「Claude 2」at Amazon Bedrockと「GPT-4」at ChatGPTで生成結果はどのように変わるのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近はめっぽう冷えてきましたそろそろおでんが恋しくなりますね、菅野です。 AWS上で、 ChatGPTのようなテキスト生成AIを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 そこで今回はChatGPTとテキスト生成の結果を比較してみようと思います。 ChatGPTはGPT-4モデルを、Amazon BedrockではChatGPTより大きいトークンを受け取れ、安価で利用できるといわれているモデル、ClaudeV2を利用します。詳細はこちら。 Amazon Bedrockでのチャット生成方法は以下のブログで紹介しているので こちらのブログも参照ください。 acro-engineer.hatenablog.com 「RestAPIについての説明」の結果を比較する 生成AIではわからないものの質問をする機会が多いです。 それぞれのAIにRestAP
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI コーディングとは ChatGPT や Claude, Perplexity など の AI にコードを生成してもらうことは既に一般化しているかと思います。各サービスの Web サイトにチャット形式でやり取りしてコードを生成し、それをエディターなどにコピーアンドペーストして実行できて便利です。 しかし、直接 VSCode で AI とやり取りできたらもっと便利ではないでしょうか？ブラウザとエディタを何度も行き来し、コピーアンドペーストを繰り返す必要がなくなり、差分だけ提示されたのをどうマージすればいいのか考える必要もなくなります。
【Bedrock×Lambda】高精度なハイブリッド検索RAGをサーバレスで実装（Slack連携も可） - Qiita
はじめに 近年、大規模言語モデル（LLM） の発展により、LLMを活用する機会が増加しています。 その中でも、LLMを組み込んだ仕組みの一つとして、RAG（Retrieval-Augmented Generation） が注目を集めています。 本記事では、はじめに、検索精度を向上させたRAGアーキテクチャを紹介します。 次に、それをAWS上で実装する方法について紹介します。 本記事で紹介したアーキテクチャの実装に用いるソースコードはGitHubで公開しています。 検索精度を向上させたRAGアーキテクチャ RAGの概要と検索手法 RAGの用途としては、社内文書など非公開ドキュメントを読み込ませ、そこから回答できる社内専用AIチャットボットなどが考えられます。 そのため、RAGの精度向上のためには、ナレッジベースから検索する際に必要なドキュメントを的確に取得できるかが重要な要素の一つとなります
はじめに 現地時間 2024/7/10 に開催されている AWS Summit New York 2024 で多くの生成 AI 関連のアップデートが発表されました。 以下の公式ブログに随時発表が更新されていくようですが、本記事では基調講演などでの発表も踏まえて日本語で概要をまとめています。 Amazon Bedrock 関連 Claude 3 Haiku のファインチューニングが可能に (Preview) これまで Bedrock でファインチューニング可能なモデルは Titan や Cohere Command、Llama 2 のみだったが、Claude 3 Haiku が対象に追加された プレビュー時点ではオレゴンリージョンのみをサポート プレビュー利用を開始するにはアカウントチームまたは AWS サポートにコンタクトする必要がある ナレッジベースが追加のデータソースをサポート (pr
手元にある LINE ボット環境のソースファイルが 1 ファイルにも関わらず 350 行超えたので、最近勉強したドメイン駆動設計を実践も兼ねてリファクタリングしてみました。 こんにちは、高崎＠アノテーションです。 はじめに 過去の拙記事にも何度か登場している自身の LINE ボットの環境ですが、cdk のスタック定義が約 100 行、Lambda のソースが約 370 行と注ぎ足し注ぎ足しでだんだんと大きくなってきました。 一方、業務で使用している環境はドメイン駆動モデルを元に設計・構築を行っているものが多いため、これらの環境やドメイン駆動設計を学んだことを実践すべく、この LINE ボット環境をリファクタリングしてみました。 この記事の対象 筆者と同じく「ドメイン駆動設計を始めたばかりの方」向けと考えております。 今回の内容は筆者個人が参考文献を元に記載した記事で、ドメイン駆動設計の正確
