Search Results Jurassic-2

「2023年の振り返り：Post-ChatGPT時代のまとめと2024年の期待」

「ChatGPT、LangChain、ベクトルデータベース、およびRAGについての技術イベントと進歩に関するレビュージェネラティブAI領域のすべてをカバーします」

リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションを使用して、安定した拡散プロンプトを改善しましょう

テキストから画像を生成することは、メディアやエンターテイメント、ゲーム、ECサイトの商品ビジュアライゼーション、広告やマーケティング、建築設計やビジュアライゼーション、芸術創作、医療画像など、さまざまな分野で応用される急速に成長している人工知能の分野ですStable Diffusionは、数秒で高品質な画像を作成する力を与えるテキストから画像へのモデルです11月には[…]

新しい – Amazon SageMaker Canvasで利用可能なノーコード生成AI機能が追加されました

2021年に発売されたAmazon SageMaker Canvasは、ビジネスアナリストや市民データサイエンティストが使いやすいビジュアルなポイントアンドクリックサービスで、準備された機械学習（ML）モデルを使用し、コードを書く必要なく正確な予測を行うカスタムMLモデルを構築することができます準備されたモデルにより、テキスト、画像、ドキュメントから直接的な気付きを得ることができます

機械学習エンジニアのためのLLMOps入門ガイド

イントロダクション OpenAIのChatGPTのリリースは、大規模言語モデル（LLM）への関心を高め、人工知能について誰もが話題にしています。しかし、それは単なる友好的な会話だけではありません。機械学習（ML）コミュニティは、LLMオプスという新しい用語を導入しました。私たちは皆、MLOpsについて聞いたことがありますが、LLMOpsとは何でしょうか。それは、これらの強力な言語モデルをライフサイクル全体で扱い管理する方法に関するものです。 LLMは、AI駆動の製品の作成と維持方法を変えつつあり、この変化が新しいツールやベストプラクティスの必要性を引き起こしています。この記事では、LLMOpsとその背景について詳しく解説します。また、LLMを使用してAI製品を構築する方法が従来のMLモデルと異なる点も調査します。さらに、これらの相違によりMLOps（機械学習オペレーション）がLLMOpsと異なる点も見ていきます。最後に、LLMOpsの世界で今後期待されるエキサイティングな展開について討論します。学習目標： LLMOpsとその開発についての理解を深める。例を通じてLLMOpsを使用してモデルを構築する方法を学ぶ。 LLMOpsとMLOpsの違いを知る。 LLMOpsの将来の展望を一部垣間見る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。 LLMOpsとは何ですか？ LLMOpsは、Large Language Model Operationsの略であり、MLOpsと似ていますが、特に大規模言語モデル（LLM）向けに設計されたものです。開発から展開、継続的なメンテナンスまで、LLMを活用したアプリケーションに関連するすべての要素を処理するために、新しいツールとベストプラクティスを使用する必要があります。これをよりよく理解するために、LLMとMLOpsの意味を解説します： LLMは、人間の言語を生成できる大規模言語モデルです。それらは数十億のパラメータを持ち、数十億のテキストデータで訓練されます。 MLOps（機械学習オペレーション）は、機械学習によって動力を得るアプリケーションのライフサイクルを管理するために使用されるツールやプラクティスのセットです。これで基本的な説明ができたので、このトピックをもっと詳しく掘り下げましょう。 LLMOpsについての話題とは何ですか？まず、BERTやGPT-2などのLLMは2018年から存在しています。しかし、ChatGPTが2022年12月にリリースされたことで、LLMOpsのアイデアにおいて著しい盛り上がりを目の当たりにするのは、ほぼ5年後のことです。それ以来、私たちはLLMのパワーを活用したさまざまなタイプのアプリケーションを見てきました。これには、ChatGPTなどのお馴染みのチャットボットから（ChatGPTなど）、編集や要約のための個人用のライティングアシスタント（Notion AIなど）やコピーライティングのためのスキルを持ったもの（Jasperやcopy.aiなど）まで含まれます。また、コードの書き込みやデバッグのためのプログラミングアシスタント（GitHub Copilotなど）、コードのテスト（Codium AIなど）、セキュリティのトラブルの特定（Socket…

「AI スタートアップの資金調達 9 月 1 号 ConverSight、Voxel、AI21、および Gesund」

技術の急速な進化の中で、人工知能（AI）は類まれなる約束と課題を持つ重要なフロンティアとして立ち位置を確立しています。これに伴い、ベンチャーキャピタリスト、エンジェル投資家、企業は、次なる大きなブレークスルーを資金提供するためにAIスタートアップへの投資を増やしています。2023年9月1日号では、AIスタートアップへの資金提供の複雑な世界について詳しく掘り下げています。最も収益性の高い取引から投資の景色を形作るトレンドまで、2023年にお金を集める要素について包括的な洞察を提供しています。 ConverSight 最新の資金調達：900万米ドル詳細：インディアナポリスに拠点を置くソフトウェア企業ConverSight.aiは、ニューヨーク市のSurface VenturesをリードとするシリーズAラウンドで900万米ドルの資金調達に成功しました。このスタートアップは、ビジネスの意思決定のためのAIとデータ分析に特化しており、Techstars、Augment Ventures、Elevate Venturesなどからの投資も受けています。ConverSight.aiは、2022年1月にシードラウンドで400万米ドルを調達したことがあり、総資金調達額は1500万米ドルになります。この資金は、データに基づくビジネスソリューションをさらに洗練させるためのスタートアップの取り組みを支援するでしょう。 Tavus 最新の資金調達：1800万米ドル詳細：ビジネス向けのカスタマイズ可能なビデオに特化した2年のスタートアップであるTavusは、シリーズAラウンドで1800万米ドルを調達しました。これはシードラウンドからわずか5か月後のことで、投資後の企業価値は8000万米ドルになります。現在の年間繰り返し収益は100万米ドルであり、Tavusは年末には200万から300万米ドルの繰り返し収益を見込んでいます。予想よりも低い収益が報告されたため、少なくとも1人の投資家が資金調達の機会を逃したようです。 Voxel 最新の資金調達：1200万米ドル詳細：サンフランシスコに拠点を置くスタートアップのVoxelは、職場の安全性を向上させるために1200万米ドルを調達しました。AIとコンピュータビジョンを活用して、Voxelはセキュリティカメラを強化し、リスク管理と報告を自動化します。 AI21 最新の資金調達：1億5500万米ドル詳細：イスラエルのAIスタートアップAI21 Labsは、1億5500万米ドルのシリーズCラウンドを調達し、企業価値を14億米ドルに引き上げました。GoogleやNvidiaなどの有名な投資家も参加しています。新たな資本は、企業向けにカスタマイズされたテキストベースの生成型AIサービスを拡大するために割り当てられます。AI21 LabsはOpenAIやAnthropicなどの業界の巨人に対抗しており、Jurassic-2というプロプライエタリな言語モデルを提供しています。これは、カスタムテキストベースのビジネスアプリケーションや多言語AIアシスタントを支えるプラットフォームです。

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