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2024年のインフラストラクチャー予測

企業はAIの導入の転換点を見ているランサムウェアの脅威が罰則と衝突し、ハイブリッドクラウドアーキテクチャが主流となり、インフラのアップグレードが重要です

「GoogleがCloud TPU v5pとAIハイパーコンピューターを発表：AI処理能力の飛躍」

Googleは、AIハイパーコンピュータと呼ばれる画期的なスーパーコンピューターアーキテクチャと共に、テンサープロセッシングユニットのリリースで波紋を広げました。これらの革新的なリリースは、リソース管理ツールのダイナミックワークロードスケジューラーとともに、組織のAIタスクの処理における重要な前進を示しています。直近の11月にリリースされたv5eに継ぎ、Googleの最もパワフルなTPUであるCloud TPU v5pは、従来の設計とは異なり、性能志向のデザインを採用しており、処理能力の大幅な向上を約束しています。ポッドごとに8,960個のチップを装備し、チップ間のインターコネクションスピードは4,800 Gbpsを誇ります。このバージョンは、前のTPU v4と比べて倍のFLOPSと高帯域幅メモリ（HBM）の3倍の印象的な増加を提供します。パフォーマンスへの注力が大きな成果をもたらし、Cloud TPU v5pは、大規模なLLMモデルのトレーニング時にTPU v4と比べて驚異的な2.8倍の速度向上を実証しています。さらに、第2世代のSparseCoresを活用することで、v5pは前任者に比べて組み込み密なモデルのトレーニング速度が1.9倍速くなります。一方、AIハイパーコンピューターは、スーパーコンピューターアーキテクチャの革新的な存在となっています。最適化されたパフォーマンスハードウェア、オープンソースソフトウェア、主要な機械学習フレームワーク、そして適応的な消費モデルを組み合わせています。AIハイパーコンピューターは、単一のコンポーネントの補強ではなく、協力的なシステム設計を活用して、トレーニング、微調整、そしてサービスのドメイン全体でAIの効率と生産性を向上させています。この高度なアーキテクチャは、超大規模なデータセンターインフラストラクチャをベースに、厳密に最適化された計算、ストレージ、ネットワークデザインを特徴としています。さらに、JAX、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習フレームワークをサポートするオープンソースソフトウェアを介して関連するハードウェアへのアクセスも提供しています。この統合は、Multislice TrainingやMultihost Inferencingなどのソフトウェアと、Google Kubernetes Engine（GKE）やGoogle Compute Engineとの深い統合にも及びます。 AIハイパーコンピューターを特筆するのは、AIタスクに特化した柔軟な消費モデルです。革新的なダイナミックワークロードスケジューラーやCommitted Use Discounts（CUD）、オンデマンド、スポットなどの伝統的な消費モデルを導入しています。このリソース管理およびタスクスケジューリングプラットフォームは、Cloud TPUとNvidia GPUをサポートし、ユーザーの支出を最適化するために必要なすべてのアクセラレーターのスケジュールを効率化します。このモデルでは、Flex…

