「大規模言語モデル（LLM）」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「大規模言語モデル（LLM）」に関連する技術ブログの一覧です。
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【第二回】高校生が書く、生成AI基盤Dify入門
2024/07/17
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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
【寄稿】AI民主化に向けた丸紅の取組
2024/07/16
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こんにちは。ソリューションアーキテクトの齋藤です。丸紅株式会社(以下、丸紅) デジタル・イノベーション部 では、デジタルを活用して丸紅グループの変革を推進し、デジタル人財を育成して各部門の事業を大きくしていくことをミッションに掲げています。当部では、デジタル技術に精通するメンバーが、丸紅の各組織へ、課題整理→実証実験→実用化まで一気通貫
AWS Weekly Roundup: Amazon S3 Access Grants、AWS Lambda、European Sovereign Cloud リージョンなど (2024 年 7 月 8 日)
2024/07/11
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7月1日週の月曜日以来の AWS ニュースは 21 件しかなく、そのほとんどは既存のサービスと機能のリージョンレベルの拡張に関するものでした。比較的静かな 1 週間をお過ごしいただけたのではないでしょうか。7月8日週はたくさんお知らせすることがあります。 7月8日週は、7 月 10 日 (水) に Jacob Javits Convention Center で開催される AWS Summit New York にお客様とパートナーをお迎
AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock での AI21 Labs の Jamba-Instruct、Amazon WorkSpaces Pools など (2024 年 7 月 1 日)
2024/07/11
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AWS Summit New York まであと 10 日です。新しい発表と 170 以上のセッションをとても楽しみにしています。サミット終了後、 A Night Out with AWS イベントが開催されます。このイベントは、 Amazon Web Services (AWS) の既存のお客様、またはビジネスで AWS クラウドサービスを利用することに強い関心を持っているメディア、エンターテインメント、ゲーム、スポーツ業界の専門家を対象
OPTiMさんとGolangの共同勉強会を開催しました
2024/07/11
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目次 はじめに 勉強会の概要 LT枠1: Go x LLMで 新たなコード生成の可能性を探る (OPTiM 今枝) LT枠2: Go言語で行うメール解析 (every きょー。) LT枠3: プロダクトでどれくらいMELTしてますか？ (OPTiM 坂井) LT枠4: slices/maps pkgを活用してオレオレ実装を撲滅したい (every ayaka.yoshida) まとめ はじめに こんにちは。 トモニテ開発部ソフトウェアエンジニア兼、CTO室Dev Enableグループの庄司( k
Gemini for Google Workspace でユーザーの利用状況を確認する方法
2024/07/09
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Gemini for Google Workspace の簡単な概要 前述した通り、 Gemini for Google Workspace は、Google Workspace ユーザー向けに提供されるAIアシスタントツールです。 Google の強力なコラボレーションツールである Google Workspace を利用するユーザーに対して、AIアシスタントはさらなる業務効率化とデータ活用を支援します。ユーザーはAIアシスタントのサポートを受けることで、これまで以上に
Google Workspace ユーザー必見！複数LLMを使いこなす生成AI活用術
2024/07/09
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WorkAIzer はどのようなサービス？ WorkAIzer（ワークアイザー） は、「使いやすさ」「セキュリティ」に特化したAIチャットツールです。企業が生成AIを導入する上で抱える課題を解決するために開発されたサービスになります。2023年、全社的に生成AIを活用するプロジェクトを推進した時に、そのプロセスでボトルネックになったのが「ユーザーのリテラシー格差」でした。
LIFULL AI Hub 100ミニッツ #2 開催報告とお知らせ
2024/07/08
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グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 データサイエンスグループが主催でデータサイエンス系の自社イベント『 LIFULL AI Hub 100 ミニッツ ＃2 「ファクトブック」 』を開催しました。第1回目の『 LIFULL AI Hub 100ミニッツ #1 「LLM（大規模言語モデル）の研究開発」 』に引き続き、オフライン・オンラインともに盛況となり、今回も講演を聴講していて学
Trying! Swift Community in 2024
2024/07/08
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はじめに こんにちは！iOSエンジニアのViacheslav Voronaです。チームメンバーと一緒に今年開催のtry! Swift Tokyoに参加したことで、Swiftコミュニティ全体の動向について考えることができました。かなり新しいものもあれば、前々からあったけれど最近になって進化したものもあり、本記事では私の所感を皆さんにお伝えします。 見て見ぬふりはできない話題... まずは避けて通
サステナビリティのための生成 AI 活用に関するエグゼクティブ向けガイド
2024/07/08
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本記事は 2024年4月22日に AWS Machine Learning Blog で公開された “ The executive’s guide to generative AI for sustainability ” を翻訳したものです。 組織は、環境、社会、ガバナンス (ESG) の実践に加えて、持続可能性目標に対するますます高くなっていく要求に直面しています。 Gartner 社の調査 によると、87% のビジネスリーダーが今後 2 年間で組織の持続可能性への投資を増やすことを
AWS IoT SiteWise と Agent for Amazon Bedrock による自然言語での産業用アセットの検索
2024/07/08
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はじめに 生成 AI を搭載したチャットボットは、様々なデータソースからの情報への瞬時のアクセスを可能にし、意思決定を加速し、応答時間を短縮することで、業界全体の生産性向上を推進しています。早いペースで変化する産業環境では、プロセスエンジニア、信頼性の専門家、メンテナンス担当者は、情報に基づいた意思決定を行い、最適なパフォーマンスを維持す
セゾンテクノロジー様の AWS 生成 AI 事例：Amazon Bedrock を活用してサポートエンジニアの回答作成時間を最大 30 % 短縮
2024/07/08
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本ブログは、株式会社セゾンテクノロジー データインテグレーションエンジニア 石原直樹氏 と アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 藤原、田原 が共同で執筆いたしました。 はじめに セゾンテクノロジー は、「世界中のデータをつなぎ、誰もがデータを活用できる社会を作る」というミッションを掲げています。自社製品であ
週刊生成AI with AWS – 2024/7/1週
2024/07/08
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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。 7月になりましたので、AWS公式ウェブマガジン” builders.flash “で新しい記事が公開されましたので、今月も生成AIに関連するものをピックアップしてみましょう。 Amazon Bedrockを活用して3Dキャラクターと対話するサービスを構築する(ピクシブ株式会社様) ガーデニングの新時代!Amazon Bedrock で理想の庭を
かんたんRAG環境構築 S-Cred+ InfoWeaveをリリースしました
2024/07/08
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こんにちは、SCSK 木澤です。 SCSKでは、生成AIがより高精度の回答を出力できるRAG環境を、お客様AWSアカウントに構築できるテンプレートを提供する S-Cred+ InfoWeaveオプションを5月より提供開始 しました。 生成AI RAGソリューション InfoWeave｜SCSK株式会社 生成AI RAGソリューション（InfoWeave（インフォウィーヴ））は、S-Cred⁺
LLM の埋め込み情報ドリフトを Amazon SageMaker JumpStart から監視する
2024/07/05
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本記事は 2024年2月2日に公開された ” Monitor embedding drift for LLMs deployed from Amazon SageMaker JumpStart ” を翻訳したものです。 生成 AI のワークロードで最も有用なアプリケーションパターンの 1 つが Retrieval Augmented Generation (RAG) パターンです。 RAG パターンでは、入力プロンプトに関連する参照コンテンツを探すために、埋め込みベクトル (テキスト文字列の数値表現) に対して類