～AI関連記事を3行にまとめて紹介～
🎥
HuggingFace Diffusers v0.24.0の新機能｜npaka
- 「Diffusers v0.24.0」では、入力画像に応じて高解像度の動画を生成できるStable Video Diffusionが導入されました。
- SDXL Turboは、敵対的時間蒸留を適用したモデルで、高速な画像生成が可能です。
- Kandinsky 3.0では、テキストと画像の位置合わせが改善されました。
note.com
🖊️英語約6,000文字 ⏱️936日前
💻
ChatGPT公開から1年 誤情報拡散などのリスク対応が課題 | NHK | 生成AI・人工知能
- 生成AI、ChatGPTの利用が世界中で広がり、2026年までに80％以上の企業が導入すると予測されている。
- 誤情報拡散や雇用への脅威などのリスクが指摘され、各国政府が規制を検討している。
- 市場規模は2032年には9倍近くに拡大する見込みで、生成AIの安全性に配慮しながら事業を拡大している。
www3.nhk.or.jp
🖊️約4,000文字 ⏱️936日前
🔥
iPhone上でAIが恋人になってくれるアプリ「Dolores」開発者がアプリの開発経緯と教訓を語る - GI..
- AIが恋人になるアプリ「Dolores」の開発者は、アプリの開発経緯と教訓をまとめた
- Doloresは視覚障害者のコミュニティで人気があり、音声入力・出力が可能なアクセシビリティ機能も評価された
- 性的な内容の問題や使用量の制限などに直面し、開発者は調整を行った
gigazine.net
🖊️約3,500文字 ⏱️936日前
📈
15万台のNVIDIA H100 GPUをMetaとMicrosoftが購入したとの分析、Google・Amazon・Oracleの3倍 - ..
- NVIDIAの2024年第3四半期の収益は前年比206％増で過去最高を記録しました。
- MetaとMicrosoftが15万台のNVIDIA H100 GPUを購入し、Google・Amazon・Oracleの3倍の販売台数を達成しました。
- しかし、これらの企業は独自のカスタムシリコンの開発に取り組んでおり、NVIDIAのGPUから自社製品に移行することが予想されます。
gigazine.net
🖊️約1,500文字 ⏱️936日前
🤖
「Microsoft Copilot」12月1日に提供開始、Windowsにも内包され設定画面の呼び出しやトラブルシ..
- AIチャットボット「Microsoft Copilot」が12月1日に提供開始されます。
- 「Copilot in Windows」としてWindows OSに統合され、設定画面の呼び出しやトラブルシューティングなどの機能も提供されます。
- ユーザーごとにカスタマイズされた内容の作成や、背景ぼかしや背景削除などの新機能も搭載されます。
k-tai.watch.impress.co.jp
🖊️約1,000文字 ⏱️936日前
💻
ロゴデザイン作成に効く、Midjourneyプロンプトの【新常識】 | PhotoshopVIP
- AIによるロゴデザイン作成が可能
- ロゴはブランドの価値を表す重要な略語
- 手軽にプロ品質のロゴデザインを作成できる
photoshopvip.net
🖊️約6,500文字 ⏱️936日前
🤖
Operationalize LLM Evaluation at Scale using Amazon SageMaker Clarify and MLOps services |..
- LLM評価は、性能測定や責任あるAIの実装確保、誤情報やバイアスのあるコンテンツの提供最小化、有害なコンテンツ生成の防止に重要です。
- LLM評価は、セキュリティリスクの軽減にも役立ちます。
- 簡単な設定とワンクリックのアプローチでLLM評価を実施でき、自動化とスケーラビリティも実現可能です。
aws.amazon.com
🖊️英語約25,000文字 ⏱️936日前
💡
Accelerate deep learning model training up to 35% with Amazon SageMaker smart sifting | AW..
