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大規模に基礎モデルをトレーニングするためのAmazon SageMaker HyperPodの紹介

基盤モデル（FMs）の構築には、数十億から数千億のパラメータを持つモデルを大量のデータで訓練するために、大規模なクラスタの構築、維持、最適化が必要ですモデルのトレーニングの進行状況を数日または数週間失わずに、障害や環境変化に対応できる堅牢な環境を構築することは、運用上の課題です

「Amazon SageMaker のルーティング戦略を使用して、リアルタイムの推論レイテンシを最小限に抑えましょう」

Amazon SageMakerは、リアルタイム推論のための機械学習（ML）モデルの展開を簡単に行えるだけでなく、AWS InferentiaなどのCPUやアクセラレータを搭載したさまざまなMLインスタンスの選択肢も提供しています完全に管理されるサービスとして、モデルの展開をスケーリングし、推論コストを最小限に抑え、運用上の負荷を減らして生産性を向上させることができます

「Amazon SageMakerを使用して、クラシカルなMLおよびLLMsを簡単にパッケージ化してデプロイする方法、パート2：SageMaker Studioでのインタラクティブなユーザーエクスペリエンス」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが機械学習（ML）モデルを効率的かつ簡単に構築、トレーニング、展開することができる、完全に管理されたサービスですSageMakerを使用すると、APIコールを通じてモデルを直接本番環境に展開することが簡単になりますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢でスケーラブルな展開が可能ですSageMakerは以下の機能を提供します[…]

「Amazon SageMakerを使用してクラシカルなMLとLLMsを簡単にパッケージ化し、デプロイする方法 – パート1：PySDKの改善」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速かつ簡単に、いかなるスケールでも機械学習（ML）モデルを構築、トレーニング、展開できるようにする完全管理型サービスですSageMakerは、モデルをAPI呼び出しを介して直接本番環境に展開することを簡単にしますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢かつスケーラブルな展開が可能です尽管[...]

AIが統合セールスチームにより高速かつ高生産性で契約を締結することを可能にしています

過去10年間で、製品開発と市場参入戦略の風景は、根本的な変革を遂げました10年前、製品と市場参入モデルは単純さと直線性を特徴としていました製品ロードマップは、ターゲットオーディエンスの変化するニーズに対応するために定期的な更新アプローチを採用していました一方、マーケティング...

パンダのカット対qcutが明確に説明されています（ついに）

「それは初心者が何らかの難しいパンダ関数の出力を見た時によく起こる反応ですいかにたくさんのチュートリアルやコースが、たった一つの関数でこういったものを紹介するのか、いつも私を困惑させます…」

APIワールド2023：API、AI、および秘密のセキュリティを結集する

「API World 2023は、ベストプラクティスの洞察を共有し、すべての資産を考慮すること、そしてAPI駆動型の世界におけるAIとAPIセキュリティの重要性についてでした」

アマゾンセージメーカーキャンバスでのMLのためのデータ準備を加速させる

「データの準備は、機械学習（ML）のワークフローにおいて重要なステップですしかし、これにはしばしば煩雑で時間のかかる作業が伴いますAmazon SageMaker Canvasは、Amazon SageMaker Data Wranglerによって強力なデータの準備機能をサポートするようになりましたこの統合により、SageMaker Canvasはお客様に対してエンドツーエンドのノーコードワークスペースを提供し、データの準備、MLの構築と利用を行うことができます」

「Amazon SageMakerスマートシフティングを使用して、ディープラーニングモデルのトレーニングを最大35％高速化」

今日の急速に進化する人工知能の風景において、ディープラーニングモデルは革新の最前線に位置しており、コンピュータビジョン（CV）、自然言語処理（NLP）、および推薦システムなどの応用分野で使用されていますしかし、これらのモデルの学習や微調整に伴うコストの上昇は、企業にとって課題となっていますこのコストは主に[…]によって引き起こされています

