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生成的データ インテリジェンス

タグ： セージメーカー

金融ドメイン向けの効率的な継続的な事前トレーニング LLM |アマゾン ウェブ サービス

AI
大規模言語モデル (LLM) は通常、ドメインに依存しない大規模な公的に利用可能なデータセットでトレーニングされます。たとえば、Meta の Llama モデルは以下でトレーニングされています...

AWS で Customer 360 のエンドツーエンドのデータ戦略を作成する |アマゾン ウェブ サービス

ビッグデータ
Customer 360 (C360) は、すべてのタッチポイントとチャネルにわたる顧客のインタラクションと行動の完全かつ統合されたビューを提供します。このビューが使用されます...

生成 AI アプリケーション向けのリアルタイム ストリーミングの探索 |アマゾン ウェブ サービス

ビッグデータ
基礎モデル (FM) は、広範囲のラベルなしの一般化されたデータセットでトレーニングされた大規模な機械学習 (ML) モデルです。 FMはその名の通り...

産業運営における生成 AI の可能性を解き放つ |アマゾン ウェブ サービス

AI
進化する製造業の状況において、AI と機械学習 (ML) の変革力は明らかであり、業務を合理化するデジタル革命を推進しています...

Amazon Bedrock | 自己一貫性プロンプトを使用して生成言語モデルのパフォーマンスを強化するアマゾン ウェブ サービス

AI
生成言語モデルは、論理的および分析的な自然言語処理 (NLP) タスクを解決するのに非常に優れていることが証明されています。さらに、プロンプトエンジニアリングを使用すると、次のことが可能になります。

Amazon SageMaker JumpStart でコード Llama を微調整する |アマゾン ウェブ サービス

AI
本日、Amazon SageMaker JumpStart を使用してメタによって Code Llama モデルを微調整する機能を発表できることを嬉しく思います。 Code Llamaファミリーの...

1 対 1 の顧客インタラクションを変革する: AWS と生成 AI を使用して音声対応の注文処理エージェントを構築する |アマゾン ウェブ サービス

AI
注文時に顧客と 1 対 1 でやり取りする今日の状況では、ドライブスルーのような環境であっても、引き続き人間の係員に依存するのが一般的な慣行です。

FedML、Amazon EKS、Amazon SageMaker を使用した AWS でのフェデレーテッド ラーニング |アマゾン ウェブ サービス

AI
この投稿は、FedML の Chaoyang He、Al Nevarez、Salman Avestimehr との共同執筆です。多くの組織は...

Amazon OpenSearch H2 2023 のレビュー |アマゾン ウェブ サービス

ビッグデータ
2023 年は Amazon OpenSearch Service にとって多忙な年でした。 OpenSearch Service が前半に開始したリリースの詳細については、こちらをご覧ください。

Amazon SageMaker を使用して ESM-2 タンパク質言語モデルを効率的に微調整する |アマゾン ウェブ サービス

AI
この投稿では、Amazon SageMaker を使用して、最先端のタンパク質言語モデル (pLM) を効率的に微調整し、タンパク質の細胞内局在を予測する方法を説明します。 ...

BMO が Amazon Redshift と AWS Lake Formation を使用してデータセキュリティをどのように向上させたか |アマゾン ウェブ サービス

ビッグデータ
この投稿は、BMO の Amy Tseng、Jack Lin、Regis Chow との共著です。 BMOとは...

Amazon Personalize と Amazon OpenSearch Service を使用して、AI を活用したパーソナライズされたエクスペリエンスを実現 |アマゾン ウェブ サービス

AI
OpenSearch は、Apache 2.0 に基づいてライセンス供与されている、検索、分析、セキュリティ監視、可観測性アプリケーションのための、スケーラブルで柔軟かつ拡張可能なオープン ソース ソフトウェア スイートです。
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