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エンタープライズAIプラットフォームは、Amazon Bedrockを利用したものです

さまざまな基礎モデルを使用したAmazon Bedrockの解説と、エンタープライズGen AIプラットフォームの構築方法についてのガイド

「Googleバードは、YouTubeの動画を要約することができるようになりました」

Googleのチャットボット「Bard」は、画期的な「YouTubeエクステンション」を導入することで、その能力の飛躍的な向上を遂げました。この新機能により、ユーザーは簡単な質問をBardに投げかけることで、YouTubeの動画の詳細や情報を探求することができます。この進歩は、Bardが視覚メディアを理解する能力を示し、従来のテキストベースのインタラクションを超えたオンラインコンテンツの利用方法を変革しています。 BardのYouTubeエクステンションの発表は、YouTubeコンテンツとのより没入感と洞察力を求めるユーザーの要望によって引き起こされました。Googleは、Bardに動画の分析と重要な情報の抽出を可能にすることで、ユーザーのクエリを驚くほど正確に満たす能力を与えました。 Bardの機能強化の実地テストでは、動画の内容を要約する際に迅速かつ正確であることがわかりました。例えば、AI研究者のIlya Sutskeverの最近のTEDトークについてクエリした場合、Bardは迅速にトークのキーポイントを簡潔に提供しました。驚くべきことに、Bardはビデオを再視聴する必要なく、プレゼンテーション内の詳細に関する具体的な追加の質問にも滑らかに答える能力を示し、ビデオコンテンツを理解し保持する力を備えています。この新たな能力により、BardはOpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeなどのAIランドスケープの他のチャットボットとは一線を画します。Bardが示す多様性は、教育ビデオアシスタントからポッドキャストの要約など、さまざまなドメインでの有望な潜在能力を持っています。 Bardのビデオ分析能力の影響は、YouTubeコンテンツとのより豊かな関与を超えて広がっています。視覚メディアを理解するAIの能力は、多くの可能性を開くものです。Bardは、教育現場で貴重なアシスタントとして機能し、マルチメディアの検索を支援し、ポッドキャストの関与を大幅に向上させるなど、さまざまな応用に役立つことができます。ただし、Bardの進化に伴い、コンテンツクリエイターとその報酬に関して重要な問題が浮上しています。Bardのようなツールはコンテンツをトレーニングに利用するため、これらのAIの進歩を支えるコンテンツの制作者に対する公正な報酬と認識を確保するという議論が続いています。 Googleは、Bardの発売以来、その能力と有用性を向上させるための取り組みを継続して改善することで、自社のコミットメントを示しています。この最新のアップグレードにより、GoogleはBardを求めて情報と関与を求める個人にとってますます多機能なツールにすることに対する前向きなアプローチを示しています。 Bardのビデオ理解機能という形で示されるAIの進化は、人間らしいAIとの対話が一般的なものになる未来に私たちをさらに近づけています。ただし、Googleなどのビッグテック企業によるこのような強力なAIの責任ある実装は、特にこれらのシステムがより強力で洗練されていく中で、重要な懸念事項となります。まとめると、Google Bardの新しいYouTubeエクステンションは、視覚メディアを理解し関与するAIの能力における重要なマイルストーンを示しています。その影響はコンテンツの関与を超え、コンテンツクリエイターへの公正な報酬や責任あるAIの展開について重要な問題を提起しています。AIの進展と共に、Bardは人間とAIの相互作用のより没入型でインタラクティブな未来を切り拓く最前線に立っています。 The post Google Bard Can Now Summarize Youtube Videos For You appeared first…

「Amazon Personalizeと創造的AIを活用して、ハイパーカスタマイズされたお客様体験を実現しましょう」

今日は、Amazon Personalizeと生成AIを使用して個別の顧客体験を向上させるための3つの新製品を発表することをお知らせいたします管理されたソリューションを探している場合、または独自のものを構築したい場合でも、これらの新しい機能を使用して、旅を推進することができますAmazon Personalizeは、完全に管理された機械学習（ML）サービスで、...

「SnapLogicがAmazon Bedrockを使用してテキストからパイプラインアプリケーションを構築し、ビジネスの意図を行動に変換します」

この投稿は、SnapLogicのChief ScientistであるGreg Benson、Sr. Product ManagerであるAaron Kesler、Enterprise Solutions ArchitectであるRich Dillと共同で執筆されました多くのお客様がAmazon BedrockとAmazon CodeWhisperer上で生成型AIアプリを構築し、自然言語に基づくコードアーティファクトを作成していますこのユースケースでは、大規模な言語モデル（LLM）がどのようにして[…]を行っているかを強調しています

