複数の画像やテキストの解釈 Azure - Section 2
Azure Machine Learningにおける生成AI:AI変革のためのアプリ開発の運用化
「ジェネラティブAIの時代において、リーダーたちは革新と目的の交差点に立たされています取締役会やデータサイエンスの会議...
「Azureのコストを最適化するための10の方法」
この記事では、Azureのコスト削減のヒントを提供し、組織がAzureの支出を削減するためのさまざまな方法と予算の追跡方法を説...
「Nemo-Guardrailsを自分のやり方で設定する:大規模言語モデルの代替方法」
大規模言語モデル(LLM)の進歩がさまざまなアプリケーションを革新し続ける中で、それらの安全な展開を確保するという課題は...
「Azure OpenAIを使用した企業文書とのチャット」
大規模言語モデル(LLM)のようなChatGPTは、インターネット上の大量のテキストから訓練される際に、数十億のパラメータ内に...
「Azure Lightweight Generative AI Landing Zone」
「Azure AI サービスに基づくランディングゾーンの構築に関する完全ガイドでは、AI プロダクトを紹介し、AI の活用により利益...
「マイクロソフトのAzureとGoogleのCloud Platformの比較」
導入 Microsoft AzureとGoogle Cloud Platformは、クラウドコンピューティングの2大巨頭です。この2つの中で、Microsoft Azur...
「Microsoft Azureは、企業向けAIのためのChatGPTをリリースしました」
マイクロソフトAzureは、ChatGPTを導入することにより、エンタープライズAIの大きな飛躍を遂げています。Azure OpenAI Servic...
「Azure Data Factory(ADF)とは何ですか?特徴とアプリケーション」
イントロダクション データ駆動型の意思決定の時代において、データを効率的に統合することは重要です。Azure Data Factory(...
AWS vs Azure:究極のクラウド対決
Amazon Web ServicesとMicrosoft Azureは、クラウドコンピューティングの2つの巨人です。これら2つの業界リーダーの競争は、...
メタのラマ2:商業利用のためのオープンソース化
Facebookの親会社であるMetaは、商業利用のために人工知能モデルであるLlama 2をオープンソース化することで、テック業界に波...

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