生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
無料で使える最高のAIノート『NotebookLM』使い方と活用事例｜AI-Bridge Lab こば
こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
【switch-c-2048】GoogleがついにGPT-4レベルのLLMをオープンソースで公開！概要〜使い方まで | WEEL
メディア事業部リサーチャーのいつきとメディア事業部LLMリサーチャーの藤崎です。この記事は専門的な内容を含むため、AIスペシャリストとの共同執筆となっています。 今回ご紹介するのは、Googleがオープンソース化したMOEモデルの「switch-c-2048」について。 なんと、こちらのMOEモデルは、1.6兆個のパラメーターと3.1TBサイズのデータでトレーニングされた大規模言語モデルで、あの「GPT 4」と同等のサイズだと話題になっています！ switch-c-2048を使用すれば、より高速な学習が可能になるとのことですが、新しく公開されたモデルなので使い方がわからないという方も多いでしょう。 そこで今回の記事では、switch-c-2048の概要や使い方について、筆者本人が使用した上で徹底的に解説します。 最後まで目を通していただくと、switch-c-2048の使い方はもちろん、G
〝AIの父〟がGoogleを退社「人類の脅威になる」と危険性を暴露 | AppBank
深層学習（LLM）の第一人者であり、AIの父（ゴットファーザー）と呼ばれるジェフリー・ヒントン氏が、Googleを退社していたことを米メディア「The New York Times」に明かしました。同氏は退社した理由について「AIのリスクについて自由に発言するため」だとしています。 *Category:テクノロジー Technology *Source：The New York Times ,Wikipedia ,The Verge 「AIの父」ヒントン氏が語る現状の危険性 ヒントン氏は、現在のChatGPTなどのLMMにつながる基礎的な研究を行った人物で、2018年にはチューリング賞を受賞しています。 AIのゴッドファーザー」、ライフワークへの後悔と不安を胸にグーグルを退社 ヒントンと彼の学生2人（そのうちの1人はOpenAIのチーフサイエンティストとなった）が立ち上げた会社をGoogl
ChatGPTを使いこなせない人と使いこなす人の差
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「コピペできるようになったら神→対応しました」Google、驚異のリアルタイム文字変換の進化
Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you. 「コピペできるようになったら神→対応しました」Google、驚異のリアルタイム文字変換の進化2月にβ版がリリースされたGoogle製の音声文字変換（Live Transcribe）アプリ。もともと聴覚障害者のために作られたアクセシビリティ機能だが、精度の高さから文字起こしとしても使えるのではないかと話題だ。来日中のプロダクトマネージャー、ブライアン・ケムラー氏に話を聞いた。
［速報］Google、動画になにが映っているかを自動的に判断する「Video Intelligence API」発表。Google Cloud Next'17
［速報］Google、動画になにが映っているかを自動的に判断する「Video Intelligence API」発表。Google Cloud Next'17 Googleは米サンフランシスコでイベント「Google Cloud Next'17」を開催。1日目の基調講演で、動画を分析して、いつ、なにが映っているかを判断する「Video Intelligence API」を発表しました。 動画になにが映っているかをコンピュータが自動的に判断する Googleのチーフサイエンティスト Fei-Fei Li博士によると、動画をコンピュータに理解させることはこれまで何年ものあいだ大きな課題で、実際、画像研究者にとって動画はデジタルな世界のダークマター（暗黒物質）だとされてきた、と。 そうしたなかで、Googleは機械学習による新しいAPI「Video Intelligence API」を発表しまし
WaveNet: A Generative Model for Raw Audio | DeepMind
Research WaveNet: A generative model for raw audio Published 8 September 2016 Authors Aäron van den Oord, Sander Dieleman This post presents WaveNet, a deep generative model of raw audio waveforms. We show that WaveNets are able to generate speech which mimics any human voice and which sounds more natural than the best existing Text-to-Speech systems, reducing the gap with human performance by ove
Googleの人工知能「Deep Dream」で画像加工できるサイト、処理待ちが多すぎてユーザーに協力を求める→大幅パワーアップ
日本のベンチャー企業が先日公開した、Googleの人工知能「Deep Dream」を誰でも利用できるWebインタフェース（関連記事）。こちらがサービス開始1週間で約22万枚の画像が投稿される盛況となっています。 Deep Dreamが加工した画像 全体のアクセスの93％は日本国外のもので、提供元のオズミックコーポレーション（VR関連技術の研究会社）とイントロンワークス（筑波大発ベンチャー）も想定外の反響だったとのこと。 サイケな感じに ぞわぞわ 一方で、画像加工処理に用いるアルゴリズムはマシン負荷が非常に高く、1枚の加工に10分以上かかるという問題も。当初は数台のマシンで運用していましたが、とても追いつかないことから、クラウド上に200以上のCPUを用意して分散処理する方式に変更。それでも大量の画像が処理待ちになる状況が続いていました。 配布中 そこで両社は、新たに人工知能グリッドネットワ
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
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【特集】 Googleの対話型AI「Gemini」は何ができるのか？無料版と有料版、そしてMicrosoft Copilotと機能を比較
Googleの無料サービス「Dialogflow」ノーコードでLINEチャットボットに挑戦：Dialogflowやってみた記事5選 | Ledge.ai
Machine Learning in Google BigQuery
Google、機械学習を応用した無償のオンラインお絵描きツール“AutoDraw”を発表 ～手書きの絵を認識し、アーティストの描いた高品質なイラストへ変換
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DeepMind：AlphaGoをつくった「4億ドルの超知能」はいかにして生まれたのか？