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アマゾンセージメーカーキャンバスでのMLのためのデータ準備を加速させる

「データの準備は、機械学習（ML）のワークフローにおいて重要なステップですしかし、これにはしばしば煩雑で時間のかかる作業が伴いますAmazon SageMaker Canvasは、Amazon SageMaker Data Wranglerによって強力なデータの準備機能をサポートするようになりましたこの統合により、SageMaker Canvasはお客様に対してエンドツーエンドのノーコードワークスペースを提供し、データの準備、MLの構築と利用を行うことができます」

ピカ1.0：ビデオ作成のための新しいAIモデル

世界中で生成AIに魅了されているPikaは、AIを活用した動画作成に特化したスタートアップで、Lightspeed Venture Partnersが主導する最新の資金調達ラウンドで驚異的な5500万ドルを獲得しました。この資本の流入は、ビデオ作成の風景を変革する革新的なビデオ撮影ツールのスイートであるPika 1.0のローンチと一致しています。わずか6か月前から始まったPikaの旅は、すでに週に数百万の動画を生成する50万人のユーザーコミュニティを集めました。 Pika 1.0の発表 Pikaの野心的な目標であるビデオ制作の簡素化は、さまざまなスタイル（「3Dアニメーション」、「アニメ」、「シネマティック」など）でビデオを編集することができる生成AIモデルを搭載したPika 1.0の開発につながりました。この革新的なプラットフォームは、ステルスモードから現れ、衣服の変更やキャラクターの追加など、AIを使用した動画の長さの拡張やスタイルの変換、さらには編集まで可能なツールを紹介しています。今の問題は、Pika 1.0がしばしば複雑でリソース集約型なビデオ作成プロセスを本当に革新できるのかということです。 Pikaの競争力 RunwayやStability AIなどの競合他社がひしめく分野で、Pikaはビデオ編集体験を引き上げるという特徴を持って差別化しています。特に、Pika 1.0ではビデオキャンバスやアスペクト比を拡大する機能を提供し、ユーザーに前例のない創造的な自由を提供します。プラットフォームが普及するにつれて、GoogleやMetaなどの業界の巨人たちもビデオ用生成AIツールへの参入を示しています。 LightspeedのPikaへの信頼競合が存在する風景にもかかわらず、PikaとStability AIの両方に投資しているLightspeed Venture Partnersは、Pikaの変革の可能性に自信を示しています。ライトスピードを代表するマイケル・ミニャーノ氏は、Pikaの技術的な基盤と創造性への早期の情熱によって、このプラットフォームがプロ品質のビデオ作成を民主化するリーダーとなることを信じています。この支持は、Pikaが個人が自分のストーリーを視覚的に共有する方法を再構築する上で重要な役割を果たす可能性があることを示唆しています。生成AIの台頭 Pikaの急速な成長は、さまざまなアプリケーションでの生成AIへの需要の急増を反映しています。IDCによると、生成AIへの投資額は今年160億ドルから2027年には驚異的な1,430億ドルにまで急増すると予想されています。生成AIは2023年の全体のAI支出のわずか9%を占めるに過ぎないが、同社は次の5年間で28%に大幅に急増すると予想しています。このトレンドはプロフェッショナルに限られたものではありません。最近の調査によると、Z世代もますます生成AIツールを受け入れています。もっと読む：GoogleのBARDはYouTubeの動画について「観て質問に答える」ことができるようになりました課題と将来の展望生成AIが広まるにつれて、課題が待ち受けています。O’Reillyの2023年のレポートでは、法外な結果やセキュリティの問題、公正性や偏り、プライバシーの問題など、さまざまな懸念に直面する、企業のAI採用者の26%が生成AIのパイロット運用の初期段階にあることが示されています。ビジネスのユースケースの特定や、AI生成コンテンツの所有権に関する法的な複雑さも、この業界を妨げています。私たちの見解…

Amazon SageMakerノートブックのジョブをスケジュールし、APIを使用してマルチステップノートブックのワークフローを管理します

Amazon SageMaker Studioは、データサイエンティストが対話的に構築、トレーニング、展開するための完全に管理されたソリューションを提供しますAmazon SageMakerのノートブックジョブを使用すると、データサイエンティストはSageMaker Studioで数回クリックするだけで、ノートブックを必要に応じて実行するか、スケジュールに従って実行することができますこの発表により、ノートブックをジョブとしてプログラムで実行することができます[...]