- Amazon SageMakerのスマートシフティング機能でディープラーニングモデルのトレーニングコストを最大35%削減可能
- 情報量の少ないデータサンプルを除外し、トレーニング時間と費用を大幅に削減
- アップストリームのデータやトレーニングパイプラインの変更を必要とせず、既存のプロセスにシームレスに統合
aws.amazon.com
🖊️英語約10,000文字 ⏱️936日前
👨💻
AWSの知識を学習済みの「Amazon Q」は、AWSのシステム構築にどう役立つのか？ AWS re:Invent 202..
- 「Amazon Q」はAIサービスで、システム開発や業務支援、データ分析など多様な機能を提供します。
- 17年に及ぶ知識を学習させ、競合他社との差別化を図っています。
- マネジメントコンソールやCode Whisperer対応のIDE、Slackなどで利用可能で、システム構築の支援やトラブルシューティング、コード生成などを行います。
www.publickey1.jp
🖊️約1,500文字 ⏱️936日前
😮
LLMを活用した爆速アウトプットのすゝめ / bakusoku-outputs-with-llm - Speaker Deck
- 2023年11月29日に24卒エンジニア向けの発表が行われました
- LLMとChatGPTの活用法について説明されました
- LLMを使った爆速アウトプットで圧倒的な成長を遂げることが可能です
speakerdeck.com
🖊️約3,000文字 ⏱️936日前
💪
AIがリアルタイムでテキストから画像を生成する「SDXL Turbo」が発表 - 窓の杜
- AIがテキストから画像をリアルタイムで生成する「SDXL Turbo」が発表されました
- 新しい蒸留技術によりステップ数を1に削減し、シングルステップでの画像生成を実現
- 高いサンプリング忠実度を維持しながらリアルタイムでテキストから画像への出力を生成
forest.watch.impress.co.jp
🖊️約1,000文字 ⏱️936日前
🚀
Accelerate data preparation for ML in Amazon SageMaker Canvas | AWS Machine Learning Blog
- Amazon SageMaker Canvasは、50以上のデータソースからデータを簡単に発見・集約する機能を提供します。
- 300以上の組み込みの分析と変換を使用してデータを探索・準備することが可能です。
- ノーコードワークスペースを使用して、データからビジネスインサイトまでの時間を短縮し、MLモデルの構築と使用を加速させることができます。
aws.amazon.com
🖊️英語約9,500文字 ⏱️936日前
💻
Amazon QはVSCodeの拡張機能から使うのが良さそう
- Amazon QはVSCodeの拡張機能から使え、AWS Toolkitの中に入っています。
- コードの解説やリファクタリング、バグ修正が可能で、使い勝手は良いです。
- CodeWhispererと競合せず、併用も可能なため、導入にデメリットはありません。
zenn.dev
🖊️約800文字 ⏱️936日前
💻
AmazonがAWS向けのプロセッサ「Graviton4」とAIトレーニング用チップ「Trainium2」を発表 - GIGA..
- 新しいプロセッサ「Graviton4」はコア数が増え、メモリ帯域幅が広がり、計算能力が向上
- Graviton4を搭載した新しいメモリ最適化インスタンスも提供され、高負荷のワークロードが改善
- AIトレーニング用チップ「Trainium2」はトレーニングが高速化し、エネルギー効率も向上
gigazine.net
🖊️約2,000文字 ⏱️936日前
💻
GPT-4を使えば自然言語の入力でコードが出来上がるのでは？ LLMを活用した、「KARTE」を拡張す..
