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機械学習エンジニアリングチームの炭素排出量’ (Kikai Gakushū Enjiniaringu Chīmu no Tanso Hatsu shutsuryō)

「人間の活動による地球温暖化による気候危機は誰もが認識していますその壊滅的な結果を防ぐために、世界は温室効果ガスの排出を減らす必要があります…」

AIブームがクラウドサービスに与える影響の調査

「クラウドサービスはかつてデータサイエンス界で話題となりましたしかし、今や話題はAIに移っています - 無限の可能性を持つテクノロジーツールですこの変化はクラウドが過去のものとなることを意味するわけではありませんAIの人気によって、クラウドはさらに良くなるでしょうクラウドは最も...」

Cloud

未来のマスタリング：IaC技術を活用したLLM生成データアーキテクチャの評価

この記事では、LLMの適用性について取り上げますインフラストラクチャのプロビジョニングから構成管理、展開に至るまで、実際のアプリケーションのライフサイクルを活用するものです

『LLMWareの紹介：生成AIアプリケーションの開発を効率化するためのオールインワン人工知能フレームワーク』

昨年以降、大規模な言語モデル（LLM）に対する大きな関心があるにもかかわらず、多くの企業はまだLLMを既存のエンタープライズワークフローに統合することについての課題に苦慮しています。LLMが登場して以降、モデル技術の大幅な飛躍がありながら、開発ツールは追いついていません。現時点では、統一された、オープンな開発フレームワークが不足しており、迅速かつ大規模なエンタープライズLLMアプリケーションを構築するための環境が整っていません。統一された開発フレームワークが存在しないため、ほとんどのエンタープライズ開発チームは、LLMに対応するために、さまざまなカスタムツール、オープンソース、異なるベンダーソリューション、および複数のライブラリを組み合わせて新しいカスタムデータパイプラインやプロセスを構築しようとしており、採用とバリュー実現までの時間がかかっています。このニーズを認識し、金融サービスや法務業界におけるエンタープライズLLMアプリケーションのプロバイダーであるAi Bloksは、新しいオープンソースライブラリとしてその開発フレームワークをリリースしています。それをLLMWareとブランディングしています。Ai BloksのCEOであるDarren Oberstによれば、「昨年、クライアントやパートナーと話をする中で、ほとんどの事業がリトリーバル増強生成（RAG）のための共通パターンを見つけるのに苦労していることがわかりました。つまり、LLMと埋め込みモデル、ベクトルデータベース、テキスト検索、ドキュメントの解析とチャンキング、ファクトチェックと後処理などを組み合わせることです。このニーズに応えるために、私たちはこのフレームワークを中心にコミュニティを形成し、RAGのベストプラクティスと関連するエンタープライズLLMのパターンを民主化するためのオープンソースプロジェクトとしてLLMWareを立ち上げました。 LLMWareは、以下のようないくつかの重要な要件を満たすエンタープライズLLMアプリケーションの開発をサポートしています：エンドツーエンドの統一されたRAGフレームワーク – モデル、データパイプライン、ワークフローを一つのコードを数分で使ってカスタムLLMアプリケーションを構築するための直感的な手法を提供します。ワイドなモデル、クラウド、プラットフォームサポートによる真のオープン性 – 核となるアプリケーションロジックの再利用を促し、「ロックイン」を回避するため、APIベースの主要なモデルとオープンソースをサポートします。エンタープライズでの拡張性のある開発とプライベートクラウドデプロイメントを設計します。経験レベルに関係なく、さまざまなLLMアプリケーションパターンのサンプルコードの数十を使ってすばやく始めることができます。 llmwareはgithub/llmware-aiで利用でき、標準的なPythonライブラリ（pip install llmware）としてパッケージ化されています。

オープンAIは、開発者のアリーナでより大胆な存在感を目指します

人工知能分野で主要なプレーヤーであるOpenAIは、開発者体験を向上させるための大幅なアップデートを導入する準備を進めていますReutersの情報筋によれば、これらの変更によって、OpenAIのスイートを使用してAIを利用したアプリケーションを開発しマーケティングする際に開発者の負担が軽減され、費用効果も向上すると示唆されています

