Amazon Web Services ブログ
Category: Generative AI
自然言語を使用した AWS Glue の新しいチャットエクスペリエンス – AWS Glue の Amazon Q データ統合 (プレビュー)
1月30日は、データ統合ジョブのオーサリングとトラブルシューティングに自然言語を使用することができる AWS […]
AWS Innovate AI/ML and Data Edition 開催のお知らせ
特定のテーマにフォーカスし最新テクノロジーを学べるオンラインイベント AWS Innovate を2024年2月22日 (木) に開催します。今年最初の開催となる今回は、AI/ML and Data (人工知能、機械学習、データ) がテーマです。特に今回の AWS Innovate は生成 AI に焦点を当て、これから生成 AI に取り組む方も、すでに 生成 AI の取り組みを始めている方も楽しんでいただけるようにしました。具体的には、AWS の生成 AI サービス、AI/ML プラットフォーム、生成 AI の活用シーンを学ぶためのユースケースの紹介を主なトピックとして取り上げます。セッション以外にもハンズオンのコンテンツを用意しているので、手を動かしながら生成 AI を学ぶこともできます。
API と OSS 、蓄積したデータで精度を改善するならどちらの基盤モデルを選択すべきか : 質問回答編
本文書では、サービスや製品に蓄積したデータを活用した精度改善を視野に入れた場合、 API と OSS のどちらがコスト効率が良くなるのかを検証します。 API は Amazon Bedrock や ChatGPT などのサービス、 OSS は Hugging Face などで公開されている基盤モデルを GPU インスタンスでホスティングする利用形態を想定しています。本 2 つの手法でデータをプロンプトに組み込む、追加学習に使用した場合の精度とコストを比較します。
Amazon SageMaker が基盤モデルのデプロイコストとレイテンシーの低減に役立つ新しい推論機能を追加
11月29日、デプロイコストの最適化とレイテンシーの低減に役立つ新しい Amazon SageMaker の推 […]
Amazon SageMaker Canvas を利用してビジネス分析のための基盤モデルを大規模に活用する
11月29日は、ノーコードエクスペリエンスを通じて Amazon Bedrock および Amazon Sag […]
Amazon Bedrockでのユースケースに最適な基盤モデルの評価、比較、選択 (プレビュー)
Amazon Bedrock でのユースケースに最適な基盤モデル (FM) を評価、比較、選択できるようになっ […]
Amazon OpenSearch Serverless 用ベクトルエンジンが利用可能になりました
11月29日は、新機能を備えた Amazon OpenSearch Serverless 用ベクトルエンジンが […]
大規模な分散トレーニングに特化したインフラストラクチャ、Amazon SageMaker HyperPod のご紹介
11月29日は、Amazon SageMaker HyperPod を紹介します。この製品は、大規模な分散トレ […]
Amazon Bedrock がアントロピックの最新モデルであるクロード2.1にアクセスできるようになりました
11月29日、アンソロピックのクロード2.1ファンデーションモデル (FM) がAmazon Bedrockで […]
Amazon DataZone 向けの新しい生成系 AI 機能により、データのカタログ化とディスカバリーがさらに簡素化 (プレビュー)
11月28日、Amazon DataZone 向けの生成系人工知能 (AI) に裏打ちされたオートメーション機 […]







