Original Blog : Introducing Apache Spark™ 3.4 for Databricks Runtime 13.0 　 (翻訳： junichi.maruyama ) 本日、 Databricks Runtime 13.0 の一部として、Databricks上で Apache Spark™ 3.4...

Original Blog : Retail in the Age of Generative AI 翻訳： junichi.maruyama Generative AI（生成AI）とは？ ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、Generative AI（生成AI）という大きなトピックとともに、最近大きな注目を集めている。ユーザーが提供したプロンプトに対して、一見思慮深く、十分な情報を持った、さらには人間のような応答を生成するその能力は、本当に驚くべきものです。多くの企業がこれらをゲームチェンジするテクノロジーとして認識しており、ChatGPTを開発したOpenAIのような組織は、この話題を利用して収益をあげています。 このAIの新しい波を理解するために、まずその定義から始めましょう。Generative AIとは、文章や画像、音楽など、一見独創的で新しい創造物を生み出すことができる技術です。これらのAIは、すでに行われたことを繰り返すだけではありません。大量の事例をもとに学習させたモデルは、人間が

Original Post： Free Dolly: Introducing the World's First Truly Open Instruction-Tuned LLM 翻訳： Takaaki Yayoi 2週間前、ChatGPTのような人間のインタラクティブ性(指示追従性)を示すように、$30以下でトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)である Dolly をリリースしました。本日、 研究と商用利用 にライセンスされた、人の手で生成された指示データセットでファインチューンされた、史上初のオープンソース、指示追従LLMである Dolly 2.0 をリリースします。...

Original Blog : Synthetic Data for Better Machine Learning 翻訳： junichi.maruyama この1年で最も話題になった、 ChatGPT や DALL-E のような生成AIの進化を試したことがある人も多いでしょう。これらのツールは、複雑なデータを消費し、より多くのデータを生成することで、驚くほど知的なもののように感じられるのです。これらやその他の新しいアイデア（ diffusion models 、 generative adversarial networks 、GAN）は、遊んでみると楽しく、恐ろしいとさえ感じます。...

Original Blog : The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 2: Identify and prioritize use cases 翻訳： junichi.maruyama 本連載は、データおよびAIの変革イニシアチブを率いるシニアエグゼクティブと重要な洞察と戦術を共有するための複数回シリーズのパート2です。シリーズのパート1は こちら...

Original Blog : Announcing General Availability of Cluster Policies 翻訳： junichi.maruyama この度、クラスターポリシーが一般公開されることになりました。 Why Databricks cluster policies? Databricksのクラスタポリシーによって、管理者は以下のことが可能になります： エンドユーザーのクラスタ構成を制御することで、コストを抑えることができます。 エンドユーザーによるクラスタ作成の効率化 コスト管理のためにワークスペース全体にタグ付けを強制する。 Databricksは、個人利用、共有利用、ジョブという3つの一般的なユースケースに対して、あらかじめ設定されたクラスターポリシーを提供します。管理者は、独自のポリシーをカスタマイズしたり、あらかじめ設定されたオプションを編集することも可能です。 How to...

このブログ投稿はCareSourceのRuss Scoville (Vice President of Enterprise Data Services)、Arpit Gupta (Director of Predictive Analytics and Data Science)、and Alvaro Aleman (Senior Data Scientist) との共同によるものです。 Original...

Original Blog : The Lakehouse for Manufacturing 翻訳： junichi.maruyama あらゆる業界が、生成的AI、データ共有、生産性、予測分析といったトピックについてどう考えるかが問われています。しかし、これは製造業において特に何を意味するのでしょうか？なぜこのようなシフトが重要なのでしょうか？なぜ、未来がそれに左右されるのでしょうか？ 製造業は、次のSKU、機械、自動車、飛行機といった主要な生産単位を効率的に提供するだけでなく、より高い成長性、より安定した収益源、外部ショックに対するより高い回復力といった、より高い拡張性を示すテクノロジー対応のビジネスを提供することに常に焦点を当て、ビジネスを再構築しています。 この業界は膨大な量のデータ（小売、メディア、金融サービスなどの業界の2～4倍）を生成し、このデータは今後5年間で200～500％と推定される指数関数的な速度で成長しています。この膨大なデータの増加は、コネクテッドワーカー、ビル、車両、工場から発せられる

Original Blog : Run SQL Queries on Databricks From Visual Studio Code 翻訳： junichi.maruyama 本日、人気のSQLTools拡張機能の プレビュードライバ を使用して、Visual Studio CodeからDatabricks上のSQLクエリを実行できるようになったことをお知らせします。このプレビュー・リリースは、先日公開された VS CodeのDatabricks拡張機能 を補完するもので、これによりユーザーはDatabricksが管理するコンピュート上でローカルに開発したコードを同期して実行することができます。 Databricks...