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「複雑さを排除したデータレイクテーブル上のデータアクセスAPI」

データレイクテーブルは、主にSparkやFlinkなどのビッグデータコンピュートエンジンを使用するデータエンジニアリングチームや、モデルやレポートを作成するデータアナリストや科学者によって利用されます

「EコマースにおけるLLMSを使用したカスタマイズされたマーケティングコピーライティング」

紹介技術革新と急速なデジタル化によって定義される時代において、Eコマースは現代のビジネスの基盤となっています。グローバルな到達性と成長の可能性により、オンライン小売業は消費者の行動と期待を再定義しています。無数の製品やサービスが競合するデジタルマーケットプレイスにおいて、効果的に顧客とつながる能力がますます重要になっています。大規模な言語モデル（LLM）によって再定義された「Eコマース革新：大規模な言語モデルの役割」の世界へようこそ。この記事では、大規模な言語モデルがEコマースの景色に与える変革的な影響について取り上げます。人間のようなテキストの理解と生成が可能な洗練されたAI駆動のシステムは、ビジネスが顧客との関わり方、マーケティング戦略の適応、オペレーションの最適化を再構築しています。顧客との対話の向上や製品のパーソナライズされた推奨、カスタマーサポートの効率化、高度な自然言語処理を使用した検索の実現など、記事ではLLMをEコマースのエコシステムに展開する際の利点、課題、倫理的な考慮事項にも光を当てます。学習目標大規模な言語モデルの基本的な理解とその能力、またEコマースマーケティングを変革する役割の開発大規模な言語モデルがEコマースマーケティング戦略にシームレスに統合され、パーソナライズされたコンテンツ作成とエンゲージメントを推進する方法の発見 LLMを使用したEコマースマーケティングの具体的な利点について、顧客のエンゲージメント向上からコンバージョン率の改善までを探求マーケティングにLLMを導入する際の潜在的な課題と倫理的な考慮事項（プライバシーの懸念やコンテンツの品質など）の調査 Eコマースビジネスがカスタマイズされたマーケティングコピーライティングに効果的にLLMを活用する実際の事例について見識を得て、自身の戦略に役立つ実践的なアドバイスを得る進化する技術とその業界への潜在的な影響を考慮し、EコマースマーケティングにおけるLLMの将来を展望するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。生成型AIの概要生成型AI、しばしば大規模な言語モデル（LLM）と呼ばれるものは、広範なテキスト、書籍、記事、ウェブサイトから知識を吸収し、広大な図書館で学ぶ熱心な学習者のような存在です。その熱心な存在は、出会うさまざまな情報を理解し解釈するための時間を費やします。この没入型学習プロセスを通じて、LLMはさまざまなテーマに対して非常に知識があり、私たちの献身的な読者が多数のトピックに通じたようになります。質問に答えたり、論理的な対話を行ったり、吸収したテキストの膨大なコーパスに基づいて意味のある説明を提供することができます。 LLMの作業方法は、本やウェブサイト、記事などを含む広範なテキストの集合体に没頭することであり、それが仮想図書館となります。LLMはこの情報の海に没入し、単語の構造や文章の構成の複雑さを解明し、意味を識別し、単語や文章のつながり方を理解します。完全に訓練されると、LLMは、受け取った入力に基づいて応答を生成し、説明を提供し、対話することができるインテリジェントなコンピュータプログラムとして現れます。文脈を理解するという注目すべき能力を持ち、一貫して文脈に即したテキストを生成します。業界で注目されている大規模な言語モデル（LLM）大規模な言語モデル（LLM）の急速な発展の中で、いくつかの傑出したモデルが注目されています。これらのモデルは自然言語処理技術の最先端を代表し、さまざまな業界でさまざまな応用に使用されています。これらの注目すべきLLMを比較することで、それぞれのモデルのユニークな特徴、強み、専門領域を理解することができます。これらのモデルの違いを調べることで、それぞれのLLMの潜在的な適用範囲と特定の課題についての洞察を得ることができます。この比較により、各LLMの能力と制約についての理解が深まり、ビジネスや研究者が特定のニーズと目標に最適なモデルを選択するのを支援します。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3） 2020年に発表され、OpenAIによって開発されたGPT-3は、LLMの景色で真の巨人として浮上しました。その特徴はその大きさと深さにあり、驚異的な1750億のパラメータを持っています。この充実したトレーニングにより、GPT-3は人間の品質に驚くほど近いテキストを生成することができます。ビジネスにとってさらに利用しやすいのは、Microsoftとの提携により、GPT-3が広く利用可能になったことです。その中でも特筆すべきアプリケーションには、非常に人気の高いAIチャットボットのChatGPTがあります。さらに、GPT-3にはパブリックAPIが備わっており、さまざまなアプリケーションやシステムにシームレスに統合することができます。…