- 「Craft Functions Copilot」は、JavaScriptコードを生成する開発中の機能で、LLMを使用しています。
- GPT-4を使用して自然言語の入力からコードを生成する仮説を立て、MVPとしてこの機能を作成しました。
- 設計を見直し、トリガー、データ取得、データ出力ではGPT-3.5やVector Searchを使用し、コード生成にのみGPT-4を使用するように改良しました。
logmi.jp
🖊️約4,000文字 ⏱️936日前
🚀
あなたは何社知っている？ 世界の「生成AIの旗手」25選、新興勢が躍進：日経ビジネス電子版
- 生成AIは新興企業の中で急速に成長し、評価額10億ドル以上のユニコーンが相次いでいます。
- 注目すべき海外AIスタートアップ25社を紹介します。
- 生成AIは言語モデルの開発企業が特に注目されており、AI関連ユニコーン上位10社のうち5社がこの分野に集中しています。
business.nikkei.com
🖊️約1,500文字 ⏱️936日前
💡
Building and Evaluating Advanced RAG Applications - DeepLearning.AI
- 文章ウィンドウの検索や自動マージ検索などの手法を学び、RAGパイプラインのパフォーマンスを向上させる方法を学びます。
- 評価のベストプラクティスを学び、プロセスを効率化し、堅牢なシステムを反復的に構築する方法を学びます。
- LLMの応答の関連性と真実性を評価するためのRAGトライアドについて深く学びます。
www.deeplearning.ai
🖊️英語約1,500文字 ⏱️936日前
🤖
GitHubが生成AI 見えてきたプログラマー不要時代 - 日本経済新聞
- GitHubがAIの開発に取り組んでいます
- プログラマー不要時代が見えてきました
- 会員限定記事で詳細が報告されています
www.nikkei.com
🖊️200文字以下 ⏱️936日前
🖥️
ついにWindowsの「ペイント」に画像生成AIが搭載されイラスト生成や写真生成が可能に - GIGAZINE
- Windowsの「ペイント」に画像生成AIが搭載され、イラストや写真の生成が可能になりました。
- 画像生成機能はOpenAIの「DALL-E」を使用し、生成したい画像の特徴やスタイルを指定可能です。
- 利用は一部の国でのみ可能であり、クレジット制度が導入されています。
gigazine.net
🖊️約1,500文字 ⏱️936日前
🔍
ChatGPTに同じ言葉を連呼させると、壊れて学習データ(個人情報入り)を吐き出す？Google DeepMind..
- AI企業に対し、大規模言語モデルのリリース前に安全性テストを実施するよう研究者チームが呼びかけ
- ChatGPTに特定のプロンプトを入力すると、トレーニングデータの一部を明らかにすることが可能と判明
- 生成物の約16.9％が個人を特定できる情報を含んでいたと報告
www.techno-edge.net
🖊️約1,500文字 ⏱️936日前
🔄
OpenGPTs への長期記憶の追加｜npaka
- LLMはステートレスで、最初の入力を記憶せず、Assistant APIはステートレスではない
- 長期記憶にはConversation Memory、Semantic Memory、Generative Agentsがあり、それぞれ利点と欠点がある
- アプリケーション固有のメモリを構築することで、信頼性とパフォーマンスを向上させることができる
note.com
🖊️約3,500文字 ⏱️936日前
🚀
Google DeepMindがAIツールを使って220万種類の新しい結晶構造を発見、これまで発見されてきた数..
- AIツール「GNoME」を使って220万種類の新しい結晶構造を発見
- GNoMEは結晶の安定性を予測し、新しい材料の発見速度と効率を向上
- GNoMEのパフォーマンスはアクティブラーニングによって劇的に向上し、80％の高い発見率を示す
gigazine.net
🖊️約2,000文字 ⏱️936日前
😎
Animate Anyone
- キャラクターアニメーションのための新しいフレームワークが提案されています。
- 詳細な特徴を空間的な注意を用いてマージするReferenceNetを設計し、効率的なポーズガイダーと時間モデリング手法を採用しています。
- トレーニングデータを拡張することで、任意のキャラクターをアニメーション化することが可能で、他の手法と比較して優れた結果を得ています。
humanaigc.github.io
🖊️英語約1,500文字 ⏱️936日前
🤖
サイバーエージェントが手がける日本語LLM開発 MLエンジニアが語る「Weights & Biases」の活用 ..
