Forefront
Forefront · コーディング
ForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
Forefront について
Forefrontとは
Forefrontは、オープンソース言語モデルの微調整と推論のためのプラットフォームである。ベースモデルを選び、そこに自分の非公開データを食わせ、自分で管理できるカスタムモデルを手に入れる。売り文句はシンプルだ。マネージドAIサービスの手軽さを保ちながら、重みやその背後にあるデータの所有権を手放さない。悪くない取引だ。
これが解く主な問題はコントロールだ。クローズドなプラットフォームは自社の都合でモデルを廃止し、こちらに発言権のない利用ポリシーを押し付け、入力データがどう扱われるかを隠す。Forefrontは逆を行く。ダウンロードできるモデルを実行し、それをどこに置くかを自分で決める。それがすべてだ。
最大の限界は、最先端の独自モデルではなく、オープンソースモデルを軸に作られていることだ。特定のクローズドモデルの癖に依存するプロジェクトなら、Forefrontでそれを再現できない。また開発者向けツールが第一なので、コードとターミナルを想定しておこう。一般ユーザー向けのチャットアプリではない。
はじめかた
- forefront.aiで無料アカウントを作り、20ドルの開始クレジットを受け取る。
- モデル一覧からMistral-7Bなどベースモデルを選び、カスタマイズする。
- データセットをアップロードして微調整を開始し、学習が進む様子を内蔵の損失グラフで見守る。
- 公開前にMMLUやTruthfulQAなどの評価で結果を採点する。
- Playgroundでモデルを試し、API経由でアプリから呼び出すか、重みをエクスポートして自分でホストする。
AIツール情報
Forefrontの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- AI製品を作る開発者。コードを書くことに抵抗がなければ、モデルの所有権を譲らずにマネージドな微調整と推論を手に入れられる。
- 小規模なプロダクトチーム。無料プランとTeamプランで数名のメンバーと控えめなデータセットをまかなえるので、予算を確定する前に試作できる。
- オープンモデルの実験をする研究者。エクスポートとセルフホストの選択肢があり、プロジェクトで必要になれば重みを自前のインフラへ移せる。
タスク
- 非公開または特定分野のデータでモデルを微調整する。データセットをアップロードして学習し、他人のモデルへのアクセスを借りるのではなく成果を手元に残す。
- モデルの品質を評価する。MT-BenchやHumanEvalといった標準評価を走らせ、デプロイ前にチェックポイントを比較する。
- API経由で推論を提供する。サーバーレスのチャットと補完のエンドポイントを数行のコードで呼び出す。
- 使いながら訓練データを集める。APIで応答を保存し、十分たまったらそのデータでモデルを微調整する。
シーン
- 企業のトーンに合わせる必要があるサポートや文章作成アシスタントを出す。過去の例で微調整し、社内の文体をすでに知っているモデルを配備する。
- モデルを次々と廃止するベンダーへの依存を減らす。エクスポートした重みをセルフホストし、廃止告知でアプリが止まらないようにする。
- 初期段階の製品調査。大きなモデルに金を払う前に、小さめのオープンモデルで仕事が足りるかを試す。
主な機能
自分のデータで微調整
Forefrontはオープンソースのベースモデルから出発し、提供したデータでカスタマイズする。モデルを選び、データセットをアップロードし、プラットフォームのインフラで学習を走らせる。重視するのは自分の特定タスクでの精度であり、汎用のベンチマークスコアではない。実際にやっていることに合わせて調整されたモデルが手に入る。小さな成果も意味がある。
内蔵の評価
プラットフォームにはMMLU、TruthfulQA、MT-Bench、ARC、HumanEval、AGIEvalを含む評価一式が付属する。これを走らせれば、微調整したモデルがユーザーに届く前の性能がわかる。チャット画面では問題なさそうに見えるモデルが、肝心のタスクでひどく失敗することがあるからだ。
学習の可視化
モデルの学習に合わせて損失グラフが更新されるので、ブラックボックスを待つ代わりに学習曲線を追える。数値が停滞したり跳ねたりすれば早く気づき、デプロイ後に問題を発見するのではなく、データセットや実行設定を調整できる。
推論APIとPlayground
すべてのモデルにサーバーレスのエンドポイントが付く。Playgroundでプロンプトを試し、その後はAPIへ移ってチャットまたは補完の呼び出しと、タスクに合うプロンプト構文を使う。JavaScriptとPythonの例は短く、同じキーがモデル間で通用する。そのぶん驚きが減る。
後から自分のデータを持ち込む
始めるのにデータセットは要らない。ForefrontのAPIはアプリが生成した応答を保存でき、十分集まったらその履歴でモデルを微調整できる。利用実績はあるが整った訓練セットはまだないチームにとって実用的な道だ。
エクスポートとセルフホスト
Forefrontのサーバーに留まりたくないなら、モデルをエクスポートして好きな場所で実行できる。これが所有するモデルと借りるモデルを分ける機能であり、将来の移行が書き直しに発展するのを防ぐ。大きな違いだ。
メリットとデメリット
メリット
- 微調整、評価、推論が一箇所にまとまり、三つの別々のツールをつなぎ合わせずに済む。
- 所有権は本物だ。プラットフォームに縛られる代わりに重みをエクスポートしてセルフホストできる。
- 無料プランと20ドルのクレジットのおかげで、支払う前に一連の流れを安く試せる。
- APIがクローズドプラットフォームの慣習に倣っているので、開発者の学習曲線は短い。
デメリット
- オープンソースモデルしか扱わないため、特定の独自モデルを必要とするチームは対象外だ。
- 微調整にはきれいなデータセットが要り、ドキュメントもツールもembeddingsと学習の流れを知っている前提で書かれている。
- 無料プランとTeamプランのデータセットサイズは10KBと1MBが上限で、Enterprise料金に移るまで大規模な訓練セットは使えない。
- SSO、SLA、専任サポートといったEnterpriseの機能は公開価格がなく、営業との商談の先にある。
よくある質問
Forefrontはオープンソース言語モデルの微調整と実行に使う。開発者は自分のデータでベースモデルをカスタマイズし、評価し、API経由で提供するか自分でホストする。
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