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「デロイトの「Generative AI Dossier」を解説する」

近年、人工知能の領域は、生成型AIの登場により進化的な飛躍を遂げていますテキスト、画像、さらにはコードなど、新たな出力を生み出す能力を持つ生成型AIは、単なるテックトレンドではありませんこれにより、ビジネスの考え方、運営方法、革新が急速に変化しています最前線において[…]

Generative AI

「Hugging Faceを使用してAmazon SageMakerでのメール分類により、クライアントの成功管理を加速する」

この記事では、SageMakerがScalableのデータサイエンスチームが効率的にデータサイエンスプロジェクトのライフサイクルを管理するのをどのようにサポートしているか、具体的にはメール分類プロジェクトについて共有しますライフサイクルは、SageMaker Studioによるデータ分析と探索の初期フェーズで始まり、SageMakerトレーニング、推論、およびHugging Face DLCを使用したモデルの実験と展開に移行し、他のAWSサービスと統合されたSageMakerパイプラインによるトレーニングパイプラインで完了します

言語の壁を乗り越えるシームレスなサポートのためにAmazon Translateでアプリケーションログを翻訳する

この投稿では、アプリケーションログが英語以外の言語で表示される場合に、開発者やサポートチームがデバッグやサポートを行う際に直面する課題について取り上げます提案される解決策は、CloudWatchの非英語ログを自動的にAmazon Translateを使用して翻訳し、解決策を環境に展開するためのステップバイステップのガイダンスを提供します

「Amazon SageMakerは、個々のユーザーのためにAmazon SageMaker Studioのセットアップを簡素化します」

今日は、Amazon SageMakerの簡素化されたクイックセットアップエクスペリエンスの提供をお知らせいたしますこの新機能により、個々のユーザーはデフォルトのプリセットでAmazon SageMaker Studioを数分で起動することができますSageMaker Studioは、機械学習（ML）のための統合開発環境（IDE）ですMLプラクティショナーは、データの準備からモデルの構築まで、すべてのML開発ステップを実行することができます

「量子ブースト：cuQuantumとPennyLaneによるスーパーコンピュータ上でのシミュレーション」

ロングアイランドの大西洋岸から10マイル離れた場所で、Shinjae Yooさんはエンジンを回転させています。彼はアメリカエネルギー省のブルックヘブン国立研究所で計算科学者および機械学習グループのリーダーとして働いており、新しいソフトウェアのおかげで初めてスーパーコンピュータ上で量子コンピューティングシミュレーションを実行する準備をしています。 Yooさんのエンジン、National Energy Research Scientific Computing Center（NERSC）のPerlmutterスーパーコンピュータは、トロントを拠点とするXanaduの量子プログラミングフレームワークであるPennyLaneの最新バージョンを使用しています。このオープンソースソフトウェアは、NVIDIAのcuQuantumソフトウェア開発キットを基にしており、高性能クラスターのNVIDIA GPU上でシミュレーションを実行することができます。性能は重要です。なぜなら、Yooさんのような研究者は海洋サイズのデータセットを処理する必要があるからです。彼はPerlmutterの256台のNVIDIA A100 Tensor Core GPU上でプログラムを実行し、約3ダースのキュビット（量子コンピュータが使用するパワフルな計算機）をシミュレートします。それは現在のほとんどの研究者がモデル化できるキュビットの数の約2倍です。パワフルで使いやすい NVIDIAのcuQuantum SDKと併用されるPennyLaneのマルチノードバージョンは、量子システムの大規模なシミュレーションを高速化する複雑な作業を簡略化します。「これにより、私のインターンたちでも最大規模のシミュレーションを実行できるようになるため、とても興奮しています」とYooさんは言います。彼のチームはPennyLaneを使用した6つのプロジェクトを進行中です。ブルックヘブンのShinjae YooさんがPerlmutterスーパーコンピュータ上で彼の量子ワークを拡大する準備をしています。彼の研究は高エネルギー物理学と機械学習の進歩を目指しています。他の研究者は、量子シミュレーションを使用して化学や材料科学を新たなレベルに引き上げています。量子コンピューティングは企業の研究開発センターでも進行中です。…

