生成AIは「試す」から「使う」段階へ 生成AIは、もはや実験段階の技術ではなく、実用段階へと急速に移行しています。Google Cloud Next Tokyo '24 の基調講演で、Google Cloud 日本代表の平手氏は、この変革を強調しました。従来のLLM(大規模言語モデル)は特定タスクに特化していましたが、AIエージェントの登場により、業務全体の自動化や効率化が可能となり、生成AIの真の価値が解き放たれると語りました。
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 お盆の期間ですが、AWSのサービスアップデートはたくさんリリースされています。5月のゴールデンウィーク頃から書き始めたこの週刊生成AI with AWSでは、毎週発表される生成AIに関するニュースをお届けしてきました。皆さんも実感していらっしゃると思いますが、生成AIは技術の進歩がとても早い分野です。新しいモデルもどんどん出てきますし、AWSのサービス機能追加もハイペースで行われています。もしお時間が取れるようであれば、「便利に使えそう
本ブログは、株式会社インサイトテクノロジー と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 株式会社インサイトテクノロジー は、1995 年の創業時から一貫してデータベース技術を追究し、企業自らが良質なインサイトを得るためのデータ活用基盤「インサイト・インフラ」関連の製品をプロフェッショナルサービスとともに提供しています。現在では、企業におけるデータの価値を最大化できるよう、データ利活用の統制を図り、データ活用推進を支える攻めと守りの両面のメリットをもたらすデータガバナンス
G-gen の坂本です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 セッション「 生成 AI における MLOps とリクルートの導入事例 」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧 からご覧いただけます。 概要 MLOps Rapid evaluation API Automatic metrics AutoSxS(Automatic side
本ブログは「 Context window overflow: Breaking the barrier 」を翻訳したものとなります。 生成 AI モデルの複雑な動作、特に生成 AI モデルがどのように処理して返答を生成するかについて考えたことはありますか?この魅力的なプロセスの中心には「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる重要な要素があり、これは生成 AI モデルが与えられた時間で処理できる情報量を決定します。しかし、コンテキストウィンドウを超えるとどうなるでしょうか?コンテキストウィンドウオーバーフロー