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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240809
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この記事は、はてな匿名ダイアリーにおける「一番星」と呼ばれるAIによる秀逸なコメントを5つ紹介しています。
「一番星」は、ユーザーの投稿に対して、皮肉やユーモアを交えつつ、時に鋭い指摘をすることで知られています。
記事では、「一番星」による5つのコメントとその内容、そしてユーザーからの反応が紹介されています。
これらのコメントは、AIが人間の言葉を理解し、それに応じた適切な反応を生成できることを示す好例と言えるでしょう。
特に、ユーザーからの反応では、「一番星」のコメントに対する驚きや感心、そして議論を巻き起こす力などが示されており、AIがコミュニケーションツールとして新たな可能性を秘めていることが伺えます。
引用元: https://anond.hatelabo.jp/20240711122352
Twilioは、データ分析担当者がデータレイクから必要なデータを見つけるのを支援するAIアシスタント「AskData」を開発しました。AskDataは、Amazon Bedrockを用いて自然言語で質問された内容をSQLクエリに変換します。
Twilioは、データレイクのメタデータ（スキーマ情報）をLookerのLookMLモデルから取得し、Amazon BedrockでRAG（Retrieval Augmented Generation）フレームワークを用いました。LookMLモデルのデータは、ベクトルデータベースに格納され、ユーザーの質問と照合されます。
Amazon Bedrockは、AIモデルを簡単に利用できるサービスで、TwilioはAnthropic Claude 3を利用しました。Claude 3は、大量のテキストを処理できるため、LookMLモデルのデータ分析に適しています。
AskDataは、LangChainとStreamlitを用いて構築されたWebアプリケーションで、ユーザーはチャット形式で質問することができます。AskDataは、ユーザーの質問と過去の会話履歴を考慮して、最適なSQLクエリを生成します。
AskDataは、データ分析担当者の作業効率を大幅に向上させ、SQLクエリの作成に費やす時間を削減できます。また、データ分析担当者は、ビジネス上の課題解決に集中することができます。
引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-twilio-generated-sql-using-looker-modeling-language-data-with-amazon-bedrock/
この記事は、アンソロピックが開発した最新の大規模言語モデル（LLM）「Claude 3.5 Sonnet」について解説しています。Claude 3.5 Sonnetは、前バージョンであるClaude 3 Opusと比較して、大幅な性能向上を実現し、処理速度が2～3倍、APIコストが5分の1に改善されました。
Claude 3.5 Sonnetは、複数のベンチマークテストにおいて、GPT-4oを含む他の主要なLLMを上回る性能を示しています。特に、コーディング能力と視覚的な処理能力が大幅に向上しており、大学院レベルの推論能力を測るGPQAでは59.4%を獲得、学部レベルの知識を測るMMLUでは88.7%、コーディング能力を測るHumanEvalでは92.0%のスコアを達成しました。
さらに、データ汚染問題を排除した新たなベンチマークテスト「LiveBench」においても、Claude 3.5 Sonnetは総合平均スコアで61.16を記録し、2位のGPT-4o（54.96）を大きく引き離しています。
Claude 3.5 Sonnetは、その高い性能と進化した機能により、さまざまな分野での活用が期待されています。
引用元: https://www.sbbit.jp/article/cont1/145948
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）
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この記事は、はてな匿名ダイアリーにおける「一番星」と呼ばれるAIによる秀逸なコメントを5つ紹介しています。
「一番星」は、ユーザーの投稿に対して、皮肉やユーモアを交えつつ、時に鋭い指摘をすることで知られています。
記事では、「一番星」による5つのコメントとその内容、そしてユーザーからの反応が紹介されています。
これらのコメントは、AIが人間の言葉を理解し、それに応じた適切な反応を生成できることを示す好例と言えるでしょう。
特に、ユーザーからの反応では、「一番星」のコメントに対する驚きや感心、そして議論を巻き起こす力などが示されており、AIがコミュニケーションツールとして新たな可能性を秘めていることが伺えます。
引用元: https://anond.hatelabo.jp/20240711122352
Twilioは、データ分析担当者がデータレイクから必要なデータを見つけるのを支援するAIアシスタント「AskData」を開発しました。AskDataは、Amazon Bedrockを用いて自然言語で質問された内容をSQLクエリに変換します。
Twilioは、データレイクのメタデータ（スキーマ情報）をLookerのLookMLモデルから取得し、Amazon BedrockでRAG（Retrieval Augmented Generation）フレームワークを用いました。LookMLモデルのデータは、ベクトルデータベースに格納され、ユーザーの質問と照合されます。
Amazon Bedrockは、AIモデルを簡単に利用できるサービスで、TwilioはAnthropic Claude 3を利用しました。Claude 3は、大量のテキストを処理できるため、LookMLモデルのデータ分析に適しています。
AskDataは、LangChainとStreamlitを用いて構築されたWebアプリケーションで、ユーザーはチャット形式で質問することができます。AskDataは、ユーザーの質問と過去の会話履歴を考慮して、最適なSQLクエリを生成します。
AskDataは、データ分析担当者の作業効率を大幅に向上させ、SQLクエリの作成に費やす時間を削減できます。また、データ分析担当者は、ビジネス上の課題解決に集中することができます。
引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-twilio-generated-sql-using-looker-modeling-language-data-with-amazon-bedrock/
この記事は、アンソロピックが開発した最新の大規模言語モデル（LLM）「Claude 3.5 Sonnet」について解説しています。Claude 3.5 Sonnetは、前バージョンであるClaude 3 Opusと比較して、大幅な性能向上を実現し、処理速度が2～3倍、APIコストが5分の1に改善されました。
Claude 3.5 Sonnetは、複数のベンチマークテストにおいて、GPT-4oを含む他の主要なLLMを上回る性能を示しています。特に、コーディング能力と視覚的な処理能力が大幅に向上しており、大学院レベルの推論能力を測るGPQAでは59.4%を獲得、学部レベルの知識を測るMMLUでは88.7%、コーディング能力を測るHumanEvalでは92.0%のスコアを達成しました。
さらに、データ汚染問題を排除した新たなベンチマークテスト「LiveBench」においても、Claude 3.5 Sonnetは総合平均スコアで61.16を記録し、2位のGPT-4o（54.96）を大きく引き離しています。
Claude 3.5 Sonnetは、その高い性能と進化した機能により、さまざまな分野での活用が期待されています。
引用元: https://www.sbbit.jp/article/cont1/145948
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）