この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2024 2 ...

本記事は TechHarmony Advent Calendar 2024 12/21付の記事です 。 どうも。現在の生成AIの流行を踏まえたAIもののSF小説を面白がって読んでいる寺内です。 re:invent 2024 で発表されたAmazon SageMaker Unified Studio の紹介記事の続きとなります。 【re:Invent 2024発表】次世代 Amazon SageMaker Unified Studio に触ってみた 2024年のre:Inventで発表された次世代機械学習モ

本ブログは 2024 年 12 月 5 日に公開された「 Advancing AI trust with new responsible AI tools, capabilities, and resources 」を翻訳したものです。 生成 AI がさまざまな業界や私たちの日常生活にわたって革新を続ける中、責任ある AI の必要性がますます重要になってきています。AWS では、AI の長期的な成功は、ユーザー、顧客、そして社会からの信頼を得る能力にかかっていると考えています。この信念は、AI を責任を持

本記事は AWS ブログ  re:Invent 2024 recap for the manufacturing industry を翻訳したものです。 AWS re:Invent 2024が閉幕しました。参加者の皆さまは、技術セッションでの学び、展示会場でのインタラクティブなデモ体験、業界関係者とのネットワーキング、そして様々なイベントを通じて充実した一週間を過ごされたことでしょう。 今回、私たちは Venetian の EXPO 会場で電動自転車を使った体験型展示を行い、参加者に模擬工場と実

はじめに こんにちはサイオステクノロジーの小野です。私は今年入社したばかりの新卒社員なので今年一年は新しいことしか学んできませんでした。その学んできた中でもOpenShift AIは一番インフラエンジニアとして学びになったと感じました。（あと単純にAIが好きだったので一番楽しかったです。）今まで、様々なソフトウェアに対してアプリケーション目線のことしか考えてきませんでしたが、OpenShift AIの勉強を通じて、そのソフトウェアがどのようにして動いているのか、内部のアプリケーションがどのようにして実行さ

12 月 3 日、 Amazon Bedrock Guardrails の新しい保護手段として自動推論チェック (プレビュー) を追加しました。これにより、 大規模言語モデル (LLM) によって生成される応答の正確性を数学的に検証し、ハルシネーションによる事実の誤りを防ぐことができます。 Amazon Bedrock Guardrails では、望ましくないコンテンツをフィルタリングし、個人を特定できる情報 (PII) を編集し、コンテンツの安全性とプライバシーを強化することで、 生成 AI アプリケー

はじめに こんにちは、慶應義塾大学理工学部四年の加藤駿です。私はCA Tech JOBとしてABEM ...

構築したRAGの性能を評価はどうしたらよいでしょうか。RAGを使ったシステムを改善のサイクルを回すには評価が重要になります。RAGの評価はRAGAsをはじめとして複数の方法が提案されています。それらの方法を整理して包括的で体系的に理解できるような説明を試みました。読んでいただいた方の理解の助けになれば幸いです。 自然言語生成 (NLG) の評価の難しさ 自然言語生成 (NLG) の評価は従来のシステムのテストとは大きく異なるものです。自然言語の表現は多様で同じ内容であっても表現方法が複数あります。当然、L

12 月 1 日、 Amazon Web Services (AWS) は、 Amazon CloudWatch と Amazon OpenSearch Service 間の新しい統合分析エクスペリエンスとゼロ ETL 統合を発表しました。この統合により、ログデータの分析とビジュアライゼーションがデータの重複なしで簡素化され、ログ管理が合理化されるとともに、技術的なオーバーヘッドと運用コストが削減されます。CloudWatch Logs をご利用のお客様は、 CloudWatch Logs Insight

この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2024 の6日目の記事です🎅🎄 はじめに こんにちは。KINTO FACTORY開発グループの上原( @penpen_77777 )です。 2024年の7月に入社し、KINTO FACTORYのバックエンドの開発を担当しています。 今回は、業務の中でS3イベントを処理する際に注意すべきだったデータ競合とその解決策についてサンプルコードを通じてご紹介します。 今回想定する読者 AWSのS3イベントが重複して通知されたり、通知の順序が入れ替わることに悩

はじめに Insight EdgeのLLM Engineerの藤村です。 昨今、企業のDX推進に伴い、社内に蓄積された大量の画像データや文書の効率的な活用が求められています。弊社では、実務でLLMを活用する際、画像や表形式、複雑な図を含むドキュメントの理解が大きな課題となっています。この課題は多くの企業でも同様に直面していると考えられ、その解決は業務効率化において重要な意味を持ちます。 例えば： PowerPointの表やグラフの内容理解 手書きのホワイトボード写真からの情報抽出 複雑な組織図の階層関係の

本記事は 2024 年 10 月 14 日に公開された “ Improving Utility customer experience and field service efficiency using generative AI ” を翻訳したものです。 導入 公益事業者は、私たちの家庭、企業、地域社会に不可欠なサービスを提供しています。世界のデジタル化、電化、資源の制約がますます進む中、彼らは前例のない課題に直面しています。 3 つの主要な課題が浮上しています。 インフラのモダナイズと拡張: 公益事

はじめに こんにちは。Security R&D チームのHan Juhongです。私たちのチームは、LINEヤフーグループのサービス全般のセキュリティ強化を目的に、さまざまなセキュリティ技術の研究、開...

生成AIの分野でもRAGは特に注目を集めており急成長している分野です。あまりに多くの情報に溢れており、各手法をどう捉えてよいか分かりにくい状況にあります。このブログではRAGがどのように成長し、どのような改善が試みられているのかを整理して、包括的で体系的に理解できるような説明を試みました。読んでいただいた方の理解の助けになれば幸いです。 RAGの概要 LLMは非常に優れた効果を発揮したものの、嘘を答えてしまうハルシネーションや古い知識での応答、回答の根拠の分からない不明瞭な推論といった問題を抱えています。

はじめに エブリーの吉田です。 今回はDatadogのMonitor等で使用する関数、Smoothing(平滑化)について書いていきます。 公式ドキュメントにも色々書いてあるのですが、数学から離れて久しいため、再確認も兼ねてできるだけ丁寧に説明していきます。 https://docs.datadoghq.com/ja/dashboards/functions/smoothing/ datadogのsmoothingはEWMA, Median, Autosmoothがありますが、それぞれ数式以外の設定の仕方