「自律AIエージェントを使用してタスクを自動化するための10の方法」

はじめにテクノロジーのダイナミックな風景の中で、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やり取りの方法を変えつつあります。この魅力的な領域に深入りするにつれて、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り、私たちの日常生活におけるAIの統合においてパラダイムシフトを表していることが明らかになります。本記事では、現在利用可能な最も優れた自律型AIエージェントの中から10つを紹介します。これらのAIエージェントがあなたに何ができるのか、さらに詳しく知るために読み続けてください。自律型AIエージェントとは何ですか？自律型AIエージェントは、持続的な人間の介在なしにタスクを実行するために独立して動作する高度な人工知能システムです。これらのエージェントは、機械学習と自動化を活用して、異なる領域でタスクの分析、学習、および実行を行います。単純なタスク自動化ツールから、自然言語の理解、意思決定、および新しい情報への適応能力を持つ洗練されたシステムまで、さまざまな範囲のエージェントが存在します。自律型AIエージェントは、技術がさまざまな日常タスクとの相互作用を革新する上で重要な役割を果たしています。自律型AIエージェントはどのように動作するのですか？自律型AIエージェントが具体的に何をするか、またどのようにしてタスクを自己で実行できるのかを疑問に思っていましたか？これらの高度なAIモデルは、複雑な指示や目標をより小さな、シンプルなタスクに分解し、構造化されたプロセスでそれらを実行するように設計されています。また、特定のタスクの自動化やループでの操作も可能です。以下は、ほとんどの自律型AIエージェントの基本的なワークフローです。タスクの定義：まず、AIエージェントが明確な指示、締切、および優先順位を持つタスクを作成します。タスクの優先順位付け：次に、緊急性と重要性に基づいてタスクの優先順位を付けるためにAIアルゴリズムを使用します。タスクを自動化：重複するタスクを効率的に実行するために、それらをAIモデルに委任します。進捗の監視：プロセスの設定とタスクの実行後、これらのタスクの進捗状況を追跡し、リアルタイムで更新を受け取ります。相互作用：これらのエージェントは、自然言語のコマンドを使用して簡単にタスクを作成、変更、管理することもできます。トップ自律型AIエージェント以下に、10の最も優れた自律型AIエージェントとそれぞれの説明、利点、および具体例をご紹介します。 1. AgentGPT AgentGPTは、多機能でカスタマイズ可能なオープンソースの自律エージェントです。旅行の計画、メールの作成、クリエイティブなテキスト形式の生成など、幅広いタスクを実行することができ、さらに追加の機能や機能を追加することでカスタマイズすることができます。AgentGPTは、名前と目標を追加し、展開ボタンをクリックするだけで使用することができ、コーディングは不要です。複雑なタスクをより小さなサブタスクに分解し、最小限の人間の関与で主目標を達成するために反復的なプロンプトを使用します。利点時間と労力を節約：AgentGPTは、あなたがたくさんの時間と労力を要するタスクを自動化することができます。生産性の向上：タスクの自動化により、重要なことに集中するために時間を確保することができます。楽しむ時間を増やす：退屈でつまらないタスクを自動化することにより、楽しい時間を過ごすことができます。より創造的になる：新しいアイデアや可能性を生成することによって、より創造的になることができます。具体例ハワイ旅行の計画：AgentGPTは、フライト、宿泊施設、アクティビティなど、詳細なハワイ旅行を計画するのに役立ちます。メールの作成：件名、本文、署名を含めたメールの作成をサポートします。…

マルチモーダルAIがデジタルのつながりを作り出す

「複数の要素とデータストリームを組み合わせることにより、マルチモーダルAIはよりスマートで人間らしいシステムの可能性を提供します」

「この男性は誰でもバイラルにすることができます（10か月で21億回の視聴回数）」

「以下は、短編コンテンツで1か月で1億ビューを獲得するための6つのステップのフレームワークです...」

「エンタープライズサービスマネジメントがAIを活用したチームを実現する」

あなたの従業員はおそらくロボットのような感じがするでしょう私たちの仕事をするために使用するさまざまなアプリケーションやテクノロジーのアラートの連続で、ますますネットワーク化され常にオンになっている世界に追いつこうとするだけでも、終わりのない電話、メール、テキスト、Slackメッセージなどが押し寄せます私たちのチームは今まで以上につながっています[...]

