Search Results Azure

音声合成：進化、倫理、そして法律

ロマン・ガーリン、シニアバイスプレジデント @イノベーション、スポートレーダーこの記事では、音声合成の進化を辿り、それが及ぼす法的な影響について探求します

「オートジェンへの参入：マルチエージェントフレームワークの基礎を探索する」

イントロダクション「自動生成に飛び込む：マルチエージェントフレームワークの基礎を探る」というテーマでソフトウェア開発の未来へのスリリングな旅に出ましょう。OpenAIのChatGPTに続く専門領域であるLLMエージェントは、AIエージェントの開発を革新する前例のない急激な急増を経験しています。単調なタスクの自動化から、動的な意思決定の課題への取り組みまで、LLMエージェントはかつて不可能と思われていた領域の限界を押し広げています。LLMエージェントは、私たちが想像することができる未来の世界において、コンピュータが現実とシームレスに融合し、AIエージェントの重要性がますます高まる世界を思い浮かべてください。言葉やジェスチャーを使ってエージェントに指示を出し、彼らが優れた推論力と行動能力でタスクを実行する様子を想像してください。しかし、私たちはAIエージェントの革命の夜明けを迎えており、ますます複雑なタスクに取り組むエージェントを力づけるための新しいインフラストラクチャ、ツール、フレームワークが生まれる様子を目の当たりにしています。マルチエージェントチャットシステムのための最先端のフレームワークであるAutogenが、今回の探求の中心になります。本記事では、革命の初期段階にあるAIエージェントの複雑さを解きほぐし、Autogenの能力を探求しながら、これらのインテリジェントな実体をどのように活かすかを発見していきます。学習目標 LLMエージェントとは何かを理解する Autogenとは何かを理解し、Autogenを使用してエージェントを構築する基礎を探る AutogenとOpenAI APIを使用してエージェントを構築する LLMエージェントの実世界での使用例を探索するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLMエージェントとは何か通常の言語モデルは、翻訳や質問応答など、多くのことに長けています。しかし、その知識と能力には限界があります。それは、家を建てるための道具を持たない職人のようなものです。しかし、LLM（俳句言語モデル）は、必要なツールさえ与えられれば、推論や行動が可能であることが観察されています。ほとんどのLLMは世界の知識が限られていますが、プロンプティングを介してカスタムソースからの情報を補完することができます。この目的を達成するには、2つの方法があります。検索付き生成（Retrieval Augmented Generation）とLLMエージェントです。RAGでは、モデルに情報をカスタムのハードコードパイプラインを通じて提供します。しかし、エージェントでは、LLMは推論に基づいて手元のツールを使います。たとえば、GPT-4にSerperツールを組み合わせれば、インターネットを検索して回答することができます。また、Yahoo Financeツールにアクセスできる場合は、株式のパフォーマンスを取得して分析することもできます。つまり、LLM、ツール、推論および行動のためのフレームワークの組み合わせがAIエージェントの特徴です。 LLMエージェントの構築には、プラットフォームやツールが急速に増えてきています。Autogenもそのようなツールの1つです。そのため、Autogenが何であり、それを使用してLLMエージェントを作成する方法を理解しましょう。 Autogenとは何か Autogenは、マイクロソフトのオープンソースツールで、堅牢なマルチエージェントアプリケーションを構築するためのツールです。複数のエージェント間のコミュニケーションを重視して、ゼロから設計されています。このツールを使用して、複数のエージェントが提供された問題の解決策を見つけるためにお互いに会話するLLMアプリケーションを作成することができます。エージェントは高度にカスタマイズ可能であり、特定のタスクを実行するために彼らをガイドすることができます。また、Langchainツールエコシステムとも非常に統合されており、既存のLangchainツールを活用してエージェントを補完することができます。タスクを達成するために、Autogenはさまざまなタイプのエージェントを提供しています。例えば、アシスタントエージェント：コーディング、レビューなどのタスクを達成する責任を持つエージェントです。ユーザープロキシエージェント：その名前の通り、これらのエージェントはユーザーの代わりに行動します。人間がエージェントループに参加し、会話をガイドするためのものです。…

Amazon MusicはSageMakerとNVIDIAを使用してMLの訓練および推論のパフォーマンスとコストを最適化しています

Amazon Music のストリーミングのダイナミックな世界では、曲やポッドキャスト、プレイリストの検索ごとに物語、ムード、感情の洪水が待っていますこれらの検索は新たな発見、大切な経験、永続する思い出への入り口となります検索バーは単に曲を見つけるためだけではありません