OpenAI

微調整、再教育、そして更なる進化：カスタムLLMで前進

イントロダクションほとんどの方はすでにChatGPTを使用したことがあると思います。それは素晴らしいことです。なぜなら、この記事で私たちが始める旅の最初のステップを踏んでくれたからです！新しい技術をマスターするには、まずそれを使ってみることが重要です。それは水に飛び込んで泳ぎを覚えるようなものです！🏊‍♂️ もしGenAIを探求したいのであれば、現実の問題を選び、それを解決するためのアプリケーションの構築を始めてください。GenAIの中心にあるのは、ファウンデーションモデル（FM）とも呼ばれる大規模言語モデル（LLM）です。モデルの消費者、調整者、ビルダーについては聞いたことがあるかもしれませんが、さらに詳しく説明します。 McKinseyは、それを受け手、形作り手、創り手として捉えており、GenAI Recogniseセッションで言及しています。この記事では、それぞれのレイヤーを詳しく見ていきます。プラットフォームの増殖を使用例としてそれをさらに詳しく掘り下げるために、すべてがはっきりとわかる実例に目を向けましょう。現代のテクノロジーの風景では、ほとんどのアプリが複数のプラットフォームで動作する必要があることは当然です。しかし、その中には注意点があります。各プラットフォームには独自のインターフェースと特異性があります。追加のプラットフォームへのアプリケーションのサポート拡張とそのようなマルチプラットフォームアプリケーションのメンテナンスは同じくらい困難です。しかし、そこでGenAIが駆けつけて救いの手を差し伸べます。GenAIは、プラットフォームに関係なく、アプリケーションのために統一されたユーザーフレンドリーなインターフェースを作成することを可能にします。その魔法の材料は何でしょうか？大規模言語モデル（LLM）がこのインターフェースを自然で直感的な言語に変換するのです。 Linux、Windows、Macコマンドさらに理解を深めるために、例えば私たちのマシンがLinux、Windows、またはMacである場合に、異なるシナリオごとに実行すべき正確なコマンドを知りたいとしましょう。以下の図は1つのシナリオを示しています：エンドユーザーとアプリケーション開発者への価値エンドユーザーとしては、各プラットフォームごとのコマンドを学び/知る必要がなく、自然かつ直感的に作業を完了できます。アプリケーションの開発者としては、ユーザーに見えるアプリケーションのインターフェースを、それぞれのサポートされるプラットフォームに明示的に変換する必要はありません。参照アーキテクチャ Open AIやAzure Open AIなどのさまざまなプロバイダーが提供するクラウドには、GPT3、GPT3.5、およびGPT4を含む複数のLLMが存在します。これらは補完、チャット補完などのさまざまなAPIを介して簡単にアクセスできます。 AIオーケストレータは、モデルとプロバイダー間のモデルとモデルの統一化されたアクセスをさらにシームレスにします。そのため、GenAIアプリケーションは、基礎となるプロバイダーやモデルと直接対話するのではなく、AIオーケストレータと対話します。そして、アプリケーションが必要とするように、構成可能で、または複数の基礎となるプロバイダーやモデルとのオーケストレーションを処理します。柔軟性とモジュラリティのために、アプリケーションがサポートする各プラットフォームにはプラグインを持つことができます。これから続くセクションでは、これらのプラグインとオーケストレータで行えることについて詳しく説明します。最後に、アプリケーションにはGenAIによって生成されたコマンドを実行するためにサポートするプラットフォームとの接続があります。参照テクノロジー AIオーケストレータ：…

「ToolJetに会いましょう：最小限のエンジニアリング作業で内部ツールを構築・展開するためのオープンソースのローコードフレームワーク」

ソフトウェア開発の世界では、組織が過剰なエンジニアリング努力を要求せずに迅速に内部ツールを構築および展開する必要があるという一般的な課題があります。これらのツールは、様々なプロセスを効率化し、組織の効率を改善するために不可欠です。しかし、従来のアプローチでは、こうしたツールを作るためには大量の時間とリソースが必要であり、重要なビジネスニーズへの対応が遅れることがあります。この問題の既存の解決策には、アプリケーション開発を簡素化することを目指す低コードおよびノーコードプラットフォームがあります。これらのプラットフォームは利便性を提供しますが、カスタマイズ性、柔軟性、統合能力に制約がある場合があります。組織は機能を向上させる必要がある場合や、外部のデータソース、API、SaaSツールとの統合に課題が生じる可能性があります。それでは、これらの課題に対する解決策を提供するオープンソースの低コードフレームワークであるToolJetをご紹介します。ToolJetのドラッグアンドドロップ型のフロントエンドビルダーは、数分で複雑でレスポンシブなフロントエンドを作成することができ、煩雑なコーディングの必要性を排除します。ToolJetを際立たせるのは、PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearchなどのデータベース、OpenAPI仕様とOAuth2サポートを備えたAPIエンドポイント、Stripe、Slack、Google Sheets、Airtable、NotionなどのSaaSツール、S3、GCS、Minioなどのオブジェクトストレージサービスなど、さまざまなデータソースとの強力な統合能力です。 ToolJetに関連する指標はその能力を示しています。40以上の組み込みのレスポンシブコンポーネントを備え、ユーザーインターフェースの設計に対する豊富なライブラリを提供しています。また、ノーコードのデータベースも組み込まれており、マルチページアプリケーションをサポートしており、開発者同士の協力を促進するためのマルチプレイヤー編集も可能です。ToolJetの汎用性は、Docker、Kubernetes、Heroku、AWS EC2、Google Cloud Runなどのさまざまなホスティングオプションとの互換性にも及びます。さらに、精緻なアクセス制御、カスタムJavaScriptおよびPythonコードの実行、シングルサインオン（SSO）プロバイダーのサポートなど、セキュリティとカスタマイズ性を向上させる機能も備えています。まとめると、ToolJetは最小限のエンジニアリング努力で内部ツールを構築および展開する問題に強力な解決策を提供しています。印象的な機能、広範な統合能力、使いやすさにより、ToolJetは内部ツール開発プロセスを加速させるための貴重な資産となります。ToolJetの機能を活用することで、ビジネスは独自のニーズに対応し、開発時間と複雑さを最小限に抑えながら生産性を向上させることができます。

