論文や厚生労働省へのレターを作成。現在Weights & Biasesでは、企業へのML workflow構築支援以外にNejumi Leaderboardやllm-jp-evalの開発も行っている。タンパク質言語モデルのファインチューニングのハンズオントレーニングを製薬企業8社に対し提供するなど、業界特化のLLMの応用に向けた活動も行っている。

主催・運営

このイベントはWeights & Biases Japan によって運営されています。

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