AIエージェント評価が進化！新たな合成データ機能で効率アップ
私たちのお客様は、汎用モデルを用いた大規模プロンプトから、ROIを向上させるために必要な品質を達成する専門的なエージェントシステムへと移行し続けています。今年初め、私たちは Mosaic AI Agent Framework と Agent Evaluation をリリースしました。これらは現在、多くの企業で、企業データを活用した複雑な推論や、サポートチケットの作成、メール対応などのタスクを実行するエージェントシステムの構築に利用されています。 本日、Agent Evaluationにおける大幅な強化として、合成データ生成APIを発表します。合成データ生成とは、実世界のデータを模倣した人工的なデータセットを作成することを指しますが、これは「架空の情報」を作ることではありません。私たちのAPIは、顧客独自のデータを活用し、それに基づいて評価セットを生成します。この評価セットは、顧客のユースケースに特化したものであり、ソフトウェアエンジニアリングにおけるテストスイートや、従来の機械学習における検証データのような役割を
Databricksデータインテリジェンスプラットフォームで実現する責任あるAI
人工知能（AI）の変革的な可能性は明白です。生産性の向上、コスト削減、そしてあらゆる業界での意思決定の改善に至るまで、AIはバリューチェーンを革新しています。特に2022年後半からの生成AIの登場、特にChatGPTのリリース以来、この技術に対する市場の関心と熱意はさらに高まっています。 McKinsey and Co. によると、生成AIの経済的潜在能力、つまりAIによって可能になるユースケースや労働者の生産性は、世界経済に17兆ドルから26兆ドルの価値 をもたらす可能性があるとされています。 この結果として、ますます多くの企業が、競争優位性を築くためにAIをビジネス戦略の中心に据えようとしています。 ゴールドマン・サックス 経済研究所は、2025年までにAIへの投資が米国で1,000億ドル、世界全体で2,000億ドルに達する可能性があると予測しています。 しかし、企業がAIを導入する際には、AIの目標に対する信頼を確立するために、品質、セキュリティ、およびガバナンスをカバーする責任あるAIの実践を優先することが
「DBRX」を発表: オープンソース大規模言語モデルのスタンダードとして
Databricksのミッションは、「組織が独自のデータを理解し、使用して独自のAIシステムを構築できるようにすること」です。つまりはすべての企業にデータインテリジェンスを提供することです。 本日、 このミッションの達成へと大きく踏み出すため、 Mosaic Research チームによって構築された汎用の大規模言語モデル（LLM）であるDBRXをオープンソース化します。このモデルは、標準的なベンチマークにおいて既存のすべてのオープンソースモデルを凌駕しています。オープンソースモデルの限界を押し広げることが、すべての企業に対してカスタマイズ可能で透明性のある生成AIを可能にすると私たちは信じています。 私たちが「DBRX」に興奮するのには、3つの明確な理由があります。 まず第一に、言語理解、プログラミング、数学、論理において、LLaMA2-70B、Mixtral、Grok-1などのオープンソースモデルを圧倒しています（図1参照）。実際、私たちのオープンソースベンチマーク「 Gauntlet 」 には、30以上の異な
LilacがDatabricksに参画：生成AIの非構造化データ評価をシンプル化
本日、LilacがDatabricksに参画することを発表できることを嬉 しく思います。 Lilacは、データサイエンティストが生成AIを中心にあらゆる種類のテキストデータセットを検索、クラスタリング、分析するためのスケーラブルでユーザーフレンドリーなツールです。 Lilacは、大規模言語モデル（LLM）の出力の評価から、モデルのトレーニングのための非構造化データセットの理解と準備まで、さまざまなユースケースに使用できます。 LilacのツールをDatabricksに統合することで、顧客は自社の企業データを使用した生産品質の生成AIアプリケーションの開発を加速させることができます。 生成AI時代のデータ探索と理解 データは、モデルのトレーニングのためのデータセットの準備、モデルの出力の評価、RAG（Retrieval-Augmented Generation）データのフィルタリングなど、LLMベースのシステムの中核をなすものです。 これらのデータセットを探索し理解することは、質の高い生成AIアプリを構築する上で非常
展開中のAI規制への対応をデータインテリジェンスプラットフォームが支援
世界中の政策立案者が人工知能への関心を高めています。 欧州連合（EU）議会では、これまでで最も包括的なAI規制が大差で可決されたばかりです。米国では最近、連邦政府がAIの利用を規制するた めの注目すべき措置をいくつか講じており、州レベルでも動きがあります。 他の国の政策立案者たちも細心の注意を払い、AI規制の整備に取り組んでいます。 これらの新たな規制は、単体のAIモデルと、Databricksの顧客がAIアプリケーションを構築するために利用する機会が増えている 複合AI システムの両方の開発と使用に影響を与えるでしょう。 2部構成の「AI規制」シリーズをご覧ください。 パート1では、米国やその他の国におけるAI政策立案の最近の活発な動きを概観し、世界的に繰り返されている規制のテーマに焦点を当てます。 パート2では、Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームがどのようにお客様の新たな義務への対応を支援できるかを深く掘り下げ、責任あるAIに対するDatabricksの見解について説明します。 米国に
Databricksを活用したOLMoが登場
私はDatabricksにおけるニューラルネットワークのチーフサイエンティストとして、誰もが自分のデータを使ってAIモデルを構築し、微調整（ファインチューニング）できるようにするという目標に向かって研究チームを率いています。 2020年、私は機械学習の研究者や有識者からなる小さなグループの一員として、MosaicMLを設立しました。 私たちは常に、知識を共有し、コミュニティにツールを提供することで、開かれた科学的探究を支援することに尽力してきました。 同じアカデ ミックなルーツを持つDatabricksに加わって以来、私たちはそのコミットメントをさらに深めています。 その精神に基づき、私たちは非営利団体 Allen Institute for AI（AI2 ）の科学者たちと 、 技術的な知識の共有から 今日の大きな発表 に至るまで、あらゆる面で協力してきました： OLMoです。私の意見では、AI2は世界最高のNLP研究所のひとつであり、非営利団体ならではの自由奔放な創造性、誠実さへのコミットメント、リソースを駆使し