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NVIDIAは、企業向けカスタム生成AIモデルの開発を迅速に進めています

今日の無料でオープンソースの<a href=”https://www.voagi.com/distilbert-smaller-faster-cheaper-and-lighter-large-language-models.html”>大規模言語モデル</a>（LLM）の風景は、エンタープライズにとって食べ放題のビュッフェのようです。この豊富さは、カスタム生成型AIアプリケーションを構築する開発者にとって圧倒的であり、互換性、セキュリティ、モデルのトレーニングに使用されるデータなど、独自のプロジェクトとビジネスの要件を調整する必要があります。<a href=”https://www.voagi.com/dino-computer-vision-foundation-model.html”>NVIDIA AI Foundation Models</a>は、エンタープライズ向けの事前学習済みモデルの厳選コレクションであり、開発者にはカスタム生成型AIをエンタープライズアプリケーションに取り入れるためのスタート地点を提供します。<h2>NVIDIAに最適化されたFoundation Modelsがイノベーションを加速させます</h2>NVIDIA AI Foundation Modelsは、ブラウザから直接シンプルなユーザーインターフェースまたはAPIを介して体験することができます。さらに、これらのモデルはNVIDIA AI Foundationエンドポイントからアクセスすることもでき、エンタープライズアプリケーション内からモデルのパフォーマンスをテストすることができます。利用可能なモデルには、Llama 2、Stable Diffusion XL、およびMistralなどのコミュニティモデルが含まれており、プロプライエタリデータを使用したカスタマイズを開発者が効率化できるようにフォーマットされています。さらに、モデルはNVIDIA TensorRT-LLMで最適化されており、最高のスループットと最低のレイテンシを提供し、任意のNVIDIA GPUアクセラレーテッドスタックでスケールさせることができます。例えば、TensorRT-LLMで最適化されたLlama 2モデルは、NVIDIA H100上でほぼ<a href=”https://www.voagi.com/distilbert-smaller-faster-cheaper-and-lighter-large-language-models.html”>2倍速い</a>です。新しいNVIDIAの<a href=”https://www.voagi.com/dino-computer-vision-foundation-model.html”>Nemotron-3 8B foundation models</a>は、ヘルスケア、通信、金融サービスなど様々な産業に向けた最先端のエンタープライズチャットやQ&Aアプリケーションの作成をサポートします。これらのモデルは、安全にプロダクションに使えるカスタム生成型AIアプリケーションを構築するための出発点であり、責任あるデータセットでトレーニングされ、より大規模なモデルと同等のパフォーマンスを発揮します。これにより、エンタープライズ展開に理想的です。多言語の機能は、Nemotron-3…

「新しいNVIDIA H100、H200 Tensor Core GPUインスタンスがMicrosoft Azureに導入され、AIワークロードを高速化します」

ナビディアは、最新のAIインフラストラクチャーを構築するためにマイクロソフトとの協力を続けています。マイクロソフトは、要求の厳しいAIワークロードを加速するために、Microsoft Azureに追加のH100ベースの仮想マシンを導入しています。本日のシアトルで開催されたIgniteカンファレンスで、マイクロソフトは、Azure向けの新しいNC H100 v5 VMシリーズを発表しました。これは、業界初のNVIDIA H100 NVL GPU搭載のクラウドインスタンスです。このオファリングは、NVIDIA NVLinkを介して接続された2枚のPCIeベースのH100 GPUを組み合わせ、AIコンピュートのほぼ4ペタフロップと188GBの高速HBM3メモリを提供します。NVIDIA H100 NVL GPUは、前世代よりもGPT-3 175Bで最大12倍のパフォーマンスを発揮し、推論およびメインストリームトレーニングワークロードに最適です。さらに、マイクロソフトは、来年にAzureフリートにNVIDIA H200 Tensor Core GPUを追加する計画を発表しました。これにより、大規模なモデルの推論に遅延を増やさずに対応することが可能となります。この新しいオファリングは、LLMsや生成AIモデルなど、最大のAIワークロードを加速するために特別に設計されています。 H200 GPUは、最新世代のHBM3eメモリを使用し、メモリ容量と帯域幅の両方で劇的な向上を実現しています。H100と比較して、この新しいGPUはHBM3eメモリを141GB提供し（1.8倍増加）、ピークメモリ帯域幅は4.8TB/s（1.4倍増加）です。クラウドコンピューティングが機密化される…

