タイトル：Predibase CEOが語る、機械学習におけるローコードの重要性とLLMのトレンド
2023年6月26日、AI＆ビッグデータエキスポで、PredibaseのCEO兼共同創設者であるピエロ・モリノ氏にインタビューを行いました。このインタビューでは、機械学習におけるローコードの重要性とLLM（Large Language Models）のトレンドについて話し合いました。
Predibaseは、機械学習モデルの開発と展開のプロセスを効率化することを目指す宣言型の機械学習プラットフォームです。同社は、機械学習を専門とする組織やこの分野に初めて取り組む開発者の両方にアクセス可能にすることで、機械学習を簡素化し民主化することを使命としています。
このプラットフォームは、組織内の専門家に力を与え、開発期間を数ヶ月からわずか数日に短縮することができます。また、機械学習を製品に統合したいが専門知識が不足している開発者にも対応しています。
Predibaseを使用することで、開発者は低レベルの機械学習コードを書く必要がなくなり、データスキーマを指定するたった10行のYAMLファイルで作業することができます。
Predibaseのプラットフォームの一つの主要な特徴は、インフラストラクチャの複雑さを抽象化する能力です。ユーザーは、わずか数回のクリックでトレーニング、展開、推論ジョブを単一のCPUマシンで実行したり、1000台のGPUマシンにスケールアップしたりすることができます。また、データウェアハウス、データベース、オブジェクトストアなど、データ構造に関係なくさまざまなデータソースとの簡単な統合も可能です。
モリノ氏は、「このプラットフォームは、チームがモデルの開発に協力し、各モデルが複数のバージョンで表現される設定として表されるように設計されています。モデルの違いやパフォーマンスを分析することができます」と説明しています。
モデルが必要なパフォーマンス基準を満たした場合、RESTエンドポイントとしてリアルタイムの予測に展開したり、予測機能を含むSQLのようなクエリを使用してバッチ予測に展開したりすることができます。
次に、機械学習の採用におけるローコード開発の重要性について話し合いました。モリノ氏は、プロセスを簡素化することが広範な業界の採用と投資利益の増加に不可欠であると強調しました。
Predibaseによって開発期間が数ヶ月から数日に短縮されることで、組織が新しいユースケースを試して価値を引き出すための敷居が下がります。
モリノ氏は、「すべてのプロジェクトが数ヶ月または数年かかると、組織は価値のあるユースケースを探求するインセンティブを持たなくなります。ユースケースの実験、発見、投資利益の増加には、ハードルを下げることが重要です」と述べています。「ローコードのアプローチにより、開発期間は数日に短縮され、異なるアイデアを試してその価値を判断することが容易になります」とも語っています。
また、インタビューでは、大規模な言語モデルへの関心の高まりについても触れました。モリノ氏は、これらのモデルの驚異的なパワーとAIと機械学習に対する人々の考え方を変える能力を認めました。
「これらのモデルは強力であり、AIと機械学習に対する人々の考え方を革新しています。以前は、機械学習モデルをトレーニングする前にデータの収集とラベリングが必要でした。しかし、今ではAPIを使用してモデルに直接クエリを行い、予測を取得することができます。これにより、新たな可能性が開かれました」とモリノ氏は説明しています。
しかし、モリノ氏は、パーペキュエリングモデルのコストとスケーラビリティ、比較的遅い推論速度、サードパーティのAPIを使用する際のデータプライバシーへの懸念など、いくつかの制約も指摘しました。
これらの課題に対応するため、Predibaseは、顧客が仮想プライベートクラウドにモデルを展開できる仕組みを導入しており、データプライバシーを確保し、展開プロセスに対するより大きな制御を提供しています。
さらに、初めて機械学習に取り組む企業がよく犯す一般的なミスについてもモリノ氏は洞察を共有しました。彼は、開発に飛び込む前にデータ、ユースケース、ビジネスコンテキストを理解することの重要性を強調しました。
「一般的なミスの一つは、現実的な期待と実際に達成可能なこととの不一致です。一部の企業は、データやユースケースについて、技術的にもビジネス的にも十分に理解せずに機械学習に取り組んでしまうことがあります」とモリノ氏は述べています。
Predibaseは、仮説検証を容易にするプラットフォームを提供することで、データの理解とモデルのトレーニングを統合し、特定のタスクに適したモデルの妥当性を検証しています。ガードレールが設けられているため、経験の浅いユーザーでも自信を持って機械学習に取り組むことができます。
Predibaseのプラットフォームの一般提供開始は、機械学習を民主化するという同社の使命において重要なマイルストーンです。開発プロセスを簡素化することで、Predibaseは組織と開発者の両方に対して機械学習のフルポテンシャルを引き出すことを目指しています。