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MicrosoftエンジニアのAIイノベーションとリーダーシップへのガイド

「マイクロソフトのシニアソフトウェアエンジニア、マナス・ジョシとともにAIイノベーションの洞察に飛び込もう：次世代のための技術、成功、教えの旅」

Artificial Intelligence

AIが白人を好むとき

「AIにおける人種バイアスの認識、AIにおける人種差別を軽減する方法、AI画像におけるバイアスの検出、人種バイアスへの対処法」

AI/MLを活用した観測性の向上

「AIOpsの世界でのパフォーマンス分析の変革について詳しく学び、AI/MLとAIOpsの融合が観測性の新時代をもたらした方法についてさらに知る」

AIキャリアのトレンド：人工知能の世界で注目されているものは何ですか？

急速に成長しているAI分野でのキャリアをお探しですか？エキサイティングな機会を提供するAIキャリアのトップ6つを発見してください

LLMs (Language Models)による電子メール効率化の次なるフロンティア

紹介人工知能（AI）は、特に大規模な言語モデル（LLM）の台頭のおかげで、過去数年間で大きく成長しました。豊富な人間の言語を含む広範なデータセットでトレーニングされたこれらの洗練されたAIシステムは、多くの技術的進展をもたらしています。GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）などのLLMの莫大なスケールと複雑さにより、彼らは自然言語の理解と生成の最前線に位置しています。この記事では、LLMの重要な役割がメールのレスポンス生成とソートの革新においてどのように重要な役割を果たしているかを強調しています。デジタルコミュニケーションの環境が進化する中で、効率的で文脈に即した個別化されたメールへの返信の必要性がますます重要になってきています。LLMは、コミュニケーションの生産性を向上させ、繰り返しのタスクを自動化し、人間の創造性を増強するソリューションを提供する可能性を持っています。LLM 学習目標言語モデルの進化をたどり、基礎システムからGPT-3.5のような高度なモデルまでの開発の重要なマイルストーンを把握する。大規模な言語モデルのトレーニングの複雑さについて理解します。データ準備、モデルアーキテクチャ、および必要な計算リソースについて積極的に理解し、ファインチューニングや転移学習における課題と革新的な解決策を探ります。大規模な言語モデルがメールコミュニケーションをどのように変革するかを調査します。言語モデルがメールのソートプロセスを最適化する方法について学びます。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルの理解大規模な言語モデルであるLLMは、特に人間の言語の理解において、人工知能の大きな進歩を表しています。彼らは人間のようなテキストを理解し作成することが得意です。人々は、彼らがさまざまな言語のタスクに優れているため興奮しています。LLMの概念を把握するには、それらが何であるかと、それらがどのように機能するかという2つの重要な側面に深入りすることが不可欠です。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルの中核には、広範なネットワーク接続を持つ優れたコンピュータープログラムのような存在があります。彼らを特徴付けるのはその巨大なスケールです。彼らは本や記事からウェブサイトやソーシャルメディアの投稿まで、様々なテキストデータセットに事前にトレーニングされています。この事前トレーニングフェーズにより、彼らは人間の言語の複雑さに触れ、文法、構文、意味論、そして一部の常識的な推論を学ぶことができます。重要なことは、LLMが学習したテキストを単に吐き出すだけでなく、状況に適した文脈のある応答を生成することができることです。最も注目すべきLLMの一つは、Generative Pre-trained Transformer 3の略であるGPT-3です。GPT-3は、正確に言うと1,750億のプロセスを持つ驚異的な数のパラメータを誇っており、最も重要な言語モデルの一つです。これらのパラメータは、モデル内の重みや接続を表し、文脈に基づいて文の次の単語を予測するために必要なものを調節するために微調整されます。この予測能力は、メールの応答生成からコンテンツ作成や翻訳サービスまで、さまざまなアプリケーションで活用されます。要するに、GPT-3などのLLMは、最先端のAI技術と人間の言語の複雑さの交差点に位置しています。彼らはテキストを流暢に理解し生成することができるため、さまざまな産業やアプリケーションに広範な影響を及ぼす多目的なツールとなっています。 GPT-3の訓練プロセスとモデル大規模言語モデルの訓練プロセスは複雑でリソースを消費する作業です。まず、インターネットから巨大なテキストデータセットを取得します。これらのデータセットはモデルの基礎です。訓練プロセスでは、モデルは前のコンテキストから単語または単語の系列の出現確率を予測するために学習します。このプロセスは、モデルのニューラルネットワークを最適化することによって行われ、パラメータの重みを調整して予測エラーを最小化します。…