AWS ジェネラティブ AI イノベーションセンターのアンソロポジック・クロード向けのカスタムモデルプログラムをご紹介します

2023年6月のローンチ以来、AWSジェネレーティブAIイノベーションセンターのストラテジスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、ソリューションアーキテクトのチームは、世界中の何百もの顧客と協力し、彼らがジェネレーティブAIのパワーを活用したヘルプメイクしたソリューションを着想し、優先させ、構築するのを支援してきました顧客は私たちと密接に協力して、ユースケースを重視しました[...]

「OpenAIモデルに対するオープンソースの代替手段の探索」

序文 AIの領域では、11月はドラマチックな展開がありました。GPTストアやGPT-4-turboのローンチ、そしてOpenAIの騒動まで、まさに忙しい一ヶ月でした。しかし、ここで重要な問題が浮かび上がります：クローズドモデルとその背後にいる人々はどれだけ信頼できるのでしょうか？自分が実際に運用しているモデルが内部の企業ドラマに巻き込まれて動作停止するのは快適な体験とは言えません。これはオープンソースモデルでは起こらない問題です。展開するモデルには完全な管理権限があります。データとモデルの両方に対して主権を持っています。しかし、OSモデルをGPTと置き換えることは可能でしょうか？幸いなことに、既に多くのオープンソースモデルが、GPT-3.5モデル以上の性能を発揮しています。本記事では、オープンソースのLLM（Large Language Models）およびLMM（Large Multi-modal Models）の最高の代替品をいくつか紹介します。学習目標オープンソースの大規模言語モデルについての議論。最新のオープンソース言語モデルとマルチモーダルモデルについての探求。大規模言語モデルを量子化するための簡易な導入。 LLMをローカルおよびクラウド上で実行するためのツールやサービスについて学ぶ。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。オープンソースモデルとは何ですかモデルがオープンソースと呼ばれるのは、モデルの重みとアーキテクチャが自由に利用できる状態にあるからです。これらの重みは、例えばMeta’s Llamaのような大規模言語モデルの事前訓練パラメータです。これらは通常、ファインチューニングされていないベースモデルやバニラモデルです。誰でもこれらのモデルを使用し、カスタムデータでファインチューニングして下流のアクションを実行することができます。しかし、それらはオープンなのでしょうか？データはどうなっているのでしょうか？多くの研究所は、著作権に関する懸念やデータの機密性の問題などの理由から、ベースモデルの訓練データを公開しません。これはまた、モデルのライセンスに関する部分にも関連しています。すべてのオープンソースモデルは、他のオープンソースソフトウェアと同様のライセンスが付属しています。Llama-1などの多くのベースモデルは非商用ライセンスとなっており、これらのモデルを利用して収益を上げることはできません。しかし、Mistral7BやZephyr7Bなどのモデルは、Apache-2.0やMITライセンスが付属しており、どこでも問題なく使用することができます。オープンソースの代替品 Llamaのローンチ以来、オープンソースの領域ではOpenAIモデルに追いつこうとする競争が繰り広げられています。そしてその結果は今までにないものでした。GPT-3.5のローンチからわずか1年で、より少ないパラメータでGPT-3.5と同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮するモデルが登場しました。しかし、GPT-4は依然として理性や数学からコード生成までの一般的なタスクには最も優れたモデルです。オープンソースモデルのイノベーションと資金調達のペースを見ると、GPT-4のパフォーマンスに近づくモデルが間もなく登場するでしょう。とりあえず、これらのモデルの素晴らしいオープンソースの代替品について話しましょう。 Meta’s Llama 2 Metaは今年7月にLlama-2という彼らの最高のモデルをリリースし、その印象的な能力により一瞬で人気を集めました。MetaはLlama-7b、Llama-13b、Llama-34b、Llama-70bの4つの異なるパラメータサイズのLlama-2モデルをリリースしました。これらのモデルは、それぞれのカテゴリにおいて他のオープンモデルを上回る性能を発揮しました。しかし、現在ではmistral-7bやZephyr-7bのような複数のモデルが、多くのベンチマークで小さなLlamaモデルを上回る性能を発揮しています。Llama-2 70bはまだそのカテゴリーで最高のモデルの一つであり、要約や機械翻訳などのタスクにおいてGPT-4の代替モデルとして価値があります。 Llama-2はGPT-3.5よりも多くのベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、GPT-4に迫ることもできました。以下のグラフは、AnyscaleによるLlamaとGPTモデルのパフォーマンス比較です。…

