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デジタル変革によって打撃を受ける可能性が低い6つの産業

「急速な技術の進歩やデジタル変革が進む時代において、多くの産業がその業務の風景に根本的な変化を経験していますしかし、変化の波の中で、何部門かは変革の潮流に対して強靭な立ち向かいを見せていますこれらの産業は揺るがぬ基盤を築いており、デジタル変革の荒波からは容易に揺ぎない存在です本記事では、デジタル変革による大激変を免れるであろう6つの産業について解説します」

Tech

グーグルのマルチモーダルAIジェミニ-技術の深い潜水

「ジェミニを探索してくださいGoogleの高度なマルチモーダルAIモデルは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまな能力を持ち、クロスモーダルな関心を革新的に結集していますジェミニがGoogleのエコシステムに統合され、AIの新たな基準を設定していることを発見してください」

ヨーロッパのAI最大手MISTRAL AIが3億8500万ユーロを調達

技術のダイナミックな世界では、人工知能（AI）が産業を再構築している中、フランスのスタートアップ企業であるMistral AIが注目されています。3億8500万ユーロの資金調達を達成したMistral AIは、単なるヘッドラインを作るだけでなく、欧州がグローバルAI競争で進むための道を切り開いています。本記事では、Mistral AIの旅について探求し、イノベーションの新たな基準を設定し、これが欧州におけるAIの将来にどのような意味を持つのかを探ります。資金調達のマイルストーン Mistral AIの最近の財務的な成功は、同社の可能性と投資家たちがそのビジョンに対する信頼の現れです。3億8500万ユーロの調達は、欧州のAI企業における最大の資金調達ラウンドの一つであり、重要な成果です。この資金の流入により、Mistral AIの研究開発の取り組みが加速され、チームが拡大され、製品の提供が向上する見込みです。イノベーションと拡大この投資は、単なる資金の増加にとどまらず、成長とイノベーションの触媒です。トップの人材を採用し、事業を拡大する計画を立てたMistral AIは、欧州におけるAIの卓越性の象徴となることでしょう。同社が最先端のAIソリューションの開発に注力することは、医療から金融など、様々なセクターを変革する可能性があります。欧州のAIの野望 Mistral AIの台頭は、欧州がグローバルなAIのパワーハウスになるという大きな進展です。欧州のテックシーンは長い間シリコンバレーの影に隠れていましたが、これまでのリーダーとして台頭するこの企業によって、その風景は変わりつつあります。この資金調達ラウンドは、欧州がAIイノベーションの世界的な舞台で自分の場所を確立できる準備が整ったことを明確に示しています。また読む： EUのAI法によってグローバルなAI規制の基準が設定され、アジア諸国は慎重な姿勢をとる競争力のある特徴この競争的な産業でMistral AIを際立たせるのは、問題解決への独自のアプローチと倫理的な開発への取り組みです。同社のソリューションはスケーラブルで効率的かつ責任あるものとして設計されており、ビジネスのニーズに応えるだけでなく、社会的な価値観とも一致しています。このイノベーションと誠実さのバランスは、投資家やクライアントを惹きつける要素です。私たちの意見 Mistral AIの驚異的な資金調達の成功は、単なる財務的な勝利を超えたものであり、欧州のAIセクターにとっては希望の光となっています。同社がAIと可能性の限界を押し広げ続ける間、欧州が明日のテクノロジーのリーダーとなる道を切り開いています。Mistral AIが先頭に立つことで、欧州のAIの未来はこれまで以上に輝かしくなります。