「NVIDIAとScalewayがヨーロッパのスタートアップと企業の開発を加速」

欧州のスタートアップエコシステムは、生成AIのための高速計算力を強化しています。 NVIDIAとクラウドサービスプロバイダ（CSP）のScalewayは、欧州のスタートアップに対して大規模な言語モデル（LLMs）と生成AIの開発を加速させるためのGPU、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェア、およびサービスへのアクセスを提供するために協力しています。フランスの通信サービスプロバイダiliad Groupの子会社であるScalewayは、クラウドクレジットを提供し、1,016のNVIDIA H100 Tensor Core GPUを搭載したAIスーパーコンピュータクラスタへのアクセスを提供しています。Scalewayは地域のCSPとして、EUのデータ保護法に準拠した主権インフラストラクチャを提供しており、欧州に展開するビジネスにとって重要なアクセスとコンプライアンスを保証しています。主権クラウド、生成AI クラウドコンピューティングでデータとメタデータの保存方法を規制する法律に準拠することは重要です。たとえば、欧州でビジネスを行う場合、米国の企業は外国の敵対者または組織からのデータへのアクセスを防ぐためにEUの主権に関する規制に準拠する必要があります。準拠しないと、データの脆弱性、金銭的なペナルティ、法的な結果が生じる可能性があります。 Scalewayのような地域のCSPは、主権インフラストラクチャを持つことで、企業が欧州でビジネスをするための戦略的な道を提供しています。Scalewayが運営するiliad Groupのデータセンターは、ヘルスケア、公共安全、ガバナンス、公共サービス活動などの重要な側面をカバーするコンプライアンス認証によって強化されています。主権加速計算の提供 NVIDIAは、Scalewayと協力してEUでの主権加速計算へのアクセスを拡大し、企業がAIアプリケーションを展開し、迅速にスケールアップすることを可能にしています。 NVIDIA Inceptionプログラムを通じて、ScalewayのNVIDIA加速インフラストラクチャの主権クラウドコンピューティング能力を既に利用しているスタートアップには、Hugging Faceなどが含まれます。 Inceptionは、技術的な指導、トレーニング、割引、ネットワーキングの機会を提供する無料のグローバルプログラムです。 NVIDIA InceptionのメンバーであるHugging Faceは、ニューヨークに拠点を置き、フランスでの運用も行っており、開発者がAIモデルを構築、展開、トレーニングするためのツールとリソースを提供しています。…

「Pyroを使ったベイジアンABテスト」

この記事は、Pythonの確率プログラミング言語（PPL）であるPyroを使用したABテストの入門ですこれはPyMCの代替手段ですこの記事を書く動機は、私の…

「LLMを活用したサプライチェーン分析におけるLangChainの提供- GPTで強化されたコントロールタワー」

サプライチェーンコントロールタワーは、エンドツーエンドのサプライチェーンオペレーションを効率的に管理するための可視性とモニタリング機能を提供する、中央集権的なソリューションとして定義されることがありますこの分析的な...

5分で作成するLow-Code GPT AIアプリを作成する

AIとデータベースの相互作用にAIのツール、AINIROとOpenAIのGPTを組み合わせることで、5分で完全なデータベースをCRUDアプリに組み込むことができます

「マイクロソフトが初のAIチップ、Maia 100チップとコバルトCPUを公開」

Igniteカンファレンスでの画期的な動きにより、マイクロソフトは大いに期待されていたMaia 100チップとCobalt CPUを発表しました。この戦略的な取り組みは、競争力のあるAIコンピューティング市場での支配を確立するための技術の制御を目指しています。CEOのサティア・ナデラは、これらの革新的なチップのパワーを活用する野心的な計画を概説しました。 Maia 100チップの登場マイクロソフトの自社開発の人工知能パワーハウス、Maia 100チップがIgniteでデビューしました。現在はBingとOffice AI製品でのテスト中であり、Maia 100はマイクロソフトのAI機能を進化させる意図を示しています。このチップは、Azureクラウドの顧客に革命的なプラットフォームを提供し、AIプログラムの開発と実行に新たな次元をもたらすことを約束しています。 Cobalt CPU – クラウドコンピューティングのゲームチェンジャー Maia 100に続いて登場したのは、Cobalt CPUです。このArmベースのプロセッサは、Microsoft Cloud上の汎用コンピュートワークロードに最適化されたもので、シリコンチョイスからソフトウェア、サーバー、ラック、冷却システムまであらゆるレイヤーを最適化することにより、Microsoftのエンドツーエンドのインフラシステムを提供することを目指しています。これらのチップは、初めにMicrosoft CopilotおよびAzure OpenAI Serviceなどのサービスに導入され、来年初めに展開される予定です。サティア・ナデラのマイアビジョン Igniteでのオーディエンスへのスピーチで、サティア・ナデラはマイクロソフトのマイアビジョンを共有しました。このチップは最初にマイクロソフト自身のAIアプリケーションの動力となり、その後パートナーや顧客にもアクセス可能になる予定です。ナデラは、最大の効率性、パフォーマンス、スケールをユーザーに提供するための同社の取り組みを強調し、パートナーとの協力努力を示しました。 Azureにおけるハードウェアとソフトウェアの連携マイクロソフトのアプローチは、単にチップを公開するだけではありません。それはすべてのインフラストラクチャスタックの各レイヤーを最適化する包括的な戦略を含んでいます。Azureのハードウェアシステムおよびインフラストラクチャのコーポレートバイスプレジデントであるラニ・ボーカーは、ハードウェアとソフトウェアを共同設計することの重要性について強調し、パフォーマンスを最大化し、顧客にさまざまなインフラストラクチャの選択肢を提供することを目指していることを示しました。Azureの強化の発表は、ストレージとネットワーキングのスピードを向上させるためのマイクロソフトのコミットメントを更に強調しています。…

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