機械学習エンジニアの吉田です。今回は、LLM (Large Language Models) を活用して、機械学習モデルに必要なデータのアノテーション作業を効率化する取り組みについて紹介します。 なお、アノテーションにおけるLLMの利用に関しては、クラウドベンダー各社及び社内の法務確認のうえ進めています。この記事で登場するLLMがアノテーション用途で使えることを保証するわけではないのでご留意ください。 背景 LayerXで提供しているバクラクでは、帳票をアップロードするだけで支払金額や支払期日などを自動で読み取るOCRの機械学習モデルを開発しています。 このモデルのデータセットを作成するために、内製のアノテーション基盤を使って日々手作業でアノテーションを行っています。帳票の種類が多く、解釈が複数ある場合もあるため、アノテーション作業は簡単ではありません。モデルの推論結果やユーザーの入力値を
Amazon Web Services ブログ FMOps/LLMOps：生成系 AI の運用と MLOps との違い 最近、多くのお客様は大規模言語モデル (Large Language Model: LLM) に高い期待を示しており、生成系 AI がビジネスをどのように変革できるか考えています。しかし、そのようなソリューションやモデルをビジネスの日常業務に持ち込むことは簡単な作業ではありません。この投稿では、MLOps の原則を利用して生成系 AI アプリケーションを運用化する方法について説明します。これにより、基盤モデル運用 (FMOps) の基盤が築かれます。さらに、Text to Text のアプリケーションや LLM 運用 (LLMOps) について深掘りします。LLMOps は FMOps のサブセットです。以下の図は、議論するトピックを示しています。 具体的には、MLOps
【Bedrock / Claude】AWSオンリーでRAGを使った生成AIボットを構築してみた【Kendra】 | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
1時間ほどで漫画風の絵コンテ生成アプリを制作してみた ～そして来るべき未来を予感した（窓の杜） - Yahoo!ニュース
画像生成AIが誰でも使えるようになってだいぶ時間が経過し、一般化、産業化が進んでいます。先日はAmazon Web Service（AWS）のAIフルマネージドAPIホスティングサービス「Amazon Bedrock」で、Stability AIの画像生成AIモデル「Stable Image Ultra」、「Stable Diffusion 3 Large」、「Stable Image Core」が利用できるようになりました。時代はAI活用の方向へ加速しています。 【画像】「漫画風の絵コンテを作ってくれるAIアプリ」が生成した絵コンテ このような流れの中で、我々もAIを使ってもっと楽しく、もっと創造的になっていけるのではないでしょうか？ 今回はAIを使ったアプリ制作を通じて感じた未来について語りたいと思います。 ■ 多様なモデルとAPI 従来はゲーミングPCのようなGPU搭載PCを使って利
データマイニングの国際学会KDD2024＠スペインでは、やはりLLM関連の話題が豊富 - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） KDD主催のコンペティションKDDCupで入賞したことより、昨年に引き続き、KDDに参加しましたのでそのレポートを記載させていただきます。 今年はスペイン・バルセロナでの開催だったため、ヨーロッパへ初渡航でした。楽しかったです！ 会場写真※昨年のレポートはこちら acro-engineer.hatenablog.com KDD2024 KDDは正式名称、30th ACM SIGKDD CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MININGです。 8月25日（日）〜29日（木）主なテーマとしてデータマイニング
AWS、API経由で生成AIを利用する「Amazon Bedrock」正式リリース。コード生成AIのCodeWhispererのカスタマイズも可能に
AWS、API経由で生成AIを利用する「Amazon Bedrock」正式リリース。コード生成AIのCodeWhispererのカスタマイズも可能に Amazon Web Services（AWS）は、API経由で生成AIなどの基盤モデルが提供される新サービス「Amazon Bedrock」の正式リリースを発表しました。 生成AIなどを実現する基盤モデルをマネージドサービスとして提供する機能は、Microsoft Azureが「Azure OpenAI」で、Google Cloudが「Vertex AI」で提供しています。Amazon Bedrockはこれら生成AIの本格的な競合サービスといえるでしょう。 Amazon Bedrockが提供する基盤モデルを利用することで、生成AIを用いたテキストの生成やテキストの要約、チャットボット、画像生成、検索、パーソナライズなどの機能を構築できます。
Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ － 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は2023-09-28にGeneral Availability(GA)になったAmazon Bedrockの基本情報、Runtime APIの実行例についてまとめました。また、トークンやパラメータのイメージをつかむための必要最小限の用語説明も所々入れています。 最終更新日：2024/06/21 ※本記事および当執筆者のその他の記事で掲載されているソースコードは自主研究活動の一貫として作成したものであり、動作を保証するものではありません。使用する場合は自己責任でお願い致します。また、予告なく修正することもありますのでご了承ください。 今回の記事の内容は次のような構成になっています。 Amazon Bedrockの基本情報 Amazon Bedrockの参考資料・学習リソース Amazon Bedrockとは テキストを扱うGenerative AIにおけるトークン(to
米Amazonは3月28日（現地時間）、AIチャット「Claude 3」を手掛ける米Anthropicに追加投資すると発表した。投資額は27億5000万ドル（約4162億3200万円）。Amazonは昨年9月に12億5000万ドルの投資を発表し、その際に最大40億ドルを投資する計画だとしていた。今回の追加投資で完了になる。 AmazonはAntrhopicの少数株を維持し、取締役会に参加することはないとしている。 Anthropicは5日に発表したAIチャット「Claude 3」について、最上位モデルの「Opus」が多くのベンチマークで米OpenAIのGPT-4や米GoogleのGeminiなどの競合するシステムを上回る性能を発揮したと主張している。 AmazonはClaude 3発表に合わせ、AWSの一部のリージョンのAmazon BedrockでClaude 3 Sonnet（中位モデ
リコーの国内販売子会社であるリコージャパンは2024年6月28日、生成AI（人工知能）が対話形式で社内情報に関する質問に回答するサービスを2種類、同日から提供すると発表した。RAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）の仕組みを使い、LLM（大規模言語モデル）が社内規定や過去事例、業務報告書といった社内文書を参照できるようにすることで回答精度を上げる。 「RICOH デジタルバディ」は大企業での利用を想定する。PDF、Word、Excel、PowerPoint形式のファイルをアップロードできる。個人や部門ごとに利用範囲を制御でき、情報の漏洩を防ぐ。米Amazon Web Services（AWS）の生成AIサービス「Amazon Bedrock」を通じてLLMにアクセスする。既存データベースとの連係、長文読解や多言語対応に強いLLMへの切り替えなど、
Amazon Bedrock（Claude2）でPythonのソースコード／テストコードの生成を確認してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 様々なAIモデルを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました、と書き続けてそろそろひと月が経過しております。 楽しみながら様々なモデルを利用していたらあっという間に時間がたってしまいました。 今回は、BedrockのClaudeV2モデルを用いてPythonコードとテストコードを生成してみようと思います。 Bedrockの説明は、以下を参照してください。 acro-engineer.hatenablog.com 「Fizz Buzz」の生成 プログラミングの初歩も初歩、定番の課題といえばFizz Buzzです。 1-100までの数字のうち、3の倍数の時にはFizzを、5の倍数の時はBuzzを、３の倍数且つ、5の倍数の時はFizzBuzzと、それ以外の時はその数字を表示するプログラム
Amazon Bedrock が一般利用可能に – 基盤モデルを利用した生成系 AI アプリケーションの構築とスケール | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock が一般利用可能に – 基盤モデルを利用した生成系 AI アプリケーションの構築とスケール 本日、Amazon Bedrockが一般提供を開始したことをお知らせします。また、MetaのLlama 2 13B および 70B パラメータのモデルが、近日中に Amazon Bedrock で利用可能になることもお伝えします。 今年の4月、AWS で生成系 AI を構築するための新しいツールセットの一部として Amazon Bedrock を発表しました。Amazon Bedrockは、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Stability AI、Amazon などの先進的な AI 企業の高性能な基盤モデル (Foundation Models) を選択できるフルマネージドサービスです。プライバシーとセ
