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「Amazon SageMakerデータパラレルライブラリを使用して、トレーニングを高速化します」

大規模言語モデル（LLM）のトレーニングは、Llama2、Falcon、StarCoderなど、公に利用可能ないくつかのモデルのリリースにより、昨年からますます人気が高まっています顧客は今や、10億から1750億以上のパラメータを持つ前例のない大きさのLLMをトレーニングしていますこれらのLLMのトレーニングには、膨大な計算リソースと時間が必要です数百台の […]

エグゼクティブアーキテクトのFinOpsへのアプローチ：AIと自動化がデータ管理を効率化する方法

フィンオプスは進化するクラウド金融管理の学問と文化的実践であり、組織が最大のビジネス価値を得ることを可能にします

「クリスマスラッシュ」3Dシーンが今週の「NVIDIA Studio」でホリデーのチアをもたらします」

編集者の注記：この投稿は、我々の週刊「In the NVIDIA Studio」シリーズの一部であり、特集アーティストを称え、創造的なヒントやトリックを提供し、そしてNVIDIA Studioテクノロジーが創造的なワークフローを向上させる方法をデモンストレーションしています。友達や家族、そして今週のIn the NVIDIA Studioアーティスト、3Dエキスパートボゾ・バロブによる美しく描かれたサンタのアニメーションを楽しむ季節です。今週は、驚くべきマイルストーンも達成されました。NVIDIA RTXパワードのゲームとクリエイティブアプリが500以上、レイトレーシングやNVIDIA DLSSなどのAIパワードテクノロジーに対応して利用できます。Adobe Creative Cloudスイート、Autodesk Maya、Blender、Blackmagic DesignのDavinci Resolve、OBS、Unityなど、最も人気のあるアプリ120以上がRTXを使用してワークフローを数倍に加速し、新しいAIツールと機能を提供し、リアルタイムのレイトレーシングプレビューを可能にしています。これを祝して、NVIDIA GeForceではギフトカード、希少な＃RTXONキーボードキーキャップなどをプレゼントするキャンペーンを開催しています。参加方法については、GeForceのFacebook、Instagram、TikTok、またはX（以前のTwitter）をフォローしてください。 💚 THANK YOU FOR 500…

ムーブワークスのCEO兼創業者であるBhavin Shah—シリコンバレーの起業の旅、AIのスケーリングの課題、イノベーション文化、戦略的パートナーシップ、規制上のハードルの克服、ユーザーとのAIとの対話、エンタープライズの将来のビジョン

この洞察に富んだインタビューでは、MoveworksのCEO兼創設者であるBhavin Shahの起業の旅を探索します Bhavinは、シリコンバレーのルーツに深く立ち入り、初期の経験（特にSteve Wozniakとの思い出深い出会い）がMoveworksの創設への道を築いた様子を詳しく説明していますこの会話は彼のキャリアのさまざまな段階をたどります... MoveworksのCEO兼創設者であるBhavin Shah — シリコンバレー、起業の旅、AIのスケーリングの挑戦、イノベーション文化、戦略的パートナーシップ、規制のハードルの克服、ユーザーAIインタラクション、エンタープライズの未来のビジョン読む更に »

テックの雇用削減はAI産業について何を示しているのか？

最近数ヶ月間、テクノロジー業界は大量の解雇に見舞われていますこれによって多くの労働者やテクノロジーに参入したいと考えている人々が、次にどのような道を進むべきか分からなくなっています例えば、2023年には10万人以上のテクノロジーの解雇がありましたAmazonやGoogle、Metaなどの企業は大規模な解雇を発表しました...

「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...

