Bedrock Claude Night 2(JAWS-UG AI/ML支部 × 東京支部コラボ)のLT資料です。 https://jawsug-ai.connpass.com/event/319748/
今月就任したNTTドコモの前田義晃新社長が会見を開き、携帯大手各社で唯一、グループ傘下に銀行がないことについて、買収などを通じて銀行業への参入を目指す方針を明らかにしました。 NTTドコモの前田義晃新社長は、人材サービス大手のリクルート出身で、NTTグループの生え抜き以外から初めて今月、社長に就任しました。 18日開かれた記者会見で前田新社長は、「ネットワーク品質の向上が全社員にとっての最重要課題で、提供するあらゆるサービスの土台は通信だ」と述べ、首都圏をはじめ人口が密集する地域で通信の改善に取り組む考えを示しました。 そのうえで、携帯大手各社で唯一、グループ傘下に銀行がないことについて、「金融サービスが非通信の領域の事業の推進役になる中、銀行は大変重要な機能で必要なピースだ。パートナーとの提携やM&A=買収・合併、自分たちで立ち上げるやり方もあるかもしれない。今、さまざま検討を進めている
NTTデータグループは2024年度、生成AI(人工知能)関連の技術開発などに400億円を投資する。2024年6月18日までに分かった。2024年度の1年間だけでなく、次年度以降も同程度の額を投資していく方針だ。 400億円は、関連のソフトウエアやクラウドで提供するマネージドサービス、コンサルティングサービスの開発、セキュリティー強化などに使われる見通し。また一部は、世界のビッグテックと提携のための準備にも使われる模様だ。 既に米Microsoft(マイクロソフト)は、生成AIアプリの開発などを支援するサービス「Azure AI Studio」の新機能「MaaS(モデル・アズ・ア・サービス)」の連携先企業としてNTTデータの名前を挙げている。 生成AIに加え、同社が注力する投資領域はこの他に2つある。1つはデータセンター投資、もう1つはM&A(合併・買収)だ。 データセンター投資については、
オラクルは、自然言語による質問からSQLクエリを生成したり、自然言語で求める機能を説明することでアプリケーションの生成まで実現する「Oracle APEX AI Assistant」(以下、APEX AI Assitant)を発表しました。 APEX AI Assistantは同社のローコード開発ツールであるOracle APEXの機能として提供されます。Orale APEXはOracle DatabaseはOracle Autonomous Databaseなどを含む同社のOracle Databaseクラウドサービスにおいて無償で利用可能です。 このAPEX AI Assistantを含むOracle APEXの新バージョンは今日から利用可能。 自然言語からSQL文を生成 Oracle APEXでデータベースアプリケーションを開発する場合、まずデータモデルを設定し、デザイナーで画面を作
はじめまして!データサイエンティストの山内(@jof_5)です。 本記事では、日々、プロンプト開発されている皆様に向けて、プロンプトを効率的に開発する手法の一つである「自動プロンプト最適化」について記載いたします。 1. プロンプトエンジニアリングの必要性と課題 2. 自動プロンプト最適化について 2-0. 最適なプロンプトとは何か?☕ 2-1. 自動プロンプトの概要 2-2. 自動プロンプト最適化のアーキテクチャ ①Task Executor: LLMによるタスクの実行 ②Output Evaluator: 出力の評価 ③ Prompt Improver: 最適なプロンプトの生成 3. 実験結果と考察 3-1. 自動プロンプト最適化の有効性の検証 3-2. 最適化プロンプトの生成過程 3-3. 最適化されたプロンプトの特徴 3-4. プロンプト生成用LLM(Prompt Improver
Amazon Web Services ブログ 株式会社ナウキャスト様の AWS 生成 AI 事例:決算短信データ抽出業務における LLM 業務適用 本稿は株式会社ナウキャスト データ & AI ソリューション事業部 事業責任者 片山 燎平様と Amazon Web Services Japan ソリューションアーキテクト 宮﨑の共同執筆です。LLM の業務活用に取り組まれる方の参考となれば幸いです。また、今回内容を含む講演動画も公開されておりますので、ご興味をお持ち頂けましたらあわせてご覧ください。 == 株式会社ナウキャストでは POS データやクレジットカードの決済データといった「オルタナティブデータ」を解析し、リアルタイムな経済統計の開発、生活者の消費行動や企業活動をより早く正確にとらえるデータソリューションの提供に取り組んでいます。POS データやクレジットカードなどの決済データ
このニュースのポイント ベルシステム24がユーザー企業参画型プログラム「生成AI Co-Creation Lab.」を始動 参画企業のAI技術や専門知見を活かし、労働人材不足の課題解決を目指す ユーザー企業とベンダー企業を繋ぎ、コンタクトセンターにおける生成AIの導入課題に向き合う 国内外でBPO事業を展開する株式会社ベルシステム24は、「生成AI」と「ヒト」のハイブリッド型コンタクトセンターの構築を目指し、参画企業間での事例共有などを行うユーザー企業参画型プログラム「生成AI Co-Creation Lab.」を始動します。 ベルシステム24は、国内において深刻化する労働人材不足を解決するため、コンタクトセンター業務の実証実験を進めていますが、技術や環境面の課題、成功事例の少なさなどといった障壁がありました。 そこで今回、コンタクトセンターにおける生成AIの先進事例を創出するため、ユーザ
こんにちは。Acompany 新卒のハルカです。 Acompany のプロダクトの 1 つに Data Clean Room があり、それらを利用するデータエンジニアとデータエンジニアリングに対する理解は非常に重要です。そこで、データエンジニアリングにドメインディープダイブするために社内勉強会を開催しました。 今回は、以下の 2 点に関して紹介します。 どのようにデータエンジニアリング勉強会を開催し、短期間でドメインディープダイブを行ったか どのような資料をデータエンジニアリングの勉強で使ったか 特に、エンジニアとして時間の確保が難しい中、限られた時間と期間(1 回 1 時間枠で 3 週間)で、私達がどのように勉強会を行ったかを重点的に紹介します。 データエンジニアリング勉強会の内容 今回の勉強会は以下の内容で行いました。 「データエンジニアリングの基礎」勉強会 「データマネジメント」勉強
Join us for a comprehensive survey of techniques designed to unlock the full potential of Language Model Models (LLMs). Explore strategies such as fine-tuning, RAG (Retrieval-Augmented Generation), and prompt engineering to maximize LLM performance. Speakers: John Allard Engineering Lead, Fine-tuning Product Team at @OpenAI Colin Jarvis Solutions, EMEA at @OpenAI
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