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マイクロソフトアジュール：クラウドコンピューティングの未来を支える

Microsoft Azureの現代のビジネスやテクノロジー環境への影響を発見してください主な特徴、利点、使用例を探索しましょう

データ管理における機械学習の活用

機械学習はデータ管理を変革し、拡張性、リアルタイム分析、個別化の解決策を提供しています' (Kikai gakushū wa dēta kanri o henkaku shi, kakuchō-sei, riarutaimu bunseki, kōbetsuka no kaiketsu-saku o teikyō shiteimasu.)

コーディングなしで自分自身のChatGPTを作成する─ステップバイステップガイド

ChatGPTがリリースされてからほぼ1年が経ちましたが、OpenAIはそのプラットフォームの新機能や能力で私たちを驚かせ続けていますOpenAIの最新リリースノートでは、確かに新しい素敵な機能が提供されています

マーケティングキャンペーンを改善する革新的なテクノロジートレンド

最新のマーケティング技術のトレンドを学び、それらがより良い結果をもたらす方法を学びましょうマーケティングキャンペーンの成功を保証するための新しい戦略を探求しましょう！

Tech

「銀行を破産させずにビジネスでAIを導入するための5つのステップ」

人工知能は急速に発展し続けており、もし全ての産業に浸透し続ければ、私たちの生活のあり方を完全に変えることになるでしょうその結果、多くの起業家にとって、AIを自社に統合することが最優先の課題となりました個人でも自分の生活を向上させるためにAIを活用する方法を模索していますこの興奮は…

「データプライバシーとその経営への影響」

「データ管理がプライバシー法と統合され、ビジネスイノベーションを推進する一方で、消費者の権利を保護する方法を探求する」

バード：新しいChatGPTの競争相手

「人工知能におけるユーザーエクスペリエンスを最適化するための絶え間ない探求心を持つGoogleは、最新で最も先進的な対話システムであるBardを導入しました」

Hukkufubu ni storeshien no chihō o shōkai suru

私たちのエンタープライズハブプランの一環として、最近ストレージリージョンのサポートを提供しました。リージョンを使用すると、組織のモデルとデータセットを保存する場所を決めることができます。これには次の2つの主な利点がありますが、このブログ記事では簡単に説明します：規制と法的遵守、より一般的にはデジタル主権の向上パフォーマンス（高速なダウンロードとアップロード、遅延の改善）現在、以下のリージョンをサポートしています：米国 🇺🇸 EU 🇪🇺 近日公開予定：アジア・太平洋 🌏 しかし、まずは組織の設定でこの機能をセットアップする方法を見てみましょう 🔥 組織の設定もしもあなたの組織がまだエンタープライズハブ組織でない場合、以下の画面が表示されます：サブスクリプションを開始すると、以下のリージョン設定のページが表示されます：そのページでは以下の情報が表示されます：組織のリポジトリの現在の場所の監査リポジトリを作成する場所を選択するためのドロップダウンリポジトリタグデフォルトの場所以外に保存されている任意のリポジトリ（モデルまたはデータセット）は、直接リージョンとしてタグとして表示されます。これにより、組織のメンバーはリポジトリの場所を一目で確認することができます。規制と法的遵守多くの規制された業界では、データを特定の地域に保存する要件がある場合があります。 EUの企業の場合、Hubを使用してデータセット、モデル、インファレンスエンドポイントをすべてEUのデータセンター内でGDPRに準拠した方法で構築することができます。…

「企業におけるAIの倫理とESGへの貢献の探求」

全世界がAIで賑わっている中で、これらの技術によってもたらされる重要な課題には、倫理的な影響とESGへの関心があります”

「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」

紹介大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、人工知能と自然言語処理の革新的なブレークスルーを表します。彼らは人間の言語を理解し、生成することができ、テキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを生成することができるため、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に使用できます。生成AIはコンテンツ作成の自動化や強化、ユーザーエクスペリエンスの個別化、ワークフローの効率化、創造性の促進など、現実世界のアプリケーションで非常に重要な役割を果たしています。この記事では、エンタープライズがオープンLLMと統合できるように、エンタープライズナレッジグラフを効果的にプロンプトに基づいて構築する方法に焦点を当てます。学習目標 LLM/Gen-AIシステムと対話しながら、グラウンディングとプロンプトの構築に関する知識を獲得する。グラウンディングのエンタープライズへの関連性と、オープンなGen-AIシステムとの統合によるビジネス価値を例を挙げながら理解する。知識グラフとベクトルストアという2つの主要なグラウンディング競争解決策を、さまざまな側面で分析し、どちらがどのような場合に適しているかを理解する。パーソナライズされたおすすめの顧客シナリオにおいて、知識グラフ、学習データモデリング、およびグラフモデリングを活用したグラウンディングとプロンプトのサンプルエンタープライズ設計を研究する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルは、深層学習技術を用いて大量のテキストや非構造化データをトレーニングした高度なAIモデルです。これらのモデルは人間の言語と対話し、人間らしいテキスト、画像、音声を生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。一方、言語モデルの定義は、テキストコーパスの分析に基づいて単語のシーケンスに対して確率を割り当てることを指します。言語モデルは、シンプルなn-gramモデルからより洗練されたニューラルネットワークモデルまでさまざまなものがあります。ただし、”大規模言語モデル”という用語は、深層学習技術を使用し、パラメータが数百万から数十億に及ぶモデルを通常指します。これらのモデルは、言語の複雑なパターンを捉え、しばしば人間が書いた文と区別のつかないテキストを生成することができます。プロンプトとは何ですか？ LLMまたは同様のチャットボットAIシステムへのプロンプトとは、会話やAIとの対話を開始するために提供するテキストベースの入力やメッセージのことです。LLMは柔軟で、さまざまなタスクに使用されるため、プロンプトのコンテキスト、範囲、品質、明瞭さは、LLMシステムから受け取る応答に重要な影響を与えます。グラウンディング/RAGとは何ですか？自然言語LLM処理の文脈におけるグラウンディング、またはリトリーバル拡張生成（RAG）は、プロンプトをコンテキスト、追加のメタデータ、および範囲で豊かにすることを指します。これにより、AIシステムは必要な範囲とコンテキストに合わせてデータを理解し、解釈するのに役立ちます。LLMの研究によれば、応答の品質はプロンプトの品質に依存することが示されています。これはAIの基本的な概念であり、生データと人間の理解と範囲を一致する形でデータを処理および解釈する能力とのギャップを埋める役割を果たします。これにより、AIシステムの品質と信頼性が向上し、正確かつ有用な情報や応答を提供する能力が高まります。 LLMの欠点は何ですか？ GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）はさまざまなアプリケーションで注目と利用が進んでいますが、いくつかの欠点も存在します。LLMの主な欠点には以下があります： 1. バイアスと公平性：LLMはしばしば訓練データからバイアスを引き継ぎます。これにより、バイアスを持ったまたは差別的なコンテンツの生成が生じ、有害なステレオタイプを強化し、既存のバイアスを固定化する可能性があります。 2. 幻覚:…

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