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大型モデルがビッグデータと出会う：スパークとLLMsの調和

「大規模言語モデル（LLM）を含む生成AIは、人間の生活のさまざまな側面を革新しています過去5年間で、生成AIは研究プロジェクトから現実の中で進化してきました…」

Amazon Kendraを使用して保険請求をインテリジェントに処理するために、Amazon Comprehendで作成されたカスタムメタデータを使用します

構造化データとは、データベース内の列に格納された情報のように固定されたパターンに従うデータ、およびテキスト、画像、またはソーシャルメディアの投稿などの特定の形式やパターンを持たない非構造化データの両方が、さまざまな組織で生産され、消費され続けています例えば、国際データコーポレーション（IDC）によると、[…]

「Amazon SageMakerデータパラレルライブラリを使用して、トレーニングを高速化します」

大規模言語モデル（LLM）のトレーニングは、Llama2、Falcon、StarCoderなど、公に利用可能ないくつかのモデルのリリースにより、昨年からますます人気が高まっています顧客は今や、10億から1750億以上のパラメータを持つ前例のない大きさのLLMをトレーニングしていますこれらのLLMのトレーニングには、膨大な計算リソースと時間が必要です数百台の […]

「AIと働き方の未来：AI時代における労働力の再教育」

AIは私たちの働き方を変えつつあり、それは想像以上の速さで進行しています毎週1億人以上が既にChatGPTを利用しており、半数以上の従業員がAIツールを仕事で使用していると回答しています確かにAIは特定の人々が仕事をより良く遂行するのに役立つでしょうが、多くの人々は未だに使用方法や利点について疑問を抱いています...

自律AIエージェント：データサイエンスと技術の未来を切り拓く先駆者

イントロダクションテクノロジーのダイナミックな風景において、自律型AIエージェントは変革的な存在として登場し、データと人工知能との相互作用を再構築しています。この魅力的な領域に深く入り込むと、これらのエージェントが単なるプログラム以上のものであることが明らかになります。彼らは私たちの日常生活にAIを統合するパラダイムシフトを象徴しているのです。自律型AIエージェントの理解自律型AIエージェントは、人間の介入なしで意思決定と行動実行が可能な知的な存在です。これらのエージェントは最新のアルゴリズムと機械学習モデルを活用してデータを分析し、洞察を得て自律的にタスクを実行します。自律型AIエージェントはどのように動作するのですか？以下は、彼らがどのように動作するかの詳細です：計画：目標の定義：エージェントは、達成したい特定のタスクやプロセスの最適化など、あらかじめ定義された目標から始めます。環境の評価：エージェントはセンサーや他のデータソースを通じて、周囲の情報を継続的に収集します。これにより、エージェントは現在の状況や潜在的な障害を理解するのに役立つデータを得ます。プランの生成：エージェントは目標と環境情報に基づいて目的を達成するための計画や戦略を生成します。これにはアクションの計画、適切なツールの選択、潜在的な結果の予測などが含まれる場合もあります。意思決定：データの分析：エージェントはセンサーの読み取り、過去の経験、学習したモデルなどの利用可能なデータを分析し、状況を理解し、異なるアクションの潜在的な結果を予測します。アクションの選択：強化学習や他の意思決定アルゴリズムを使用して、エージェントは目標を達成する可能性が最大化すると信じるアクションを選択します。適応と学習：エージェントは経験から継続的に学びます。行動の結果を監視し、新しい情報に基づいて知識ベースや意思決定プロセスを更新します。ツールとリソース： LLM（大規模言語モデル）：これらは、エージェントの脳として機能し、コミュニケーションや推論のための人間のような言語理解と生成能力を提供します。センサーとアクチュエーターにより、エージェントは物理的な環境を知覚し、相互作用することができます。…