業界をリードするAIモデルを用いたユニバーサルスピーチインテリジェンスの構築
私たちはオンラインのドキュメンテーションに従って、数時間で運用を開始し、ジョブを実行し始めました。私たちは一度も問題に直面していません。 – クレメン・シモニック、創設者/CEO Soniox は、経験豊富なAI研究者によって2020年に設立され、音声認識のための教師なし学習の先駆者です。2022年には、最高レベルの精度を持つ音声認識AIとして初の製品をリリースしました。その対象となるのは、 主要8言語 ：ドイツ語、ポルトガル語、イタリア語、フランス語、スペイン語、中国語、韓国語、そして英語です。各外国語AIモデルはバイリンガルで、その言語と英語を理解することができ、ビジネスの使用事例をより効果的にサポートします。 Sonioxチームは、カスタムAIモデルのトレーニングに精通していました。Databricksとの協力前に、彼らはすでに一つの多言語大規模言語モデル（LLM）を訓練していました。 Soniox 7B それでも彼らは、次の大規模なマルチモーダルLLMのトレーニングをサポートするためにDatabricks
AIをよりアクセシブルに：Databricks上のMeta Llama 3.3で最大80％のコスト削減！
企業が高品質なAIアプリを提供するエージェントシステムを構築するにつれて、私たちはお客様に最高のコスト効率を提供するための最適化を続けています。Meta Llama 3.3モデルが Databricks Data Intelligence Platform で利用可能になったことを発表することを嬉しく思います。また、Mosaic AIの Model Serving の価格と効率性に大幅な更新が加えられました。これらの更新により、推論コストが最大80％削減され、AIエージェントを構築したり、バッチLLM処理を行っている企業にとって、以前よりも大幅にコスト効率が向上します。 コスト削減80%： 新しいLlama 3.3モデルと価格の引き下げにより、大幅なコスト削減を実現します。 推論速度の向上： レスポンスが40%速くなり、バッチ処理時間が短縮されることで、より良い顧客体験と迅速な洞察を実現します。 新しいMeta Llama 3.3モデルへのアクセス： Metaの最新技術を活用して、品質とパフォーマンスを向上させま
ホリデーシーズンに向けて、よりパーソナライズされたマーケティングコンテンツの準備を！
この2部構成のブログシリーズの第1部では、生成型AIと顧客データを組み合わせることで、マーケティングチームがパーソナライズされたマーケティングコンテンツを生成するのを支援する方法を示します。 休暇シーズンは、米国の小売業者や消費者ブランドにとって重要な時期であり、多くの企業が年間売上の25％を 11月と12月だけで稼ぎ出す ことがあります。おもちゃ、ゲーム、趣味の特殊ブランドでは、最大34.5%まで上昇することがあります。これにより、消費者の注意を重要なショッピングウィンドウの前に十分に引きつけることが不可欠になります。しかし、多くの組織がこの注意を競い合っている中で、どのようにして一際目立ち、選択肢に困惑する顧客を勝ち取ることができるのでしょうか？ ますます、パーソナライゼーションに取り組むことが求められています。個々の消費者のニーズ、興味、好みに合わせたパーソナライズされたマーケティングコンテンツは、騒音を切り抜けてショッパーの注意を引く効果的な方法として広く認識されています。しかし、他のマスマーケティング手
Unity Catalogに新機能！Hive MetastoreとAWS Glue Federationのパブリックプレビュー開始！
Hive Metastore（HMS）とAWS Glue Federationのパブリックプレビュー開始をお知らせします！ この新機能により、Unity CatalogはDatabricks内外に存在するHive MetastoreやAWS Glueに保存されたテーブルにシームレスにアクセスし、統一的なガバナンスを提供できるようになります。これは、Unity Catalogを通じてデータベース、データウェアハウス、カタログといった外部データソースを統一ガバナンスフレームワークの下にまとめる Lakehouse Federation ビジョンの重要な一歩となります。 形式や場所を問わず、すべてのデータを単一のプラットフォームから簡単に発見、ガバナンス、クエリ可能になり、組織全体のオープンなアクセスとコラボレーションを促進します。また、データインテリジェンスをすべてのデータソースに拡張することが可能になります。 このブログでは、HMSとAWS Glue Federationのメリット、仕組み、導入方法について解説しま
Databricks × AWS: re:Invent 2024を席巻した最強タッグ
素晴らしいパートナーシップとは何でしょうか？ DatabricksとAWSにとって、それは単に共に構築することだけではなく、ビジネスが共に成功することです。AWS re:Invent 2024では、このパワーハウスのデュオが大きく登場し、データとAIの革新の最前線に彼らの協力がある理由を証明しました。それは AWSのCEO、マット・ガーマンの基調講演 で強調されました。 今年はただ発表するだけでなく（たくさんありましたが）、DatabricksとAWSがどのように複雑な課題をよりシンプルで、より速く、より影響力のあるものにするかを世界に示すことでした。 AWS re:Invent 2024での圧倒的な存在感 Databricksは、参加者がre:Inventに到着した瞬間から声明を発表しました。空港の広告は、これから来るものの舞台を設定するために、感動的な顧客のストーリーを特集しました。ヴェネチアン・グランド・ラックスは、Databricksが会議、ハッピーアワー、NVIDIAがスポンサーの売り切れパーティー、そ