- 大規模なAIでさまざまなタスクがこなせる基盤モデルを開発している
- H100や68億パラメーターの日本語LLMをリリース
- 大規模言語モデルの仕組みやGPT-3の学習方法についても説明し、指示チューニングやAlignment Tuningの重要性も述べる
logmi.jp
🖊️約7,500文字 ⏱️936日前
💡
生成AIでシステム開発はどう変わるか - Speaker Deck
- 2023年には生成AIによるシステム開発の変化が予想され、AIがコードを生成しエンジニアが修正するワークフローが一般化する
- 開発速度が向上し、テストケース作成やシナリオテストの自動化、脆弱性管理などが自動化される
- ノーコード/ローコードツールの進化やコードの瞬時生成により、システムの幅が広がる
speakerdeck.com
🖊️約2,500文字 ⏱️936日前
💻
AIに恋人感情を持たせられるか？ 中国での試み 写真1枚 国際ニュース：AFPBB News
- AIに恋愛感情を持たせる試みが中国で行われ、若者たちはAIロボットとのチャットに夢中になっている
- 一部のユーザーはAIとの交流を通じて感情を共有し、AIに対して愛情を抱くようになっている
- しかし、AIの感情はプログラムによるものであり、AIのアルゴリズムには偏見や記憶喪失の欠陥があり、ユーザーからの批判もある
www.afpbb.com
🖊️約4,000文字 ⏱️936日前
📈
[アップデート]Amazon Lexは、Bedrock の Claudeを利用することで、ヒアリング性能が大幅に向上..
- Amazon Lexのアップデートにより、スロットの精度が向上し、不要な言葉が含まれてもエラーにならなくなりました
- 日付以外の言葉も認識できるようになり、Lambdaの処理が不要になりました
- 現時点では米国東部および米国西部の英語のみ対応で、Claude V2は東京リージョンでは利用できませんが、Claude Instantであれば利用可能です
dev.classmethod.jp
🖊️約2,500文字 ⏱️936日前
🔝
AWSの生成AIサービス「Bedrock」に新機能続々 基盤モデルのファインチューニングや、安全性保つ..
- 「Amazon Bedrock」に新機能が追加され、大規模言語モデルのファインチューニングが可能になった
- 「Guardrails for Amazon Bedrock」により、生成AIが望ましくない情報を発信することを防ぐことができる
- 「Knowledge Bases」と「Agents for Amazon Bedrock」の正式サービスが開始され、全ユーザーが利用可能になった
www.itmedia.co.jp
🖊️約1,000文字 ⏱️936日前
🔄
ChatGPTに単語を「永遠に」繰り返すよう促すことでトレーニングに使われた膨大なテキストデータ..
- ChatGPTに対する新たな攻撃手法が開発され、単語を繰り返すことでトレーニングデータを出力させることが可能に
- この手法は従来の攻撃手法よりも高い確率でトレーニングデータを抽出できる
- この攻撃手法は他のモデルにも応用可能で、セキュリティ上の懸念が生じている
gigazine.net
🖊️約1,500文字 ⏱️936日前
😓
10年前からプロジェクトの成功率がさっぱり上がらない理由 | 日経クロステック（xTECH）
- プロジェクト成功率の低下は経験や知見の積み重ねがないためと考えられる
- 最新の開発手法に飛びつく一方で、過去の失敗から学ぶことがなく、同じミスを繰り返している
- 他人にソフトウェア開発を任せる日本の姿勢も成功率の低下につながっている
xtech.nikkei.com
🖊️約3,500文字 ⏱️936日前
⏱️
toB 向け E ラーニングシステムに ChatGPT を導入して業務効率化を達成した事例について語っても..
- ChatGPTを導入したEラーニングシステムで研修作成アシスタント機能を開発
- 作業時間を75%軽減し、業務効率化に貢献
- 動画選びや目標設定にかかるコストを削減し、利便性を高めた
developer.medley.jp
🖊️約6,000文字 ⏱️936日前
😎
ASCII.jp：動画生成AIの進化早すぎ! 画像1枚から高品質な動画が作れる、アリババ製の「Animate A..