Amazon Web Services ブログ AWS で生成系 AI を使用した構築のための新ツールを発表 ※本お知らせは、米国西海岸時間4/13, 5:30AM（日本時間4/13, 9:30PM）に公開されたAWS Machine Learning Blogの日本語翻訳版です。 機械学習のパラダイムシフトは数十年前から続いていますが、スケーラブルなコンピューティングリソースが容易に入手できるようになったこと、データの急増、機械学習技術の急速な進化により、さまざまな業界のお客様がビジネスの変革を進めています。最近、ChatGPT をはじめとしたGenerative AI（以下、生成系AI）が広く注目を集め、人々の想像力をかき立てています。機械学習の活用が広がるなか、刺激的な転換点が訪れていることは間違いありません。お客様の体験とアプリケーションのほとんどが、生成系AI によって新たに作り
ついにClaude 3.5 SonnetがAWS東京リージョンのBedrockで利用可能に 🎉 - Qiita
ついに最新のClaudeが東京リージョンに来た！ Amazon Bedrockの生成AIモデルの一つ「Claude」シリーズの最新バージョンが、AWS東京リージョンで提供開始されました 🎉 先月のAWS Summit Japanで7月のローンチが予告されて以来、首を長くして待っていた方も多いのではないでしょうか。無事に7月37日に来ましたね！ 上記アナウンスではClaude 3という言及のみでしたが、実際には以下のモデルが利用可能となりました。 Claude 3.5 Sonnet Claude 3 Haiku 東京リージョンと併せて、以下の3リージョンでもリリースされています。 オレゴン（Claude 3.5追加） フランクフルト（Claude 3.5追加） シンガポール（Claude 3.5、Claude 3 Haiku追加） ※Gated（特別な利用申請が必要なリージョン） そもそも
LCEL (LangChain Expression Language）完全に理解した - Amazon Bedrock APIで始めるLLM超入門⑨ - Qiita
LCEL (LangChain Expression Language）完全に理解した - Amazon Bedrock APIで始めるLLM超入門⑨PythonAWSbedrocklangchainLCEL LCELからBedrockを呼び出してみます。 LCELとは LangChainでコンポーネントをchain（連続呼出）する共通のInterfaceおよびその記法です。 Interfaceは以下のページが分かり易かったですが、要はRunnable共通のメソッドを実装しているというのと、入出力の型はコンポーネント毎に異なる（chainを組む時に入出力の型を意識して合わせる必要がある）というのが理解のポイントかなと思いました。 使い方は公式のクックブックがわりと分かりやすいです。 LangChainの最新化 langchainとlangchain-communityを最新にします。安定バ
OpenAI、Google、Anthropicの3つのAIに同じ質問をして、その結果を集約する「MAGI」システムを作る #役に立たないLLM｜松xRのnote
OpenAI、Google、Anthropicの3つのAIに同じ質問をして、その結果を集約する「MAGI」システムを作る #役に立たないLLM 新世紀エヴァンゲリオンという名作アニメに、MAGIというシステムが出てきます。主人公たちが属する組織の中枢システムを担っており、3つの独立した思考回路を持っていて決議する仕組みです。 オタクとしてはMAGIに憧れがあります。 最近、Google CloudのPaLM2、AnthropicのClaudeがそれぞれ日本でも使えるようになり、API経由で利用することが出来るようになりました。AnthropicのClaudeのAPIはAWSのBedrockから利用します。ここにOpenAIのGPT-3.5-Turbo、GPT-4を合わせれば、「それぞれ独立したAI」によるMAGIを作れそうだと思ったので、さっそくやってみることにしました。 準備私はWind
Amazon Bedrock Prompt Flowsで生成AIワークフローをGUIで作成する - Taste of Tech Topics