「速さの中で：NVIDIAがオムニバースクラウドサービスをMicrosoft Azure上で発表し、自動車のデジタル化を加速する」

自動車会社は、製品ライフサイクルのあらゆる段階で変革を遂げています。物理的で手動的なプロセスを、ソフトウェア駆動型でAIを活用したデジタルシステムに進化させています。 NVIDIAは、コストの削減とリードタイムの短縮を支援するために、Omniverse Cloudに新たな2つのシミュレーションエンジンを発表しています。それらは、仮想工場シミュレーションエンジンと自動運転車（AV）シミュレーションエンジンです。 Omniverse Cloudは、産業デジタル化のためのアプリケーションの開発と展開を行うためのプラットフォームとして、Microsoft Azure上にホストされています。このワンストップショップでは、世界中の自動車メーカーが、自社の製品とビジネスプロセス全体を統一的にデジタル化することができます。これにより、より迅速な生産と効率的なオペレーションを実現し、市場投入までの時間を短縮し、持続可能性の取り組みを向上させることができます。設計、エンジニアリング、製造チームにとって、デジタル化は彼らの業務を合理化し、従来は主に手動で行われていた産業プロセスを、コンセプトやスタイリング、AVの開発・テスト・検証、工場計画などの効率的なシステムに変換します。仮想工場シミュレーションエンジン Omniverse Cloudの仮想工場シミュレーションエンジンは、カスタマイズ可能な開発者アプリケーションとサービスのコレクションであり、工場計画チームが大規模な産業データセットを接続し、リアルタイムで共同作業、ナビゲーション、レビューすることを可能にします。 3Dデータを扱う設計チームは、仮想工場を組み立て、軽量デバイスから完全な保護期間の製造データセットを表示、注釈、更新することができます。Omniverse Cloud上で仮想工場をシミュレーションすることで、自動車メーカーは、建設が進行している間に変更が必要な場合に生じる数年間の取り組みと何百万ドルもの費用を節約しながら、スループットと生産品質を向上させることができます。 Omniverse Cloudでは、Autodesk Factory Planningなどの既存のソフトウェアアプリケーション（ビルディング、機械、電気、配管、工場ラインをサポートする）や、SiemensのNX、Process Simulate、Teamcenter VisualizationソフトウェアとJTファイル形式など、既存のソフトウェアアプリケーションとの相互運用性を実現できます。2Dデバイス上でリアルタイムに知識とデータを共有したり、拡張現実でライブの仮想工場レビューを行ったりすることができます。欧州最大の自動車メーカー向けの主要なITソリューションプロバイダーであるT-Systemsは、Omniverse Cloudに展開可能なカスタム仮想工場アプリケーションを構築・展開しています。 NVIDIAのService Delivery PartnerプログラムのエリートメンバーであるSoftServeも、工場の設計、生産計画、制御をカバーしたカスタムの工場シミュレーションと可視化ソリューションを、このOmniverse Cloudエンジン上で開発しています。…

小売業の革新：AIが顧客体験、在庫管理、マーケティングに与える影響

人工知能が小売業界に革命を起こし、マーケティング戦略を向上させ、在庫管理を効率化し、顧客の体験を向上させている方法を発見しましょう小売業におけるAIの台頭を探り、データに基づく意思決定に与える影響や今後のトレンドについて考察してみましょう

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LangChain チートシート — すべての秘密を1ページにまとめました

作成されたワンページは、LangChainの基本をまとめたものですこの記事では、コードのセクションを進めて行き、LangChainで成功するために必要なスターターパッケージについて説明しますLangChainにおけるモデルは…