- 「Animate Anyone」は1枚の写真と動きのガイドからアニメーションを作成
- チラツキがほとんどなく、一貫性と細かい外観の詳細の維持、制御可能性、ビデオ品質で優れた性能
- GitHubで公開予定で、ローカル環境で実行可能
ascii.jp
🖊️約600文字 ⏱️936日前
🤖
AIで自分のしゃべり声をリアルタイムに別人の声に変換させる無料のサービス、CoeFontボイスチェ..
- CoeFontボイスチェンジャーは、自分の声を別の人の声にAIで変換するシステムです
- 現在は10人の声に変換可能で、将来的には1万種類以上の声に変換できる予定です
- 13のキャラクタが利用可能で、一部のキャラクタには月額300円のBasicプランへの加入が必要です
www.dtmstation.com
🖊️約4,500文字 ⏱️936日前
😮
OpenAI、Microsoftを議決権のないオブザーバーに - ITmedia NEWS
- サム・アルトマン氏がOpenAIのCEOに復帰し、Microsoftが議決権のないオブザーバーとして取締役会に参加することが発表されました。
- MicrosoftはOpenAIの主要な投資家で、営利団体の株式の49％を保有しています。
- アルトマン氏は「世界最高のチームで有益なAGIを構築することを楽しみにしている」と述べました。
www.itmedia.co.jp
🖊️約600文字 ⏱️936日前
🎞️
【AI動画生成】Animate Anyone 論文解説
- Animate Anyoneは、一枚の絵と動きを入力すると、その絵が同じ動きをする動画を生成する技術です。
- 提案手法の肝は、ReferenceNet、Pose Guider、TemporalLayerの3つで、これらにより動画生成の精度が向上します。
- 訓練は二段階に分けて行われ、最終的には高品質なアニメ画像を生成することが目指されていますが、手の動きの再現や参照画像の視点の制限などの弱点もあります。
zenn.dev
🖊️約4,500文字 ⏱️936日前
👥
Q-Transformer
- Q-Transformerは、大規模なオフラインデータセットからのマルチタスクポリシーのトレーニングに適用可能な強化学習手法を提案
- オフラインの時間差バックアップによってトレーニングされたQ関数のスケーラブルな表現を提供するためにTransformerを使用
- 各アクション次元を離散化し、各アクション次元のQ値を別々のトークンとして表現することで、Q学習に効果的な高容量のシーケンスモデリング技術を適用
qtransformer.github.io
🖊️英語約6,000文字 ⏱️936日前
👨💼
アルトマン氏、OpenAIのCEOに正式復帰。ブロックマン氏も社長に復帰 - PC Watch
- アルトマン氏がCEOに復帰
- ブロックマン氏も社長に復帰
- ムラティ氏もCTOに復帰し、新たな取締役会が発足
pc.watch.impress.co.jp
🖊️約600文字 ⏱️936日前
💡
The Top 5 Alternatives to GitHub for Data Science Projects - KDnuggets
- データサイエンスプロジェクトに特化したGitHubの代替プラットフォームとしてKaggle、Hugging Face、DagsHub、GitLabなどが挙げられる
- これらのプラットフォームは大規模データセットの処理、複雑なワークフロー、特定のコラボレーションニーズに対応している
- 各プラットフォームは独自の特徴と利点を持ち、データサイエンスプロジェクトの管理と共同作業に多様なオプションを提供する
www.kdnuggets.com
🖊️英語約7,500文字 ⏱️936日前
😉
Evaluate large language models for quality and responsibility | AWS Machine Learning Blog
- 生成型AIに関連するリスクは、有害性、バイアス、漏洩した個人情報、幻覚などで、組織の評判や顧客の信頼を損なう可能性があります。
- 事前学習済みの基礎モデルからタスク固有の生成型AIサービスに移行し、モデルを特定のタスクにチューニングする際には、新たなリスクが発生する可能性があります。
- Amazon SageMaker Clarifyは、任意の大規模言語モデルの品質と責任のメトリックを評価および比較するための機能セットを提供します。
aws.amazon.com
🖊️英語約18,000文字 ⏱️936日前
😲
AI and the Rise of Mediocrity | TIME
- AIは小説や映画などの創造的な作品を生み出す可能性があるとの議論があるが、実際には「人工知能」というものは存在しない