はじめに 夏真っ盛りのこの時期、いかがお過ごしでしょうか。日々の暑さに負けない、新人エンジニアの木介です。 今回は、2024年7月にプレビューとして発表された、「Amazon Bedrock Prompt Flows」を利用して、LLMワークフローを構築してみたいと思います。 aws.amazon.com はじめに Amazon Bedrock Prompt Flowsとは？ 1. 概要 2. 連携できるサービス 使い方 1. Prompt flow builderによるフローの構築 フローの構築 Prompt flowsの作成 Nodeの設定 2. 作成したフローを試す 3. APIとしてフローを呼び出す Knowledge Bases for Amazon Bedrockとの連携 まとめ Amazon Bedrock Prompt Flowsとは？ 1. 概要 Amazon Bedro
AWSで生成AIアプリの開発が可能な『PartyRock』でポエムアプリを作ってみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、先日千葉に遊びにいったらアクアライン通行止めで東京湾迂回する羽目になった菅野です。 ChatGPTにて手軽にアプリケーションを自動で生成できるGPTsが世の中では大きな反響を呼んでいます。 プログラミングレスでChatGPTを利用するアプリを生成できるので、プログラマー以外の人がどんどん生成AIを利用するような流れが出来つつありますね。 さて、そのような流れにのってAmazonBedrockを利用してアプリを生成、共有するサービス、PartyRockがAWSからリリースされました。 早速利用してみましょう。 https://partyrock.aws/partyrock.aws PartyRockの始め方 アカウントの作成 PartyRockはAWSが提供するサービスではありますが、AWSアカウントとは別のアカウントを作成する必要があります。 PartyRockのサイトにアクセ
Amazon Bedrockがリリース！ Lambdaから画像を10枚生成してS3に置くまでの流れをやってみた | DevelopersIO
こんにちは、AWS事業本部の荒平(@0Air)です。 待望のAmazon Bedrockが2023年9月末にリリースされました。 色々触ってみる中で、画像生成はやっぱり複数枚をワンクリックで同時にできたらいいな〜と思ったので、Lambdaでスクリプトを動かして、生成した画像をS3に保管するまでの流れを試してみました。 構成図 作ってみた構成です。まずはシンプルに。 LambdaからBedrockにプロンプトを提供し、生成した画像をS3バケットへ保存します。 やってみた ★ この手順は、Stability AIの「Stable Diffusion XL」モデルがアカウントで有効になっていることが前提です。 1. Lambda関数の準備 まずは、動作環境の準備が必要です。以下記事の通り、Python 3.11の組み込みboto3のバージョンは、執筆時点でBedrock非対応バージョンのため、レ
Introducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku
Introducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku Today, we’re announcing an upgraded Claude 3.5 Sonnet, and a new model, Claude 3.5 Haiku. The upgraded Claude 3.5 Sonnet delivers across-the-board improvements over its predecessor, with particularly significant gains in coding—an area where it already led the field. Claude 3.5 Haiku matches the performance of Claude 3 Opus, o
Amazon Web Services（AWS）は自社サービスの学習コンテンツとして「AWS Skill Builder」を提供している。このAWS Skill Builderで生成AI関連の日本語コンテンツが追加された。一部は無料で利用できる。 このプログラムでは生成AIの基礎から応用までを体系的に学べるよう設計されており、さまざまな無料・有料トレーニングコースが用意されている。特に日本のIT担当者向けに「AWS Cloud Quest」（以下、Cloud Quest）の生成AIロールが日本語化され、生成AI技術の実践的な操作経験を積む機会が提供されている。 AWS Skill BuilderはユーザーがAWSのクラウドサービスや生成AI技術の知識を体系的に学習するために用意されているプラットフォームだ。無料で利用可能な「AWS Flash」シリーズやCloud Questの一部コンテン
Amazon Bedrock で Titan Image Generator を使って画像生成 - Taste of Tech Topics
