Search Results 2022年

「検索強化生成の力：BaseとRAG LLMs with Llama2の比較」

「ランチェーンとHugging Faceの統合を使用したカスタムユースケースのための事前トレーニング済みLLMの詳細解説とRAGアプローチによるテーラリング」

２０２３年は大規模言語モデルの年でした：当時と現在の比較

2023年は、言語モデルの大規模な開発が前例のない勢いで進展した年となりました新しいモデルが驚くほど速いスピードで登場しましたそこで、これらの進歩を見てみましょう誰がそれを推進し、この年はどのようなものなのかを年の初めに、Google AIは...

「包括的な時系列探索的分析」

「ここにはタイムスタンプでインデックスされたデータセットがありますデータはストレージの需要と供給に関するものかもしれませんが、あなたは戦略的な製品の適切な補充間隔を予測することが求められています...」

『ブンブンの向こう側産業における生成型AIの実用的な応用を探求する』

イントロダクション現代の世界は「ジェネレーティブAI」という言葉で賑わっています。McKinsey、KPMG、Gartner、Bloombergなどのトップのテクノロジー企業や経営コンサルティング企業は、この新しい技術の力を測定し、将来を予測するために常に研究を行っています。これらの調査は、ジェネレーティブAIの企業への影響が急速に増大しており、今日の職場で必須のスキルとなっていることを示しています。調査結果によると、ジェネレーティブAIは2032年までに1.3兆ドルの市場となり、誰もがその一部になりたがるでしょう。この記事では、さまざまな産業におけるジェネレーティブAIの応用、成長、および影響について、そしてあなたがこのグローバルな変化の一部になる方法について説明します。ジェネレーティブAIとは何か？その規模はどれくらいか？ジェネレーティブAIはもはや単なるバズワードではありません。この新しい技術は、AIが新しいコンテンツを作成し、実践を通じて学習することができるもので、世界中で注目を集めています。ジェネレーティブAIツールは、基本的にはトレーニングデータに基づいてコンテンツを生成できる大規模な学習モデル（LLM）です。これらのモデルは、トレーニングデータからパターンや構造を学び、類似のパターンに従う出力を生成できます。これらのモデルは、画像、動画、音楽、音声、テキスト、ソフトウェアコード、製品デザインなどを作成することができます。現在利用可能な大量のトレーニングデータのため、この技術の可能性は無限です。過去数ヶ月間、ジェネレーティブAIの分野は着実に拡大し、毎日新しい応用とユースケースが発見されています。企業レベルでは、ジェネレーティブAIの統合により、より速いアウトプット、より高い生産性、経済成長が実現されています。その結果、多くの企業が時間とコストを節約するためにジェネレーティブAIを使用しています。ジェネレーティブAIの企業応用には、自動化、人間または機械の増強、ビジネスおよびITプロセスの自立実行などが含まれます。McKinseyによると、世界中の企業はジェネレーティブAIツールの導入により、生産性の向上とリスクの最小化を最大限に活用しています。企業は今後、自身の仕事においてジェネレーティブAIを熟達することが求められるでしょう。ジェネレーティブAIのビジネス面ジェネレーティブAI市場には、モデルトレーニングインフラ、LLM向け推論デバイス、デジタル広告、特殊ソフトウェアとサービス、個人化アシスタント、およびコーディングの加速を可能にする共同作業者が含まれています。ジェネレーティブAIツールとソフトウェアを開発する企業がこの領域で最も恩恵を受けていますが、これら製品の応用はさまざまな産業の利益を支援しています。では、ジェネレーティブAIは今日ではどれくらい大きな存在なのでしょうか？2022年には、ジェネレーティブAI市場は400億ドルと評価されており、時間の経過とともに成長しています。Bloomberg Intelligenceによると、ジェネレーティブAIは2032年までに42%の複合年間成長率を示し、1.3兆ドルの市場となると予測されています。 2023年：企業におけるジェネレーティブAIのブレイクイヤージェネレーティブAIは2020年以来、ガートナーの人工知能のハイプサイクルに登場しています。しかし、2023年はジェネレーティブAIのブレイクイヤーとなっています。この技術は比較的新しいものですが、ほぼすべての産業の重要な一部になるほど成長しています。 McKinseyの国際的なレポートによると、主要企業の33%が既にジェネレーティブAIを使用しており、その他の25%はAIの統合のプロセスにあると報告されています。また、レポートは、Cレベル幹部の22%が仕事でAIツールを使用していることも示しています。技術の新たな使用法や応用が発見されるにつれて、その利用範囲もさらに拡大しています。すべての産業のすべてのレベルでのジョブロールは自動化され、人間の介入が最小限に抑えられ、人間の労働時間がより重要なタスクに割り当てられるようになっています。したがって、企業はAIのスキルを持つ人材を求めており、それが彼らに優位性をもたらしています。さらに、McKinseyの調査によると、40%の企業がAIへの投資を拡大する予定です。つまり、すべての仕事においてある程度のレベルでAIの機能が関与するようになる可能性があることを示しています。私たちは皆、それに備えて準備をする必要があるのです。エンタープライズリーダーがジェネレーティブAIについて考えていること世界中のビジネスリーダーは、ジェネレーティブAIの可能性に興味を持ち、それが真に革新的な存在だと確信しています。オラクル・アナリティクス・クラウドの上級主任データサイエンティストであるヴィカス・アグラワル博士は、ジェネレーティブAIが特にテキストやユーザーインターフェースに関連する分野で企業ソリューションを革新する可能性を持っていると断言しています。「AIツールが進化するにつれて、データサイエンティストはこれらのツールを操作するだけでなく、それらを強化・改善するスキルを必要とする」と彼は述べました。同様のことを言うと、データイクの元AI戦略責任者であるジェプソン・テイラー氏は、AIスタートアップの成功は適切な人材の採用にかかっていると述べています。彼はNYUでAIマスタークラスの共同リーダーとして、AIシステムが自律的にコードを書き換えおよび強化できる未来を予見し、より効率的かつ強力なアプリケーションをもたらすと述べています。 Beans.aiの応用AI責任者であるサンディープ・シンは、Analytics Vidhyaとのインタビューで、インドと米国のAIエコシステムを比較しました。「インドのAIエコシステムは、研究に重点を置いたベイエリアのAI研究風景とは異なり、急速な採用と商品化が可能な位置にあります」と彼は述べました。インドの業界リーダーについては、Fractal Analyticsの最高経営責任者（CEO）、共同創業者、副議長であるスリカント・ヴァラマカンニ氏が挙げられます。彼は、組織内のほとんどの機能が自動化され、更新され、優位性を持ち続けるためには、最新の情報にアップデートし、エッジを持つ必要があると信じています。 GramenerのCEO兼チーフデータサイエンティストであるアナンド・S氏は、Googleのローンチ以来、ジェネレーティブAIを次なる大きなトピックと見ています。彼はすでに自身のコーディング作業のほとんどをAIにアウトソースし、さまざまなタスクをこなすために多くのLLM（Low-Level Machine）を訓練しており、それによって仕事を最適化し、時間を節約しています。…

