モデルは、層を重ねてつくられる。

古い絵をよく見ると、時間をかけて描かれたことがわかります。下描き、下塗り、そして何層もの透明な上塗り。良いモデルも同じようにつくられます。Random Walk は成長企業のための AI ラボです。最適なモデルを選び、データをつくり、採算が合うときには学習させ、御社のクラウド、サーバールーム、Mac で動かし続けます。

絵の上でカーソルを動かすと、各層が何でできているかが読めます。

次の一語

汎用モデルは大意を描く。御社のモデルは細部を描く。

i. データ

絵の具の下に、下描きがある。

赤外線は絵の具を透過し、最初に引かれた線を見つけ出します。モデルの下にある線、それがデータです。私たちの線は、企業が毎朝開くソフトウェアから引いています。同じ工房で、御社の文書、チケット、画面録画を数日のうちに学習データに変えることもできます。

すべての出典、すべての除外、検査済みの誤り率を記したデータセットカードをお渡しします。

ii. ベースモデル

下描きの下に、もっと前の絵がある。

X 線は、絵の下にもう一枚の絵を見つけることがよくあります。モデルも同じで、ほかの誰かが学習させたオープンなベースモデルの上に描かれます。私たちは御社のタスク、言語、ハードウェアに合わせてその土台を選び、御社の分野が求めるところだけを塗り重ねます。

ベースモデルのライセンス、学習の実行記録とログをお渡しします。

iii. 学習と評価

横からの光は、すべての筆跡を浮かび上がらせる。

御社の現場が実際に行っている仕事で学習させ、出荷前にテストを取り決めます。すべてのリリースを、ベースモデルと単純なルールベースのツールと並べて、そのテストに照らします。

モデルの重みと、再実行できる評価レポートをお渡しします。

iv. デプロイと保守

紫外線は、後から加えた補彩をすべて映し出す。

データがすでにある場所にデプロイします。vLLM で御社のクラウドやサーバールームに、または Melix で御社の Mac に。その後もモデルを見守り、新しい資料で学習し直し、すべてのリリースに署名します。

バージョン管理されたモデル、運用手順書、変更履歴をお渡しします。