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責任あるAIの検索結果1 - 11 件 / 11件

  • DATAFLUCT Tech Blog

    2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…

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    • 自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム|衆議院議員 塩崎彰久(あきひさ)

      GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」(座長:平将明衆議院議員)を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 第20回以降の資料については、後任の事務局長の尾崎正直代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/masanao_ozaki/n/nbd4dd013a5cb 第32回以降の資料については、新事務局長の小森たくお代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/komori_takuo/n/n8433de4720a0 2024年2月16日(金)8時〜9時  (*25日英語版追加) テーマ

        自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム|衆議院議員 塩崎彰久(あきひさ)
      • [翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜

        この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/6/8 今は大規模言語モデル(LLM)を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く

          [翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
        • GoogleとMicrosoft AI技術と検索 まとめ (2023/02) - SEMリサーチ

          2023年2月7日のMicrosoft発表イベント、および同8日のGoogle発表イベントの内容をまとめています。いずれも検索エンジンに搭載されるAIサービスに関する新プロダクトが発表されました。 このページは随時更新しています。 Microsoft、AIを搭載した新しいBingと Edgeブラウザを発表 Microsoftイベントの発表内容(日本時間 2023年2月8日午前3時〜) 従来の検索サービスは複雑な質問の回答に適していない 従来の検索結果画面とAIチャットウインドウ GPT-4相当の技術を搭載 ChatGPTよりも自然で意図にあった回答をするデモを披露 違法行為を促進しないための安全システム 新しいBingのデモ画面 AIを搭載した新しいBingの概要(Microsoft公式発表資料より) Bing Webmaster Guidelines 会話型検索に関する記述 Google

            GoogleとMicrosoft AI技術と検索 まとめ (2023/02) - SEMリサーチ
          • ガートナー「先進テクノロジのハイプ・サイクル:2020年」を発表。ソーシャルディスタンス技術、説明可能なAI、などが過度な期待

            ガートナー「先進テクノロジのハイプ・サイクル:2020年」を発表。ソーシャルディスタンス技術、説明可能なAI、などが過度な期待 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジのハイプ・サイクル:2020年」を発表しました。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓蒙活動期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 2020年版では1700を超えるテクノロジを分析した上で30の先進テクノロジが提示されています。 ハイプサイクルの左からいくつか注目したいテクノロジを見ていくと、黎明期には「エッジにおける低コストのシングルボードコンピュータ」「双方向ブレイン・マシン・インターフェイス」「責任あるAI」「コンポーザブルエンタープライズ」などが並んで

              ガートナー「先進テクノロジのハイプ・サイクル:2020年」を発表。ソーシャルディスタンス技術、説明可能なAI、などが過度な期待
            • Google、オープンな生成AIモデル「Gemma」公開 商用利用OK、Geminiと同じ技術の軽量LLM

              また、Gemmaの事前トレーニング済みモデルでは、学習データから特定の個人情報やその他の機密データを除外していると安全性もアピール。開発者や研究者向けに、安全で責任あるAIアプリケーションを構築できるというツールキット「Responsible Generative AI Toolkit」も併せて公開している。 関連記事 Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新 米Googleは2月8日(現地時間)、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスを提供開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 Google、「Gemini 1.5 Pro」限定リリース コンテキストウィンドウは100万トークン Googleは、生成AIの次世代モデル「Gemini

                Google、オープンな生成AIモデル「Gemma」公開 商用利用OK、Geminiと同じ技術の軽量LLM
              • [速報]Google、責任あるAIを実現するとして、画像にウォーターマークとメタデータの埋め込みを進めると発表。Google I/O 2023

                Googleは5月10日(日本時間5月11日未明)、米カリフォルニア州マウンテンビューで開催中のイベント「Google I/O 2023」で、最新のAI基盤モデル「PaLM 2」を発表しました。 PaLM 2は規模の異なるGecko、Otter、Bison、Unicornの4種類のモデルが用意され、いちばん小さな規模のGeckoはモバイルデバイスでの利用も可能で、オフラインでも動作可能。