モビリティが活気づけられる：EVの発表増加、ジェネレーティブAIによってIAAショーフロアが活気づけられる

自動車産業への生成型AIの革新的な影響が、先週、ミュンヘンで開催された国際モーターショー・ドイツ（IAA）で主役となりました。 NVIDIAの自動車マーケティング担当副社長であるダニー・シャピロ氏は、IAAの基調講演で、この推進力が設計、エンジニアリング、デジタルツインの展開、製造最適化のための進化、シミュレーションによる自動運転（AV）開発の加速、小売体験の向上など、イノベーションを加速しプロセスを合理化していることを説明しました。 gen AIのメッセージは、ショーの直前にもNVIDIA本社でのファイヤーサイドチャットで共有され、NVIDIAの自動車部門副社長であるアリ・カニ氏とボストンコンサルティンググループのマネージングディレクター兼パートナーであるアカシュ・アロラ氏が、イノベーションの急速な推進力と、gen AIが車内体験の向上や車両の設計、製造、販売方法の変革にどのように貢献するかについて話し合いました。電気自動車がショーフロアを席巻自動車産業の電動化への動きがIAAでフルに展示され、多くのグローバル自動車メーカーが現行および今後の電動モビリティラインアップを披露しました。メルセデス・ベンツは、Concept CLA Classを公開し、来るべきエントリーレベルセグメントにおけるブランドの未来ビジョンを訪問者に提供しました。 Concept CLA Classは、次世代のメルセデス・ベンツモジュラーアーキテクチャ（MMA）プラットフォーム上にデザインされ、象徴的なデザインを予告し、ダイナミックなパフォーマンスを想起させます。内部は、優れた快適性と利便性を提供する究極の顧客体験を提供します。高性能、持続可能性、安全性、快適性の組み合わせに、優れたデジタル体験が加わることで、メルセデス・ベンツは2039年までに新車フリート全体で炭素中和を実現するという「アンビション2039」のビジョンを実現します。 MMAプラットフォームで開発された初の車種であるConcept CLA Classは、次世代の電気駆動技術への道を切り開き、NVIDIA DRIVEによって駆動されるメルセデス・ベンツの新しいオペレーティングシステムMB.OSを搭載しています。466マイル以上の予想航続距離を持つCLA Classは、効率とパフォーマンスを最大化するために800Vの電気アーキテクチャと急速充電を備えています。スポーティなリア駆動用に設計されたそのモジュラーデザインは、他の車種セグメントにもスケーラブルに適用できます。 Lotusは、Lotus Eletre Hyper-SUVのテストドライブをIAAで行いました。このモデルは、没入型デジタルコックピット、最大370マイルのバッテリー航続距離、NVIDIA DRIVE Orinシステムオンチップによる自律運転機能を備えています。DRIVEがハンドルを握ることで、この全電動車両はオーバーザエアアップデートを通じて車の寿命中に継続的に向上するサーバーレベルのコンピューティングパワーを提供します。…