イノベーター達の幕開け：Databricksジェネレーティブ AI スタートアップチャレンジの受賞者を発表！！！
私 たちは、Databricksデータインテリジェンスプラットフォーム上でジェネラティブAIを活用する最も革新的な初期段階のスタートアップを紹介するためにAWSと共同で開催した Databricks Generative AI Startup Challenge の勝者を発表することを喜んでお知らせします。当社の審査員パネルによる厳格な評価プロセスを経て、強力な応募者グループから当社の勝者 が選ばれました 。 大賞受賞者：Vevo Therapeutics Vevo Therapeuticsは、革新的な薬物発見へのアプローチのおかげで、Databricks Generative AI Startup Challengeで大賞を獲得しました。VevoのMosaicプラットフォームは、単一細胞レベルで数百万の生物学的データポイントを生成し、薬物分子が患者の細胞とどのように相互作用するかをマッピングする基盤モデルの作成を可能にします。このユニークなアプローチは、より効果的な薬物-患者のマッチングを特定することで、パーソナ
Databricks Generative AIパートナーアクセラレータとRAG PoC(Proof of Concepts: 実証実験) の紹介
今日の急速に進化する技術の風景では、生成型人工知能（GenAI）が組織の働き方を革新し、ビジネスに新たな可能性を開いています。最近の エコノミストの報告書 によると、1,100人の技術経営者、データエンジニア、データサイエンティスト、アーキテクトを対象に調査した結果、彼らのGenAIアプリケーションが製品化準備が整っていると考えているのはわずか37％です。主な課題は、サイロ、レイテンシ、セキュリティなどのデータインフラストラクチャの問題であり、そのため、彼らのアプリケーションはビジネス特有の、正確で、よく管理された出力を提供することができません。 これらの課題に対処するため、組織は単一のモデルを展開することを超えて、包括的なエージェントシステムを展開しています。 それが私たちが Databricks Data Intelligence Platform を基盤にしたGenAIパートナーアクセラレーターの発表を楽しみにしている理由です。これは、組織がAIエージェントシステムを展開するのを助けます。これらのアクセラレ
ファインチューニングされたラマモデルに対するバッチ推論とMosaic AIモデル提供
序章 本番環境向け、スケーラブルでフォールトトレラントな生成型AIソリューションを構築するには、信頼性の高いLLMの利用可能性が必要です。あなたのLLMエンドポイントは、専用の計算をあなたのワークロードのために持つことで需要を満たす準備ができている必要があります。必要に応じて容量をスケーリングし、一貫し たレイテンシを持ち、すべてのインタラクションをログに記録する能力、そして予測可能な価格設定を持つことが求められます。このニーズを満たすために、Databricksは プロビジョニングされたスループットエンドポイント を、各種の高性能基盤モデル（全ての主要なラマモデル、DBRX、ミストラルなど）で提供しています。しかし、最新で最も性能の高い微調整されたLlama 3.1と3.2のバリアントを提供することはどうでしょうか？NVIDIAの Nemotron 70Bモデル は、Llama 3.1の微調整されたバリアントで、多様なベンチマークで競争力のあるパフォーマンスを示しています。Databricksの最近の革新により、
新登場！Python Data Source APIでデータ取り込みが驚くほど簡単に！
データエンジニアリングチームは、多様なカスタムデータや業界固有のデータソースに対応するため、専用の取り込みソリューションを構築するタスクを頻繁に求められます。しかし、この取り込みソリューションの構築作業は煩雑で時間がかかることが多いのが現状です。こうした課題を解決するために、さまざまな業界の企業にインタビューを実施し、多岐にわたるデータ統合ニーズを深く理解しました。この包括的なフィードバックを基に開発されたのが、Apache Spark™向けの Python Data Source API です。 Shellとの取り組み 私たちが密接に協力してきた企業の一つがShellです。エネルギー業界では、設備の故障が安全性、環境、運用の安定性に重大な影響を及ぼす可能性があり、Shellではこれらのリスクを最小化することが重要課題となっています。そのため、設備の信頼性の高い運用に注力しています。 Shellは1,800億ドル以上の価値を持つ多種多様な資本設備と機器を所有しており、その運用から生成される膨大なデータを管理するた
Aimpoint Digital: AIで旅のプラン作りがもっとスマートに！
インスピレーション 休暇を楽しむことは楽しい経験ですが、旅行の計画を立てるのはほとんどの人にとって時間と労力がかかります。訪れる場所は無数にあり、食事をするレストランは数え切れないほどあり、レビューを見て決定を下すことは終わりがありません。 Expediaによる最近の調査結果によれば 、旅行者は旅行の調査と計画に5時間以上を費やしています。人々は旅行のアクティビティを最終決定する前に最大で約270のウェブページを訪れ、このプロセスは旅行の45日前から始まることもあります。選択肢が多すぎるため、旅行の計画は一部の人々にとって圧倒的なものになることがあります。GenAIを活用してこのプロセスを効率化し、30秒以内に行程を作成することは可能でしょうか？旅行者が自分の行程に活動をカスタマイズして調整するパーソナルエージェントを持つことができたらどうでしょうか？このブログでは、旅行の行程を作成するためにDatabricks Data Intelligence Platformと共に開発したAIエージェントシステムの詳細につ