今度、寝台列車で旅行に行きたいな、と思って先日予約に挑んでみたのですが、残念ながら予約競争に敗北してしまった、菅野です。 寝台列車は、今も人気が高いんですね。 ChatGPTでもDALL·E 3を用いることが出来るようになるなど、生成AIでも画像生成や読み込みなど一般的に用いられるようになってきました。 Amazonで利用できる生成AIプラットフォーム、Amazon Bedrokでも、以前から画像生成モデルとして世界的にも最も有名なStability AIが提供するStable DiffusionSDXLモデルを用いた画像生成が可能でしたが、 AmazonオリジナルのモデルTitanからも画像生成を行えるモデル、Titan Image Generatorも利用できるようになっています。 今回は、Titan Image Generatorを用いて実際にどのような画像生成ができるのかを見ていき
首を長くしすぎてキリンになって待ってました OpenAIブームから待ち望むこと数ヶ月！！ ついにAWSから生成系AIサービス「Amazon Bedrock」が一般公開されたので宇宙最速で触ってみようと思います。 AWSマネジメントコンソールを覗く！！ シンガポールリージョンを確認すると…あれ？ 普通〜のAWSアカウントでマネジメントコンソールにサインインし、「Bedrock」で検索。実は（説明のみの）コンソール自体は少し前からあったのですが、クリックしてみましょう！ ローンチ直後にサポートされているのは下記の４リージョンのようです。日本だと一番ご近所はシンガポールリージョンですね。 おぉ、「Get started」が出現し、左カラムに具体的な機能メニューも出現しています。 まずは左カラムから「Base models」にアクセスしてみます。すると基盤モデルへのアクセスリクエストが必要なようで
AWSが生成AIに本格参入 テキスト生成、文章要約、画像生成など API経由で利用できる「Amazon Bedrock」発表
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「AWS、API経由でジェネレーティブAIを利用する新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ジェネレーティブAIに本格参入。テキスト生成、文章要約、画像生成など」（2023年4月14日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Amazon Web Services（AWS）は、ジェネレーティブAIをAPI経由で利用できる新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ChatGPTに代表されるジェネレーティブAI市場に本格参入することを明らかにしました。 合わせて、Amazonの20年にわたる機械学習の経験を基に開発されたとされる、人間と自然言語で対話し質問に回答でき、要求に応じた文章の生成や要約などが可能で、不適切な入力や出力を検出し拒否するように設定された大規模言語モデル「A
ビジネス用生成AIアシスタント「Amazon Q」公開 自然言語でアプリ作れる「Amazon Q Apps」も
米Amazon傘下のAmazon Web Services（AWS）は4月30日（現地時間）、ソフトウェア開発や社内データの参照など、ビジネス利用に特化した生成AIアシスタント「Amazon Q」の一般提供を始めた。 2023年11月に発表したサービスを一般向けにリリースした。料金は1ユーザー当たり20ドルから。英語版のみ。 ユーザーは、チャットUIを通じて、コード生成やテスト・デバッグ、計画・推論、生成したコードの変換、新たなコードの実装など、ソフトウェア開発を効率化できる。 企業のデータベース基盤に接続すれば、コードベースや製品情報、業績、人材などの質問に回答させることができる他、データの要約やトレンド解析なども可能だ。 社内データから生成AIアプリを構築できる新機能「Amazon Q Apps」のプレビューも発表した。自然言語でアプリの説明を記述するだけで、求める業務を遂行するアプリ
【検証】Nintendo Switchにアンドロイド入れたら最強じゃね？ 一応タブレットだし…と思ってやってみた結果
» 【検証】Nintendo Switchにアンドロイド入れたら最強じゃね？ 一応タブレットだし…と思ってやってみた結果 特集 「いつでも、どこでも、誰とでも」のキャッチコピーで2017年に発売開始となった「Nintendo Switch」 タブレットにコントローラーが付いており、遊び方は無限大！ 自分も家族も楽しく遊んでいる。 でも、「タブレット」という単語を聞けば何を思い出すだろうか？ そう、アンドロイドである。 スイッチのタブレットって結構いい大きさしてるよね。これにもし、アンドロイドが入ってたら……なんて……。 ・リスクがある 何よりリスクを知っておくことが大事だから、最初に言っておきたい。以下で紹介した内容を実際にやると、保証が無効になったり動かなくなったりと、良くないことが起こる可能性がある。目立つように画像で貼っておくか。 試してみたいよって人はあくまで自己責任で！ 本記事は
