Weights & Biases は、ソフトウェア開発者が生成 AI アプリケーションをより確実に導入できるように設計された新しいツールキット、W&B Weave を発表しました。Fully Connected カンファレンスで発表された W&B Weave は、大規模言語モデル (LLM) アプリケーションの開発プロセスに構造化されたアプローチを提供することを目指しています。このツールキットは、生成 AI 分野の基盤モデル ビルダーを支援する上で重要な役割を果たしてきた Weights & Biases AI 開発者プラットフォームの拡張機能です。
同社は、特に OpenAI の GPT 3.5 や Meta の Llama 2 などの高度な LLM の台頭により、組織が生成 AI 戦略を実装する際に直面する課題を強調しました。W&B Weave は、科学的なワークフローを提唱することで、生成 AI アプリケーションを本番環境に導入する際の難しさに対処しています。この方法では、モデルをクローズド システムとして扱い、インタラクションのログ記録、構成の実験、体系的な評価による進捗状況の評価を重視します。
W&B Weave は、トレースと評価という 2 つの主要コンポーネントで構成されています。トレースを利用すると、開発者は 1 行のコードを追加して LLM アプリケーションの動作を包括的に記録し、問題のトラブルシューティング能力を高めることができます。評価は LLM アプリケーションをスコアリングするためのフレームワークを提供し、AI モデルの評価と改良に対する厳密で組織的なアプローチを促進します。
このツールキットは AI 研究コミュニティから肯定的なフィードバックを得ており、支持者は既存のワークフローへのシームレスな統合を高く評価しています。Weights & Biases は、関心のある開発者に Web サイトにアクセスして W&B Weave をさらに詳しく調べ、ツールキットを生成 AI 開発プロセスに統合するよう勧めています。
出典：プレスリリース