SQLを練習するための最高のプラットフォーム

SQL、またはStructured Query Language（構造化クエリ言語）は、データベースの言語です。コンピュータがデータを理解し管理するための方法です。データアナリスト、科学者、エンジニアを目指す場合、SQLはテックワールドで必須のスキルです。このガイドでは、SQLのスキルを磨き、データ関連の面接で成功するための最良のプラットフォームをご紹介します。ですから、SQLの問題に困ったことがあるのであれば、心配しないでください。夢の役割に向けて、SQLのパワーを引き出すためのツールを持っています。 HackerRank HackerRankは、SQLスキルを磨くための素晴らしいプラットフォームであり、難易度のレベルやSQLのトピックによってカテゴリ分けされた様々な練習問題を提供しています。基本的なクエリから高度な最適化まで、中級者から上級者まで対応しています。また、プラットフォームには時間制限付きのスキル認定テストもあり、自分のSQLの熟練度を評価することができます。HackerRankのゲーム感覚のアプローチで学習が楽しくなり、成果を示すバッジも獲得することができます。全体的には、SQLの専門知識を高めるためのダイナミックなリソースです。 Leetcode LeetCodeは人気のあるコーディングプラットフォームであり、SQLの問題についてもさまざまなスキルレベルのユーザー向けに問題を提供しています。実世界の問題解決に重点を置いており、ユーザーは企業のタグによって問題を絞り込むことができ、特定の業界のニーズに合わせて準備することができます。ただし、無料アカウントでは利用できる問題の一部に制限があります。それでも、手順ごとの学習よりも問題解決に重点を置いているため、初心者にはより難しいかもしれません。 StrataScratch StrataScratchは、SQLの面接練習において手放せないプラットフォームであり、幅広い問題集を提供しています。トピックや難易度でフィルタリングすることもでき、企業固有のSQL面接の質問も探索することができます。コーディングワークスペースでは、PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server（ベータ版）をサポートしており、Pythonユーザーはpandasを活用して問題解決できます。無料アカウントでは、解答付きの50問にアクセスでき、500以上のSQL問題に取り組む機会もありますので、StrataScratchはSQLスキルを磨くための貴重なリソースです。 SQLZOO SQLZooは、SQLを学び、実践するための初心者にやさしいプラットフォームです。インタラクティブなチュートリアルと演習を提供し、ユーザーは基本的な文からウィンドウ関数のようなより高度な概念まで進むことができます。このプラットフォームでは、SQLクエリを直接ウェブブラウザで実践することができ、リアルタイムフィードバックを提供します。さまざまなSQLトピックを網羅していますが、シミュレートされたデータベースを使用しているため、実際のアプリケーションに適しているとは言い難いです。 SQLPAD SQLPadは、SQLクエリの実践と結果の視覚化を行うために設計されたWebアプリケーションです。シングルテーブルとマルチテーブルの操作、ウィンドウ関数など、さまざまなSQLトピックをカバーしています。このプラットフォームでは、難易度の異なる質問を提供し、以下のような業界別にカテゴリ分けしています：フィンテック、eコマース。 Postgres、MySQL、SQL Serverなど、複数のデータベースをサポートするSQLPadでは、無料アカウントで練習問題にアクセスすることができます。SQLスキルを実践を通じて磨くための貴重なツールであり、SQLとPythonのインタビューで優れた成績を収めたいデータ分析の専門家にとって有益です。 SQLFiddle SQLFiddleは、さまざまなデータベースシステム上でSQLクエリを書き、実行するための使いやすいWebツールです。MySQLやPostgreSQLなどの異なるシステムでテストできる機能を持ち、実際のデータベースと作業しているかのような体験ができます。SQLコードの共有やヘルプを求めるプラットフォームとしても優れていますが、初心者がSQLを学ぶための包括的な教材としてはあまり向いていません。 DataLemur…