ポッドキャストのアクセシビリティを向上させる：LLMテキストのハイライト化ガイド

イントロダクションポッドキャストを愛して、最高の部分を覚えておきたいと思ったけれど、音声だけでテキストがない場合、どうすればいいでしょうか？そこで、LLMや音声からテキストへの翻訳などの便利なツールが登場します。これらのツールは、話された言葉を書かれたノートに魔法のように変換し、簡単に重要なポイントをピックアップして便利な箇条書きを作成します。そのため、お気に入りのポッドキャストの瞬間は、転写まであと一歩！ 2022年11月の最初のデビュー以来、LLMは大流行しています。LLMはさまざまなタスクに使用でき、テキストの要約化は重要なアプリケーションです。テキスト以外、オーディオやビデオなどの他のモードにも要約化できます。 LLMを使用してポッドキャストのアクセシビリティを向上させ、簡単に利用できる箇条書きのハイライトを生成したり、将来の参照のためにノートを取ることができます。 PaLM（Pathways Language LLM）は、2022年4月にGoogle AIによって確立された重要なLLMです。今年の2023年3月、PaLM 2の第2バージョンがリリースされ、改良された最新バージョンとなりました。優れたバイリンガル、コーディング、思考能力を持つことを目指しています。 PaLM 2 LLM APIの利点は、そのAPIが無料で利用できることです。 OpenAIのChatGPTとは異なり、他のLLMよりもパフォーマンスが向上し、推論能力も向上しています。この記事では、PaLM 2 APIとMaker Suiteという2つのツールを使用して、シンプルなポッドキャストテキストハイライトを作成し、LLMモデルの設定を最適化する方法を学びます。…

