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生成AIモデルのファインチューニングが簡単に!Mosaic AI Model Trainingが登場

本日、Mosaic AIモデルトレーニングによる生成AIモデルの微調整サポートがパブリックプレビューで利用可能になったことをお知らせできることを嬉しく思います。Databricksでは、汎用LLM(大規模言語モデル)の知能と企業データの知識を結びつけること、すなわち「データインテリジェンス」が高品質な生成AI システム を構築する鍵であると考えています。ファインチューニングにより、モデルは特定のタスクやビジネスコンテキスト、専門知識に特化でき、RAG(再利用可能な生成)と 組み合わせ ることで、より正確なアプリケーションが可能になります。これにより、企業データを取り入れて生成AIを独自のニーズに適応させるための重要な柱となる「データインテリジェンスプラットフォーム戦略」が形成されます。 モデルトレーニング 私たちの顧客は昨年、20万以上のカスタムAIモデルをトレーニングしており、その経験を基にMosaic AI Model Trainingという完全マネージドサービスを開発しました。Llama 3、Mistral

Mosaic AI Agent Framework および Agent Evaluation の発表

Databricks は 、Data + AI Summit 2024 で、 生成 AI クックブック とともに、Mosaic AI Agent Framework および Agent Evaluation の パブリック プレビュー を 発表...

ノートブックでシンプルに!DLTパイプライン開発

史上最大規模のData + AI Summitが開催されてからわずか数週間が経ちました。このサミットでは、データエンジニアリングのための統合されたインテリジェントなソリューションである Databricks LakeFlow を紹介しました。 Databricksのデータエンジニアリングのこの戦略的方向性に非常に興奮していますが、現在もユーザー向けの製品エクスペリエンスへの投資も続けています。 DLT 開発エクスペリエンスの向上は、DLT を使用してデータパイプラインを構築する開発者の効率と満足度に直接影響するため、中心的な焦点となっています。 ノートブックを使用した DLT 開発エクスペリエンスにいくつかの機能強化が加えられたことをお知らせします。 これらの新機能は、シームレスで直感的な DLT 開発インターフェースを提供し、パイプラインを迅速かつ効率的に構築およびデバッグするのに役立ちます。 Delta Live Tables (DLT) は、信頼性の高いデータパイプラインの構築、テスト、保守を簡素化および高

Databricks LakeFlowの登場: データエンジニアリングのための統一されたインテリジェントソリューション

Translation Review by saki.kitaoka 本日、私たちはDatabricks LakeFlowを発表します。これは、プロダクションデータパイプラインを構築および運用するために必要なすべてを含む新しいソリューションです。MySQL、Postgres、SQL Server、Oracleなどのデータベースや、Salesforce、Microsoft Dynamics、NetSuite、Workday、ServiceNow、Google Analyticsなどの企業アプリケーション向けの新しいネイティブで高スケーラビリティのコネクタが含まれています。ユーザーは標準SQLおよびPythonを使用して、バッチおよびストリーミングでデータを変換できます。 さらに、Apache Spark向けのリアルタイムモードを発表し、従来のマイクロバッチよりもはるかに高速なレイテンシでストリーム処理が可能になります。最後に、CI/CDを使用してワークフローをオーケストレーションおよびモニタリングし、本番環境にデプ

Mosaic AI:本番運用のための複合AIシステムの構築とデプロイ

Translation Review by saki.kitaoka 過去1年間で、一般知識タスクにおける優れた推論能力を示す商用およびオープンソースの基礎モデルの急増を目の当たりにしました。 一般モデルは重要な構成要素ですが、実際のAIアプリケーションは、調整されたモデル、検索、ツールの使用、および推論エージェントなど、複数のコンポーネントを活用する 複合AIシステム が採用されることが多くなっています。AIシステムは基礎モデルを強化し、品質を大幅に向上させることで、顧客がこれらの生成AIアプリケーションを自信を持って運用に導入できるようにします。 本日、Data and AI Summitで、Databricks Mosaic AIが本格的なAIシステムを構築するための最良のプラットフォームとなる新機能を発表しました。これらの機能は、数千の企業と協力してAI駆動アプリケーションを運用に投入してきた経験に基づいています。本日の発表には、基礎モデルのファインチューニングのサポート、AIツールのエンタープライズカタ

Delta LakeとApache Sparkにオープンバリアントデータ型を導入

半構造化データ用のバリアントと呼ばれる新しいデータ型を発表できることを嬉しく思います。 バリアント(Variant) は、これらのデータを JSON 文字列として保存する場合と比べて、パフォーマンスが桁違いに向上すると同時に、高度にネストされ進化するスキーマをサポートするための柔軟性も維持します。 半構造化データの取り扱いは、長い間レイクハウスの基盤的な機能の一つです。エンドポイント検出と対応(EDR)、広告クリック分析、IoTテレメトリーなどは、半構造化データに依存する人気のユースケースの一部です。私たちがより多くの顧客を専有のデータウェアハウスから移行させる中で、彼らが専有のデータウェアハウスで提供されるバリアントデータ型に依存していることを聞き、ロックインを避けるためにオープンソース標準が欲しいという声がありました。 オープンバリアントタイプは、Apache SparkオープンソースコミュニティとLinux Foundation Delta Lakeコミュニティの両方とのコラボレーションの結果です: バリア

DatabricksでのMosaic AI Vector Searchの一般提供開始を発表

検索拡張生成(RAG)用のツール スイートに関する 発表 に続き、本日、 Databricks での Mosaic AI Vector Search (ベクトル検索)の一般提供を発表できることを嬉しく思います。 Mosaic AI Vector Search とは何か? Vector Search を使用すると、開発者は PDF、Office ドキュメント、Wiki などの非構造化ドキュメントの類似性検索を通じて、 検索拡張生成(RAG)...

調査:Databricks Assistant による生産性の向上

データ サイエンスとエンジニアリングの急速に進歩する分野では、生産性を向上させるために人工知能 (AI) の統合が不可欠になっています。 数多くのツールが登場し、データ実務者の生活を一変させ、複雑なタスクを容易にし、イノベーションを促進してきました。 2023 年 7 月に Databricks Assistant をパブリック プレビューでリリースしたとき、私たちはデータ サイエンティスト、アナリスト、エンジニア間の効率を合理化することのみを目的として設計しました。 この目標をどの程度達成しているかをよりよく理解するために、経験の異なる複数の組織のトップユーザーを対象に調査を行うことにしました。 調査の目的 Databricks Assistant がデータ プロフェッショナルに与える影響をより深く理解するために、幅広いユーザー エクスペリエンスを捉えられるようにこの調査を綿密に設計しました。 このアンケートを実施した目的は、アシスタントがユーザーの日常生活に与える影響をよりよく理解するだけでなく、アシスタント