メインコンテンツへジャンプ

🏆第1回 DatabricksアジアパシフィックLLMカップ優勝者発表🥇

エド・レンタ
ジューン・タン
ジャシンサ・ウン
ブライアン・ロー
Share this post

Databricksがアジア太平洋地域で初めて開催した大規模言語モデル(LLM)カップの優勝者を発表できることを嬉しく思います。この大会には、10カ国以上の1,000人を超えるデータおよびAIの実務家が参加しました。

2023年10月から12月にかけて、参加者はDatabricksを使用してLLMを活用したアプリケーションを構築し、実際のビジネス課題を解決するために招待されました。 参加者を成功に導くため、ハッカソンに先立ち、LLM構築に関する自習型学習ワークショップと、Databricksのソリューションアーキテクトによる専用トレーニングを提供しました。

応募作品は、創造性、ビジネスへの適用可能性、関連性、取組みの完成度、LLMアーキテクチャの拡張性などに基づいて評価されました。 インパクトのあるプロジェクトが数多くあった中で、電気通信とサイバーセキュリティにおける組織の重要な課題に取り組む革新的なアイデアを持つ2つのチームが際立っていました。

受賞チームのイノベーションは、適切なテクノロジーによってチームがいかに迅速にビジネスを変革できるかを証明しています!

Optus:LLMでコールセンターの顧客との会話から価値を引き出し、360度の顧客ビューを提供

最優秀賞を受賞したオーストラリアの通信会社 Optusの Contact Catalystは 、「通話中の顧客のニーズを理解する」というビジネス上の課題に取り組みました。コールセンターのエージェントは通常、手作業でメモを取るため、信頼性の低い解釈となり、顧客の不満や不満を招きます。

合成データセットを使用して、チームは自動化されたセキュアな方法でデータを分析し、顧客とのやり取りから膨大な量のテキストと音声データを管理する複雑さをナビゲートし、顧客のニーズに関する深いリアルタイムの洞察を得て、全体的なユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させました。

そのLLMは、顧客からのコールの意図を効率的に分類し、新しいトピックのリアルタイム検出、コンテンツの要約センチメント分析、攻撃性の検出を提供し、顧客の懸念に迅速かつ丁寧に対処するためにビジネスに警告を発します。

Ensign InfoSecurityがLLMの脆弱性を発見し、従来の対策を超えるサイバーセキュリティを強化

準優勝の Ensign InfoSecurity 社("Ensign" )は、アジア最大のエンド・ツー・エンド・サイバーセキュリティ・サービス・プロバイダーで、LLMベースのアプリケーションの展開が拡大する中、サイバー脆弱性に対抗するソリューションを披露しました。

LLM APIへのアクセスが容易になったことで、より多くの企業が独自のLLMベースのアプリケーションを構築しています。 しかし、これらのモデルの急速な展開は、包括的なセキュリティ・プロトコルの開発を上回り、多くのアプリケーションが高リスクのサイバー攻撃に対して脆弱なままになっています。 Ensignチームは、独自の脱獄プロンプトでLLMを訓練するために、"レッドチームのアプローチ" を考案しました。 その結果、LLMはLLMの防御における脆弱性を積極的に特定し、対処することで、全体的なサイバーセキュリティを強化することができました。

APJのデータおよびAIコミュニティから、多くの関心と革新が寄せられていることに感激しています。 各チームがDatabricksを使用して独自の課題に取り組むLLMを開発し、顧客により良いサービスを提供し、事業運営に革命を起こすために必要なことの核心に迫っているのを見るのは刺激的です。

両チームは、2024年1月18日(木)に開催されたDatabricks'sAPJ Data + AI World Tourで受賞作品を発表しました(録画はオンデマンドで視聴可能)。

プロジェクト・ギャラリーでは、応募作品の詳細をご覧いただけます。https://databricks-llm-cup-2023.devpost.com/project-gallery.

Databricks 無料トライアル

関連記事

データ・インテリジェンス・プラットフォーム

「 ソフトウェアが世界を食べている 」という見方が、現代のハイテク産業を形成してきました。今日、ソフトウェアは、私たちが身につける時計から、家、車、工場、農場まで、私たちの生活のいたるところにあります。Databricksでは、まもなく AIがすべてのソフトウェアを食べるようになる と考えています。つまり、過去数十年の間に構築されたソフトウェアがインテリジェントになり、データを活用することで、より賢くなるということです。 その影響は膨大かつ多様で、カスタマーサポートから医療、教育まであらゆる分野に影響を及ぼします。このブログでは、AIがデータ・プラットフォームをどのように変えるかについて、私たちの見解を述べます。データ・プラットフォームに対するAIのインパクトは漸進的なものではなく、データへのアクセスを大幅に民主化し、手作業による管理を自動化し、カスタムAIアプリケーションのターンキー作成を可能にするという根本的なものであると主張します。 これらすべてを可能にするのが、組織のデータを深く理解する統合プラットフォー

Big Book of MLOps Updated for Generative AI

Last year, we published the Big Book of MLOps, outlining guiding principles, design considerations, and reference architectures for Machine Learning Operations (MLOps). Since...

ファウンデーションモデル機能でGenAIアプリをより速く構築する方法

先週 発表した RAG( Retrieval Augmented Generation )に続き、Model Servingのメジャーアップデートを発表できることを嬉しく思います。Databricks Model Servingは 統一されたインターフェイス を提供するようになり、すべてのクラウドとプロバイダで基盤モデルの実験、カスタマイズ、プロダクション化が容易になりました。これは、組織固有のデータを安全に活用しながら、ユースケースに最適なモデルを使用して高品質のGenAIアプリを作成できることを意味します。 新しい統一インターフェースにより、Databricks上であろうと外部でホストされていようと、すべてのモデルを一箇所で管理し、単一のAPIでクエリすることができます。さらに、Llama2 や MPT モデルなどの一般的な大規模言語モデル (LLM) に Databricks 内から直接アクセスできる Foundation Model API...
Databricks ブログ一覧へ