「リアルAI社が、ヨーロッパのオープンソースの大規模言語モデルの構築プロジェクトに勝利」

2023年11月23日（木）、ベルグラードで開催されたデータサイエンスカンファレンス2023で、Real AIがISCRAプロジェクトを受賞したと発表されました。Real AIは、世界第4位のAIコンピュータクラスター「LEONARDO」において、ヨーロッパ初の人間中心のLLM（Large Language Model）を構築するために選ばれました。 LEONARDO – 世界第4位のAIクラスターボローニャのCINECAデータセンターにあるLeonardoスーパーコンピュータは、高性能なコンピューティングパワーを備えた存在です。Atos BullSequana XH2000コンピュータシステムを基盤とし、約14,000のNvidia Ampere GPUを組み込んで構築されています。2022年11月のオープン時点では、Leonardoは世界で4番目に速いスーパーコンピュータであり、ヨーロッパで2番目に速い位置にありました。この技術力は、Leonardoをヨーロッパ全体でAIアプリケーションの発展に重要な資産として位置付けています。 REAL AIの特筆すべき機会「私たちは、責任あるAIの開発にヨーロッパの答えを提供することを目指しています。UNINAとAIスーパーコンピュータークラスター’Leonardo’と共に、これを可能にすることができます。」- Real AI B.V.のCEOであるタリー・シン氏 Real AIは、Leonardoから大幅な計算能力を割り当てることにより、ゼロからLLMの開発を大幅に加速するため、初の人間中心のLLMを構築します。この野心的なプロジェクトにより、Real AIはAI開発の最前線に立ち、環境保護と技術革新に取り組むことを表明しています。プロジェクトHOMINIS:インテリジェントで中立かつ包括的なシステムのためのヒューマンセンタードなオープンソースモデル。プロジェクトHOMINISは、オープンで検査可能なデータセットを使用して、倫理的かつバイアスのないAIシステムの革新を目指しています。ウェブスケールのデータセットにおける有害性への対処により、AIの基盤モデルに持続可能な代替手段を提案しています。このプロジェクトの4つの主要目標は次のとおりです：1）科学論文や知識ベースなど、さまざまな情報源からハイバリューで多様なデータセットを編集し、バイアスのあるコンテンツを排除すること。2）トランスフォーマーモデルに関する広範な検討研究を実施し、代替アーキテクチャを探索すること。3）高度な技術を用いて基盤モデルを最適化し、コミュニティの協力のもとに予備版をリリースすること。4）倫理的一致性となるための指示のチューニングを実装し、責任あるトレーニング済みAIモデルの最終リリースにつなげること。さらに、HOMINISはFlash Attentionとルーティングといった革新的な手法を用いてエネルギー消費を削減し、データ処理効率を向上させ、モデルの干渉と知識統合を強化することを目指しています。REAL AIとUNINA、NVIDIAのパートナーシップ:The University…

Career Advice

デジタルツインは現代の物流を革命化しますこうすればどうなるか

「デジタルツインは物理的な世界と仮想的な世界をつなげることで、物流を変革し、効率性を向上させ、無駄を削減し、そして産業をインダストリー5.0に向けて準備しますこの記事でその利点を探ってみてください」

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「検索強化生成の力：BaseとRAG LLMs with Llama2の比較」

２０２３年は大規模言語モデルの年でした：当時と現在の比較

「包括的な時系列探索的分析」

『ブンブンの向こう側産業における生成型AIの実用的な応用を探求する』

ポッドキャストのアクセシビリティを向上させる：LLMテキストのハイライト化ガイド

「リアルAI社が、ヨーロッパのオープンソースの大規模言語モデルの構築プロジェクトに勝利」

自分自身のレンズでウェルアーキテクチャなIDPソリューションを構築する – パート6：持続可能性

音声合成：進化、倫理、そして法律

「データサイエンティストが持つべきソフトスキル」

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