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「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、Generative AIとRAGを活用して安全なエンタープライズアプリケーションを構築する」

この投稿では、AWS Amplifyを使用してセキュアなエンタープライズアプリケーションを構築し、Amazon SageMaker JumpStart基盤モデル、Amazon SageMakerエンドポイント、およびAmazon OpenSearch Serviceを呼び出して、テキストからテキストまたはテキストから画像への変換、およびRetrieval Augmented Generation（RAG）の作成方法を説明しますこの投稿を参考にして、AWSサービスを使用してジェネレーティブAI領域のセキュアなエンタープライズアプリケーションを構築するために利用できます

「Ntropyの共同創設者兼CEO、ナレ・ヴァルダニアンについて – インタビューシリーズ」

「Ntropyの共同創設者兼CEOであるナレ・ヴァルダニアンは、超人的な精度で100ミリ秒以下で金融取引を解析することを可能にするプラットフォームを開発者に提供していますこれにより、新世代の自律型ファイナンスへの道が開かれ、これまでになかった製品やサービスが実現されますこのプラットフォームは、生の取引ストリームをコンテキスト化された構造化情報に変換するために、データを組み合わせています」

DSPyの内部：知っておく必要のある新しい言語モデルプログラミングフレームワーク

言語モデルプログラミング（LMP）フレームワークの世界は、ここ数か月で急速に拡大していますLangChainやLlamaIndexなどのフレームワークは、確かに関連するレベルの成果を上げています...

