長いシーケンスでLlama 3.1をファインチューニング
私たちは、 Mosaic AIモデルトレーニング が、Meta Llama 3.1モデルファミリーの微調整時に131Kトークンの全文脈長をサポートするようになったことを発表することを嬉しく思います。この新機能により、Databricksの顧客は、長い文脈長のエンタープライズデータを使用して特化したモデルを作成することで、さらに高品質なRetrieval Augmented Generation（RAG）またはツール使用システムを構築することができます。 LLMの入力プロンプトのサイズは、その コンテキスト長 によって決定 されます。お客様は特にRAGやマルチドキュメント分析のようなユースケースでは、短いコンテキスト長に制限されることが多いです。Meta Llama 3.1モデルは、コンテキスト長が131Kトークンと長いです。比較すると、『グレート・ギャツビー』は 約72Kトークン です。Llama 3.1モデルは、大量のデータコーパスを理解することを可能にし、RAGでのチャンキングや再ランキングの必要性を減らすか、
Databricks上で高度にスケーラブルなディープ推薦システムを訓練する（パート1）
推薦システム（RecSys）は、さまざまなプラットフォームでパーソナライズされたコンテンツの提案を支える現代のデジタル体験の不可欠な部分となっています。これらの洗練されたシステムとアルゴリズムは、ユーザーの行動、好み、アイテムの特性を分析し、興味のあるアイテムを予測し、推奨します。ビッグデータと機械学習の時代において、推薦システムは単純な協調フィルタリングのアプローチから、深層学習技術を活用する複雑なモデルへと進化しています。 これらの推薦システムをスケールすることは、特に何百万人ものユーザーや何千もの製品を扱う場合には、困難な場合があります。これを行うには、コスト、効率、精度のバランスを見つける必要があります。 このスケーラビリティの問題に対処する一般的なアプローチは、2段階のプロセスを含みます：初期の効率的な「広範な検索」に続いて、最も関連性の高いアイテムに対するより計算的に集中的な「狭範な検索」です。例えば、映画の推薦では、効果的なモデルはまず検索空間を数千からユーザーごとに約100項目に絞り込み、その後、
トレーニングの高速化：FP8によるDatabricks Mosaic AIスタックの最適化
Databricksでは、あらゆる分野の世界最高の企業が、自社独自のデータに基づいてトレーニングされカスタマイズされたAI搭載システムを持つようになると考えています。 今日の企業は、独自のAIモデルをトレーニングすることで、競争上の優位性を最大限に高めることができます。 私たちは、企業が可能な限り迅速かつコスト効率よくAIを育成するための最良のプラットフォームを提供することをお約束します。 本日は、LLMスタックに施されたいくつかの大きな改良をご紹介します。これにより、お客様の事前トレーニングと微調整の効率が大幅に改善されました。 この投稿では、最新のスループット数値を紹介し、これらの結果を達成し、何千ものGPUに拡張するのに役立ったいくつかのテクニックについて説明します。 最新のベンチマーク結果 さっそく結果を見てみましょう。 図1は、BFloat16（BF16）とFP8（Float8）のデータ型を使用し、異なるモデルサイズでトレーニングを実行した場合に達成された1秒あたりの浮動小数点演算（FLOPS）を示して