自社モデル
自社の業務で学習し、 自社のハードウェアで稼働するモデル。
汎用モデルは出発点として優れていますが、自社の判断実績で調整されたモデルは、自社の業務により適しています。Nexusは自社のGPUでの学習をスケジュールし、実運用に入る前にすべてのモデルをテストし、稼働後はドリフト（精度の劣化）を監視します。
自社データによる学習提供前のテスト実施ドリフトの早期検知
nexus · GPU稼働状況の一覧サンプルデータ
学習
利用が許諾されたデータを用い、 自社の判断実績でモデルを調整。
利用の可否を確認済みのデータセットを使い、自社の記録でベースモデルをファインチューニングします。実行結果を並べて比較した上で、採用するモデルを選択できます。
ファインチューニングの実行
- 実行結果の並列比較
- 自社ストアのベースモデル
- 実行あたりのコスト
nexus · ファインチューニングの実行サンプルデータ
データセット
- 同意と利用目的の確認
- 個人データの事前検出
- 拒否理由の説明
nexus · データセットサンプルデータ
検証に耐えた判断実績による学習
レビューを経て妥当性が確認された、封印済みの判断実績のみを使ってモデルを学習させます。
- 妥当性が確認された判断のみ
- 元の記録への紐付け
- 自社環境内での保持
nexus · 封印済み記録からの学習実行サンプルデータ
テストと提供
テストに合格するまで、 モデルは一切提供されません。
すべてのモデルは、登録される前に自社独自のテストで評価されます。不合格となったモデルは理由とともに却下されます。合格したモデルは、リクエストの一部から段階的に本番稼働へと移行します。
評価
- 自社独自のテストセット
- タスクごとの合格基準
- モデルとともに保持される結果
nexus · 評価サンプルデータ
モデルのデプロイ
- リクエスト割合に応じた段階的公開
- 置き換え対象モデルとの比較
- ワンステップでのロールバック
nexus · モデルのデプロイサンプルデータ
ドリフト
モデルの判断に誤りが出始めれば、 すぐに把握できます。
Nexusは稼働中のすべてのモデルを監視します。モデルの回答が人の判断から乖離（ドリフト）し始めると、その箇所と理由が表示され、同じ画面から再学習を開始できます。
- 回答と人の判断との比較
- タスク・部門別のドリフト表示
- アラートからの再学習開始
nexus · ドリフトサンプルデータ
よくあるご質問
自社専用モデルについて。
自社のGPUを用意する必要がありますか？
いいえ。ホスト型モデルは初日からご利用いただけます。独自モデルの学習にはGPUが必要ですが、貴社のデータセンターまたは当社の環境のいずれも選択可能です。
学習データが自社環境の外に出ることはありますか？
許可しない限り外部へ出ることはありません。データセットごとにジョブの実行場所を設定でき、データを外部へ送信する可能性がある処理はすべて事前にチェックされます。
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自社の判断実績でモデルを調整。
貴社のチームが日々判断を下している業務を1つお持ちください。調整されたモデルがそれをどう処理するかをご覧に入れます。