「トップデータプライバシーツール2023」

データプライバシー管理ソフトウェアは、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア消費者プライバシーアクト（CCPA）などのプライバシー規制に対する遵守を容易にします。データ主体アクセスリクエスト（DSAR）や一般データ保護規則（GDPR）における消去権（忘れられる権利）などは、行わなければならないことの一部です。データプライバシー管理ソリューションを活用することで、企業はプライバシープログラムをより効果的に管理できます。これにより、手動操作を自動化し、透明性を高め、レポートツールを使用することができます。 Enzuzo ウェブサイト、オンラインショップ、モバイルアプリ、SaaSプラットフォームは、法的なプライバシールールの恩恵を受けます。Enzuzoを使用すると、予算を超えることなくこれを実現することができます。自動DSARリクエストジェネレータ、クッキーコンセントバナーテンプレートなど、包括的なコンプライアンスプラットフォームです。Enzuzoは、シングルで直感的なインターフェースからのさまざまな機能や要求を管理する能力が、このプラットフォームの最大の強みの一つです。個々の詳細を安全に収集する方法は、実装に時間がかかる場合があります。規制フレームワーク、地域の規制要件、複数の言語、コンプライアンス要件の頻繁な変更など、平均的なビジネスには多くの課題があります。 DataGrail プライバシー管理ツールとして、DataGrailはクライアントデータの追跡と管理をシステムと部門全体で一元化することで、企業のコンプライアンスを簡素化します。また、DSARなどのプライバシー関連の活動を自動化するための有用なツールも提供しています。DataGrailは、多くの国際的な規制要件に準拠し、企業がデータ主体からの要求やその他のコンプライアンス問題を管理するのに役立ちます。システムが提供する多くの機能には、データマッピングと在庫、同意管理、ポリシーと通知管理、ベンダー管理などがあります。また、リアルタイムの分析とダッシュボードも提供され、ビジネスのコンプライアンス業務を監視し、懸念のある領域を特定するのに役立ちます。 PrivacyEngine PrivacyEngineの主な目標は、データプライバシーに関連するリスクを軽減し、プライバシーが優先される文化を確立するために企業を支援することです。データインベントリとマッピング、プライバシーリスク評価、DSR管理、インシデント管理、ベンダー管理など、PrivacyEngineが提供するサービスの一部です。個別のリスク評価とプライバシー影響評価を通じて、ビジネスは機密データのプライバシーに対する脅威を特定し、測定し、軽減するのに役立ちます。ただし、PrivacyEngineは高価なため、一部の小規模およびVoAGI規模の企業には手の届かない価格になる可能性があります。企業が拡大したりニーズが変わったりすると、ソフトウェアの価格も上昇する場合があります。PrivacyEngineの導入とメンテナンスは、同様のプラットフォームと同様に、課題があり、時間とエネルギーのかなりの投資が必要です。ビジネスは、既存のインフラストラクチャや手順にソフトウェアを設定し、統合するために、かなりの時間とエネルギーを費やす必要があります。 OneTrust プライバシー、セキュリティ、ガバナンスに関しては、OneTrustが頼りになるプロバイダです。同社は、GDPR、CCPA、LGPDなどの国際基準を満たすために、組織が利用できるさまざまなソフトウェアソリューションの完全なスイートを提供しています。OneTrustのソフトウェア製品は、プライバシー、セキュリティ、ガバナンスの取り組みを監督するための強力なツールを企業に提供します。ソフトウェアは、さまざまな業界の企業の特定の要件に合わせてカスタマイズすることができる柔軟性を持っています。コンサルティングやトレーニングは、OneTrustが提供する多くの専門サービスのうちの2つにすぎません。これらのサービスは、組織がプライバシーの取り組みを改善し、国際基準に適合するのを支援するためのものです。 Securiti Securitiは、オンプレミス、ハイブリッド、およびマルチクラウドの環境で、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスを提供するエンドツーエンドのプライバシーおよびデータセキュリティ自動化システムです。データのカタログ化、機密データの検出、アクセスインテリジェンスとコントロール、セキュリティポストマネジメントなど、Securitiのソフトウェア製品にはさまざまな機能があります。これにより、エンドツーエンドのデータ保護が実現されます。Securitiは、ビジネスが自社の機密データを理解し、データ漏洩の可能性を低下させ、法的基準を遵守するのに役立ちます。Securitiの競争力のある要素は、低価格で広範な機能を提供することです。このプラットフォームは、オンボーディングを容易にするための便利な技術リソースを提供し、データの透明性を高めるための便利なダッシュボードと可視化ツールのセットを管理します。 Collibra Collibraは、クラウドで動作するデータインテリジェンスプラットフォームであり、企業がデータ資産を管理し、統治するのを支援します。このシステムは、企業がデータから学び、それを利益に変えるための基盤を提供します。データガバナンス、カテゴリ化、データライン、データ品質など、対応するために構築された機能が数多くあります。Collibraのソフトウェアソリューションには、自動データの発見とカテゴリ化、データラインの可視化、データ品質の監視、データのカタログ化とインデックス化、ワークフローの管理などの機能があります。プラットフォームの統合されたコラボレーションとコミュニケーション機能は、データスチュワードとアナリストの間の情報共有と協力を促進します。Collibraのプラットフォームの複雑さは、技術的な専門知識を持つユーザーに適していますが、展開にはより技術的なノウハウを持つ企業が必要です。多くのユーザーは、Collibraのインターフェースについての説明が必要であり、慎重な準備にもかかわらず、ソフトウェアの最大限の活用には外部の支援が必要になる場合があります。 Palqee Palqeeは、企業がリスク、コンプライアンス、ガバナンスの目標を達成するための包括的なツールです。データマッピング、アセスメント、主体の権利管理、ドキュメンテーション、プライバシー主導の文化の醸成など、このプログラムはいくつかの分野で輝いています。Palqeeは、ユーザーフレンドリーな設定オプション、豊富なプリメイドテンプレートのライブラリ、活発なユーザーコミュニティを備えたため、コンプライアンス管理と協力のための人気のある選択肢となっています。他のソフトウェアオプションとは異なり、Palqeeは初期費用が高額であり、利用者はより長期の契約条件に同意する必要があります。Palqeeコミュニティとそのコンプライアンス機能は主に南米市場に焦点を当てており、他の地域の企業にとってはプラットフォームの有用性が低下する可能性があります。 Osano Osanoは、ウェブサイトやアプリのプライバシーポリシーを管理し、データプライバシールールに準拠するためのさまざまなリソースを提供します。基本的な機能には、プライバシーの問題を分析すること、ユーザーの同意を管理すること、規制の遵守をチェックすることが含まれます。Osanoは、企業が特定の用途に適応できるプライバシーポリシーテンプレートやコンプライアンスレポートも提供しています。Osanoプラットフォームには直感的なインターフェースとシンプルなコントロールがあります。プライバシーフローの問題をチェックするための包括的なプライバシースキャンモジュールなど、他にも便利なツールがあります。これらの機能は、組織が主要なプライバシースタンダードを満たすための進捗状況を示す編集可能なレポートによってサポートされています。 TrustArc TrustArcは、プライバシーフレームワーク、インテリジェンス、レポートの洞察、データインベントリの機能を調整してコンプライアンス管理を一元化するプライバシー管理プラットフォームです。時間のかかる労力を削減し、効率化するために、TrustArcはエンドツーエンドのコンプライアンス管理のための完全に自動化されたプラットフォームを提供しています。さらに、プラットフォームは展開中に生じる可能性のある問題に対処するための一流のカスタマーサービスチームのサポートを受けています。TrustArcの欠点は、プラットフォームの多機能性と個別化の選択肢に起因しています。TrustArcを信頼できる情報の中心とするためには、多くの監視が必要な場合があります。 BigID BigIDは、人工知能エンジンを搭載した企業全体のデータ発見と管理プラットフォームです。データ発見とインテリジェンスがこのツールの強みであり、効率的な評価、カテゴリ化、プライベートデータの管理などの機能も備えています。このため、BigIDは、企業がデータをよりよく理解し活用するためのプリメイドとカスタマイズ可能なツールセットを提供しています。BigIDの利点と欠点は、エンタープライズレベルのデータ発見と分類ソリューションとしての性質を反映しています。パワフルなツールキットとさまざまな発見ツールは素晴らしいですが、これらのツールには一定の制御が必要です。BigIDは比較的直感的でないユーザーインターフェースを持っているため、初心者にとって使用が難しいことを知っておく必要があります。 Didomi Didomiは、組織が地元のデータプライバシーレギュレーションの要件を満たすためのクッキーコンセントソリューションです。ユーザーは、クッキーや類似のトラッキング技術の受け入れを記録、変更、証明することができるシステムです。組織は、クッキーコンセントプログラムを管理するためのいくつかの便利なツールを利用することができます。企業が独自の承認ポップアップやフォームをデザインする自由を与える承認システム、すべての法的要件に適合した同意情報の中央リポジトリ、Didomiを他のエンタープライズソフトウェアに接続するために使用できる認可アプリケーションプログラミングインターフェースなどのツールがあります。ユーザーが自分の権限をどのように使用しているかを明らかにする同意分析ダッシュボードもあります。Didomiは、ブートストラップスタートアップから多国籍の複合企業まで、さまざまな規模の企業によって利用されています。Google、Microsoft、Salesforceなどの大手企業も信頼しています。 IBM…