データ分析の仕事のトレンド：パート2

「データ分析の求人市場で需要のあるこれらのスキルセットをチェックしてください」

Career Advice

「AutoGenを使った戦略的AIチームビルディングが簡単になりました」

イントロダクションデジタルフロンティアが無限の領域に達し、AutoGenは変革的なパラダイムの設計者として現れます。異なる領域でスキルを持つ個々のパーソナルAIチームがシームレスに協力し、円滑にコミュニケーションし、複雑なタスクに取り組み続けることを想像してみてください。それがAutoGenの本質であり、パーソナルAIチームの構築を可能にする先駆的なマルチエージェント対話フレームワークです。本記事では、AutoGenの魔法を解き明かし、独自のデジタルドリームチームを組み立て、非凡な成果を達成する方法を探ります。人間と機械の境界が薄れ、協力が無限になる未来へようこそ。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう。マルチエージェント対話フレームワークとしてのAutoGenについて包括的な理解を得る。エージェントがマルチエージェント対話フレームワークで自律的にコミュニケーションし、協力する方法を学ぶ。 AutoGenの動作におけるconfig_listの重要な役割について学ぶ。APIキーの保護とエージェントの効率的なパフォーマンスのための設定の管理に関するベストプラクティスを理解する。 AutoGenがサポートする完全自律から人間が関与する対話までのさまざまな対話スタイルを探索する。AutoGenがサポートする静的および動的な対話パターンについて学ぶ。検証データ、評価関数、最適化メトリクスに基づいてLLMを調整するためにAutoGenを利用する方法を発見する。コラボレーションコンテンツ作成チームや文化的な文脈での言語翻訳などの例を探索し、AutoGenがさまざまなシナリオでどのように適用されるかを理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 AutoGenとは何ですか？ AutoGenは、基盤モデルの使用のための高度な抽象化として機能する統合マルチエージェント対話フレームワークです。それは、能力のあるカスタマイズ可能なエージェントをLLM、ツール、および人間の参加者が自動化チャット経由で統合することにより、エージェントが自律的にコミュニケーションし、協力して作業することを可能にします。基本的には、複雑なタスクを効率的に進め、ワークフローを自動化することができます。なぜAutoGenが重要ですか？ AutoGenは、効率的かつ柔軟なマルチエージェント通信の需要に応えます。その重要性は次の点にあります：複雑なLLMワークフローのオーケストレーション、自動化、最適化を簡素化する。 LLMモデルのパフォーマンスを最大化すると同時に、制限を克服する。次世代のLLMアプリケーションを少ない努力でマルチエージェント対話に基づいて開発することを可能にする。開発環境のセットアップ仮想環境の作成仮想環境はプロジェクト固有の依存関係を分離し、システム全体のパッケージとの競合を避けるための良い習慣です。Python環境を設定する方法は次のとおりです：オプション1：Venv…

「データ駆動の旅路の解読：PaisabazaarのCEOからの洞察」

イントロダクション Leading with Dataのこのエピソードでは、Kunal JainがPaisabazaarのCEOであるNaveen Kukrejaとの対話を展開します。Naveenの素晴らしいキャリアに隠された秘密を明らかにしましょう。彼は銀行や金融サービスの領域を航海し、インドの進化するデジタルの風景においてデータ中心の戦略を先駆けています。私たちはNaveenの経験やPaisabazaarでのリーダーシップを通じて、ビジネスにおけるデータの変革力を解読します。キーインサイトデータ中心のビジネスモデルを受け入れることは、現代の意思決定にとって困難ですが、不可欠です。ビジネスの成長は、デジタル変革に適応し、インドスタックなどのイニシアティブを活用することにかかっています。データサイエンスの重要性は、特に製品やサービスを消費者のニーズに合わせるためにビジネスが拡大するにつれて増大します。公開リストの立ち上げは、規律と透明性を確保し、成長と収益性のバランスのとれたアプローチに影響を与えます。データに基づく意思決定には、直感とデータに基づく意思決定を調和させる効果的なリーダーシップが必要です。ビジネスの未来はAI（人工知能）やML（機械学習）の大きな影響によって形作られ、柔軟性とスキル向上の必要性が強調されています。データ分析への移行には実地経験と堅牢な技術チームが必要です。個人の興味と継続的な学習は、新しい視点を促進し、職業的成長を育みます。銀行業務、金融サービス、アナリティクスにどのように関わるようになったのですか？私はIIM Calcuttaでのキャンパス採用中に偶然にも銀行業務や金融サービスに関わることになりました。私の関心は消費者行動やマーケティングにありましたが、シティバンクが私のキャリアの軌道を変えました。本格的な分析への本当の導入は、英国のキャピタルワンで得ました。データに基づく意思決定がビジネスに欠かせないもので、それはインドの発展途上のデジタル風景とは対照的でした。キャピタルワンでAata中心の環境にどのように適応しましたか？その移行は挑戦的であったが、非常に貴重な経験でした。私はシティバンクからキャピタルワンに移り、クレジットカードビジネスをより深く理解し、デジタルの成熟した市場で新たなスキルを学ぶことを目指しました。データアナリティクスの知識がないまま、アナリストのチームを管理することは大変でしたが、それによって私の意思決定能力が磨かれ、ビジネスの成果においてデータの重要性を学びました。どうしてインドに帰国し、保険業界に進出することになったのですか？ 2007年と2009年の世界的な金融危機により、自分のキャリアパスを再考する必要がありました。キャピタルワンは厳しい時期を迎え、私はインドの成長する保険セクターにチャンスを見出しました。アビバでの活動では、クロスセルとアナリティクスの機能をゼロから立ち上げました。これは興奮するものであり、私の強みにも合致していました。アビバでの経験がPaisabazaarの創設にどのようにつながったのですか？デジタルがインドで大きな力を持ちつつあり、アビバのデジタルビジネスをリードする中で、私は成長の鍵となるプレーヤーであるPolicybazaarと提携しました。英国の成熟市場のようなインドでの金融マーケットの潜在力は明白でした。私はPolicybazaarに参加し、Paisabazaarを主要なクレジットマーケットプレイヤーとして確立することに臨みました。…

