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Category: Amazon SageMaker

日本語大規模言語モデル OpenCALM の知識でクイズ王に挑戦する

数十億を超えるパラメーターを持つ大規模言語モデルは、追加学習なしに人間も驚く知識を披露します。その知識で、クイズ王に輝くことはできるのでしょうか? 本記事では、株式会社サイバーエージェント様が公開した OpenCALM を用いてクイズを題材にした日本語 QA データセット JAQKET にどこまで正確できるか検証します。

Canva が Amazon SageMaker と Amazon Rekognition を使用し 1 億ユーザーにテキストから画像を生成する AI を提供した方法

Canva はあらゆるデザイン業務を支援するツールを提供している企業です。プレゼンテーションやソーシャルメディア投稿など、様々な場面で利用されています。 1 億人以上の月間アクティブユーザーのデザインプロセスをさらに改善するため、テキストから画像を生成する AI をはじめ機械学習を用いた機能の開発に積極的に投資しています。安全かつスケーラブルに画像生成 AI を提供するため Amazon SageMaker と Amazon Rekognition を活用しており、この先進的な機能のリリースをたった 3 週間で実現しています。

製造業のニーズに最適な機械学習サービスの選択

機械学習 (ML) は製造業で欠かせない技術となりましたが、どの機械学習サービスやツールが自分の業務に最適かを判断するのは難しい場合があります。そこで、アマゾンウェブサービス (AWS)の 各ML サービスの使い方を、ユースケースを交えて説明します。

Amazon SageMaker Canvas の ML 予測を使用して Amazon QuickSight に予測ダッシュボードをパブリッシュ

この記事では、予測を明示的にダウンロードして QuickSight にインポートしなくても、Canvas から ML ベースの予測を使用して QuickSight で予測ダッシュボードを公開する方法を説明します。このソリューションを使用すると、Canvas から QuickSight に予測を送信できるため、機械学習を使用して意思決定を迅速に行い、効果的なビジネス成果を達成できます。

AWS 上の MongoDB のビルディングブロックを使用して車両のデジタルツインの課題を解決する方法

車両のデジタルツインの課題を解決するための技術的側面について詳しく説明します。MongoDB と AWS が、モバイルデバイス、データベース、クラウド、車両を効率的に双方向に統合するためのビルディングブロックをどのように提供しているかを説明します。