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「このタイトルを無視してHackAPrompt：LLMのシステム的な脆弱性の暴露」

想像してください：あなたはバーに入ろうとしていて、用心棒が入れないと言います個人的な招待が必要ですどうしますか？通常、受け入れて家に帰るか、次のバーを試しますもしも...

『Generative AIがサイバーセキュリティを強化する3つの方法』

人間のアナリストは、サイバーセキュリティ攻撃の速度と複雑さに対して効果的に防御することができなくなっています。データの量が手作業でスクリーニングするには単に大きすぎます。ジェネラティブAIは、私たちの時代で最も変革的なツールであり、デジタルの柔術のようなものです。これにより、データの脅威が企業を圧倒する力を、彼らの防御を強化する力に変えることができます。ビジネスリーダーはこの機会を待ち望んでいるようです。最近の調査では、CEOたちはサイバーセキュリティを彼らのトップ3の懸念事項の一つとして挙げ、競争上の優位性を提供する主導技術としてジェネラティブAIを見ています。ジェネラティブAIはリスクと利益の両方をもたらします。以前のブログでは、エンタープライズAIのセキュリティ確保のプロセスを開始するための6つの手順を説明しました。以下はジェネラティブAIがサイバーセキュリティを強化する3つの方法です。開発者から始めるまず、開発者にセキュリティの共同パイロットを与えましょう。セキュリティは全員が関与するものですが、セキュリティの専門家ではない人もいます。そのため、これは最も戦略的な始まりの場所の一つです。セキュリティを強化する最善の方法は、開発者がソフトウェアを作成するフロントエンドです。セキュリティの専門家としてトレーニングされたAIパワードのアシスタントは、開発者が彼らのコードがセキュリティのベストプラクティスに従っていることを確認するのに役立ちます。 AIソフトウェアアシスタントは、以前に審査されたコードを入力することで毎日賢くなることができます。それは前の作業から学び、開発者をベストプラクティスにガイドするのに役立ちます。ユーザーに利益をもたらすため、NVIDIAはこのような共同パイロットやチャットボットを構築するワークフローを作成しています。この特定のワークフローは、NVIDIA NeMoからのコンポーネントを使用し、大規模な言語モデルの構築とカスタマイズのためのフレームワークです。ユーザーが独自のモデルをカスタマイズするか、商業サービスを使用するかに関係なく、セキュリティアシスタントはサイバーセキュリティにジェネラティブAIを適用するための最初のステップに過ぎません。脆弱性を分析するエージェント次に、ジェネラティブAIが既知のソフトウェア脆弱性の海を航海するのを助けましょう。いつでも企業は、既知の脆弱性を軽減するために何千ものパッチから選択する必要があります。それはすべてのコードが数十、数千の異なるソフトウェアブランチやオープンソースプロジェクトにルートがあるためです。脆弱性分析に特化したLLMは、会社が最初に実装すべきパッチを優先順位付けするのに役立ちます。それは、会社が使用しているソフトウェアライブラリや、対応している機能やAPIに関するポリシーを読み取るための特に強力なセキュリティアシスタントです。このコンセプトをテストするために、NVIDIAは脆弱性に対してソフトウェアコンテナを分析するためのパイプラインを構築しました。このエージェントは高い精度でパッチが必要なエリアを特定し、人間のアナリストの作業を最大4倍高速化しました。結論は明確です。脆弱性分析において、ジェネラティブAIを最初の応答者として従事させる時が来ています。データギャップを埋める最後に、ジェネラティブAIを利用して、サイバーセキュリティのデータギャップを埋めるためにLLMを使用しましょう。ユーザーはデータ侵害について情報を共有することは滅多にありません。それにより、攻撃を予測するのが困難になります。そこで登場するのがLLMです。ジェネラティブAIモデルは、これまでに見たことのない攻撃パターンをシミュレートするための合成データを作成できます。このような合成データは、トレーニングデータのギャップを埋めることもできますので、機械学習システムが攻撃に対してどのように防御するかを学ぶことができます。安全なシミュレーションを行う…

主要な金融グループは、AWSのポストコール分析ソリューションを使用して、オムニチャネルの顧客洞察を抽出しています

「事業140年以上の確立された金融サービス企業、プリンシパルは、グローバルな投資管理のリーダーであり、世界中で6,200万人以上の顧客をサポートしていますプリンシパルは、金融セキュリティをよりアクセスしやすくするため、エンタープライズ規模の近リアルタイム分析を実施し、シームレスでハイパーカスタマイズされたオムニチャネルの顧客体験を提供しています彼らは[...]」