「GPT-4V（ビジョン）のコンセプトを理解する：新しい人工知能のトレンド」

OpenAIはAIの最新の進歩において、GPTやDALLEといった非常に優れたモデルを有しています。GPT-3のリリースは、テキストの要約、文の補完などの言語処理能力を持つ画期的なモデルでした。その後継モデルであるGPT-4のリリースは、AIシステムとの対話方法において重要な変化をもたらし、テキストと画像の両方を処理する多モーダル機能を提供しています。さらにその機能を拡張するために、OpenAIは最近、GPT-4V(ision)をリリースしました。これにより、ユーザーはGPT-4モデルを使用して画像入力を分析することができます。近年、異なるデータ形式を処理できる多モーダルLLMの開発が増えています。GPT-4は、多くのベンチマークで人間レベルの基準を示しているモデルの一つです。GPT-4V(ision)は、GPT-4の既存の機能の上に構築されており、テキストとの相互作用機能に加え、ビジュアル分析機能も提供しています。モデルはGPT-Plusに加入することでアクセスすることができますが、APIを介したアクセスについてはウェイトリストに参加する必要があります。 GPT-4V(ision)の主な特徴モデルの主な能力には、以下があります：ユーザーからスクリーンショット、写真、ドキュメントなどのビジュアル入力を受け付け、さまざまなタスクを実行することができます。オブジェクト検出を行い、画像内に存在する異なるオブジェクトに関する情報を提供することができます。さらに、グラフやチャートなどの形式で表されるデータを分析することが可能です。また、画像内の手書きテキストを読み取り、理解することができます。 GPT-4V(ision)の応用 GPT-4V(ision)の興味深い応用の一つは、データ解釈です。モデルはデータ可視化を分析し、それに基づいて重要な洞察を提供することができます。これにより、データの専門家の能力が向上します。このモデルは、ウェブサイトのデザインに基づいてコードを書くことも可能です。これにより、ウェブ開発のプロセスを大幅に加速することができます。 ChatGPTは、ライターズブロックを克服し、素早くコンテンツを生成するためにコンテンツクリエーターに広く使用されてきました。ただし、GPT-4V(ision)の登場により、それは完全に異なるレベルにまで進化しました。たとえば、まずDALLE 3からイメージを生成するためのプロンプトを作成し、それを使用してブログを書くことができます。このモデルは、駐車状況の分析、画像内のテキストの解読、オブジェクトの検出（およびオブジェクト数のカウントやシーンの理解などのタスク）、などにも役立ちます。モデルの応用は上記で挙げたポイントに限定されず、ほとんどの領域に適用することができます。 GPT-4V(ision)の制限事項モデルは非常に優れていますが、画像の入力に基づいて間違った情報を提供することがあるため、注意が必要です。そのため、完全に頼るのではなく、データ解釈を行う際には人間が結果を検証する必要があります。また、複雑な推論はGPT-4にとって難しい領域であり、例えば数独の問題などが該当します。プライバシーとバイアスは、このモデルの使用に関連するもう一つの重要な問題です。ユーザーによって提供されたデータは、モデルの再トレーニングに使用される可能性があります。GPT-4も、前身のモデルと同様に、社会的なバイアスや視点を再強化しています。そのため、制限事項を考慮して、GPT-4V(ision)は科学的な画像や医療アドバイスの提供などの高リスクなタスクには使用されないほうが良いでしょう。結論 GPT-4V(ision)は、AIの能力において新たな基準を設けた強力な多モーダルLLMです。テキストと画像の両方を処理する能力により、AIを活用したアプリケーションの新たな可能性が開かれています。それにはまだ制限があるものの、OpenAIはこのモデルを安全に使用できるよう取り組んでおり、完全に依存することではなく、分析を補完するために使用することができます。記事「GPT-4V(ision)の概念を理解する：新しい人工知能のトレンド」はMarkTechPostで最初に掲載されました。

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