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Tag: Amazon Machine Learning
PartyRock 展示で見えた生成 AI の可能性 – 業務活用への道筋 (AWS Summit Japan 2024)
2024 年 6 月 20 日、21 日に AWS Summit Japan を開催し、“あなたのアイデアをその場でアプリ化!生成 AI プレイグラウンド PartyRock” というタイトルでブースの展示を行いました。当日は、絶えずたくさんの来場者の方々にブースにお越しいただき、PartyRock でのアプリケーション作成を体験してもらうことができました。
本ブログでは、ブース展示のサポーターとして参加した新入社員の九曜と山本が、当日の様子や来場者の皆様から頂いた声を通し、PartyRock から始める生成 AI の業務活用について皆さんにご紹介いたします。
生成 AI を活用して工場の稼働率低下の原因分析を行う
みなさん、こんにちは!製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田と新澤です。 […]
Amazon Bedrock Claude 3.5 Sonnet を活用して大学レベルの専門知識を必要とする工学的問題を解く
みなさん、こんにちは!製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田です。 Ant […]
誰でも簡単に生成 AI を活用! AWS Japan メンバーが作った PartyRock アプリ集
この記事では、AWS の新しいツール「PartyRock」を紹介しています。PartyRockは、自然言語による画面操作だけで生成AIを組み込んだアプリを作成でき、URLを共有するだけで誰とでも利用できるサービスです。エンジニアだけでなく、プログラミング未経験者でも気軽に生成AIを活用できます。記事では、PartyRockで作成された3つのサンプルアプリを紹介しています。1つ目は「ビデオ書き起こし要約アプリ」で、ビデオの書き起こし文から要約と質問への回答を生成します。2つ目は「生成AIモデル比べるくん」で、複数の生成AIモデルの出力を比較できます。3つ目は「気分に合わせて格言をお届けします」で、気分を入力すると適した格言と画像を生成します。
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。
Amazon Titan マルチモーダル埋め込みモデルを使用したコスト効率の高いドキュメント分類
様々な形式の大量の文書を分類し、その分析を行いたいと様々な業種の企業が考えています。これらの文書を手作業で処理 […]
Knowledge Bases for Amazon Bedrock (RAG) を活用して設計開発や研究における特許検索を効率化しよう
みなさん、こんにちは!製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田です。 このブ […]
Amazon Textractによるテーブル抽出機能の強化
Amazon Textractは、あらゆる文書や画像からテキスト、手書き文字、データを自動的に抽出する機械学習(ML)サービスです。Amazon Textractには、あらゆるドキュメントから表構造を自動的に抽出する機能を提供するAnalyzeDocument API内のTables機能があります。この投稿では、Tables機能に加えられた改良点と、様々な文書からテーブル構造の情報を簡単に抽出する方法について説明します。
Amazon Bedrockの画像生成AIテクノロジーを活用して新規製品開発の企画構想を充実させよう
みなさん、こんにちは!製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田です。 前回こ […]
生成系AIが拓くイノベーション − Part.3 :大規模言語モデル(LLM)を活用した製薬企業の業務改善
本記事は、製薬企業で 大規模言語モデル(LLM)の効果が大きく期待できる様々なユースケースについて業務部門毎に […]