このAI論文は、オープンソースライブラリの既存の機能を最大限に活用するために開発された新しい人工知能アプローチ、ML-BENCHを提案しています

LLMモデルは、さまざまなプログラミング関連の活動を実行できる強力な言語エージェントとして、ますます展開されています。これらの驚異的な進展にもかかわらず、静的な実験環境でこれらのモデルが示した能力と、実際のプログラミングシナリオの絶えず変化する要求との間には、相当な隔たりがあります。標準のコード生成ベンチマークは、LLMがゼロから新しいコードを生成する能力をテストします。しかし、プログラミングの慣行は滅多にすべてのコードコンポーネントをゼロから生成する必要はありません。実世界のアプリケーションのコードを書く際には、既存の公開されているライブラリを使用することが一般的な慣習です。これらの開発済みライブラリは、さまざまな課題に対する堅牢で実践済みの回答を提供します。そのため、コードLLMの成功は、機能の生成だけでなく、正しいパラメータの使用方法でオープンソースライブラリから派生したコードの実行能力など、さまざまな方法で評価されるべきです。イェール大学、南京大学、北京大学の新しい研究では、ML-BENCHという現実的で包括的なベンチマークデータセットを提案しています。このデータセットは、LLMの利用者の指示を理解し、GitHubのリポジトリをナビゲートし、実行可能なコードを生成する能力を評価するものです。ML-BENCHは、指示の要件を満たす高品質で指示可能な正解コードを提供しています。ML-BENCHは、130のタスクと14の人気のある機械学習のGitHubリポジトリからなる9,444の例を含んでいます。研究者たちは、Pass@kとParameter Hit Precisionを調査の指標として使用しています。これらのツールを使用して、彼らはGPT-3.5-16k、GPT-4-32k、Claude 2、およびCodeLlamaがML-BENCH環境での能力を探求します。ML-BENCHはLLMのための新しいテストを提案しています。経験的な結果は、GPTモデルとClaude 2がCodeLlamaを大きく上回っていることを示しています。GPT-4は他のLLMよりも明らかに性能が向上していますが、実験でのタスクのうち39.73%しか完了していません。他のよく知られたLLMは幻覚を経験し、期待通りの成果を上げていません。調査の結果からは、LLMはコードの記述だけでなく、長いドキュメンテーションの理解も必要としていることが示唆されています。その主要な技術的貢献は、彼らのエラー分析を通じて発見された不足点に対処するために設計された自律型の言語エージェントであるML-AGENTの提案です。これらのエージェントは、人間の言語と指示を理解し、効率的なコードを生成し、困難なタスクを遂行する能力を持っています。 ML-BenchとML-Agentは、自動化された機械学習プロセスの最先端の進歩を表しています。研究者たちは、この成果が他の研究者や実務家にも興味を持ってもらえることを期待しています。

Zephyr-7B：HuggingFaceのハイパーオプティマイズされたLLM、Mistral 7Bの上に構築

「Zephyr-7B」という画期的な大型言語モデルを詳しく見てみましょう「知識の蒸留」を活用して、AIの効率性とアクセシビリティの新基準を確立し、会話AIの未来を形作っている方法を発見しましょう

「AWS reInvent 2023での生成的AIとMLのガイド」

はい、AWS reInventの季節がやってきましたいつものように、場所はラスベガスです！カレンダーに印をつけ、ホテルを予約し、さらには航空券も購入済みですねさて、それでは第12回reInventで開催されるジェネレーティブAIと機械学習（ML）のセッションに参加するためのガイダンスが必要ですジェネレーティブAIは以前のイベントでも登場していましたが、今年はさらなる進化を遂げます基調講演中にはいくつかの注目発表がありますし、私たちのトラックのほとんどのセッションでもジェネレーティブAIを導入していますそのため、私たちのトラックを「ジェネレーティブAIとML」と呼ぶことができますこの記事では、トラックの構成とおすすめのセッションを紹介しますジェネレーティブAIに焦点を当てたトラックではありますが、他のトラックにも関連セッションがありますので、セッションカタログを閲覧する際には「ジェネレーティブAI」のタグを使用してください

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エンタープライズAIプラットフォームは、Amazon Bedrockを利用したものです

「Googleバードは、YouTubeの動画を要約することができるようになりました」

「Amazon Personalizeと創造的AIを活用して、ハイパーカスタマイズされたお客様体験を実現しましょう」

「SnapLogicがAmazon Bedrockを使用してテキストからパイプラインアプリケーションを構築し、ビジネスの意図を行動に変換します」

このAI論文は、オープンソースライブラリの既存の機能を最大限に活用するために開発された新しい人工知能アプローチ、ML-BENCHを提案しています

Zephyr-7B：HuggingFaceのハイパーオプティマイズされたLLM、Mistral 7Bの上に構築

「AWS reInvent 2023での生成的AIとMLのガイド」

「Amazon Bedrock と Amazon Location Service を使用したジオスペーシャル生成AI」

「Amazon Textractの新しいレイアウト機能は、一般的な目的と生成型のAIドキュメント処理タスクに効率をもたらします」

Amazon MusicはSageMakerとNVIDIAを使用してMLの訓練および推論のパフォーマンスとコストを最適化しています

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