![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/434d11eb655968124e5069a88d9bf7e3e5e9742f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fengineer-festa-ogp-background-074608b13b4bbe67c10ada41e7e2d292.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9QVdTJTIwU3VtbWl0JTIwSmFwYW4lMjAyJUU2JTk3JUE1JUU3JTlCJUFFJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJUJCJUUzJTgzJTgzJUUzJTgyJUI3JUUzJTgzJUE3JUUzJTgzJUIzJUU1JThGJTgyJUU1JThBJUEwJUU4JUE4JTk4JUU5JThDJUIyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjNGRkZGRkYmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1lOTFkZjU0ZDk5N2Y1MTk1MzkwZmYzMGU1NjMyYjhjNg%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBTZW5yaXRzdTQyMCZ0eHQtY29sb3I9JTIzRkZGRkZGJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MjBkZGM4MDBjMjNmZTc4YmM1ZWFjMjVkNjI0OGVmNDE%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2fc3f919063b2c32cc6bbe732d85aa94)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
AWS Summit Japan 2日目のセッション参加記録 - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
AWS Summit Japan 2日目のセッション参加記録 - Qiita
はじめに こんにちは、H×Hのセンリツ大好きエンジニアです。(同担OKです😉) 2024年6月20日(木)、21日(... はじめに こんにちは、H×Hのセンリツ大好きエンジニアです。(同担OKです😉) 2024年6月20日(木)、21日(金)に開催されるAWS Summit Japanの2日目を参加してきました! この記事では、2日目に行われたセッションの内容をまとめたものになります。 参加したセッション 基調講演 ビルダーとテクノロジーが加速する次のイノベーション 内容 生成AIにおけるイノベーション 下記の3層からなる 学習と推論 大量のモデルからFMを作成 AWSは生成AI専用のチップを開発し、LLMの推論におけるコストを最大50%カット LLMのトレーニング時のエネルギー効率が25%向上 LLMや基盤モデルを活用してアプリケーションを開発するためのツール ほとんどの企業がAmazon Bedrockを活用 多種多様なモデルを単一のAPIから利用できる 万能なモデルは存在しないため、ユースケースによる