お客様との関係を革新する：チャットとReact.jsとのCRMのシナジーを探る

このブログ記事では、CRM、リアルタイムチャットアプリケーション、およびReact.jsライブラリの相互関係について探求します

このAI論文は、「GREAT PLEA」倫理的フレームワークを提案しています：医療における責任あるAIのための軍事に焦点を当てたアプローチ

ピッツバーグ大学、ウェル・コーネル・メディシン、テレメディシン＆先進テクノロジー研究センター、統合失調症（USU）、ブルック陸軍医療センター、およびピッツバーグ医療センターの研究者グループは、特に透明性、バイアスモデリング、倫理的意思決定に焦点を当てた、保健医療における創発AIの倫理的原則を調査しました。彼らはGREAT PLEA原則と呼ばれるフレームワークを提案しました。これは、ガヴァナビリティ、リライアビリティ、エクイティ、アカウンタビリティ、トレーサビリティ、プライバシー、法的性質、共感、およびユートニカを表しています。フレームワークは、創発AIの統合から生じる倫理的ジレンマに対処するために、これらの原則の積極的な採用と拡大を提唱しています。この研究では、軍事と医療の共通した迅速な意思決定の必要性を強調しながら、医療における創発AIの変革的な可能性を探求し、透明性やバイアスなどの倫理的懸念に注目しています。また、軍事倫理に触発された実践的な枠組みを紹介しており、創発AIを医療に統合する際の倫理的な課題に対処するために、ガヴァナンス、公平さ、および意思決定プロセスにおける共感を重視しています。軍事や医療を含むさまざまな分野でAIの役割が拡大していることは、倫理的考慮の必要性を強調しています。この研究では、米国国防総省とNATOが軍事AIの倫理を公開したことを指摘しています。また、臨床部門の代替案など、医療におけるAIの影響を探求し、創発AIの変革的な可能性に焦点を当てています。医療における創発AIのための特定の倫理的原則の欠如を強調しています。軍事と医療部門でのAIの優先事項の収束が強調されています。この研究では、医療における創発AIのために軍事に触発された倫理的原則を提案しています。研究者は、ガヴァナビリティ、リライアビリティ、エクイティ、アカウンタビリティ、トレーサビリティ、プライバシー、法的性質、共感、およびユートニカなどの問題に対処するためのGREAT PLEA原則を作成するために、軍事と医療の倫理的な懸念を対比させています。研究者は、医療における創発AIシステムについて、エンドユーザーにその能力と限界の認識を確保するための教育の重要性を強調し、透明性と文書化を重視しています。さらに、研究チームは、患者ケアの改善と同時に、人間の創造性、生産性、問題解決能力の向上の道徳的意義も強調しています。まとめると、この研究では、創発AIを医療に組み込むために、軍事に触発された「GREAT PLEA」という倫理的原則のセットを提案しています。このフレームワークは、透明性、文書化、およびトレーサビリティの重要性を強調し、医療実践における信頼性を向上させ、倫理基準を維持するものです。エンドユーザーへの教育と創発AIにおける倫理的な課題に積極的に取り組むことによって、患者ケアの改善を図ることが重要です。この記事の元の投稿はこちらからご覧いただけます。また、MarkTechPostでご覧いただけます。

「みんなのためのLLM：ランニングLangChainとMistralAI 7BモデルをGoogle Colabで」

『誰もが大規模言語モデルは、定義通り大規模であることを知っていますそして、それもつい最近までは高性能なハードウェアの所有者または少なくともクラウドアクセスのために支払った人々にのみ利用可能でした...』

自律AIエージェント：データサイエンスと技術の未来を切り拓く先駆者

イントロダクションテクノロジーのダイナミックな風景において、自律型AIエージェントは変革的な存在として登場し、データと人工知能との相互作用を再構築しています。この魅力的な領域に深く入り込むと、これらのエージェントが単なるプログラム以上のものであることが明らかになります。彼らは私たちの日常生活にAIを統合するパラダイムシフトを象徴しているのです。自律型AIエージェントの理解自律型AIエージェントは、人間の介入なしで意思決定と行動実行が可能な知的な存在です。これらのエージェントは最新のアルゴリズムと機械学習モデルを活用してデータを分析し、洞察を得て自律的にタスクを実行します。自律型AIエージェントはどのように動作するのですか？以下は、彼らがどのように動作するかの詳細です：計画：目標の定義：エージェントは、達成したい特定のタスクやプロセスの最適化など、あらかじめ定義された目標から始めます。環境の評価：エージェントはセンサーや他のデータソースを通じて、周囲の情報を継続的に収集します。これにより、エージェントは現在の状況や潜在的な障害を理解するのに役立つデータを得ます。プランの生成：エージェントは目標と環境情報に基づいて目的を達成するための計画や戦略を生成します。これにはアクションの計画、適切なツールの選択、潜在的な結果の予測などが含まれる場合もあります。意思決定：データの分析：エージェントはセンサーの読み取り、過去の経験、学習したモデルなどの利用可能なデータを分析し、状況を理解し、異なるアクションの潜在的な結果を予測します。アクションの選択：強化学習や他の意思決定アルゴリズムを使用して、エージェントは目標を達成する可能性が最大化すると信じるアクションを選択します。適応と学習：エージェントは経験から継続的に学びます。行動の結果を監視し、新しい情報に基づいて知識ベースや意思決定プロセスを更新します。ツールとリソース： LLM（大規模言語モデル）：これらは、エージェントの脳として機能し、コミュニケーションや推論のための人間のような言語理解と生成能力を提供します。センサーとアクチュエーターにより、エージェントは物理的な環境を知覚し、相互作用することができます。…

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