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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