AWS Organizationsでメンバーアカウントのルートメールアドレスを変更できるようなりました - Qiita
概要 AWS Organizationsで、配下のメンバーアカウントのルートメールアドレスを一元管理できるようになった旨のリリースがありました。 ▼寝起きにこのリリースを読んだときの私の反応 Organizationsの管理アカウント側で勝手にメンバーアカウントのルートメールアドレス変えられちゃっていいのか？本当にできちゃうのか気になって、2度寝出来なくなったので試してみてブログ書いてます。 Bedrockネタじゃなくてすまんの 前提条件 管理アカウント側で、信頼できるサービスアクセス「AWS Account Management」有効にする 注意点 管理アカウント側でルートメールアドレスを変更しても、パスワードやMFA構成は以前のまま 新メールアドレスでログインを施行して「パスワードのリセット」でパスワードは変更可能 やってみた 一般のご家庭なら大抵ある個人アカウントOrganizati
Amazon Kendra の Custom Document Enrichment と Amazon Bedrock で画像検索に対応する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 皆さんは、「前のプレゼン資料に使った、犬の画像はどこいったかな？あの画像が欲しいので、探してくれないかな？」と無茶振りされたことはありませんか？ そんな時でも、「舌を出して喜んでいる」と検索すれば画像がヒットし、こんな無茶振りにも応えることができるシステムを Amazon Kendra （以下、 Kendra ）で構築しました。 舌を出して喜んでいる犬 ちょっと待って Kendra は機械学習を利用した検索サービスで、ウェブサイトや S3 に保存したドキュメントなどをもとに、適切な検索結果を返します。 しかし、 Kendra で検索できるのはテキストだけで、画像を S
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1") response = client.converse( modelId="us.anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0", messages=[{"role": "user", "content": [{"text": "HTMLでログイン画面を作って"}]}], inferenceConfig={"temperature": 0}, ) [ { "text": "はい、HTMLでログイン画面を作成することができます。以下は一例です。\n\n```html\n<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n <title>Login Page</title>\n <style>\n body {\n fo
マイクラ位置情報ゲーム『Minecraft Earth』6月30日にサービス終了へ。今の世界情勢では十分なプレイ体験を提供できない - AUTOMATON
デベロッパーのMojangは1月6日、モバイル向け位置情報・ARゲーム『Minecraft Earth』について、2021年6月30日をもってサービス終了すると発表した。現在の世界情勢、すなわち新型コロナウイルスの猛威が振るう中では、プレイヤーが自由に移動し協力し合うという本作のコア要素を楽しむことが、ほぼ不可能であることを理由に挙げている。 Minecraft Earth will be closing down in June 2021. Please read our full message below for details. We appreciate all the support from the community! 🌍 https://t.co/RqMPIwOSkC pic.twitter.com/Ph2x8isf1g — Minecraft Earth (@mine
米Amazon Web Services（AWS）のハイミ・バレスAPJバイスプレジデント&マネージングディレクター兼日本マネージングディレクターは基調講演の冒頭で、「AWSサミットはベストプラクティスを共有し、学びを得られる場」だと力を込めた。 基調講演では、AWSジャパンの恒松幹彦執行役員が日本国内における3つのアップデートを発表した。1つ目として、2024年7月から東京リージョンでも同社の生成AIサービス「Amazon Bedrock」で、米Anthropic（アンソロピック）の大規模言語モデル（LLM）である「Claude 3」が使えるようになると発表した。
