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「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[...]

グラフ、分析、そして生成AI グラフニュースレターの年

グラフ、分析、および生成AIグラフとAIが結びつくさまざまな方法と、業界と研究のニュースについての説明

「大規模言語モデルの微調整方法：ステップバイステップガイド」

2023年、アルパカ、ファルコン、ラマ2、およびGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）の台頭は、人工知能の民主化の傾向を示しています

データのセキュリティとコラボレーションの強化：AWS Clean Roomsが機械学習と差分プライバシー機能を導入

Amazon Web Services（AWS）は、セキュアなデータ共有サービスであるClean Roomsの新しいアップデートを発表しました。このアップデートにより、最新の機械学習（ML）と差分プライバシー機能を組み込むことで、企業はセキュリティを強化し、機械学習モデルの活用とデータのプライバシー保護を両立させながら正確なデータ分析を推進することができます。最新のClean Roomsでは、データプライバシーを強化しセキュアな共同作業を促進するさまざまな機能が追加されました。機械学習のサポートを組み込むことにより、オリジナルデータを公開することなくMLモデルを活用することができます。この革新的な機能により、機密情報を明かすことなく共同データ分析を行うことが可能となり、データプライバシーを重視する企業にとって大きな利点となります。差分プライバシー機能もClean Roomsに統合されることで、データクエリの結果に適切にキャリブレートされたエラー（「ノイズ」とも呼ばれる）を組み込むことができます。これにより、個々のデータ貢献を曖昧化しながら分析の正確性を確保することができます。プライバシーバジェットコンポーネントを使用してプライバシーを有限のリソースとして取り扱うことにより、この機能はデータ漏洩を防ぎ、プライバシーリソースの枯渇や潜在的な侵害の回避に寄与します。差分プライバシーは、特定の個人情報を漏洩することなく統計的パターンを明らかにする技術であり、AWS Clean Roomsはこの技術の適用を簡略化します。ユーザーは差分プライバシー機能を有効にし、共同作業の設定内でプライバシーポリシーを設定することで、このプライバシー強化技術を簡単に使用することができます。今回のアップデートにおける画期的な機能であるClean Rooms MLにより、ユーザーは機械学習モデルを活用しながら機密データを保護することができます。この機能はさまざまな産業に適用され、ターゲットマーケティングの効果の高化、潜在的な顧客の特定、臨床研究の迅速化などを行う際に重要な情報を保護しながら支援します。 Clean Rooms MLの導入により、ユーザーはAWSによって管理されたモデルを組織内のデータ共有のコラボレーションにおいて訓練する必要がなくなります。このML機能のシームレスな統合により、ユーザーはモデルの予測を柔軟に制御し、分析において適応性と精度を確保することができます。さらに、Clean Roomsではプライバシーコントロール機能も導入されており、適切な権限を持つClean Roomsメンバーが実行するクエリや出力を管理する権限を使用者に与えることができます。この追加のセキュリティレイヤーにより、コラボレーションエコシステム内のデータセキュリティとプライバシーの措置がさらに強化されます。要するに、刷新されたAWS Clean Roomsは、セキュアなデータコラボレーションにおけるパラダイムシフトを象徴し、包括的なデータ分析の可能性を引き出しつつ、重要な情報の保護を重視しています。最新の機械学習と差分プライバシーの機能を組み合わせることで、AWSはデータセキュリティを確保しつつ分析の効率を高める道を開拓し、より安全で洞察に満ちた共同作業の未来を切り拓いています。この記事の投稿は、Enhancing…

「エンティティ抽出、SQLクエリ、およびAmazon Bedrockを使用したRAGベースのインテリジェントドキュメントアシスタントの強化」

会話AIは、最近の生成AIの急速な発展により、特に指示微調整や人間のフィードバックからの強化学習といったトレーニング技術によって導入された大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンス改善により、大きな進歩を遂げてきました正しくプロンプトされると、これらのモデルは特定のタスクのトレーニングデータなしで、一貫した会話を行うことができます[…]