                  [速報]Google、責任あるAIを実現するとして、画像にウォーターマークとメタデータの埋め込みを進めると発表。Google I/O 2023
                • ビッグテック企業は“ガザのジェノサイド”にどのように加担しているのか | p2ptk[.]org

                  以下の文章は、Access Nowの「Big Tech and the risk of genocide in Gaza: what are companies doing?」という記事を翻訳したものである。 Access Now ガザの戦争は近年最も破壊的な紛争であり、まさに「地獄絵図」と呼ぶべき状況を生み出している。わずか1年余りで、過去20年間のどの紛争よりも多くの女性と子どもが命を落とし、毎日平均10人の子どもが片足または両足を失っている。902の家族が丸ごと消え、少なくとも17,000人の子どもが孤児となり、人口の90%が避難を余儀なくされ、中には10回も避難所を変えた人もいる。建物の80%が破壊されたガザにはもはや安全な場所はなく、境界を越えて逃げることもできない。2024年1月、国際司法裁判所(ICJ)は、ガザのパレスチナ人にはジェノサイドから保護される権利があり、その権利が

                    ビッグテック企業は“ガザのジェノサイド”にどのように加担しているのか | p2ptk[.]org
                  • Google Cloud、ジェネレーティブ AI を 開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ

                    ※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ジェネレーティブ AI は、インタラクティブなマルチモーダル体験の新しい波の到来を告げるものであり、情報、ブランド、そして互いとの関わり方を変えるものです。Google Cloud は、AI に対する Google の数十年にわたる研究、革新、投資の力を活用し、企業や政府に対して、シンプルな自然言語のプロンプトからテキスト、画像、コード、動画、音声などを生成する機能を提供します。 この技術の可能性を実現することは、すべての開発者、企業、政府の手にこの技術が提供されることを意味します。これまで、組織がジェネレーティブ AI にアクセスすることは難しく、カスタマイズはおろか、時には信頼を損ないかねない不正確な情報が生成されることもありました。10 年前、企業や開発者が新しい

                      Google Cloud、ジェネレーティブ AI を 開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ
                    • AI の時代を迎えるにあたって: 責任ある AI で未来の発展へ - News Center Japan

                      すべての Microsoft 製品 Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox セール 法人向け サポート ソフトウェア Windows アプリ AI OneDrive Outlook Skype OneNote Microsoft Teams PC とデバイス Xbox を購入する アクセサリ VR & 複合現実 エンタメ Xbox Game Pass Ultimate Xbox とゲーム PC ゲーム Windows ゲーム 映画とテレビ番組 法人向け Microsoft Cloud Microsoft Security Azure Dynamics 365 一般法人向け Microsoft 365 Microsoft Industry Microsoft Power Platform Windows 365 開発者

                        AI の時代を迎えるにあたって: 責任ある AI で未来の発展へ - News Center Japan
                      • Azure OpenAI Serviceの日本語記事まとめ

                        Azure OpenAI Serviceについての日本語記事のまとめです。主に公式ドキュメント以外のブログやZenn/Qiitaの記事をまとめています。ボリュームが多いので、目次から気になる項目を選択してご覧ください。 ※長く使える知見のまとめにしたかったので一過性のニュース的な記事や内容が重複している機能紹介記事などは意図的に掲載していません。 この記事はGitHubで管理されています。まとめへの追加修正はプルリクエストまたはIssuesでお気軽にお寄せください! また、以前に本記事をご覧いただき、そこからの差分を知りたい場合はGitHubのHistoryも併せてご覧いただけると把握しやすいかと思います。 概要 まずはここから Azure OpenAI Service を使い始める Azure OpenAI Serviceの概要から実際のリソースデプロイ、プレイグラウンドとAPIでの呼び

                          Azure OpenAI Serviceの日本語記事まとめ
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