「AIセキュリティへの6つのステップ」

ChatGPTの登場に伴い、すべての企業がAI戦略を考えようとしており、その作業にはすぐにセキュリティの問題が浮かび上がります。新しい技術のセキュリティを確保することに圧倒されるかもしれませんが、現在のポリシーとプラクティスは優れた出発点を提供しています。実際には、エンタープライズとクラウドセキュリティの既存の基盤を拡張することが前進の道です。以下の6つのステップで要約できる旅です：脅威の分析を拡大する対応メカニズムを広げるデータ供給チェーンを保護する AIを使用して取り組みを拡大する透明性を持たせる持続的な改善を作り出す AIセキュリティは、企業が既に頼りにしている保護策を基に構築されます。展望を広げる最初のステップは、新しい状況に慣れることです。セキュリティは、AIの開発ライフサイクルもカバーする必要があります。これには、トレーニングデータ、モデル、それらを使用する人々とプロセスなど、新しい攻撃対象が含まれます。既知の脅威のタイプから推測し、新たに現れる脅威を特定するために展開します。たとえば、攻撃者は、クラウドサービスでモデルのトレーニング中にデータにアクセスしてAIモデルの振る舞いを変更しようとするかもしれません。過去に脆弱性を調査したセキュリティ研究者やレッドチームは、再び素晴らしいリソースとなります。彼らはAIシステムとデータへのアクセスが必要であり、新たな脅威を特定し対処するだけでなく、データサイエンススタッフとの堅固な協力関係の構築にも役立ちます。防御を広げる脅威の全体像が明確になったら、それに対抗する方法を定義します。 AIモデルのパフォーマンスを密接にモニタリングします。それはドリフトする可能性があり、新たな攻撃対象を開く可能性があることを前提として、従来のセキュリティ防御が侵害されることも前提としています。また、既に存在するPSIRT（製品セキュリティインシデント対応チーム）のプラクティスを基に構築します。たとえば、NVIDIAはAIポートフォリオを包括する製品セキュリティポリシーを公開しました。Open Worldwide Application Security Projectなどのいくつかの組織は、従来のITの脅威を特定するために使用される共通脆弱性列挙法など、主要なセキュリティ要素のAI向け実装をリリースしています。ネットワークの制御とデータプレーンを分離する…

PROsに対する推論

今日は、PROユーザー向けのInferenceを紹介します。これは、最もエキサイティングなモデルのAPIへのアクセス、無料Inference APIの使用に対する改善されたレート制限を提供するコミュニティオファリングです。PROに登録するためには、以下のページをご利用ください。 Hugging Face PROユーザーは、テキスト生成推論による超高速推論の恩恵を受けるパワフルなモデルのカリキュレーションエンドポイントに独占的にアクセスすることができます。これは、すべてのHugging Faceユーザーが利用できる無料の推論APIの上にある特典です。PROユーザーは、これらのモデルに対してより高いレート制限を享受するだけでなく、今日最も優れたモデルへの独占的なアクセスも楽しむことができます。目次サポートされているモデル PRO向けInferenceの始め方アプリケーション Llama 2とCode Llamaでのチャット Code Llamaを使用したコード補完 Stable Diffusion XL 生成パラメータテキスト生成の制御画像生成の制御キャッシングストリーミング PROに登録する…

「心理学を活用してサイバーセキュリティを強化する」

攻撃者の心に入り込んで企業を守る

「10個の最高のAIヘッドショットジェネレーター（2023年9月）」

「デジタル表現の時代において、プロフェッショナルなヘッドショットの重要性は言い尽くせません新進気鋭の起業家、経験豊富なビジネスマグネート、あるいは法人世界へ足を踏み入れる若手プロフェッショナルであっても、あなたのヘッドショットはあなたの人物像を窓口として機能しますしかし、完璧な写真を撮るために高額なフォトシュートの予約が必要ならば、どうでしょうか…」

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「複雑さを排除したデータレイクテーブル上のデータアクセスAPI」

「EコマースにおけるLLMSを使用したカスタマイズされたマーケティングコピーライティング」

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PROsに対する推論

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大規模言語モデル（LLM）の時代におけるイノベーションと安全性・プライバシーのバランス

Zipperを使用してサーバーレスアプリを高速に構築：TypeScriptで記述し、その他のすべてをオフロードする

「データ資産のポートフォリオを構築および管理する方法」

プライバシー保護のためのAIとブロックチェーンの統合

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