「効率的な変数選択のための新しいアルゴリズムが提案されました」

中国科学院合肥物质科学研究院の研究者たちは、化学計量学の応用のために変数選択アルゴリズムを開発しました

スタンフォードの研究者たちは、DSPyを紹介します：言語モデル（LM）と検索モデル（RM）を用いた高度なタスクの解決のための人工知能（AI）フレームワーク

言語モデルと検索モデルを使用することで、さまざまな複雑なタスクを簡単に解決することができます。言語モデル（GPT-3など）は、受け取った入力に基づいて人間らしいテキストを生成するために設計されています。一方、検索モデルは、データベースやドキュメントのコレクションから関連する情報を取得するために使用されます。解決したいタスクを明確に定義することで、新しいテキストを生成するか、既存の情報源からデータを取得するかが決まります。 GPT-3や同様のモデルを使用する場合、タスクを説明するプロンプトを提供し、モデルに基づいてテキストを生成させる必要があります。望ましい出力を得るために、プロンプトの文言や構造を試行錯誤する必要があります。これには、言語モデルから生成されたテキストとデータベースから取得した情報を組み合わせることが含まれる場合があります。これには、取得した情報に基づいて要約や洞察を生成することも含まれます。スタンフォード大学の研究者たちは、言語モデル（LM）と検索モデル（RM）を使用して高度なタスクを解決するためのフレームワークを構築しました。それをDSPyと呼んでいます。 DSPyには、LMをプロンプトし、微調整し、推論と検索の拡張を改善するためのさまざまな技術が含まれています。 DSPyは、Pythonicな構文を基にしており、LMへの指示のための組み立て可能で宣言的なモジュールを提供しています。 DSPyには、プログラムの宣言的なステップを実行するためにLMをトレーニングする自動コンパイラもあります。このコンパイラは、手動で中間段階のラベルを必要とせずに、最小限のデータから微調整を行うことができます。これにより、文字列操作の代わりにモジュールとトレーニング可能なパーツの体系的な空間を使用します。 DSPyでは、書いたプログラムをコンパイルするための2つのシンプルな概念、「シグネチャ」と「テレプロンター」を使用します。シグネチャは、DSPyモジュールの入出力の動作の宣言的な仕様です。一方、テレプロンターは、任意のプログラムのモジュールに対して効果的なプロンプトを学習してブートストラップし、選択することができる強力な最適化ツール（DSPyに含まれています）です。シグネチャは、サブタスクの最小限の説明と、LMに対して尋ねられる1つ以上の入力質問から構成されます。また、LMから期待される質問の回答も説明します。テレプロンターは、自動的な遠隔プロンプトです。他のものと比較して、DSPyは非常に少ないラベリングが必要とされると言います。ユーザーのパイプラインをサポートするために必要な中間ラベルをブートストラップします。 DSPyフレームワークは他のライブラリと大きく異なるため、使用ケースに基づいて使用するタイミングを容易に正当化できます。研究者によると、この統一されたフレームワークは、NLP/AIの研究者や新しいパイプラインや新しいタスクを探索して高度で複雑な問題を解決しようとする人にとって役立つものだと言います。使いやすくするために、インストールユーザーマニュアルが公開されています。さらに、将来的には様々な入門チュートリアルやリファレンス資料を公開する予定です。

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「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、Generative AIとRAGを活用して安全なエンタープライズアプリケーションを構築する」

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DSPyの内部：知っておく必要のある新しい言語モデルプログラミングフレームワーク

「トップデータプライバシーツール2023」

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スタンフォードの研究者たちは、DSPyを紹介します：言語モデル（LM）と検索モデル（RM）を用いた高度なタスクの解決のための人工知能（AI）フレームワーク

ランダムウォークタスクにおける時差0(Temporal-Difference(0))と定数αモンテカルロ法の比較

「機械に学習させ、そして彼らが私たちに再学習をさせる：AIの構築の再帰的性質」

アーティスの創設者兼CEO、ウィリアム・ウーによるインタビューシリーズ

「Jupyter APIを使用してノートブックをスケジュールして呼び出す」

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