未来に響く：NVIDIAとAmdocsが世界の電信業界にカスタム生成AIを提供

電気通信業界は、今日のつながった世界の基盤であり、世界的に170兆ドルにも達する価値があると、IDCによって評価されています。IDCによると。電気通信事業は巨大なオペレーションであり、telcoは毎日ネットワークで何百ペタバイトものデータを処理しています。その規模はますます増大しており、2025年までにグローバルなトランザクションデータの総量は180ゼタバイト以上に成長すると予想されています。2025年までに180ゼタバイト以上に成長すると予測されています。このデータ処理と分析の需要に応えるために、telcoは産業全体で効率と生産性を向上させる生成AIに取り組んでいます。 NVIDIAは、エンタープライズがカスタムの生成AIモデルを作成および最適化するためのエンドツーエンドソリューションを提供する、AIファウンドリーサービスを発表しました。このサービスにはNVIDIAのAI Foundationモデル、NVIDIA NeMoフレームワークとツール、そしてNVIDIA DGX Cloud AIスーパーコンピューティングとサービスが含まれています。 AIファウンドリーサービスを使用して、コミュニケーションおよびメディアプロバイダーのソフトウェアとサービスの主要なプロバイダーであるAmdocsは、エンタープライズグレードの大規模言語モデルを最適化し、顧客体験からネットワークオペレーションやプロビジョニングまで、ビジネス全体にわたって生成AIの使用事例を効率的に展開します。LLMはAmdocs amAIzフレームワークの一部としてNVIDIAの高速コンピューティング上で実行されます。このコラボレーションは、以前発表されたAmdocs-Microsoftパートナーシップに基づいており、サービスプロバイダーはオンプレミスおよびクラウド上を含む安全で信頼性の高い環境でこれらのアプリケーションを採用することができます。カスタムモデルでカスタムの結果を実現最初の生成AIの適用では広範なデータセットが使用されましたが、エンタープライズでは業界固有のスキルを持つカスタムモデルの開発に集中しています。 telcoはプロプライエタリなデータをトレーニングデータに使用することで、ユースケースにより正確な結果を生み出すカスタムソリューションを提供することができます。このようなカスタムモデルの開発、調整、展開を簡素化するために、Amdocsは新しいNVIDIA AIファウンドリーサービスを統合しています。これらの新しい生成AIの機能、ガードレール機能を備えたサービスプロバイダーは、パフォーマンスを向上させ、リソース利用を最適化し、将来のニーズに柔軟に対応することができます。 Amdocsのグローバルな通信業界エコシステムの足跡世界中の90カ国の通信およびメディア企業の中で、世界のトップ30のサービスプロバイダー27社を含む、350以上の企業がAmdocsのサービスを毎日利用しており、Amdocsのプラットフォームは世界中で30億人以上の人々に影響を与えています。毎日17億以上のデジタルジャーニーを支えています。 NVIDIAとAmdocsは、安全で費用対効果の高く、高性能な生成AIの機能を提供することにより、さまざまな生成AIの使用事例を簡素化し、運用を改善しています。初期の使用事例では、顧客ケアが含まれており、会社のデータ全体から情報を引き出すことで顧客の問い合わせの迅速な解決を加速します。そしてネットワークオペレーションでは、設定、カバレッジ、パフォーマンスの問題に対処するためのソリューションの生成方法を検討しています。 (1)…

