Translation Reviewed by Hiroyuki Nakazato ノートブック、ジョブ、Delta Live Tables（DLT）のサーバーレスコンピューティングが AWS および Azure で一般提供開始となりましたので、お知らせいたします。お客様は Databricks SQL および Databricks モデル サービング 用の高速でシンプル、かつ信頼性の高いサーバーレス コンピューティングをすでに利用しています。 同じ機能が、Apache Spark や...

大規模言語モデル (LLM) における幻覚は、モデルが実際の現実や提供されたコンテキストと一致しない応答を生成するときに発生します。 この問題は、LLM 出力がユーザー提供のドキュメントにアクセスできる RAG アプリケーションを開発する LLM 実践者にとって課題となります。 たとえば、金融に関する質問への回答や医療診断に使用されている LLM がソース ドキュメントから逸脱した応答を生成すると、ユーザーは誤った情報にさらされ、重大な悪影響が生じます。 LLM-as-a-judge パラダイムは、その柔軟性と使いやすさにより、生成 AI アプリケーションの応答における不正確さを検出するために人気が高まっています。 しかし、GPT-4 のようなトップクラスのパフォーマンスを誇るモデルを使用している場合でも、LLM をジャッジとして使用すると、複雑な推論タスクに対する応答を正確に評価できないことがよくあります。 さらに、クローズドソースの LLM の品質、透明性、コストについても懸念があります。...

Prodvana チームを Databricks に迎えることができて大変嬉しく思います。 Databricks では、データと AI ワークロードのかつてない増加をサポートするために、世界最大級のマルチクラウド プラットフォームを構築しています。 このプラットフォームは、3 つの主要なクラウド プラットフォーム全体で毎日 2,000 万台を超える仮想マシンを起動します。 これにより、お客様はインフラストラクチャの詳細を気にすることなく、エンタープライズ グレードの拡張性、信頼性、一貫性を備えたデータとAIワークロードを実行できるようになります。 このプラットフォームを支えるインフラは、当社のコアコンピタンスの1つです。 Prodvana は、マネージドデリバリーやインフラストラクチャの洞察、自己修復機能を通じて、クラウドネイティブ環境でのデプロイの複雑さを簡素化する革新的な方法を開発しました。 Databricksでは、同社の専門知識を活用してあらゆる種類のインフラストラクチャの改善を実現し、セキュリティを犠牲

データエンジニアリングとデータストリーミングの分野でDatabricksを評価する2つの新しいアナリストレポートを発表できることを誇りに思います： IDC MarketScape: Worldwide Analytic Stream Processing Software, 2024 (リーダー) Forrester Wave™: Cloud Data Pipelines, Q4 2023 (リーダー) IDCレポートは こちら から、Forresterレポートは こちら からダウンロードできます。...

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...

Translation Reviewed by Hiroyuki Nakazato 生成AIを用いることで、組織は計り知れない価値を引き出すことができます。 どの組織もその可能性を認識していますが、生成AI技術をどこでどのように採用するかについて賢明な選択をする必要性には慎重です。 モデルやベンダー、そしてアプローチの数は圧倒的です。 当然のことながら、予算責任者は、生成 AI の導入に伴う投資と再編成を正当化できる実行可能な投資収益率（ROI）戦略を確認する必要があります。 Databricks は、不正検出から財務予測まで、あらゆる分野でエンタープライズ AI の力を Databricks 自身の社内で活用してきた長い歴史を持っています。 当社の 生成 AI プラットフォーム は、Salesforce や...

イントロダクション 金融機関は、複雑な規制検査と、柔軟で包括的なリスク管理ソリューションの差し迫ったニーズを伴う厳しい環境に直面しています。 時代遅れのインフラストラクチャと、さまざまな種類のリスクに関する分離されたデータの負担により、既存のシステムは、CECL（信用損失に関する米国会計基準）、ストレス テスト、流動性リスク、規制データ報告にわたる規制上の期待に持続的かつ効率的に対応するために必要なデータ フレームワークを提供できません。 さらに、複雑なリスクプロセスは長い間大きな障害となっており、変化する規制への迅速な適応や効率的なデータ処理と分析を妨げてきました。 これらの課題に対応するため、金融機関は時代遅れのレガシー システムからクラウドへと重点を移しつつあります。 この変化は、特にリスクと財務機能の統合において、イノベーションと業務効率の重要な推進力となります。 金融機関は、リスク管理を近代化する際に、規制上の懸念に対処するために2つの重要なイニシアチブを検討することができます。 規制リスクと財務のため

本日、すべてのクラウド プラットフォームで Databricks Assistant と AI 生成コメント が 一般提供されること をお知らせいたします 。 Databricks の使命は、プラットフォームをできるだけ簡単に使えるようにし、データと AI を民主化することです。 そのため、これらの機能をすべてのお客様に 追加料金なし で提供しています。 昨年 11 月、当社は、 データ インテリジェンス...

最近開催された Data + AI Summit 2024 は、当社にとって過去最大規模のサミットとなりました。 16,000 名を超える主要顧客、見込み客、パートナーが直接参加し、さらに 40,000 名以上がバーチャルで視聴しました。 重要な製品発表、トレーニング、認定、パートナー紹介、そして数百のブレイクアウトセッションでいっぱいの 4 日間でした。 最も重要なことは、データと AI コミュニティ全体が団結して学習を共有し、ネットワークを構築し、成果を祝い、データと AI の将来に向けて協力し続ける機会となったことです。 サミットでは、CIO Circleの125人以上の参加者を含む、1,000人以上の技術系エグゼクティブがエグゼクティブフォーラムに集まりました。 Databricksの共同設立者と幹部は、10,000 を超える組織がデータ...