AI推論の経済学:潜在能力を最大限に引き出す
AI推論の経済学を理解し、効率的で費用対効果が高く、スケーラブルなAIソリューションを開発しましょう。主要な指標、スケーリング則、フルスタックアプローチの重要性を解説します。
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大規模言語モデル(LLM)を、PoCから本番環境へスケールさせる方法を解説。API活用、オンプレミス構築、Kubernetes利用、推論エンジンの選択など、実践的な導入と最適化のポイントを網羅。
Amazon Bedrock Knowledge Basesのカスタムコネクタを活用し、Kafkaからのストリーミングデータをリアルタイムに連携。RAGパイプライン構築を効率化し、迅速なデータアクセスとアプリケーションパフォーマンス向上を実現します。
AnthropicのClaude AIモデルが、自律的な調査と検証可能な引用により、迅速かつ高品質な研究応答を実現。Google Workspace統合も強化。
Claude Desktopをリアルタイムデータアクセスに対応させるため、MCPサーバーを構築します。AlphaVantage APIを通じて株価ニュース、トップゲイナー等の情報を提供し、分析能力を向上させます。
大規模言語モデルのコンテキスト長競争を解説。コスト、精度、RAGとの比較、企業の活用事例、将来展望を分析します。
GenomOncologyが画期的なオープンソース技術BioMCPを発表。AIシステムが医療情報を容易に利用可能になり、臨床試験、遺伝子データ、医学研究へのアクセスが向上。AI駆動の医用分野の進歩を促進します。
Red HatがKonveyor AIを発表。生成AIと静的コード解析を組み合わせ、レガシーアプリケーションのクラウドネイティブ環境への移行を支援。開発者のワークフローに統合され、RAG技術で精度を高める。バージョン0.1がリリース。
Mistral AIがLLMを活用した新OCRサービス'Mistral OCR'を発表。複雑な文書の構造と文脈を理解し、テキストと画像を抽出。静的文書を動的データへ変換し、文書デジタル化の新時代を切り開く。
デジタル文書は溢れているが、その'理解'は困難。従来のOCRは複雑なレイアウトに弱い。Mistral OCRやGemmaのような新技術は、前例のない精度と文脈認識を提供し、AIエージェントが人間のように文書を扱える未来を示唆する。