アルゼンチンは初のA.I.選挙ですか？

国の次期大統領を目指す2人の男性は、自己宣伝や相手を攻撃するために人工知能を使用して画像や動画を製作しています

この中国のAI研究は、最新のSOTAビジュアル言語モデルGPT-4V(ision)の詳細な評価と自動運転シナリオへの応用を提供しています

上海人工知能研究所、GigaAI、華東師範大学、香港中文大学、WeRide.aiの研究チームは、自律走行シナリオでのGPT-4V(ision)と呼ばれるビジュアル言語モデルの適用可能性を評価しています。GPT-4Vは、シーン理解と因果推論の分野で優れた性能を発揮し、さまざまなシナリオの処理と意図の認識において潜在的な可能性を示しています。方向判断や信号機の認識には依然として課題があり、さらなる研究と開発が必要とされています。この研究は、自動運転の実際の運転状況におけるGPT-4Vの有望な能力を明らかにし、改善のための具体的な領域を特定しています。この研究では、自律運転の状況でGPT-4V(ision)のシーン理解、意思決定、運転能力を評価しています。包括的なテストにより、GPT-4Vは既存のシステムに比べてシーン理解と因果推論の分野で優れたパフォーマンスを示しています。ただし、方向判断や信号機の認識などのタスクには課題が残り、自律運転能力を向上させるためにさらなる研究と開発が求められています。この研究結果は、GPT-4Vの潜在能力を強調し、引き続きの探索と改善の努力を通じて特定の制約に取り組む必要性を強調しています。従来の自律車両へのアプローチでは、オブジェクトの正確な認識と他の交通参加者の意図の理解に課題があります。LLMはこれらの問題に対処する可能性がありますが、視覚データの処理能力に制約があります。GPT-4Vの登場により、自動運転におけるシーン理解と因果推論を向上させる機会が提供されます。この研究は、実際の運転状況で様々な条件の認識と意思決定能力を包括的に評価し、自動運転の将来の研究に基礎的な示唆を提供することを目指しています。この手法は、自律運転シナリオの文脈におけるGPT-4V(ision)の包括的な評価を提供しており、ドライビングシーンの理解、意思決定、ドライバーとしての役割を評価しています。基本的なシーン認識、複雑な因果推論、さまざまな条件下でのリアルタイムの意思決定などのタスクが含まれます。評価には、オープンソースのデータセット、CARLAシミュレーション、インターネットからの選りすぐりの画像やビデオが使用されています。 GPT-4Vは、現行の自律システムに比べてシーン理解と因果推論の能力が向上しており、配布範囲外のシナリオの処理、意図の認識、実際の運転状況での的確な意思決定能力を示しています。ただし、方向判断、信号機の認識、ビジョンの基礎付け、空間推論などの課題が残っています。この評価は、GPT-4Vの能力が既存のシステムを上回っており、自動運転の将来の研究に基礎的な示唆を提供しています。この研究は、自律運転シナリオにおいてGPT-4V(ision)の包括的な評価を行い、既存のシステムに比べてシーン理解と因果推論の優れた性能を明らかにしています。GPT-4Vは、配布範囲外の手順の処理、意図の認識、実際の運転状況での的確な意思決定能力を示し、潜在的な可能性を示しています。ただし、方向判断、信号機の認識、ビジョンの基礎付け、空間推論などの課題が残ります。この研究は、方向判断、信号機の認識、ビジョンの基礎付け、空間推論の課題に対処するための追加の研究と開発の必要性を認識しています。また、最新バージョンのGPT-4Vでは、現在の研究で提示されたテスト結果と異なる応答が得られる可能性があることを指摘しています。

「ジェネラティブAI：2024年の人事におけるゲームチェンジャー」

労働力の急速な変化が特徴となる時代において、近代的な学習プラットフォームのリーダーであるCYPHER Learningが実施した画期的な研究は、HRやビジネスリーダーが生成AIに対して抱く課題や態度に関して重要な洞察を明らかにしていますこの研究は、能力向上の必要性とAI技術の交差点に焦点を当て、組織がアプローチする方法を再構築しています

「AIエクステンションに乗る前にリスクを考慮してください」

「Googleは最近、Bard Extensionsの本格的な導入を発表しましたこのサービスは、対話形式の生成AI（GenAI）ツールを他のサービスに統合していますBardは、ユーザーの個人データを活用して、多種多様なタスクを実行できるようになりましたメールの整理、フライトの予約、旅行の計画、メッセージの作成など、さまざまなことが可能です既に私たちの日常生活に深く組み込まれているGoogleのサービスと相まって、これにより･･･」

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