このAI研究は、CoDi-2を紹介します：インターリーブされた指示処理とマルチモーダルな出力生成の風景を変える画期的なマルチモーダル大規模言語モデルです

研究者たちは、UCバークレー、Microsoft Azure AI、Zoom、UNC-Chapel Hillによって開発されたCoDi-2 Multimodal Large Language Model（MLLM）を利用して、複雑な多モーダル指示の生成と理解の問題に取り組みました。さらに、被駆動型画像生成、ビジョン変換、オーディオ編集のタスクにおいても優れた性能を発揮します。このモデルは包括的な多モーダル基盤の確立において、重要な突破口となります。 CoDi-2は、前身であるCoDiの機能を拡張し、被駆動型画像生成やオーディオ編集といったタスクで優れた性能を発揮します。このモデルのアーキテクチャには、オーディオとビジョンの入力に対するエンコーダとデコーダが含まれています。トレーニングでは、拡散モデルからのピクセル損失とトークン損失が組み合わされます。CoDi-2は、スタイルの適応や被駆動型生成などのタスクにおいて、顕著なゼロショットおよびフューショットの能力を示します。 CoDi-2は、多モーダル生成における課題に取り組み、ゼロショットの詳細制御、モダリティを交互にする指示の追従、およびマルチラウンドの多モーダルチャットに重点を置いています。LLMをその脳として利用することで、CoDi-2はエンコードおよび生成の過程でモダリティを言語と整合させることができます。このアプローチにより、モデルは複雑な指示を理解し、一貫性のある多モーダル出力を生成することができます。 CoDi-2のアーキテクチャには、オーディオとビジョンの入力に対するエンコーダとデコーダが含まれており、多モーダルの大規模言語モデル内に組み込まれています。さまざまな生成データセットでトレーニングされたCoDi-2は、トークン損失に加えて拡散モデルからのピクセル損失を利用しています。優れたゼロショットの能力を示し、被駆動型画像生成、ビジョン変換、オーディオ編集のタスクにおいて、競争力のあるパフォーマンスと新しい未知のタスクに対する一般化能力を発揮します。 CoDi-2は、多文脈での学習、推論、任意のモダリティ生成を通じてゼロショットの能力を広範に持ちます。評価結果は、高い競争力のあるゼロショットのパフォーマンスと新しい未知のタスクへの堅牢な一般化を示しています。CoDi-2は、オーディオ編集のタスクで優れたパフォーマンスを達成し、すべてのメトリクスにおいて最低スコアとなる要素の追加、削除、および置換によるパフォーマンスを示します。高品質な多モーダル生成を進化させるために、コンテキストの年齢、概念学習、編集、および詳細な制御の重要性を強調します。 CoDi-2は、複雑な指示の追従、コンテキストでの学習、推論、チャット、および異なる入力-出力モードでの編集など、さまざまなタスクで優れた能力を持つ先進的なAIシステムです。異なるスタイルに適応し、さまざまな主題に基づいたコンテンツを生成し、オーディオを操作する能力においても、多モーダル基盤モデリングにおける重要な突破口となります。CoDi-2は、訓練されていないタスクでも多くのタスクを処理できる包括的なシステムの作成に向けた印象的な探索です。 CoDi-2の将来の展開では、コンテキストでの学習の改善、対話能力の拡張、および追加のモダリティのサポートにより、多モーダルの生成能力を向上させることを計画しています。拡散モデルなどの技術を使用して、画像とオーディオの品質を向上させることも目指しています。将来の研究では、CoDi-2を他のモデルと評価・比較し、その強みと制限を理解することも含まれるでしょう。

「Pixel 8 Pro」という初めてのAI搭載スマートフォンは、現在Gemini Nanoで稼働しており、さらにAIのアップデートがPixelポートフォリオにも導入されています」

ニューフィーチャードロップは、Pixelハードウェアへのアップデートをもたらしますさらに、Gemini Nanoは、Pixel 8 Proのデバイス内生成AI機能をパワーアップします

『Janne Aas-Jakobsen、CONSIGLI ASの創業者兼CEO – AIのエンジニアリングと建設への役割、持続可能な技術、グローバル拡大、起業家の洞察、技術革新』

私たちのインタビューで、CONSIGLI ASの創設者兼CEOであるヤンネ・アース・ヤコブセンさんと共に、AIがエンジニアリングと建設業界で果たす変革的な役割について掘り下げています伝統的な産業にAIを統合するパイオニアであるヤンネさんは、この技術が持続可能性と効率性を向上させる方法について語りますまた、グローバルな拡大戦略や起業家にとって重要な洞察にも踏み込んでいます...　文章の長さを超過しましたので、省略しますコンシーリ AS の創設者兼CEO、エンジニアリングと建設業界におけるAIの役割、持続可能な技術、グローバルな拡大、起業家の洞察、技術革新について、詳しくはこちらをご覧ください

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