「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

2024年の予測17：RAG to RichesからBeatlemaniaとNational Treasuresへ

メリアム・ウェブスターの前に譲れ：今年、企業は年間のワードに追加するための多くの候補を見つけました。「生成的AI」と「生成的事前学習変換器」の後には、「大規模言語モデル」と「検索増強生成」（RAG）のような用語が続き、さまざまな産業が変革的な新技術に注目しました。生成的AIは今年の初めにはまだ注目されていなかったが、終わりには大きなインパクトを与えました。多くの企業が、テキスト、音声、動画を取り込み、生産性、イノベーション、創造性を革新する新しいコンテンツを生み出す能力を利用するために全力で取り組んでいます。企業はこのトレンドに乗っています。OpenAIのChatGPTなどのディープラーニングアルゴリズムは、企業のデータをさらにトレーニングすることで、63のビジネスユースケース全体で年間2.6兆ドルから4.4兆ドル相当の価値を生み出すことができると、マッキンゼー・アンド・カンパニーによって評価されています。しかし、大量の内部データを管理することは、AIの拡大における最大の障害とされてきました。NVIDIAのAIの専門家の一部は、2024年は友達との電話に関するすべてだと予測しており、クラウドサービスプロバイダーやデータストレージおよび分析会社など、大規模データを効率的に処理し、調整し、展開するノウハウを持つ企業や個人とのパートナーシップや協力関係を構築することが重要だと述べています。大規模言語モデルがその中心にあります。NVIDIAの専門家によると、LLM研究の進展は、ますますビジネスや企業向けのアプリケーションに適用されるようになります。RAG、自律型インテリジェントエージェント、マルチモーダルインタラクションのようなAIの機能は、ほぼすべてのプラットフォームを介してよりアクセス可能で容易に展開できるようになります。 NVIDIAの専門家の予想を聞いてください： MANUVIR DASエンタープライズコンピューティング部門副社長一揃いは全てに合わない：カスタマイズが企業にやってきます。企業は1つまたは2つの生成的AIアプリケーションを持つのではなく、さまざまな部門に適した独自のデータを使用した何百ものカスタマイズされたアプリケーションを持つことになるでしょう。これらのカスタムLLMは、稼働中にデータソースを生成的AIモデルに接続するためのRAGの機能を備え、より正確で明確な応答を提供します。Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow、Snowflakeなどのリーディングカンパニーは、既にRAGとLLMを使用した新しい生成的AIサービスを構築しています。オープンソースソフトウェアが先頭を走っています：オープンソースの事前学習モデルのおかげで、特定のドメインの課題を解決する生成的AIアプリケーションがビジネスの運用戦略の一部になるでしょう。企業がこれらの先行モデルをプライベートまたはリアルタイムのデータと組み合わせると、組織全体で加速された生産性とコストの利益を見ることができるようになります。クラウドベースのコンピューティングやAIモデルファウンドリーサービスから、データセンターやエッジ、デスクトップまで、ほぼすべてのプラットフォームでAIコンピューティングとソフトウェアがよりアクセス可能になります。棚卸しのAIとマイクロサービス：生成的AIは、開発者が複雑なアプリケーションを構築しやすくするアプリケーションプログラミングインターフェース（API）エンドポイントの採用を促しています。 2024年には、ソフトウェア開発キットとAPIが進化し、開発者がRAGなどのAIマイクロサービスを利用してオフシェルフのAIモデルをカスタマイズすることができるようになります。これにより、企業は最新のビジネス情報にアクセスできる知能を持つアシスタントや要約ツールを使用して、AIによる生産性の完全な可能性を引き出すことができます。開発者は、これらのAPIエンドポイントをアプリケーションに直接埋め込むことができ、モデルとフレームワークをサポートするために必要なインフラストラクチャの維持について心配する必要はありません。エンドユーザーは、自分のニーズに適応するより直感的でレスポンシブなアプリケーションを体験することができます。 IAN BUCKハイパースケールとHPC部門副社長国家的な財産：人工知能は新しい宇宙競争となり、すべての国が研究と科学の重要な進展を推進し、GDPを向上させるために自国の卓越の中心を作ろうとしています。数百個のアクセラレートされた計算ノードを使用するだけで、国は高効率で大規模なパフォーマンスを発揮するエクサスケールAIスーパーコンピュータを迅速に構築することができます。政府資金による創発型AI卓越センターは、新しい雇用を創出し、次世代の科学者、研究者、エンジニアを育成するためにより強力な大学のプログラムを構築することで、国の経済成長を後押しします。飛躍的な進歩:企業リーダーは、二つの主要な要因に基づいて量子コンピューティングの研究イニシアチブを立ち上げます。まず、従来のAIスーパーコンピュータを使用して量子プロセッサをシミュレートする能力、そして、ハイブリッドクラシカル量子コンピューティングのためのオープンかつ統一された開発プラットフォームの利用が可能になることです。これにより、開発者は、量子アルゴリズムを構築するためにカスタムで特殊な知識を必要とせず、標準のプログラミング言語を使用することができます。かつてはコンピュータ科学の奇妙なニッチと考えられていた量子コンピューティングの探求は、素材科学、製薬研究、サブアトミック物理学、物流などの分野で急速な進歩を追求する企業がアカデミアや国立研究所に加わることで、より一般的なものになるでしょう。 KARI BRISKIAIソフトウェア担当副社長 RAGから富へ:2024年、企業がこれらのAIフレームワークを採用するにつれ、再試行補完生成はさらに注目されるでしょう。…

成功の鍵を開ける：IBM Watsonがあなたのビジネスを革命する方法

「IBM WatsonのAIが、さまざまな業界でビジネスを変革し、データに基づいた意思決定、効率化された業務、充実した顧客体験、カスタマイズされたソリューションを可能にする方法を探求してください Watsonの革新について学び、導入方法や将来の対策に必要な倫理的な考慮事項について貴重な見識を得てください」

ChatGPTの初めての記念日：AIインタラクションの未来を変える

私たちの包括的な記事で、ChatGPTの1年間の旅とオープンソースのLarge Language Models（LLMs）の進化を探求してください技術の進歩、産業への応用、医療への影響、そしてAIの未来についての洞察を深く掘り下げますまた、OpenAIの噂されるQ*モデルについても触れます

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