granite-speech-4.1-2b、kanana-2-30b-a3b-instruct、OpenFold3 モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用可能に
IBM の granite-speech-4.1-2b、Kakao の kanana-2-30b-a3b-instruct、および OpenFold Consortium の OpenFold3 の各モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用可能になり、AWS のお客様が利用できる基盤モデルの選択肢が拡充されました。これら 3 つのモデルは、多言語音声認識、バイリンガル対応のエージェンティック AI、生体分子構造予測まで多岐にわたる専門機能を提供するもので、高品質かつスケーラブルな AI ソリューションを AWS のインフラストラクチャにデプロイすることを可能にします。
これらのモデルは、専門的な機能によって、さまざまなエンタープライズ AI の課題に対処します。
granite-speech-4.1-2b は、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ポルトガル語、日本語に対応した多言語自動音声認識 (ASR) および双方向音声翻訳 (AST) のために専用設計されています。このコンパクトな 20 億パラメータの音声言語モデルは、単語誤り率 (WER) 5.33% および約 231 の実時間係数を実現しており、同クラスで最も効率的な ASR モデルの 1 つとなっています。Apache 2.0 ライセンスで公開されており、大規模な文字起こし、翻訳、音声処理を行う企業の音声ワークフローにスムーズに統合できます。
kanana-2-30b-a3b-instruct は、韓国語と英語のバイリンガル環境での指示追従およびエージェンティック AI ワークフローにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。Kakao が開発したこのモデルは、Multi-head Latent Attention (MLA) と Mixture-of-Experts (MoE) を備えた最先端アーキテクチャを採用しており、優れたスループットを実現するために全体で 300 億あるパラメータのうち 1 回の処理あたり 30 億パラメータのみをアクティブ化します。教師ありファインチューニングおよび強化学習による追加学習が施されており、YaRN スケーリング技術によって最大 128K トークンまでサポートし、コンテキストを解釈してプロアクティブに行動する AI パートナーとして機能するよう作られています。
OpenFold3 は、タンパク質、DNA、RNA、および小分子リガンドに対する全原子レベルの生体分子複合体構造予測機能を提供します。OpenFold Consortium およびコロンビア大学の AlQuraishi Lab によって開発されたこのディフュージョンベースのモデルは、単体タンパク質の範囲を超えて構造予測を拡張し、複数鎖複合体や異種生体分子間の相互作用をモデル化できます。IT を用いた創薬研究を強力に支援し、大学などの研究機関から製薬企業の研究所まで幅広く応用可能です。
SageMaker JumpStart を使用すると、お客様は数回クリックするだけでこれらのモデルをデプロイし、特定の AI ユースケースに対応できます。
これらのモデルの使用を開始するには、SageMaker コンソールの SageMaker JumpStart モデルカタログにアクセスするか、SageMaker Python SDK を使用して AWS アカウントにモデルをデプロイしてください。SageMaker JumpStart での基盤モデルのデプロイと使用方法の詳細については、Amazon SageMaker JumpStart のドキュメントをご覧ください。