「GPTクローラーに会ってください：サイトをクロールし、知識ファイルを生成し、1つまたは複数のURLからカスタムGPTを作成できるAIツール」

ウェブページから知識を抽出してユニークなGPTモデルを構築できるとしたら、どれほど素晴らしいことでしょうか。あなた自身のURLから自分自身のカスタムGPTを作成する知識ファイルを生成するためにサイトをクロールすることのできる素晴らしいAIツールGPTクローラーに会ってください。 GPTクローラーは、非常に効率的かつ正確にウェブページから知識を抽出するために、巨大なテキストとコードのコーパスでトレーニングされた大規模な言語モデルGPTを使用します。 GPTクローラーは、通常のウェブクローラーとは異なり、情報のコンテキストと意味を解釈するために自然言語処理技術を使用しています。これにより、関係、事実、概念を含む重要なデータを認識し抽出することが可能であり、非構造化のウェブ素材を整理された知識に変換することができます。こちらはリサーチャーが開発した短いカスタムGPTで、Builder.ioの使用と統合に関する一般的な問題に対するアシストを目的としています。必要なのはビルダードキュメンテーションのURLのみです：https://chat.openai.com/g/g-kywiqipmR-builder-io-assistant 以下の4つの簡単なステップで始めることができます：リポジトリをクローンする。依存関係を設定する。クローラーをセットアップする。クローラーを起動する。コマンドと設定の手順はGitHubのページでご覧いただけます。 Dockerを使用してコンテナ内で実行するというような他のアプローチもあります。データをOpenAIにアップロードするこのプロジェクトのルートには、クロールによってoutput.jsonという名前のファイルが作成されます。ヘルパーやカスタムGPTを作成するためには、それをOpenAIにアップロードしてください。また、ここでカスタムGPTを作成してすぐに他の人と知識を共有することもできます。今すぐカスタムGPTを設計して利用するためには、プレミアムChatGPTサブスクリプションが必要です。さらに、作成した知識に合わせて個別のアシスタントを構築するために、こちらを使用することもできます。それを製品に組み入れることができます。さらなる進展へ GPTクローラーや同様のツールは、GPTテクノロジーの発展とともに情報抽出、カスタムGPTモデルの作成、個別のAIインタラクションにおいてますます重要になると予想されます。オーガナイズされた情報と非構造化のウェブ素材の間のギャップを埋める能力のために、知識管理、コンテンツ制作、AIパワードアプリケーションの可能性の世界が開かれます。疑いなく、GPTクローラーは情報との人間とのインタラクション方法を完全に変えることができるため、人工知能のゲームチェンジャーです。 The post Meet GPT Crawler: An…

アマゾンは、「Amazon Q」という会社の生成AIアシスタントを発表しました

競争の激しいプロダクティビティソフトウェアと生成AIチャットボットの分野において、Amazonが最新のイノベーション「Amazon Q」を発表しましたこの発表は、ラスベガスで開催されたAWS Reinventカンファレンスで行われ、MicrosoftやGoogleなどのテックジャイアントが既に大きな存在感を持っている領域へのAmazonの積極的な進出を象徴しています

Amazon

このAIニュースレターはあなたが必要なすべてです＃75

今週は、OpenAIのドラマが終わり、Sam AltmanとGreg BrockmanがOpenAIに復帰し、2人の新しい取締役が任命されました（既存の1人とともに…

「今日の市場においてAIパワードモバイルアプリが際立っているのは何か？」

AIはモバイルアプリを革命し、個人の経験を提供します最新技術を駆使したアプリ開発の利点、成功、そして将来を探求してください

エアライン事業で情報とモデルを明らかにして、明らかにスムースに動作するようにモニターする

イントロダクション訓練と評価でパフォーマンスの良いモデルが、本番環境で悪化するという挫折感を経験したことがありますか？これは本番フェーズでよくある課題ですが、そこでEvidently.aiという素晴らしいオープンソースのツールが登場し、私たちのMLモデルを観察可能にして監視しやすくします。このガイドでは、本番環境でのデータとモデルのパフォーマンスの変化の背後にある理由と、実装するために必要なアクションについて取り上げます。また、このツールをStreamlit予測アプリと統合する方法も学びます。素晴らしい旅を始めましょう。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。必要な前提条件 1) リポジトリのクローン git clone "https://github.com/VishalKumar-S/Flight-Delay-Prediction-and-live-Monitoring-with-Azure-Evidently-and-Streamlit-with-MVC-Architecture.git" 2) 仮想環境の作成とアクティベート # 仮想環境を作成するpython3 -m venv venv# プロジェクトフォルダで仮想環境をアクティベートするsource venv/bin/activate # このコマンドはrequirements.txtファイルにリストされているPythonパッケージをインストールします。pip install -r requirements.txt 4)…

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