こんにちは。フロントエンドチームの安井です。今回はLLMと相性のいいReactのChartライブラリを探すために検証を行いました。ReactのChartライブラリといえば数多く種類が存在し、どれを採用するのがいいか迷うところです。下記のサイトはReactのChartライブラリが一覧で整理されており、これだけでも数十個候補になるライブラリがあることがわかります。 https://awesome.cube.dev/?tools=charts&frameworks=react はじめに 本記事では数多く

本記事は、「 Event Recap: AWS news from Mobile World Congress 2024 」（2024年3月6日公開）を翻訳したものです。 Mobile World Congress (MWC) 2024 は、10 万人以上の出席者、2,700 社以上の出展者、スポンサー、パートナー、そして1,100 人のスピーカーとリーダーが参加しました。AI、収益化のオポチュニティ、およびクラウドが通信業界にもたらす変革などのトピックが深く議論されました。 「このイベントは、将来を展望

はじめに 生成AI（ジェネレーティブAI /生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。企業における生成AIの活用の鍵となるのは、企業内のデータです。また、 データを活用する上で必要とされる人材 にも、大きな影響を与えています。 このブログは、企業におけるデータ活用の新しい地平を開く、生成AIの可能性についてのシリーズの第一弾です。どのように生成AIが企業のデータ活用を変える可能性があるのか、そしてそれが企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）戦略の核心であるデータ戦略と人材戦略

コンソールからOpenAIなどのLLMを使って、自立して動作させることができるOpen Interpreterを実際に試してみました。

こんにちは AIチームの戸田です 固有表現抽出（NER）や品詞タグ付けなどのNLPタスクを行うためのPythonライブラリに spaCy があります。シンプルなAPIで拡張性も高く、AI ShiftでもプロダクトのNLPロジック部分やデータ分析など多くの場面で利用しています。 そんな非常にお世話になっているspaCyですが、処理パイプラインにLLMを統合できる spacy-llm がリリースされました。今回の記事ではそのspacy-llmを使って極性分類やNERなどのNLPタスクをzero-shotで解い

製造業の様々なお客様は、デジタル変革のジャーニーのそれぞれに異なる段階にあるため、変革プロセスにどのように取り組むかについても異なった志向を持っています。 製造業のお客様はデジタル変革を加速するため、データから洞察を引き出しビジネス成果を実現することに注目してますが、こうしたことは、データレイク、IoT(モノのインターネット)、機械学習(ML)、人工知能(AI)などのテクノロジーによって、これまでになく簡単になりました。製造業のお客様は、データから洞察を引き出し、ビジネス成果を実現することで、デジタル変革

1. はじめに こんにちは。AIチームの友松です。 2024年3月11日(月)〜3月15日(金)に 神戸国際会議場 で行われた 言語処理学会第30回年次大会 で、弊社からポスター発表で2件、口頭発表で1件の発表を行いました。 昨年は4年ぶりのオフライン(+オンラインのハイブリッド)開催＆沖縄開催ということもあり、盛り上がりを見せておりましたが、今回の神戸開催における 統計情報 は投稿数599(昨年は577), 参加者数2045(昨年は1828, ※除当日参加者)となり過去最大となったようです。 2. 各発

大規模言語モデル (LLM) をデプロイする場合、機械学習 (ML) の担当者は通常、モデルサービングのパフォーマンスの 2 つの測定値に注目します。1 つ目は 1 トークンの生成にかかる時間で定義されるレイテンシー、二つ目は 1 秒あたりに生成されるトークンの数によって定義されるスループットです。デプロイされたエンドポイントへの単一のリクエストは、モデルレイテンシーの逆数とほぼ同じスループットを示しますが、複数の同時リクエストがエンドポイントに同時に送信される場合は必ずしもそうではありません。クライアン

By Kazuki Motohashi, Ph.D., Partner Solutions Architect, AI/ML – AWS Japan  By Yuji Arakawa, Sr. Enterprise Architect, Partner Core Tech – AWS Japan 本稿では、スケーラブルでありながらもコスト効率に優れる Pinecone serverless ベクトルデータベースを Amzon Bedrock のナレッジベースとして利用することでビジネス

こんにちはAI Shiftの栗原です。3月11日(月)から3月15日(金)に 神戸国際会議場 で 言語処理学会年次大会 が実施され、AI Shiftからは口頭発表1件とポスター発表2件の合計3件の発表を行います。 本記事では各発表の概要と、ポスター発表については議論したいポイントについて取り上げたいと思います。 1. AI Shiftからの発表 3月12日(火) 18:00-19:30 P5-5 RAGにおけるLLMの学習と評価：FAQタスクへの応用 長澤春希, 戸田隆道 (AI Shift) 3月13日

アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS ジャパン）は 2023 年 7 月 3 日に、日本独自の施策として国内に法人または拠点を持つ企業・団体の生成 AI 基盤モデル・大規模言語モデル（以下、LLM）の開発を支援する AWS LLM 開発支援プログラム を発表しました。 本プログラムでは、LLM 開発を行うための計算機リソース確保に関するガイダンスや AWS 上での LLM 事前学習に関わる技術的なメンタリング、LLM 事前学習用クレジット、ビジネス支援などのサポートを提供します。 そして 2

1. はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部所属の泉澤です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム統括部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータソリューション部です。 データソリューション部では活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今

サーバーワークスの村上です。 2024年3月1日のアップデートでKnowledge Bases for Amazon Bedrockがハイブリッド検索に対応しました。 以前にも「RAGの主役は生成AIではなく検索システムだ」というブログで検索の重要性を書いていますが、今回ハイブリッド検索が追加されたことで、あらためて検索の違いによるLLMの回答差異を検証してみたいと思います。 blog.serverworks.co.jp やったこと まずは結論 アップデートの概要：ハイブリッド検索とは？ 注意事項：ハイブ

大規模言語モデル (LLM) を中心に構成された生成 AI (人工知能) アプリケーションは、ビジネスに経済的価値を生み出し、さらに加速する可能性を示してきました。アプリケーションの例には、 会話型検索 、 カスタマーサポートエージェントアシスト 、 カスタマーサポート分析 、 セルフサービス仮想アシスタント 、 チャットボット 、 リッチメディア生成 、 コンテンツモデレーション 、 セキュアで高パフォーマンスなソフトウェア開発を加速するコーディングコンパニオン 、 マルチモーダルコンテンツソースからの

生成 AI の発展と共にモデルの規模はどんどん大きくなり、デプロイするためのインフラの選択や設定はますます複雑になっています。 Amazon SageMaker JumpStart は大規模言語モデルを最適な設定、かつワンクリックでデプロイする機能を提供します。 オープンソースコミュニティとの連携を通じ 、AWS はこれまで Meta の Llama2 や TII の Falcon 、 rinna の japanese-gpt-neox などを JumpStart で提供してきました。このたび 株式会社サ