メタラマは本当にオープンソースなのか？ (Meta Rama wa hontō ni ōpun sōsu na no ka?)

「メタLLaMAのオープンソースLLMとしての真正性を探求し、基準と大きな意義を解析する」

「『メジャーな第2波』をAIが探知、NVIDIAのCEOがiliadグループ幹部とのファイヤーサイドチャットで語る」というテキストです

新たなAIインフラストラクチャーの世代がスタートアップ企業を大いに後押しする予定だと、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンセン・ホアン氏が金曜日にiliadグループの副CEOオード・デュラン氏との会話の中で述べました。この後押しがまさにタイミングよく行われるのです。「私たちは現在、大きな第2の波を目の当たりにしています」とホアン氏は、パリで行われたScalewayのai-PULSEカンファレンスでのバーチャル登壇において、1,000人以上のオーディエンスの前で語りました。ホアン氏は、この力を推進する2つの要素を説明しました。まず、ヨーロッパや各国が主権を持ったAIを構築する必要性の認識があるとホアン氏は述べました。次に、ホアン氏は「AIの採用が異なる産業で行われている」と説明し、生成AIが世界中に広がっていると述べました。「ですので、私たちは言語におけるブレークスルーがデジタルバイオロジーや製造業、ロボットにおいても見られることを予想しています」とホアン氏は述べ、これによりヨーロッパのデジタルバイオロジーと医療産業において大きな機会が生まれる可能性があると指摘しました。「もちろん、ヨーロッパはいくつかの最大の産業製造会社の本拠地でもあります」とも述べました。フランスのAIリーダーシップへの賞賛デュランド氏は、ヨーロッパのAIエコシステム、特にフランスにおけるホアン氏の考えについて尋ねました。フランス政府が数百万ユーロをAIの研究開発に投資しているフランスにおけるAIに関して言及しつつ、「ヨーロッパは常にAIの専門知識に富んでいた」とホアン氏は述べ、NVIDIAがヨーロッパで4,000のスタートアップ企業と協力しており、そのうち400以上がフランスの企業であることを指摘しました。ミストラル、キュビットファーマシューティカルズ、プールサイドAIを挙げ、その例を示しました。「同時に、計算インフラストラクチャーを正しく進めていく必要があります」とホアン氏は述べました。ホアン氏は「これがScalewayがフランスおよびヨーロッパにおけるAIの発展に非常に重要な理由です」と述べました。ホアン氏はAIの地域的成長におけるデータの重要性を強調し、企業が地域固有のデータでAIをトレーニングする価値にますます気付いていることに触れました。各地域の独自の文化や産業のニュアンスを反映したAIシステムは、ヨーロッパやその他の地域で注目を集めています。 NVIDIAとScaleway：ヨーロッパのAI革命を牽引する iliadグループの子会社であるScalewayは、ヨーロッパにおける第2の波を立ち上げるためにその役割を果たしており、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にアクセスするためのクラウドクレジットを提供しています。 Scalewayは地域のクラウドサービスプロバイダーとして、ヨーロッパのデータ保護法にアクセスとコンプライアンスを確保する主権的なインフラストラクチャーも提供しており、ヨーロッパに拠点を持つ企業にとって重要です。「NVIDIA Inceptionプログラム」の地域メンバーは、その開発支援を受けることができるだけでなく、「Scalewayマーケットプレイス」で「NVIDIA AI Enterpriseソフトウェア」にもアクセスできるとホアン氏は述べました。ソフトウェアには、「NVIDIA NeMoフレームワーク」とLLM（Large Language Models）の構築に使用する事前学習モデル、「加速データサイエンス用のNVIDIA RAPIDS」、推論を高速化する「NVIDIA…

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/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」

Learn more about Search Results Azure - Page 9