基本に戻るボーナスウィーク：クラウドへの展開

「VoAGIの「基礎に戻る」シリーズへようこそ今週はボーナス週間で、クラウドへの展開について学んでいきます」

Data Engineering

「PowerBIでのデータ操作のためのPower Queryの使用」

はじめに Power Queryは、PowerBIの強力なデータ変換および操作ツールであり、ユーザーがさまざまなソースからデータを抽出、変換、ロードすることを可能にします。コーディングの必要なく、複雑なデータ変換を行うためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供しています。この記事では、Power QueryのPowerBIでの利点を探り、データ操作に使用する方法を教えます。 PowerBIでのPower Queryの利点 Power Queryは、PowerBIでのデータ操作に以下の利点を提供します。データの抽出：Power Queryは、データベース、Excelファイル、Webページ、APIなど、さまざまなデータソースに接続することを可能にします。これにより、複数のソースからデータを抽出し、分析のための単一のデータセットに結合することができます。データの変換：Power Queryは、データのクリーンアップ、フィルタリング、ソート、および変形のための多様な変換オプションを提供します。重複の削除、列の分割と結合、クエリのマージと追加、およびデータのピボットおよびアンピボットなどの操作を行うことができます。データのロード：Power QueryはPowerBIとシームレスに統合されており、変換されたデータをレポートやダッシュボードのデータモデルにロードすることができます。また、データの更新とリフレッシュもサポートしており、レポートが常に最新の状態を保つことができます。 Power Queryの使い方 Power QueryはPowerBIに組み込まれた機能ですので、別個のインストールは必要ありません。単にPowerBIを開き、ホームタブの「データの取得」オプションに移動してPower Queryにアクセスします。 PowerBIでPower Queryを使用するためには、次の手順に従ってください：データソースへの接続：Power Queryは、Excelファイル、データベース、Webページ、APIなど、さまざまなデータソースをサポートしています。データソースに接続するには、「データの取得」メニューから適切なオプションを選択し、接続を確立するためのプロンプトに従ってください。 Power…

「OpenAIやLM Studioに頼らずにAutoGenを使用する方法」

イントロダクション OpenAIやLMスタジオに頼らずに、あなた自身のAIチームを作成する準備はできていますか？もはや銀行を荒らすことも、アプリをダウンロードすることもありません。llama-cpp-pythonの設定から、autogenフレームワークのヘルプを借りてローカルLLMのパワーを探求するまで。OpenAI APIに依存せず、Autogenのフルポテンシャルを引き出す準備をしましょう。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう: さまざまなAIライブラリとツールを評価・比較する方法を学ぶ。 llama-cpp-pythonがOpenAI APIの代替として提供できる方法を探索する。 2つの現実世界の使用例で獲得した知識を適用する: アルゴリズムメンターチームの構築と金融チャート生成の自動化。 AutoGenの改善されたユーザーエクスペリエンスを探索し、統合されたIPythonを通じて即時のコード実行結果を得る。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。ツール紹介: llama-cpp-python、AutoGen、およびローカルLLM しかし、このテックツールキットの特別な点は何でしょうか？ llama-cpp-pythonは、LLMAのような有名なモデルを含めて、ローカルでLLMを実行するためのゲートウェイです。コンピュータ上にAIのスーパースターがいるようなもので、さまざまなBLASバックエンドのサポートにより、速度は驚異的です！ AutoGen AutoGenは、基盤モデルを使用するための高レベルな抽象化として機能する統一されたマルチエージェント会話フレームワークです。LLM、ツール、および人間の参加者を統合し、自動化されたチャットを通じて能力のある、カスタマイズ可能で会話形式のエージェントを結合します。エージェント同士が自律的にコミュニケーションして共同作業を行うことができ、複雑なタスクを効率的に進めることやワークフローを自動化することが可能です。もしAutoGenの機能をより深く探求し、戦略的なAIチームビルディングをどのように支援するかを調べることに興味があるなら、当社の専用ブログ「Strategic AI Team Building…