- AIは言語モデルや画像モデルであり、人間の革新の結果をインターネットからスクレイピングして与えられ、次の文の最も可能性の高い単語や次のピクセルの色を統計的に予測するだけ
- AIは日常的なことを吐き出す必要がある場合に効果的で、独創性の必要性が低く、平凡さの需要が高い時に活躍する
time.com
🖊️英語約8,000文字 ⏱️936日前
🔄
ChatGPT開発 アルトマン氏 「OpenAI」CEOに復帰 | NHK | 生成AI・人工知能
- オープンAIのCEOアルトマン氏と社長ブロックマン氏が復帰し、新取締役が選出されました
- マイクロソフトからの投資額は130億ドルに上り、経営への関与が深まる見込みです
- アルトマン氏は解任されたが、誤解があったことを認め、経験を生かして会社を前進させる意欲を示しています
www3.nhk.or.jp
🖊️約600文字 ⏱️936日前
😎
Deconstructing RAG
- 大規模言語モデル（LLM）は新しい種類のオペレーティングシステムのカーネルプロセスとして説明され、情報をロードできるコンテキストウィンドウを持つ
- リトリーバル補完生成（RAG）は、LLMに外部情報を簡単に渡す方法で、事実の回想を必要とする問題において優れた利点を持つ
- RAGシステムには、情報を取得するための質問、データソースからその情報を取得するプロセス、および取得した情報をプロンプトの一部として直接LLMに渡すプロセスが含まれる
blog.langchain.dev
🖊️英語約10,000文字 ⏱️936日前
📝
Stable Diffusion XL Turbo can generate AI images as fast as you can type | Ars Technica
- AI画像合成モデルのStable Diffusion XL Turboは、テキストのプロンプトに基づいて迅速にイメージを生成することができます。
- SDXL Turboの主な革新は、1つのステップで画像を出力できる能力で、これは従来のモデルに比べて20〜50ステップの大幅な削減です。
- SDXL Turboは非商用研究ライセンスの下で利用可能であり、個人や非商用の目的に限定されています。
arstechnica.com
🖊️英語約3,500文字 ⏱️936日前
🎉
サム・アルトマンがOpenAIのCEOに復帰 - GIGAZINE
- CEOに復帰したアルトマン氏は、研究計画や安全対策への投資、製品の改善と導入、ガバナンス構造の改善を優先事項として挙げた
- 新たな取締役会が発足し、Microsoftが非営利理事会のオブザーバーとして参加
- アルトマン氏はイルヤ・サツキヴァー氏との協力関係を継続する意向を示した
gigazine.net
🖊️約3,500文字 ⏱️936日前
🧠
頭で思い描いた画像、生成AIで復元 正解率75％超 量研機構など | 毎日新聞
- 生成AIを使って頭の中の画像を復元することに成功した研究チームが存在します。
- 風景や複雑な図形など、思い浮かべたあらゆる画像の復元が可能となりました。
- この技術は新たな意思伝達装置の開発に役立つ可能性があります。
mainichi.jp
🖊️約1,000文字 ⏱️936日前
😎
Qwen/Qwen-72B · Hugging Face
- 通义千问-72B（Qwen-72B）は、阿里云が開発した通义千问大模型シリーズの720億パラメータ規模のモデルです。
- Qwen-72Bは、3万兆以上のトークンのデータを使用して事前学習された、Transformerベースの大規模言語モデルです。
- Qwen-72Bは、中英文の下流評価タスクで既存のオープンソースモデルを大幅に上回る性能を発揮します。
huggingface.co
🖊️英語約12,000文字 ⏱️936日前
💡
トレーディングのための機械学習問題設定 #Python - Qiita
- 仮想通貨botterの問題設定について考察する記事
- 価格予測モデルを構築する際、回帰問題と分類問題の選択について論じる
- トレーディングの効用を最大化するための機械学習の問題設定についても議論
qiita.com
🖊️約5,000文字 ⏱️936日前
🔥
Accelerating Generative AI with PyTorch II: GPT, Fast | PyTorch
- 生成型AIモデルを高速化する方法に焦点を当てたマルチシリーズブログの第2部
- 生成型AIのユースケースが急速に人気が高まっている
- ネイティブPyTorchの最適化を使用して、ベースラインよりも約10倍高速なLLMを作成
pytorch.org
🖊️英語約18,000文字 ⏱️936日前
💯
Scale foundation model inference to hundreds of models with Amazon SageMaker – Part 1 | A..
