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第三者の大規模言語モデル（LLM）の観測性は、AnthropicのClaude、OpenAIのGPTモデル、GoogleのPaLM 2などのモデルに対してベンチマーキングと評価を用いて主にアプローチされています...

「エンティティ抽出、SQLクエリ、およびAmazon Bedrockを使用したRAGベースのインテリジェントドキュメントアシスタントの強化」

会話AIは、最近の生成AIの急速な発展により、特に指示微調整や人間のフィードバックからの強化学習といったトレーニング技術によって導入された大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンス改善により、大きな進歩を遂げてきました正しくプロンプトされると、これらのモデルは特定のタスクのトレーニングデータなしで、一貫した会話を行うことができます[…]

「Q4 Inc.が、Q&Aチャットボットの構築において、数値と構造化データセットの課題に対処するために、Amazon Bedrock、RAG、およびSQLDatabaseChainを使用した方法」

この投稿は、Q4 Inc.のスタニスラフ・エシェンコと共同執筆されました企業は、問答型チャットボットを構築する主流アプローチとして、Retrieval Augmented Generation（RAG）に注目しています利用可能なデータセットの性質から生じる新たな課題が引き続き現れていることを確認していますこれらのデータセットは、しばしば数値とテキストデータの混合であり、時には構造化されています

2024年の予測17：RAG to RichesからBeatlemaniaとNational Treasuresへ

メリアム・ウェブスターの前に譲れ：今年、企業は年間のワードに追加するための多くの候補を見つけました。「生成的AI」と「生成的事前学習変換器」の後には、「大規模言語モデル」と「検索増強生成」（RAG）のような用語が続き、さまざまな産業が変革的な新技術に注目しました。生成的AIは今年の初めにはまだ注目されていなかったが、終わりには大きなインパクトを与えました。多くの企業が、テキスト、音声、動画を取り込み、生産性、イノベーション、創造性を革新する新しいコンテンツを生み出す能力を利用するために全力で取り組んでいます。企業はこのトレンドに乗っています。OpenAIのChatGPTなどのディープラーニングアルゴリズムは、企業のデータをさらにトレーニングすることで、63のビジネスユースケース全体で年間2.6兆ドルから4.4兆ドル相当の価値を生み出すことができると、マッキンゼー・アンド・カンパニーによって評価されています。しかし、大量の内部データを管理することは、AIの拡大における最大の障害とされてきました。NVIDIAのAIの専門家の一部は、2024年は友達との電話に関するすべてだと予測しており、クラウドサービスプロバイダーやデータストレージおよび分析会社など、大規模データを効率的に処理し、調整し、展開するノウハウを持つ企業や個人とのパートナーシップや協力関係を構築することが重要だと述べています。大規模言語モデルがその中心にあります。NVIDIAの専門家によると、LLM研究の進展は、ますますビジネスや企業向けのアプリケーションに適用されるようになります。RAG、自律型インテリジェントエージェント、マルチモーダルインタラクションのようなAIの機能は、ほぼすべてのプラットフォームを介してよりアクセス可能で容易に展開できるようになります。 NVIDIAの専門家の予想を聞いてください： MANUVIR DASエンタープライズコンピューティング部門副社長一揃いは全てに合わない：カスタマイズが企業にやってきます。企業は1つまたは2つの生成的AIアプリケーションを持つのではなく、さまざまな部門に適した独自のデータを使用した何百ものカスタマイズされたアプリケーションを持つことになるでしょう。これらのカスタムLLMは、稼働中にデータソースを生成的AIモデルに接続するためのRAGの機能を備え、より正確で明確な応答を提供します。Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow、Snowflakeなどのリーディングカンパニーは、既にRAGとLLMを使用した新しい生成的AIサービスを構築しています。オープンソースソフトウェアが先頭を走っています：オープンソースの事前学習モデルのおかげで、特定のドメインの課題を解決する生成的AIアプリケーションがビジネスの運用戦略の一部になるでしょう。企業がこれらの先行モデルをプライベートまたはリアルタイムのデータと組み合わせると、組織全体で加速された生産性とコストの利益を見ることができるようになります。クラウドベースのコンピューティングやAIモデルファウンドリーサービスから、データセンターやエッジ、デスクトップまで、ほぼすべてのプラットフォームでAIコンピューティングとソフトウェアがよりアクセス可能になります。棚卸しのAIとマイクロサービス：生成的AIは、開発者が複雑なアプリケーションを構築しやすくするアプリケーションプログラミングインターフェース（API）エンドポイントの採用を促しています。 2024年には、ソフトウェア開発キットとAPIが進化し、開発者がRAGなどのAIマイクロサービスを利用してオフシェルフのAIモデルをカスタマイズすることができるようになります。これにより、企業は最新のビジネス情報にアクセスできる知能を持つアシスタントや要約ツールを使用して、AIによる生産性の完全な可能性を引き出すことができます。開発者は、これらのAPIエンドポイントをアプリケーションに直接埋め込むことができ、モデルとフレームワークをサポートするために必要なインフラストラクチャの維持について心配する必要はありません。エンドユーザーは、自分のニーズに適応するより直感的でレスポンシブなアプリケーションを体験することができます。 IAN BUCKハイパースケールとHPC部門副社長国家的な財産：人工知能は新しい宇宙競争となり、すべての国が研究と科学の重要な進展を推進し、GDPを向上させるために自国の卓越の中心を作ろうとしています。数百個のアクセラレートされた計算ノードを使用するだけで、国は高効率で大規模なパフォーマンスを発揮するエクサスケールAIスーパーコンピュータを迅速に構築することができます。政府資金による創発型AI卓越センターは、新しい雇用を創出し、次世代の科学者、研究者、エンジニアを育成するためにより強力な大学のプログラムを構築することで、国の経済成長を後押しします。飛躍的な進歩:企業リーダーは、二つの主要な要因に基づいて量子コンピューティングの研究イニシアチブを立ち上げます。まず、従来のAIスーパーコンピュータを使用して量子プロセッサをシミュレートする能力、そして、ハイブリッドクラシカル量子コンピューティングのためのオープンかつ統一された開発プラットフォームの利用が可能になることです。これにより、開発者は、量子アルゴリズムを構築するためにカスタムで特殊な知識を必要とせず、標準のプログラミング言語を使用することができます。かつてはコンピュータ科学の奇妙なニッチと考えられていた量子コンピューティングの探求は、素材科学、製薬研究、サブアトミック物理学、物流などの分野で急速な進歩を追求する企業がアカデミアや国立研究所に加わることで、より一般的なものになるでしょう。 KARI BRISKIAIソフトウェア担当副社長 RAGから富へ:2024年、企業がこれらのAIフレームワークを採用するにつれ、再試行補完生成はさらに注目されるでしょう。…