スラヴァ・マデルスカ、ヘルステック起業家—ヘルスケアAI、痛み管理テクノロジー、予防医療、背中の痛みの革新、そしてヘルスケアのトレンド

このインタビューでは、HUGUPとSemiflex Dome Systemの創設者兼CEOであるスラワ・マデルスカの洞察を探っていますデジタルエージェンシーからメドテック起業への転身という経験を持つマデルスカは、医療におけるテクノロジーの統合について繊細な視点を持ちますHUGUPはエビデンスに基づいた腰痛管理ソリューションに焦点を当てており、一方でセミフレックスシステムは革新的な外科医療機器として使用されています...スラワ・マデルスカ、ヘルステック起業家 - ヘルスケアAI、疼痛管理テクノロジー、予防医療、腰痛イノベーション、そしてヘルスケアのトレンドについて詳しく見る»

「GoogleがCloud TPU v5pとAIハイパーコンピューターを発表：AI処理能力の飛躍」

Googleは、AIハイパーコンピュータと呼ばれる画期的なスーパーコンピューターアーキテクチャと共に、テンサープロセッシングユニットのリリースで波紋を広げました。これらの革新的なリリースは、リソース管理ツールのダイナミックワークロードスケジューラーとともに、組織のAIタスクの処理における重要な前進を示しています。直近の11月にリリースされたv5eに継ぎ、Googleの最もパワフルなTPUであるCloud TPU v5pは、従来の設計とは異なり、性能志向のデザインを採用しており、処理能力の大幅な向上を約束しています。ポッドごとに8,960個のチップを装備し、チップ間のインターコネクションスピードは4,800 Gbpsを誇ります。このバージョンは、前のTPU v4と比べて倍のFLOPSと高帯域幅メモリ（HBM）の3倍の印象的な増加を提供します。パフォーマンスへの注力が大きな成果をもたらし、Cloud TPU v5pは、大規模なLLMモデルのトレーニング時にTPU v4と比べて驚異的な2.8倍の速度向上を実証しています。さらに、第2世代のSparseCoresを活用することで、v5pは前任者に比べて組み込み密なモデルのトレーニング速度が1.9倍速くなります。一方、AIハイパーコンピューターは、スーパーコンピューターアーキテクチャの革新的な存在となっています。最適化されたパフォーマンスハードウェア、オープンソースソフトウェア、主要な機械学習フレームワーク、そして適応的な消費モデルを組み合わせています。AIハイパーコンピューターは、単一のコンポーネントの補強ではなく、協力的なシステム設計を活用して、トレーニング、微調整、そしてサービスのドメイン全体でAIの効率と生産性を向上させています。この高度なアーキテクチャは、超大規模なデータセンターインフラストラクチャをベースに、厳密に最適化された計算、ストレージ、ネットワークデザインを特徴としています。さらに、JAX、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習フレームワークをサポートするオープンソースソフトウェアを介して関連するハードウェアへのアクセスも提供しています。この統合は、Multislice TrainingやMultihost Inferencingなどのソフトウェアと、Google Kubernetes Engine（GKE）やGoogle Compute Engineとの深い統合にも及びます。 AIハイパーコンピューターを特筆するのは、AIタスクに特化した柔軟な消費モデルです。革新的なダイナミックワークロードスケジューラーやCommitted Use Discounts（CUD）、オンデマンド、スポットなどの伝統的な消費モデルを導入しています。このリソース管理およびタスクスケジューリングプラットフォームは、Cloud TPUとNvidia GPUをサポートし、ユーザーの支出を最適化するために必要なすべてのアクセラレーターのスケジュールを効率化します。このモデルでは、Flex…

「素晴らしいAIアプリケーションのクイックでエレガントなデモを作成する」

このブログシリーズの前のパートでは、YouTubeのビデオURLを入力として受け取り、そのビデオを書き起こし、内容を簡潔かつ一貫性のある形式にまとめるMLアプリケーションの構築方法を示しました

なぜOpenHermes-2.5はGPT-4やLLama2 13Bよりも優れているのか？　結果はこちら

したがって、この記事では、llama2 13 Billion、GPT-4、OpenHermes 2.5などの主要なプレーヤーからの最新のAIの進歩について詳しく説明しますこの段階ごとのガイドでは、.........

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