「リトリーバル増強生成」とは何ですか？

最新の生成型AIの進展を理解するには、法廷を想像してみてください。判事は法律の一般的な理解に基づいて事件を審理し、判決を下します。時には、医療過誤訴訟や労働紛争などの場合には専門の知識が必要となり、判事は裁判事務官を法律図書館に派遣して先例や特定の判例を探し出し、引用する必要があります。優れた判事のように、大規模な言語モデル（LLM）はさまざまな人間のクエリに応答することができます。しかし、出典を引用した権威ある回答を提供するためには、モデルに調査を行うアシスタントが必要です。 AIの裁判事務官としてのプロセスは、検索補完生成（RAG）と呼ばれています。名前の由来 2020年の論文の主著者であるパトリック・ルイスは、この肩書きのアクロニムが成長する方法や将来の生成型AIの代表であると信じており、数百の論文や商用サービスにまたがる数々の手法を説明するため、名前があまりにも失礼なものになったことを申し訳なく思っています。パトリック・ルイス「私たちは、自分たちの研究がこのように広まるとは知っていたなら、名前にもっと考えを巡らせていたでしょう」とルイスはシンガポールでのインタビューで述べ、彼のアイデアをデータベース開発者の地域会議で共有していました。「もともとより魅力的な名前を持つつもりでしたが、論文を書く時には誰もより良いアイデアを持っていませんでした」とルイスは言い、現在はAIスタートアップCohereでRAGチームを率いています。では、検索補完生成とは何ですか？検索補完生成は、外部ソースから取得した事実によって生成型AIモデルの正確性と信頼性を高める技術です。言い換えると、LLMの機能にあるギャップを埋める役割を果たします。LLMはネットワークの一部であり、通常はそのパラメータの数で測定されます。LLMのパラメータは、基本的には人間が文を形成する際の一般的なパターンを表します。この深い理解は、パラメータ化された知識と呼ばれることもあり、LLMが迅速に一般的なプロンプトに応答するのに役立ちます。しかし、現在のトピックやより具体的なトピックにさらに深く入り込みたいユーザーには役立ちません。内部、外部のリソースの結合ルイスとその同僚たちは、検索補完生成を開発して、生成型AIサービスを特に最新の技術的詳細が豊富な外部リソースにリンクさせました。この論文は、かつてのFacebook AI Research（現在はMeta AI）、ロンドン大学、ニューヨーク大学の共著者たちとともに、RAGを「汎用の微調整レシピ」と呼んでいます。なぜなら、ほとんどのLLMがほぼすべての外部リソースに接続するために使用できるからです。ユーザーの信頼構築検索補完生成によって、モデルはユーザーが確認できるような引用可能な情報源を得ることができます。これによって信頼性が高まります。さらに、この技術はユーザーのクエリの曖昧さを解消するのにも役立ちます。そして、モデルが誤った予測を行う可能性を減らし、幻覚と呼ばれる現象を防ぎます。 RAGのもう1つの大きな利点は、実装が比較的簡単であるということです。ルイスと論文の共著者3人によるブログによれば、開発者はたった5行のコードでプロセスを実装することができます。これにより、追加のデータセットでモデルを再訓練することよりも速く、費用を抑えることができます。また、ユーザーは新しいソースを瞬時に切り替えることができます。…

未来を点火する：TensorRT-LLMのリリースにより、AI推論のパフォーマンスが向上し、RTXを搭載したWindows 11 PCで新しいモデルのサポートが追加されました