成功の鍵を開ける：IBM Watsonがあなたのビジネスを革命する方法

「IBM WatsonのAIが、さまざまな業界でビジネスを変革し、データに基づいた意思決定、効率化された業務、充実した顧客体験、カスタマイズされたソリューションを可能にする方法を探求してください Watsonの革新について学び、導入方法や将来の対策に必要な倫理的な考慮事項について貴重な見識を得てください」

ChatGPTの初めての記念日：AIインタラクションの未来を変える

私たちの包括的な記事で、ChatGPTの1年間の旅とオープンソースのLarge Language Models（LLMs）の進化を探求してください技術の進歩、産業への応用、医療への影響、そしてAIの未来についての洞察を深く掘り下げますまた、OpenAIの噂されるQ*モデルについても触れます

新しいLAMPスタック：生成AI開発の革新を照らす

LAMPスタックは、さまざまなドメインでの生成型AIの開発と展開において必須となってきています

「GCPの生成AI機能を活用して変革するBFSIサービス」

「ジェネラティブAI（Gen AI）サービスがクラウドプラットフォーム上で収束することで、BFSIセクターなどの産業革新に前例のない機会が提供されます」

2024年に使用するためのトップ5の生成AIフレームワーク

イントロダクション魅力的なジェネラティブAIフレームワークの世界へようこそ。ここでは、革新と創造性がデジタルの風景で融合する大いなる力、ジェネラティブ人工知能の力について語ります。ジェネラティブAIの力は単なる技術的な驚異にとどまりません。それは、私たちが機械とのやり取りをし、コンテンツを生み出す方法を形作る力強い力です。想像してください：わずかなプロンプトで物語や画像、さらには世界までも作り出す能力。それは魔法ではありません。それが人工知能の進化です。ジェネラティブAIは単なるアルゴリズムの集合体ではありません。それはオンラインデータの広大な領域によって駆動される創造のパワーハウスです。AIに対してテキスト、画像、ビデオ、音声、複雑なコードの生成をプロンプトで指示することができると想像してみてください。GenAIは学習し進化し続けることで、さまざまな産業におけるその応用は増大しています。その秘密はトレーニングにあります。複雑な数学と大規模なコンピューティングパワーが結集してAIにアウトカムを予測させ、人間の行動や創造を模倣するように教え込むのです。ジェネラティブAIの世界への旅は、その仕組みの謎を解明することから始まります。ニューラルネットワークはどのように新しいコンテンツを生み出すためのパターンを特定するのでしょうか？ChatGPTやDALL-Eなどのツールを支える基本モデルは何でしょうか？ジェネラティブAIの複雑な利用法や機能について一緒に探求していきましょう。この技術革命の最前線に立つトップ5のフレームワーク。機械が想像力に命を吹き込み、デジタルキャンバスが描く可能性は限りなく広がる旅へご参加ください。実践的な学習でジェネラティブAIの力を向上させましょう。 GenAI Pinnacle Programをチェックしてください！ジェネラティブAIフレームワークとはジェネラティブAIフレームワークは、GenAIのバックボーンとなり、機械が多様で文脈に即したコンテンツを作成できるようにするインフラストラクチャを提供します。これらのフレームワークは、LLMs、GANs、VAEsなどのAIモデルのためのガイドラインとなり、広範なデータセット内のパターンを理解することを可能にします。これらのフレームワークを利用することで、組織は教師なしおよび半教師あり学習アプローチのパワーを利用してAIシステムをトレーニングすることができます。このトレーニングは、NLPから画像生成までのタスクを基礎付けており、機械がプロンプトを解釈する能力を向上させます。 Langchain LangChainは、GenAIプロフェッショナル向けの革命的なソフトウェア開発フレームワークとして展開されます。LangChainは、日常のタスクやプロジェクトの風景を再構築するために作られ、大規模言語モデル（LLMs）を活用することを重視しています。MITライセンスのオープンソースの思想の下、LangChainはエージェント、メモリ、チェーンを包括した標準化されたインターフェースを導入します。 LangChainのエージェントは、LLMsが情報を元にした意思決定を行うことを可能にし、ダイナミックなチャットボット、ゲーム、さまざまなアプリケーションの創造を促進します。