- Amazon SageMakerを使って基盤モデルの推論を数百のモデルにスケールする方法が紹介されています
- FMsを自社のデータで微調整することで、特定のユースケースにおけるモデルの精度を大幅に向上させることが可能です
- リアルタイム推論に焦点を当て、FMsをコスト効果の高い方法でホスティングするための具体的なガイダンスが提供されています
aws.amazon.com
🖊️英語約25,000文字 ⏱️936日前
💰
Reduce model deployment costs by 50% on average using the latest features of Amazon SageMa..
- Amazon SageMakerの最新機能を使うと、モデルの展開コストを平均50%削減できます
- 最新のアクセラレータを使用して基盤モデルのパフォーマンスを最適化し、コストを削減し、応答レイテンシを低下させることが可能です
- 複数の基盤モデルを同じインスタンスに展開することで、利用可能なアクセラレータを最大限に活用することが可能です
aws.amazon.com
🖊️英語約18,000文字 ⏱️936日前
😎
Minimize real-time inference latency by using Amazon SageMaker routing strategies | AWS Ma..
- Amazon SageMakerを使うと、リアルタイムの推論レイテンシを最小限に抑えることが可能です
- SageMakerは、CPUやアクセラレータを備えたMLインスタンスを提供し、モデルの展開をスケーリングして推論コストを削減します
- SageMakerのリアルタイム推論エンドポイントは、高可用性のために複数のアベイラビリティーゾーンに展開され、ワークロードの変化に応じてMLインスタンスの数を動的に調整します
aws.amazon.com
🖊️英語約6,500文字 ⏱️936日前
👩💻
Build and evaluate machine learning models with advanced configurations using the SageMake..
- SageMaker Canvasは、アナリストや市民データサイエンティストがビジネスニーズに合った機械学習予測を生成するためのノーコードワークスペースです。
- 高度なモデル構築構成をサポートし、トレーニングとバリデーションデータの分割比率のカスタマイズ、AutoMLの反復とジョブ実行時間の制限の設定などが可能です。
- モデルのリーダーボードを提供し、異なるモデルの構成の主要なパフォーマンスメトリクスを比較して、データに最適なモデルを特定することができます。
aws.amazon.com
🖊️英語約18,000文字 ⏱️936日前
🚀
Introducing Amazon SageMaker HyperPod to train foundation models at scale | AWS Machine Le..
