Amazon Web Services ブログ

Category: Artificial Intelligence

Amazon Personalize の新レシピでより大規模な商品カタログを低レイテンシーで利用可能に

Amazon Personalize を使えば、機械学習の専門知識がなくても簡単に Amazon が使用している同じ機械学習テクノロジーを使って、ウェブサイト、アプリ、メールなどをパーソナライズできます。Amazon Personalize が提供するレシピ (特定のユースケース用のアルゴリズム) を使えば、商品やコンテンツのおすすめ、パーソナライズされた並べ替えなど様々なパーソナライズを実現できます。2024/5/2、Amazon Personalize の2つの高度なレシピ、User-Personalization-v2 と Personalized-Ranking-v2 の一般提供を発表できることを嬉しく思います。これらのレシピは 最新の Transformer アーキテクチャに基づいており、より大規模な商品カタログに対応しながら低レイテンシーを実現しています。この投稿では、新機能の概要を説明し、モデルの学習プロセスとユーザーへの推薦方法をご案内します。

AWS Amplify によるフルスタック開発の進化

高速でパーソナライズされた体験を提供するために、Web アプリケーションの構築とレンダリング方法は、長年にわたって大きく進化してきました。その過程で、Web アプリケーションを構築する開発者の役割も、この進化を反映して変化してきました。本記事では、フルスタックの Web 開発の進化過程と、急速に変化する Web アプリケーションエコシステムやユーザーのニーズに対し、開発者が AWS Amplify を使って適応する方法について説明します。

生成 AI アシスタント Amazon Q を用いて、ソフトウェア開発を加速し、ビジネスデータを活用する

我々は生成AI があらゆる顧客体験を革新する可能性があると考えています。そのために、生成 AI スタックの 3 層すべてで最も包括的な機能を提供すべく、急速にイノベーションを進めています。これらすべてのレイヤーは生成 AI の進化に重要ですが、本記事では上位層にあたるアプリケーション層への投資について説明します。

AWS Trainium を活用した日本語大規模言語モデルの分散学習と AWS Inferentia2 上での推論環境構築

生成 AI の進化を支える大規模言語モデルの開発及び運用に掛かるコスト、計算機リソースの確保は多くの企業が抱える大きな課題です。AWS では機械学習 (ML) アクセラレーターチップ AWS Trainium、AWS Inferentia2 を自社開発し、これらの課題解決に取り組んでいます。（Anthropic では AWS Trainium、Inferentia の活用を表明しています）
本ブログでは、前半で、AWS Trainium 搭載 Amazon EC2 Trn1 インスタンスを活用した日本語大規模言語モデルの開発事例、大規模分散学習の課題及び実現方法について解説します。
ブログ後半では、公開された日本語大規模モデルを Inferentia2 搭載 Amazon EC2 Inf2 インスタンス上で推論実行する方法について、手順を追って解説します。

AWS for Games、GDC 2024 にてゲーム開発者向け生成 AI ガイドなどを公開

生成 AI は急速に産業を変革しており、先週サンフランシスコのモスコーンコンベンションセンターで開催された Game Developer Conference (GDC) 2024 でもその地殻変動は確実に感じられました。Amazon Web Services (AWS) for Games はクラウドベースのゲーム開発向け最新テクノロジーを紹介するだけでなく、 2024 年版「 AWS ゲーム開発者向け生成 AI ガイド」を含む、開発者向けの生成 AI を推し進める資料にハイライトを当てました。
この新しい電子書籍では、生成 AI がゲーム開発の高速化からより魅力的なプレイヤー体験の実現、パブリッシュ作業の合理化に至るまで、イノベーションの新時代を引き起こしている方法を掘り下げています。これはスタジオに実用的な生成 AI 機能に関する背景やガイダンスを提供し、テクノロジースタックを検討し、ゲーム開発者の使用事例を発見するために作られました。ぜひチェックして下さい。以下では GDC 2024 での AWS for Games の活動をまとめています。

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