メモリ機能は価値があり、LLMへの呼び出し間で状態を維持することができます。この機能は、チャットボットのようなアプリケーションにとって基盤となり、一貫性のある会話や前のクエリのアウトカムの保存を可能にします。チェーンは単一のLLM呼び出しを超えて拡張し、シーケンスのオーケストレーションを容易にします。これは要約ツールや質問応答システム、多様な複雑な相互作用を必要とするアプリケーションのための恩恵です。 LangChainのデータ拡張生成機能により、GenAIプロフェッショナルは外部データに基づいたテキストの生成能力をさらに高めることができます。魅力的なニュース記事から商品説明までの作成にLangChainはコンテンツ生成の能力を増幅させます。 LangChainは、顧客サービスや教育のためのチャットボット、娯楽や研究のためのゲーム、そして要約ツールや質問応答システムなど、さまざまなアプリケーションでその能力を発揮してきました。コンテンツ生成、翻訳、コード生成、データ分析、医療診断などさまざまなアプリケーションをカバーしており、ジェネラティブ人工知能の進化する風景において、LangChainはイノベーションと効率性を推進します。 LlamaIndex LlamaIndexは、GenAIプロフェッショナルの武器の中で重要なツールとして浮上しています。GPT-4などのカスタムデータとLLMsの間にシームレスなつながりを提供します。この革新的なライブラリは、データとLLMsを扱う複雑なプロセスを簡素化することで、GenAIプロフェッショナルの日々の業務やプロジェクトを大幅に向上させます。LlamaIndexの多様なユーティリティは、データの取り込み、構造化、検索、統合の各段階で重要なサポートを提供します。まず、LlamaIndexはAPI、データベース、PDF、外部アプリケーションなどさまざまなソースからデータを「摂取」することに優れており、忠実なデータ収集者として機能します。次に、LLMが簡単に理解できるようにデータを「構造化」する段階に移ります。この構造化されたデータは、「検索」と「取得」の段階で基盤となり、必要なときに正確なデータを見つけて取得するのをLlamaIndexが容易にします。最後に、LlamaIndexは「統合」プロセスをスムーズ化し、さまざまなアプリケーションフレームワークとのデータのシームレスな統合を可能にします。 LlamaIndexは、収集のための「データコネクタ」、組織化のための「データインデックス」、翻訳者としての「エンジン」（LLM）の3つの主要なコンポーネントで動作します。このセットアップにより、GenAIの専門家はLLMの能力とカスタムデータを組み合わせたRetrieval Augmented Generation（RAG）において強力な基盤を提供するLlamaIndexを利用することができます。クエリエンジン、チャットエンジン、エージェントなどのモジュラーな構造は、対話レベルの対話を可能にし、ダイナミックな意思決定を促進します。Q&Aシステム、チャットボット、またはインテリジェントエージェントを作成する場合、LlamaIndexはGenAIの専門家にとって欠かせない味方であり、LLMとカスタマイズされたデータを活用したRAGへの進出を強力にサポートします。 Jarvis マイクロソフトのJARVISプラットフォームはAIのイノベーションをリードし、GenAIの専門家に日常の業務を向上させるための無類のツールを提供しています。JARVISはChatGPTやt5-baseなどのAIモデルと連携し、統一された高度な結果を提供します。タスクコントローラーとしてのJARVISは、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまなオープンソースのLarge Language…

「AIと働き方の未来：AI時代における労働力の再教育」

AIは私たちの働き方を変えつつあり、それは想像以上の速さで進行しています毎週1億人以上が既にChatGPTを利用しており、半数以上の従業員がAIツールを仕事で使用していると回答しています確かにAIは特定の人々が仕事をより良く遂行するのに役立つでしょうが、多くの人々は未だに使用方法や利点について疑問を抱いています...

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