米空軍ハッカソン：大規模言語モデルが米空軍の飛行試験にどのような革命をもたらすか
[配布に関する声明 A. 公開を承認；配布は無制限 412TW-PA-24004] 本書は、米国空軍、国防総省、または米国政府の公式な方針または立場を反映するものではありません。 米空軍（USAF）ハッカソンとは？ 空軍テストセンター（AFTC）データハッカソンは、AFTCのテスト専門家が1週間にわたって集まり、新しい技術を駆使して空軍の新たな問題に取り組むコンソーシアムです。 今回の第5回ハッカソンでは、大規模言語モデル（LLM）に焦点を当て、AFTCの3つの拠点に44名の参加者が集まり、また遠隔地からの参加者もありました。 OpenAIのChatGPTのようなLLMは、急速に技術分野で注目を集めるようになり、コードの初期化や文章コンテンツの下書きにデジタルアシスタントを利用するというアイデアが主流になりつつあります。 このような利点があるにもかかわらず、空軍では、機密情報を領域外に暴露する可能性があるため、商用モデルの短期的な使用には制約があります。 機能するLLMを空軍の境界内に配備したいという意欲はありま
AI と機械学習のための大規模な特徴量エンジニアリング
特徴量エンジニアリングは、機械学習のプロセスの中で最も重要なステップの 1 つであり、多くの時間を要します。データサイエンティストやアナリストは、さまざまな特徴量を組み合わせた実験を重ねてモデルを改善し、ビジネスに有益な情報を提供する BI レポートの作成を目指します。そのような状況下で、データサイエンティストが扱うデータの規模および複雑さが増大し、次のような事柄が課題となっています。 特徴量をシンプルかつ一貫性のある方法で定義すること 既存の特徴量の識別と再利用 既存の特徴量を利用した拡張 特徴量やモデルのバージョン管理 特徴量定義のライフサイクルの管理 特徴量の計算と保存の効率化 大規模テーブル（>1000 列）の効率的な計算と永続化 意思決定につながるモデルのもとになった特徴量の再現（例：監査や解釈可能性などの実証） このブログ では、大規模データの特徴量を生成する際のデザインパターンについて解説します。また、デザインパターンのリファレンス実装をダウンロード可能な Notebook で提供し、ファースト