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「コンダ遅すぎ？マンバを試してみて！」

いずれ、データサイエンティストや機械学習エンジニアは、パッケージマネージャーや環境に遭遇するでしょう環境にはプロジェクトコードを実行するために必要なライブラリが含まれています開発者は…

2024年の予測17：RAG to RichesからBeatlemaniaとNational Treasuresへ

メリアム・ウェブスターの前に譲れ：今年、企業は年間のワードに追加するための多くの候補を見つけました。「生成的AI」と「生成的事前学習変換器」の後には、「大規模言語モデル」と「検索増強生成」（RAG）のような用語が続き、さまざまな産業が変革的な新技術に注目しました。生成的AIは今年の初めにはまだ注目されていなかったが、終わりには大きなインパクトを与えました。多くの企業が、テキスト、音声、動画を取り込み、生産性、イノベーション、創造性を革新する新しいコンテンツを生み出す能力を利用するために全力で取り組んでいます。企業はこのトレンドに乗っています。OpenAIのChatGPTなどのディープラーニングアルゴリズムは、企業のデータをさらにトレーニングすることで、63のビジネスユースケース全体で年間2.6兆ドルから4.4兆ドル相当の価値を生み出すことができると、マッキンゼー・アンド・カンパニーによって評価されています。しかし、大量の内部データを管理することは、AIの拡大における最大の障害とされてきました。NVIDIAのAIの専門家の一部は、2024年は友達との電話に関するすべてだと予測しており、クラウドサービスプロバイダーやデータストレージおよび分析会社など、大規模データを効率的に処理し、調整し、展開するノウハウを持つ企業や個人とのパートナーシップや協力関係を構築することが重要だと述べています。大規模言語モデルがその中心にあります。NVIDIAの専門家によると、LLM研究の進展は、ますますビジネスや企業向けのアプリケーションに適用されるようになります。RAG、自律型インテリジェントエージェント、マルチモーダルインタラクションのようなAIの機能は、ほぼすべてのプラットフォームを介してよりアクセス可能で容易に展開できるようになります。 NVIDIAの専門家の予想を聞いてください： MANUVIR DASエンタープライズコンピューティング部門副社長一揃いは全てに合わない：カスタマイズが企業にやってきます。企業は1つまたは2つの生成的AIアプリケーションを持つのではなく、さまざまな部門に適した独自のデータを使用した何百ものカスタマイズされたアプリケーションを持つことになるでしょう。これらのカスタムLLMは、稼働中にデータソースを生成的AIモデルに接続するためのRAGの機能を備え、より正確で明確な応答を提供します。Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow、Snowflakeなどのリーディングカンパニーは、既にRAGとLLMを使用した新しい生成的AIサービスを構築しています。オープンソースソフトウェアが先頭を走っています：オープンソースの事前学習モデルのおかげで、特定のドメインの課題を解決する生成的AIアプリケーションがビジネスの運用戦略の一部になるでしょう。企業がこれらの先行モデルをプライベートまたはリアルタイムのデータと組み合わせると、組織全体で加速された生産性とコストの利益を見ることができるようになります。クラウドベースのコンピューティングやAIモデルファウンドリーサービスから、データセンターやエッジ、デスクトップまで、ほぼすべてのプラットフォームでAIコンピューティングとソフトウェアがよりアクセス可能になります。棚卸しのAIとマイクロサービス：生成的AIは、開発者が複雑なアプリケーションを構築しやすくするアプリケーションプログラミングインターフェース（API）エンドポイントの採用を促しています。 2024年には、ソフトウェア開発キットとAPIが進化し、開発者がRAGなどのAIマイクロサービスを利用してオフシェルフのAIモデルをカスタマイズすることができるようになります。これにより、企業は最新のビジネス情報にアクセスできる知能を持つアシスタントや要約ツールを使用して、AIによる生産性の完全な可能性を引き出すことができます。開発者は、これらのAPIエンドポイントをアプリケーションに直接埋め込むことができ、モデルとフレームワークをサポートするために必要なインフラストラクチャの維持について心配する必要はありません。エンドユーザーは、自分のニーズに適応するより直感的でレスポンシブなアプリケーションを体験することができます。 IAN BUCKハイパースケールとHPC部門副社長国家的な財産：人工知能は新しい宇宙競争となり、すべての国が研究と科学の重要な進展を推進し、GDPを向上させるために自国の卓越の中心を作ろうとしています。数百個のアクセラレートされた計算ノードを使用するだけで、国は高効率で大規模なパフォーマンスを発揮するエクサスケールAIスーパーコンピュータを迅速に構築することができます。政府資金による創発型AI卓越センターは、新しい雇用を創出し、次世代の科学者、研究者、エンジニアを育成するためにより強力な大学のプログラムを構築することで、国の経済成長を後押しします。飛躍的な進歩:企業リーダーは、二つの主要な要因に基づいて量子コンピューティングの研究イニシアチブを立ち上げます。まず、従来のAIスーパーコンピュータを使用して量子プロセッサをシミュレートする能力、そして、ハイブリッドクラシカル量子コンピューティングのためのオープンかつ統一された開発プラットフォームの利用が可能になることです。これにより、開発者は、量子アルゴリズムを構築するためにカスタムで特殊な知識を必要とせず、標準のプログラミング言語を使用することができます。かつてはコンピュータ科学の奇妙なニッチと考えられていた量子コンピューティングの探求は、素材科学、製薬研究、サブアトミック物理学、物流などの分野で急速な進歩を追求する企業がアカデミアや国立研究所に加わることで、より一般的なものになるでしょう。 KARI BRISKIAIソフトウェア担当副社長 RAGから富へ:2024年、企業がこれらのAIフレームワークを採用するにつれ、再試行補完生成はさらに注目されるでしょう。…