- Amazon SageMaker HyperPodは、数千のアクセラレータを使用して基礎モデルをトレーニングするための高い耐久性を持つトレーニング環境を提供します。
- SageMaker HyperPodを使用すると、機械学習の専門家は数週間や数ヶ月にわたってモデルをトレーニングすることができます。
- また、Slurm Workload Managerを統合してクラスタとトレーニングジョブのオーケストレーションを行います。
aws.amazon.com
🖊️英語約14,000文字 ⏱️936日前
🔥
Easily build semantic image search using Amazon Titan | AWS Machine Learning Blog
- デジタルパブリッシャーは、品質を損なうことなく迅速に新しいコンテンツを生成・公開する方法を探しています。
- テキストの本質を捉える画像を追加することで、読書体験を向上させることが可能です。
- Amazon機械学習（ML）サービスを使用して、キーワードを入力せずに記事やTVの要約に配置するための最適な画像を見つける方法が紹介されています。
aws.amazon.com
🖊️英語約12,000文字 ⏱️936日前
😲
Amazon's Trainium2 AI Accelerator Features 96 GB of HBM, Quadruples Training Performance
- AmazonのTrainium2 AIアクセラレータは96GBのHBMを搭載
- トレーニングパフォーマンスを4倍に向上
- 兆個のパラメータを持つ基礎モデルや大規模な言語モデルのトレーニングを可能に
www.anandtech.com
🖊️英語約2,500文字 ⏱️936日前
🎨
Visual Anagrams
- 提案された手法は、画像の視点や特性を変える多視点光学錯視を生成します。
- 市販の拡散モデルを使用して、画像の異なる視点または変換のノイズを推定し、整列させて平均化します。
- 視点関数は可逆であり、信号とノイズの間の加重を維持し、変換されたノイズが標準正規分布に従う必要があります。
dangeng.github.io
🖊️英語約4,000文字 ⏱️936日前
💻
New – Code Editor, based on Code-OSS VS Code Open Source now available in Amazon SageMake..
- Amazon SageMaker Studioに新しい統合開発環境（IDE）オプションのCode Editorがサポートされました。
- Code Editorは、Code-OSS（Visual Studio Code Open Source）をベースにしており、Open-VSX拡張ギャラリーで利用可能なVS Code互換の拡張機能から選択可能です。
- Code Editorを使用するためには、SageMaker Studioドメインをセットアップするか、既存のドメインを新しいSageMaker Studioエクスペリエンスに移行する必要があります。
aws.amazon.com
🖊️英語約12,000文字 ⏱️936日前
😎
Package and deploy classical ML and LLMs easily with Amazon SageMaker, part 2: Interactive..
- Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストがマシンラーニングモデルを簡単に構築、トレーニング、展開できるサービスです。
- SageMakerは、モデルを本番環境に簡単に展開できるAPIを提供し、モデルは堅牢でスケーラブルな展開のためにコンテナにパッケージ化されます。
- SageMakerは、モデルをパッケージ化および展開するプロセスをさらに簡素化する2つの新しいオプションを提供しています。
aws.amazon.com
🖊️英語約16,000文字 ⏱️935日前
😎
Package and deploy classical ML and LLMs easily with Amazon SageMaker, part 1: PySDK Impro..
- Amazon SageMakerは、機械学習モデルの構築、トレーニング、展開を容易にする完全に管理されたサービスです。
- API呼び出しを介してモデルを本番環境に直接展開し、モデルをコンテナにパッケージ化することでロバストでスケーラブルな展開を実現します。
- モデルのパッケージ化と展開のプロセスを簡素化するための2つの新しい方法を発表します。
aws.amazon.com
🖊️英語約20,000文字 ⏱️935日前
💡
Generative AI could revolutionize health care — but not if control is ceded to big tech
- 大規模言語モデル（LLM）は医療の変革をもたらす可能性があり、臨床ノートの生成や医師の診断支援などに利用できます。
- しかし、オフシェルフのプロプライエタリなLLMの展開により、医療のコントロールを不透明な企業の利益に委ねるリスクがあります。
- 医療機関や他の組織は、透明性のある評価が可能で、地域の機関のニーズに合わせたプライバシーに準拠したモデルを開発することができます。
www.nature.com
🖊️英語約14,000文字 ⏱️935日前
🌐
Welcome to a New Era of Building in the Cloud with Generative AI on AWS | AWS Machine Lear..
- 生成AIによるクラウドビルディングの新時代がAWS上で始まりました。
- 多くの企業やスタートアップがAWS上で生成AIアプリケーションを開発しています。
- AWSは複雑で高価なテクノロジーをあらゆるサイズと技術能力の顧客に対して民主化することに焦点を当てています。
aws.amazon.com
🖊️英語約45,000文字 ⏱️935日前