Windows 11 PC上の人工知能は、ゲーマーやクリエイター、ストリーマー、オフィスワーカー、学生、そしてカジュアルなPCユーザーにとって、テックの歴史における転換点となるものであり、革新的な体験をもたらします。これにより、RTX GPUを搭載した1億台以上のWindows PCとワークステーションのユーザーは、生産性を向上させる空前の機会を得ることができます。また、NVIDIAのRTXテクノロジーにより、開発者がコンピュータの使用方法を変えるAIアプリケーションをより簡単に作成できるようになりました。 Microsoft Igniteで発表された新しい最適化、モデル、リソースにより、開発者は新しいエンドユーザー体験をより迅速に提供できるようになります。 TensorRT-LLMというオープンソースソフトウェアは、AI推論性能を向上させるために開発されており、近い将来、新しい大規模言語モデルのサポートが追加され、8GB以上のVRAMを搭載したRTX GPUを搭載したデスクトップやノートパソコンで要求の厳しいAIのワークロードがより利用しやすくなります。 TensorRT-LLM for Windowsは、近い将来、OpenAIの人気のあるChat APIと互換性があり、新しいラッパーを介して実行される予定です。これにより、数百の開発者プロジェクトやアプリケーションがクラウドではなくRTXを搭載したPC上でローカルに実行されるため、ユーザーはWindows 11 PCにプライベートなデータやプロプライエタリなデータを保持することができます。カスタム生成AIは、プロジェクトの維持に時間とエネルギーを要します。特に、複数の環境やプラットフォームでの共同作業や展開を試みる場合は、非常に複雑で時間がかかることがあります。 AI Workbenchは、開発者がPCやワークステーション上で事前学習済みの生成AIモデルやLLMを迅速に作成、テスト、カスタマイズできる統合された使いやすいツールキットです。これにより、開発者はAIプロジェクトを組織するための単一のプラットフォームを提供され、モデルを特定の用途に調整することができます。これにより、開発者は迅速にコスト効率の高いスケーラブルな生成AIモデルを作成し、シームレスな共同作業と展開を実現できます。今後のアップデートを受け取るために、この成長するイニシアチブへの初期アクセスリストに参加することができます。早期アクセスリストに参加する AI開発者を支援するために、NVIDIAとMicrosoftはDirectMLの強化版をリリースし、Llama 2とStable Diffusionという最も人気のあるAIモデルのパフォーマンスを向上させます。開発者は、パフォーマンスの新たな基準を設定することに加え、ベンダー間でのデプロイメントのオプションもさらに増えました。…

LangChain チートシート — すべての秘密を1ページにまとめました

作成されたワンページは、LangChainの基本をまとめたものですこの記事では、コードのセクションを進めて行き、LangChainで成功するために必要なスターターパッケージについて説明しますLangChainにおけるモデルは…

「AIエクステンションに乗る前にリスクを考慮してください」

「Googleは最近、Bard Extensionsの本格的な導入を発表しましたこのサービスは、対話形式の生成AI（GenAI）ツールを他のサービスに統合していますBardは、ユーザーの個人データを活用して、多種多様なタスクを実行できるようになりましたメールの整理、フライトの予約、旅行の計画、メッセージの作成など、さまざまなことが可能です既に私たちの日常生活に深く組み込まれているGoogleのサービスと相まって、これにより･･･」

チャレンジを受け入れました：アニメーターのワード・ナイシュタット氏が、今週の「NVIDIA Studio」でロボット革命を驚異的なスピードでリード

編集者注：この投稿は私たちの週間In the NVIDIA Studioシリーズの一環であり、特集されたアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを向上させる方法を示しています。また、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく紹介し、コンテンツの制作を劇的に加速させる方法についても深く掘り下げています。キャラクターアニメーターのSir Wade Neistadtは、ビデオチュートリアルや業界のトレーニングを通じて、アニメーションと3D教育をよりアクセスしやすくしようとしています。このYouTubeクリエーターであるSir Wadeは、また、チャレンジも好きです。最近、電子機器会社のRazerから、新しいRazer Blade 18ラップトップとGeForce RTX 4090グラフィックスを使用してユニークで創造的なものを作成するよう依頼されましたが、Sir Wadeは快く引き受けました。「クリエイティブなリスクを取ってまだ達成方法を知らないものを作りたいと思ったからです」と、アーティストは語りました。アイ、ロボット Sir Wadeは、プロジェクトを進める上で最も困難な部分の1つは、要求に応じて創造的である必要があると述べています。Razerのプロジェクトでは、アニメーターは自分自身に2つの質問を投げかけて始めました。「何にインスピレーションを受けるか？」、「何で作業できるか？」 Sir Wadeは、ゲーム、テクノロジー、映画、人々の観察、会話にインスピレーションを見出しています。テクノロジー好きであり、ProRigsライブラリのキャラクターに長い間注目していた彼は、短編アニメーションにロボットを登場させることにしました。アニメーションのコンセプトを作成する際、Sir…

「最高のデジタルコンテンツ戦略（アレックス・ホルモジとエド・マイレットによるアドバイス）」

最適なコンテンツ戦略を見つけるために、私はサヒル・ブルーム、ダン・コー、アレックス・ホルモジ、ジャスティン・ウェルシュ、そしてエド・マイレットの分析を数ヶ月間にわたって入念に行いました

AIが医療費を削減するのにどのように役立つのか？

「医療業界ほど財政的な援助を必要としている産業はほとんどありません診断機器、医療用品、薬物療法の高いコストに加えて、医療センターの電気と水道代もすぐに膨れ上がりますこれらの請求はしばしば患者に転嫁され、彼らに膨大な医療負債を残してしまいますAIはおそらく…」

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