リアルタイムでスピーチを文字起こしするメガネ

「いくつかの会社は、実況字幕メガネを市場に投入しましたこれは、リアルタイムに字幕化された音声がレンズ上に重ねられることで、聴覚障害者のユーザーがコミュニケーションを取るのを支援するものです」

オンラインで機械学習を学ぶ方法

導入機械学習は現在高度に発展している技術の分野です。この技術により、コンピュータシステムは技術的なプログラミングなしで学習し、意思決定を行うことができます。機械学習には、パターンの認識、データ分析、時間とともに性能を向上させるなど、さまざまな応用があります。このオンライン機械学習の学習方法ガイドでは、最も優れたオンライン機械学習コースを紹介し、適切なコースを選ぶお手伝いをします。機械学習とは何ですか？機械学習は、人間が問題を解決し意思決定する方法と同様に、データとアルゴリズムを使用して人工知能の領域を利用します。時間とともにその効率を高めます。機械学習の種類には以下のものがあります。教師あり学習: このタイプの機械学習はデータに依存し、システムが学習するためのアルゴリズムを提供します。ユーザーが提供する出力結果は、ラベル付きのデータセットであり、その他のデータは入力フィーチャーとして使用されます。例えば、ソフトウェアの失敗の統計と原因を理解したいとします。その場合、失敗した10のソフトウェアとその原因を説明と共に、成功した10のソフトウェアとその理由のデータを機械に与えます。ラベル付きデータは、探しているデータをシステムに理解させます。教師なし学習: 教師なし学習は、ラベル付きのデータセットやデータに依存しません。このタイプの機械学習は予測モデルを作成するのに役立ちます。教師なし学習で最もよく使用されるモデルには以下があります：隠れマルコフモデル k-means 階層的クラスタリングガウス混合モデル強化学習: 強化学習は人間の知識に似ています。このモデルは環境との相互作用に依存し、正のフィードバックまたは否定的なフィードバックを得ることにより進化します。試行錯誤の方法を使用します。なぜオンラインで機械学習を学ぶのですか？オンラインで機械学習を学ぶことで、最高の機械学習プログラムを通して柔軟な学習の機会を体験することができます。オンラインで専門スキルを学ぶことには、次のような多くの利点があります：アクセスの容易さ: コースプロバイダーが提供する大量の情報とデータにいつでもどこでもアクセスできます。柔軟性: 学習時間やペースを調整することができます。最高の機械学習コースでは、特定の時間枠内での学習に拘束される必要がありません。費用効果の高さ: オンラインの機械学習コースは、インフラ、メンテナンス、サービスに関連するコストを含めて、比較的手頃な価格で提供されます。産業関連のコンテンツ: オンライン学習では、産業のトレンドに関連したコンテンツが提供されます。このような学習は、技術の世界のトレンドに追いつくことができます。…

「Googleが最新のVertex AI検索を発表：医療プロバイダに革新をもたらすゲームチェンジャー」

HLTH 2023において画期的な発表がありました。Googleは、健康産業およびライフサイエンスプロバイダー向けに特化したVertex AIの検索機能を導入することにより、医療業界の革命の舞台を設けました。この革新は、患者データへのアクセス方法や医療クエリの回答方法を変革することを約束しています。詳細について探ってみましょう。医療の検索における新時代 GoogleのVertex AIプラットフォームがこの技術的飛躍の最前線に立ちます。これは、健康産業およびライフサイエンス企業が効率的に患者データを検索できる強力な生成型AI機能を備えています。これには、FHIRデータや臨床ノートなどの重要な臨床情報源も含まれます。また、この革新はGoogleの大規模な医療言語モデル、Med-PaLM 2との統合により、他の革新とは一線を画しています。【関連記事】GoogleのMed-PaLM 2は最先端の医療AIになるでしょう Vertex AIとMed-PaLMの解説 Vertex AIはカスタマイズ可能な検索エンジンであり、生成型AI対応の検索エンジンの作成を組織に可能にする革新的な技術です。これは、特に医療分野での顧客の検索体験を設計する柔軟性を提供します。一方、Med-PaLM 2は、Googleの大規模言語モデル（LLMs）の力を活用した生成型AI技術です。このデジタルの驚異は複雑な医療質問に答えることができ、正確かつ効率的な医療ソリューションにとって貴重な資産となります。【詳細はこちら】医療における生成型AI ホリスティックな医療クエリのアプローチ Vertex AI SearchとMed-PaLM 2の融合により、医療提供者が回答を求める方法にパラダイムシフトがもたらされました。患者特定の医療問い合わせや一般的な医療質問に対して、このダイナミックなデュオがカバーしています。効率とケアの品質の向上 Google CloudのクラウドAIおよび業界ソリューションのVP兼GMであるBurak…

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