こんにちは、AIチームの戸田です。 KaggleのTitanicデータセットは、機械学習の入門として定番のデータセットです。 Titanic - Machine Learning from Disaster 多くの機械学習手法が試されてきたこのデータセットに対し、今回は少し異なるアプローチを試みたいと思います。ランダムフォレストのような従来の表形式データ向け機械学習手法ではなく、テキストを処理するLLM（Large Language Model）を使って、Titanicの生存者予測を試します。 従来の機械

1. はじめに こんにちは。AIチームの栗原です。 2025年3月10日(月)〜3月14日(金)に 出島メッセ長崎 にて行われた 言語処理学会第31回年次大会 で、弊社からポスター発表で3件、口頭発表で1件の発表を行いました。 昨今の発表件数の増加の流れはさらに続いており、投稿件数は777件（昨年は599件）と過去最高をさらに記録した模様です。自然言語処理への熱はとどまるところを知らないといった様子です！ 2. 各発表資料と発表内でのディスカッション 2.1 JHARS: RAG設定における日本語Hall

はじめに こんにちはサイオステクノロジーの小野です。今回はOpenShift AIにデプロイしたLLMをVSCodeと連携させて、コード生成AIを利用する方法について解説します。また、VSCodeはOpenShift上で構築できるOpenShift Dev Spacesを利用します。これにより非接続環境でのコーディングでもAIによるコード支援を受けることができるようになります。 OpenShift Dev Spacesについて OpenShift上でアプリケーション開発を行う際に便利なツールとして、Ope

はじめに JAWS DAYSとは いざ入場！ 聴講したセッション Next-Generation Software Development IAMのマニアックな話 2025 IAMのベストプラクティスは5年間でどう変わったのか？ 地方でCCoEは無理だって！？ならコミュニティを作ればいいじゃない！地方版CCoE「re:light local」の取り組みとその未来 Sonnet de ソネット。 LLM-as-a-Judgeを使ってRAG環境(Amazon Nova on Bedrock)の回答精度を高めて

1. AIモデルの進化 近年、生成AIの進化は飛躍的に進んでおり、特に大規模言語モデル（LLM）の発展は目覚ましいものがあります。GPT-3が登場した2020年以降、AIモデルはより高精度で柔軟なテキスト生成を可能にする方向へと進化してきました。GPT-3.5、GPT-4といったOpenAIのモデルの発展に加え、AnthropicのClaudeシリーズ、MetaのLlamaシリーズ、Google DeepMindのGeminiシリーズなど、各社が競争を繰り広げています。 この進化の背景には、モデルサイズの

この記事は 「 Harnessing Generative AI on AWS to Transform Retail Insights 」（記事公開日： 2025 年 1 月 31 日）の翻訳記事です。 Tapestry は、グローバルな高級ファッションブランドを扱う会社で、Coach、Kate Spade New York、Stuart Weitzman といった著名なブランドを傘下に持っています。世界中に 1,400 を超える小売店舗を展開し、18,000 人を超える従業員を抱える Tapestry

こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段は AI/ML システムに関する業務に従事しています。 本記事では、CUDA 12.8 から追加された Checkpoint API の概要について解説します。 まず、Checkpoint のユースケースやこれまでの NVIDIA CUDA における Checkpoint の試みなどの背景を説明し、新たに追加された CUDA Checkpointing について解説します。 さらに実際に実装し、torchvision や transformers などの

 

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの野間です。 2025年も早くも数ヶ月が過ぎ、生成AI技術の進化は留まるところを知りません。先日は AnthropicのClaude 3.7 Sonnetが Amazon Bedrockで利用可能 になるという大きなニュースがありました。この「ハイブリッド推論モデル」は、深く考える「拡張思考モード」と素早い応答の「標準モード」を使い分けられる画期的なLLMです。そして Amazonは次世代AIアシスタント「Alexa+」を発表 しました！Amazon Bed

こんにちは、Insight Edgeでリードデータサイエンティストを務めている ヒメネス（Jiménez） です！ 前回の投稿 から丸1年経ちましたが、改めて皆さんと知識共有できればと思います。今回は、話題のOpen Source LLM（Llama, Mistral, DeepSeek等）をローカルで実行する方法を紹介します。 目次 LM Studioの紹介 LLMをローカルで実行 準備 Pythonプログラムから実行 単体実行 OpenAIを通した実行 活用例：討論する哲学者 哲学者の定義 討論内容の

本文は、LLM（Large Language Models）を活用したサービスの一つであるRAG（Retrieval-Augmented Generation）について説明しています。RAGは、外部情報を検索し、その結果を基にLLMに回答させる手法で、簡単・低コストで高精度な回答が得られるメリットがあります。

複雑な思考はAIに任せ、人がすべきは「さまよう思考」 2025.3.8 監　修 株式会社Laboro.AI　執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 「一瞬で答えなくてもいいから、複雑な問題も解いてくれたら…」そう思っていたのも束の間、これまで検索エンジンの延長のようだった生成AIが急速に進化し、より複雑かつ慎重に質問に答えるモデルが次々と発表されています。人間が難しいことを考えるのに時間をかけるように、この推論型の生成AIも時間を必要としますが、それでも人間よりは早く、その精度は向上今後もしていく

こんにちはAI Shiftの栗原です。3月10日(月)から3月14日(金)に 出島メッセ長崎 で 言語処理学会年次大会(NLP2025) が実施されます。AI Shiftからは口頭発表1件とポスター発表3件の合計4件の発表を行います。（口頭発表1件、ポスター発表1件は東北大NLPグループとの共同研究。）栗原の発表については、社内のゼミ制度による組織横断活動の成果発表になります。 本記事では各発表の概要と、議論したいポイントについて取り上げたいと思います。（AI Shift メンバー関与分のみ記載） 1.

はじめに こんにちは！早稲田大学大学院創造理工学研究科 修士1年の櫻井洸介です。私はCA Tech ...

はじめに こんにちはサイオステクノロジーの小野です。 以前の記事 で、Azure OpenAIのLLMをLightspeedと連携する方法について解説しました。今回はOpenShift AIにデプロイしたLLMをLightspeedと連携させる方法について解説します。 OpenShift AIとOpenShift Lightspeed連携 OpenShift Lightspeeedを利用する上で、OpenShift AIのようなローカル環境にデプロイしたLLMと連携する場合と、Azure OpenAIのよ