7月23日、 Llama 3.1 モデルが Amazon Bedrock で利用可能になったことをお知らせします。Llama 3.1 モデルは、これまでで最も先進的かつ高性能な Meta のモデルです。8B、70B、405B のパラメータサイズモデルのコレクションであり、幅広い業界ベンチマークで最高のパフォーマンスを示し、生成人工知能 ( 生成 AI ) アプリケーションに新機能を提供します。 すべての Llama 3.1 モデルは、 Llama 3 モデル の 16 倍の容量を持つ 128K コンテキス

本日、 AWS Trainium と AWS Inferentia による Llama 3.1 モデルのファインチューニングと推論のサポートを発表できることを嬉しく思います。Llama 3.1 ファミリーは、8B（80億）、70B（700億）、405B（4,050億）サイズの事前学習およびインストラクションチューニング済みの多言語大規模言語モデル（LLM）のコレクションです。 以前の投稿 では、 Amazon SageMaker JumpStart で AWS Trainium と Inferentia

はじめに

こんにちは、ツヨシーサーです。   「何から考えればよいか分からない。」 「考えが頭の中でぐるぐる回ってまとまらない。」 「表面的にしか考えられない。」 皆さんに思い当たる節はありませんか？お恥ずかしながら、最近もこんなことがありました。例えば、スマホ・アプリの新サービスを企画する際にアイデアを考えることが出来なかったり、課題の解決策を検討したものの網羅的に考えることが出来なかったりしたことがありました。そんな悩みを解決できるかもしれない書籍に出会いましたので、その本からエッセンスを抽

Agents for Amazon Bedrock を使用すると、 生成人工知能 (AI) アプリケーションはさまざまなシステムやデータソースにわたって多段階のタスクを実行できます。数か月前、エージェントの 作成と設定を簡素化しました 。7月10日、フルマネージド型の 2 つの新機能をプレビューで紹介します。 複数のインタラクションにわたってメモリを保持 – エージェントは各ユーザーとの会話の概要を保持できるようになり、特にユーザーとのやり取りや、フライトの予約や保険金請求の処理などのエンタープライズオー

Dify連載２回目の記事です。 前回 に引き続き、つきみがお送りいたします。 さて、前回ではDifyの初期設定とLLMのセットアップをしましたので、次はDifyを使い、簡単にAIを搭載したサービスを作っていきます。 そもそもDifyで何ができるのか？ Difyは高度なプログラミングスキルや、応用的な数学の知識をあまり必要としないで、AIを使って自分好みにカスタマイズすることができます。 例えば、次のものを作ることができます。 チャットボット テキストジェネレーター エージェント ワークフロー チャットボッ

こんにちは、セキュリティエンジニアの河村です。 この度初めてsqriptsに記事を執筆することになりました。数回にわたって技術書を紹介していく予定です。 今回は技術書を読むための本、『｢技術書｣の読書術』の書評を行います。 「技術書」の読書術 達人が教える選び方・読み方・情報発信＆共有のコツとテクニック | 翔泳社 技術書の表も裏も知り尽くした人気作家が、読書を血肉にするコツとテクニックを教えます。おそらく本邦初、「技術書（コンピュータ書）」の読書術を指南する本が登場！次々と新しい技術が登場する時代、書籍

本記事は、2024年7月2日に投稿された Improve productivity when processing scanned PDFs using Amazon Q Business を翻訳したものです。翻訳は Hiroaki Hattori が担当しました。 Amazon Q Business は、生成 AI 対話アシスタントであり、企業のデータソースに格納されたデジタルコンテンツだけでなくスキャンした PDF からも、事前のテキスト抽出をせずとも直接質問に答えたり、要約を作成したり、コンテンツを

みなさん、こんにちは！製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田です。 Anthropic の Claude 3.5 Sonnet が発表され、バージニアリージョンの Amazon Bedrock にてご利用頂けるようになりました。 Claude 3.5 Sonnet は Claude 3 Opus よりも高いベンチマークスコアを記録する高い能力を発揮すると同時に、Opus よりも 80 %安価に、2 倍の動作速度でご利用頂けるとされています。 Claude 3.5 Son

テストエンジニアが身につけておきたいスキルの一つ「論理のスキル」。 「論理の言葉」の意味や働きに注意が向くようになったら、文や文章の読み書きで実践していきましょう。 この連載では、「論理スキル“実践編”」と題して、「文章の筋道を把握する、主張を理解する」「文や文章の筋道を組み立てる」ことに役立つ 推論の形 を見ていきます。 ＜テストエンジニアのための論理スキル[実践編]　記事一覧＞ ※クリックで開きます 論理のかたち。推論とは ［全文公開中！］ 基本的な推論形式 前回「 “または”を使って推論する 」では

はじめに こんにちは、mercari.go スタッフの hiroebe です。 6月18日にメルカリ主催の Go 勉強会 mercari.go #26 を YouTube でのオンライン配信にて開催しました。この記事では、当日の各発表を簡単に紹介します。動画もアップロードされていますので、こちらもぜひご覧ください。 moq – gomockを使わないMock生成 1つめのセッションは @oinume さんによる「moq – gomockを使わないMock生成」です。 発表資料： m

初めまして。miracleaveでアルバイトをしております。現役高校生の「つきみ」です。 私は普段、TypeScriptをメインに個人開発でコードを書いており、Denoが最近のお気に入りです。 先輩方と比べたら若輩者ではありますが、これから一人前のエンジニアと呼ばれるまで努力して参ります。 さて、弊社では社内生成AI基盤の利活用を積極的に推進しております。今回はそのナレッジをできるだけわかりやすく落とし込み、解説をしていきます。 また、今回の記事はタイトルのもあるとおり、シリーズとなります。計３回を予定し

はじめに こんにちは。計測システム部、研究開発ブロックの皆川です。普段はコンピュータービジョンに関わる研究開発を担当しています。 2024年の3月に3次元コンピュータービジョンの国際学会である 3DV 2024 がスイスのダボスで開催され、幸運にも参加できたので、発表の内容や参加した感想をご紹介いたします。 目次 はじめに 目次 3DV 2024とは なぜ参加したのか 開催地のダボスと、会場のダボスコングレスセンターについて 学会のスケジュール 印象に残った発表 全体的な感想 3D Computer Vi

特徴量設計とは？ 例えば、機械学習や人工知能を応用した顧客の解約予測、製品需要予測、商品の売上予測など、ビジネス上の重要かつ複雑な問題に取り組んでいるとしましょう。機械学習による予測分析では、よりよい機械学習のアルゴリズムや手法を選ぶことが成功の鍵であると思われがちです。ロジスティック回帰、決定木、ブースティング、ニューラルネットワークなど、適切な機械学習のモデルを選び、予測精度と解釈性のトレードオフを考慮しながらモデルをチューニングする作業も、モデル開発にとって欠かせない工程です。一方で、Garbage

はじめに おはこんばんにちは！鈴木です。 突然ですが、倒しても倒してもエラーに遭遇すると心が折れそうになりませんか？私はなります。 ・エラーの解決方法などを何度も調べては忘れてしまったり… ・そもそもどのようにエラーと向き合ったらいいんだっけ？ となる私のような初心者の方向けに今回はJavaのエラーについてまとめてみたいと思います！ Javaのエラーの種類について エラーには、Java プログラムの文法上の問題があったときに発生する コンパイルエラー と、 実行することが不可能な処理を行なおう