Amazonは生成型の人工知能（AI）関連のキャリアを構築したいと考えている人々に向け、無料の訓練コースと奨学金制度を提供する。同社は米国時間11月20日、従業員や学生などがAIや生成AIについて学べるよう支援するための取り組み「AI Ready」を発表した。 AI Readyは、以下のものから構成されている。 AIおよび生成型AIに関する8つの新たな無料コース 世界各地の5万人を超える高校生および大学生がUdacityの新たな生成型AIコースを受講できるようにする奨学金制度「AWS Generative AI Scholarship」 Code.orgとのコラボレーションによる、生成型AIに関する学生向けの訓練 無料コースについては、開発者および技術者の作業として需要が高い分野を網羅するコースとともに、業務リーダーや非技術系プロフェッショナル向けのコースが合わせて8つ、新たに開講される。
TypeScriptでもLLMアプリケーション開発 / LLM Application In Typescript
Amazon Bedrockで行うモデル評価入門 / Introduction to Model Evaluation in Amazon Bedrock
こんにちは。 LLM事業部のUTです。 概要 promptfoo の紹介 起動 CI での評価 GitHub Action まとめ 概要 OpenAI による ChatGPT 登場の衝撃から1年ほど経ちましたが、 LLM を活用する企業はものすごく増えました。 OpenAI だけでなく、大手クラウドや Hugging Face などを通して各企業も提供しています。 遊びで使う分にはどの LLM を使うかは適当で良いかと思いますが、プロダクトとして提供する場合利用を想定しているシーンに対して、最適なモデルを選びたいと思うのは必然でしょう。 また LLM を利用してレスポンスを受けるに当たり、最も重要なのがプロンプトです。 様々な研究結果にもある通り、プロンプトの書き方一つで出力結果が大きく変わります。 欲しいアウトプットを出すプロンプトを探すには、プロンプトを複数作り比較する必要があります。
Agents for Amazon Bedrock でEC2インスタンス作成エージェントを作ってみた - Taste of Tech Topics
肌寒い日が続き、ついに我が家でも毛布を引っ張り出してきました、菅野です。 AWS re:Inventが開催され、AWSでは、150件以上の新サービスやアップデートの発表がありました。 Amazon Bedrockにも新機能が発表され、実際のシステムにも導入していきたいというかたも増えているのではないでしょうか？ 今回のブログではGAになったAgents for Amazon Bedrockを実際に利用し EC2インスタンスを作成するエージェントを作ってみます。 aws.amazon.com Agents for Amazon Bedrockとは 生成AIのアプリケーション作成を助けるシステムです。 ユーザーは、自然言語を用いてAIアプリで実施したいタスクを入力します。 Agents for Amazon Bedrockは上記のタスクを推論モデルを用いて細分化、複数ステップのタスクに自動で分
AzureでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイント 2024年版（運用編１） - Taste of Tech Topics
こんにちは、Elastic認定資格３種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格（Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer） こちらはAzure編の記事になります。 AzureでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイントの記事一覧は以下です。 ①構築編 acro-engineer.hatenablog.com ②運用編2 ＜運用編２ 近日公開予定!!＞ 本記事では運用編1として、Elastic Cloudを運用するにあたり必要な各種設定を実施する手順を紹介します。 はじめに 1. Monitoring設定（Metric／Logs） 2. Snapshot設定 3. 監視設定 まとめ
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FMOps/LLMOps：生成系 AI の運用と MLOps との違い | Amazon Web Services
Amazon、「Claude 3」のAnthropicに27億5000万ドルの追加投資
リコージャパン、社内の質問にRAGを使って答える生成AIサービスを提供開始
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うおぉぉAmazon BedrockがついにGA！！ 宇宙最速？で触ってみた - Qiita
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