「NVIDIA、ワシントンのAIの安全性確保の取り組みを支援」

本日、ホワイトハウスで開催されたイベントで、NVIDIAはバイデン政権が策定した自発的な取り組みを支持することを発表し、高度なAIシステムの安全性、セキュリティ、信頼性を確保するための取り組みを行うことを発表しました。同日、NVIDIAの最高科学者であるビル・ダリー氏が、米国上院の小委員会に出席し、生成型AIに関する潜在的な法規制に関する意見を求める証言を行いました。また、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンセン・ファンは、AIに関する業界のリーダーたちと共に、水曜日に上院全体で非公開の会議に参加します。アドビ、IBM、パランティア、セールスフォースなどの7社が、アマゾン、アンソロピック、グーグル、インフレクション、メタ、マイクロソフト、OpenAIと共に、バイデン・ハリス政権が7月に発表した8つの合意を支持しました。これらの取り組みは、規制が整備されるまで、生成型AIシステムの安全性を確保するための共通の基準とベストプラクティスを推進するために設計されています。これらは以下の内容を含んでいます： AI製品が展開される前に、その安全性と機能をテストすることサイバーや内部の脅威からAIモデルを保護することがんから気候変動まで、社会の最大の課題に対処するためにAIを活用することダリー氏がNVIDIAの経験を共有ダリー氏は証言の中で、政府と産業界はAIのイノベーションを奨励する一方で、モデルが責任を持って展開されるようにバランスを取るべきだと述べました。この小委員会の公聴会「AIの監督：人工知能のルール」は、世界中の政策立案者が生成型AIの潜在的なリスクを特定し、対処しようとする行動の一環です。今年初めに、この小委員会では、Anthropic、IBM、OpenAIのリーダー、AIの父とされるモントリオール大学の教授であるヨシュア・ベンジオなど、さまざまな学術的な証言が行われました。ダリー氏は、NVIDIAリサーチの300人以上のグローバルチームを率いており、火曜日にはMicrosoftの社長兼副議長であるブラッド・スミス氏と共に証人席を共有しました。ダリー氏の証言は、過去20年間にわたるAIの進化におけるNVIDIAの特異な役割を簡潔にまとめたものでした。加速されたコンピューティングがAIを生み出した彼は、NVIDIAが1999年にGPU（グラフィックス処理ユニット）を発明し、2006年にCUDAプログラミングソフトウェアで並列処理の幅広い役割に適合させたことを説明しました。その後、さまざまな科学技術分野の開発者たちが、この新しい形の加速されたコンピューティングが彼らの研究を大幅に前進させることができると気付きました。その過程で、研究者たちはGPUが巨大な並列処理を必要とするAIのニューラルネットワークにも適していることを発見しました。 2012年に、2つのNVIDIA GPUで訓練されたAlexNetモデルは、画像認識において人間の能力に近い結果を示しました。この結果は、ChatGPTなどの既存のモデルの進展をもたらし、世界中の数億人が使用する生成型AIモデルの急速な進化の10年を引き起こしました。今日、加速されたコンピューティングと生成型AIは、産業の変革、グローバルな課題の解決、そして社会への深い恩恵を示しています。それは、ダリー氏がNVIDIAに加入する前に、スタンフォード大学のコンピュータサイエンス学科の教授を務めていたこともあります。 AIの可能性と限界ダリー氏は、書面でAIがビジネス、医療、気候科学など、さまざまな分野で専門家の仕事を想像以上に向上させる例を挙げました。 AI製品やサービスも、他の技術と同様にリスクを伴い、既存の法律や規制の対象となっています。産業界も、AIを責任を持って展開する役割を果たす必要があります。開発者は、モデルを訓練し、その出力を定義する際に、AIモデルの限界を設定します。ダリー氏は、NVIDIAがオープンソースのNeMo Guardrailsを2023年4月に公開しました。これは、開発者が正確で適切かつ安全なテキスト応答を生成するための生成型AIアプリケーションをガイドするために使用できるソフトウェアです。また、NVIDIAはAIモデルの内部リスク管理ガイドラインも維持しています。…

「AIプロジェクトが、アルゼンチンの軍事独裁政権下で行方不明になった子供たちの成人した顔を想像します」

アルゼンチンの広告宣伝家、サンティアゴ・バロス氏は、アプリを使用して、アルゼンチンの軍事独裁時代に両親から引き離された子供たちが今日どのように見えるかの画像を作成しています

