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Amazon SageMakerを使用してOpenChatkitモデルを利用したカスタムチャットボットアプリケーションを構築する

オープンソースの大規模言語モデル（LLM）は、研究者、開発者、そして組織がこれらのモデルにアクセスしてイノベーションや実験を促進できるようになり、人気が高まっていますこれにより、オープンソースコミュニティからの協力が促進され、LLMの開発や改良に貢献することができますオープンソースのLLMは、モデルアーキテクチャ、トレーニングプロセス、トレーニングデータに透明性を提供し、研究者がモデルを理解することができます[…]

Amazon SageMaker で大規模なモデル推論 DLC を使用して Falcon-40B をデプロイする

先週、テクノロジー・イノベーション・インスティチュート（TII）は、オープンソースの基礎的な大規模言語モデル（LLM）であるTII Falcon LLMを発表しましたFalconは、Amazon SageMakerで1兆トークンでトレーニングされ、ハグイングフェイスのランキングでトップクラスのパフォーマンス（執筆時点での第1位）を誇り、llama-65Bなどの他のLLMよりも比較的軽量でホストするのに費用がかからないとされています[…]

Amazon SageMakerを使用した生成型AIモデルにおいて、Forethoughtがコストを66％以上削減する方法

この記事は、Forethought Technologies, Inc.のエンジニアリングディレクターであるJad Chamounと、同社のシニアMLエンジニアであるSalina Wuと共同執筆されましたForethoughtは、顧客サービスのための先進的な生成AIスイートで、その中核には革新的なSupportGPT™技術があり、顧客サポートライフサイクルを変革し、軽減率を高めるために機械学習を利用しています

AWS Inferentia2は、AWS Inferentia1をベースにしており、スループットが4倍に向上し、レイテンシが10倍低減されています

機械学習モデル（MLモデル）のサイズ、特に生成AIにとって、大規模言語モデル（LLM）やファウンデーションモデル（FM）のサイズは年々急速に増加しており、これらのモデルにはより高速で強力なアクセラレータが必要ですAWS Inferentia2は、LLMや生成AIの推論のコストを下げつつ、より高いパフォーマンスを提供するように設計されましたこの[...]

BrainPadがAmazon Kendraを使用して内部の知識共有を促進する方法

この記事では、Amazon KendraとAWS Lambdaを使用した内部知識共有の構造化方法と、Amazon Kendraが多くの企業が直面する知識共有の障害を解決する方法について説明しています

データ体験の再発明：生成的AIと現代的なデータアーキテクチャを使用して、洞察を解き放つ

現代的なデータアーキテクチャを実装することで、異なるソースからのデータを統合するためのスケーラブルな方法が提供されますインフラストラクチャではなくビジネスドメインによってデータを組織化することにより、各ドメインは自分たちのニーズに合ったツールを選択することができます絶え間ない革新を続けながら、ジェネレーティブAIソリューションによって現代的なデータアーキテクチャの価値を最大化することができます自然言語の機能は、[…]

Amazon TranslateのActive Custom Translationを使用して、マルチリンガル自動翻訳パイプラインを構築します

Deep Learning（D2L.ai）に飛び込むは、深層学習を誰にでもアクセス可能にするオープンソースのテキストブックですPyTorch、JAX、TensorFlow、MXNetで自己完結型のコードを含む対話型Jupyterノートブック、実世界の例、解説図、数学などが特徴ですこれまでに、D2Lは世界中の400以上の大学で採用されています、例えば[...]

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