「AIチャットボットが$1未満で数分でソフトウェアを作成する」

AIチャットボットが仮想のソフトウェア会社ChatDevを運営し、ソフトウェアをわずか7分で一から開発し、コストを1ドル以下に抑えるという驚くべき可能性を示す研究が行われました。OpenAIのChatGPTなどの強力なAI技術によって実現されたこの驚異的な成果は、ソフトウェア開発の新たな扉を開くものです。この記事では、この研究の興味深い結果を探求し、AIチャットボットがこの偉業を成し遂げた方法と、テクノロジー業界への影響を探ります。また読む: MetaがCode Llamaをリリース：最新のAIコーディングツール実験: ChatDevの作成ブラウン大学と中国のいくつかの大学の研究者たちは、AIチャットボット（特にChatGPTの3.5モデルを使用したもの）が最小限の人間の介入でソフトウェア開発を処理できるかどうかをテストすることを目指しました。彼らは、よく知られたウォーターフォールソフトウェア開発モデルに触発された架空のソフトウェア開発会社ChatDevを設立し、設計、コーディング、テスト、ドキュメントの4つの主要な段階で構成されました。また読む: Codey: GoogleのジェネレーティブAIによるコーディングタスク AIの役割と共同プロセス研究者はAIボットに異なる役割を割り当て、それぞれ特定のタスク、通信プロトコル、制約を提供しました。CEOとCTOは「設計」の段階を主導し、プログラマとアートデザイナーは「コーディング」の段階を担当しました。プロセスの各段階で、AIボットはお互いとコミュニケーションを取り、最小限の人間の入力を必要としました。この共同プロセスには、プログラミング言語の選択やバグの特定などの意思決定が含まれていました。ボットたちはシームレスに連携し、ソフトウェアの完全な開発まで各段階でプロジェクトを進めました。効率とコスト効果この実験では、さまざまなソフトウェアシナリオが含まれており、開発の時間とコストを測定するための分析が行われました。ChatDevは、平均してわずか7分でソフトウェア開発の全プロセスを完了し、驚くべきコストである1ドル未満でした。ボットの「メモリ」と「自己反省」の機能により、この驚異的な偉業が達成され、潜在的な脆弱性が特定され、解決されました。研究では、86.66%の精度率が報告され、ほとんどの生成されたソフトウェアシステムが完璧に実行されました。ChatDevによって示されたこの効率とコスト効果は、ソフトウェア開発業界に広範な影響を与えます。意義と現実世界への応用この研究の結果は、ChatGPTなどの生成AI技術が特定の業務を遂行する際の膨大な潜在能力を示しています。ChatGPTは、導入以来、生産性を向上させ、時間を節約するためにさまざまな産業でますます採用されています。コーダーたちもChatGPTなどの生成AIツールを迅速に受け入れています。たとえば、ベルリンのコーダーであるDaniel Dippoldは、ChatGPTを使用してアパートを見つけるのを助けるプログラムを開発しました。Amazonなどの大手テック企業もソフトウェア開発にChatGPTの力を活用し、その広範な応用範囲を示しています。また読む: プログラマーを支援するコードを生成できる10のAIツール課題と将来の展望この研究は確かに画期的である一方、その限界も認識することが重要です。研究者は、ソフトウェア作成に影響を与える可能性がある言語モデルのエラーやバイアスを特定しました。しかし、研究者たちは、これらの課題がAIの進化に伴い解決されるということに楽観的です。また読む:…

Amazon SageMakerドメインをVPCのみモードでサポートし、SageMaker Studioでの自動シャットダウンライフサイクル設定とTerraformでのSageMaker Canvasをサポートします

Amazon SageMakerのドメインは、SageMakerの機械学習（ML）環境をサポートしており、SageMaker StudioやSageMaker Canvasを含んでいますSageMaker Studioは、完全に統合された開発環境（IDE）であり、すべてのML開発ステップを実行するための特別なツールにアクセスできる単一のWebベースの視覚インターフェースを提供しますデータの準備からMLモデルの構築、トレーニング、展開まで、すべてのステップを行うことができます

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