メディア＆エンターテインメントにおける大規模言語モデル
Original: Large Language Models in Media & Entertainment 翻訳: junichi.maruyama メディア＆エンターテインメント業界は、データを中心とした革命の真っ只中にあり、消費者をあらゆる体験の中心に据えています。あらゆる規模の組織が、パーソナライズされた1:1体験を大規模に提供する次の破壊的イノベーションを実現するために、今、探求を続けています。特に、あるテクノロジーは、このゲームを根本的に変える力を持っています： ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）です。LLMは、ユニークなコンテンツを生成するだけでなく、複雑な情報を深く理解し、人間のような対話をシミュレートする力を備えています。このブログでは、パーソナライゼーション、マネタイズ、コンテンツ制作という3つの主要分野におけるLLMの変革の可能性について説明します。これにより、メディアやエンターテインメント業界のデータおよびAIリーダーは、現実の世界にインパクトを与え、新しい収益源を開拓するこ
ついにスタート： ジェネレーティブAIラーニングの新提案
Original: Now Available: New Generative AI Learning Offerings 翻訳: junichi.maruyama Databricks Academyで提供するGenerative AI学習の新ポートフォリオを発表 大規模言語モデルへの 登録 ： Databricks AcademyのApplication through Productionを今すぐ受講してください！ ChatGPTやDollyなどのGenerative AIは、企業の将来の成功に欠かせない存在になっています。この市場で競争力を維持するためには、Generative AIを活用するためのスタッフのスキルアップとトレーニングが必要です。...
DatabricksとDell ECSストレージによるハイブリッドクラウドソリューション
Original: Hybrid Cloud Solutions with Databricks and Dell ECS storage 翻訳: junichi.maruyama 先週行われたDell Technologies World 2023のオープニングキーノートから、デルとDatabricksの 戦略的パートナーシップの発表 がありましたのでご紹介します。私たちの共同のお客様は、パブリッククラウド、オンプレミス、プライベートクラウドを問わず、 Databricks Lakehouse Platform から Dell's...
Databricks Marketplaceのパワーをメディアとエンターテイメントに解放する - featuring LiveRamp
Original: Unleashing the Power of the Databricks Marketplace for Media and Entertainment - featuring LiveRamp 翻訳: junichi.maruyama 今日のデータ主導の状況において、企業はデータを統合し、オーディエンスのプロフィールを豊かにする有意義なインサイトを導き出すという課題に直面しています。従来のデータ統合手法では、複雑さや非効率さを招き、うまくいかないことも少なくありません。しかし、新しい Databricks Marketplace で利用できる主要なデータ連携プラットフォームであるLiveRampと、Databricks Lakehouseの変革的な機能により、組織はデータ集約を簡素化し、データセット間のオーディエンスを容易に結びつけることができます。 データアグリゲーションへの挑戦...
構造化ストリーミングにおける適応的なクエリの実行
Original: Adaptive Query Execution in Structured Streaming 翻訳: junichi.maruyama Databricks Runtimeでは、 Adaptive Query Execution (AQE) は、クエリ実行中にランタイム統計を使用してバッチクエリを継続的に再適正化するパフォーマンス機能です。Databricks Runtime 13.1以降、 ForeachBatch Sinkを使用するリアルタイムストリーミングクエリも、 Project Lightspeed の一環として、AQEを活用して動的再最適化を行います。...
Delta Live Table（DLT）を用いたGDPR・CCPAにおける「忘れられる権利」の取り扱いについて
Original: Handling "Right to be Forgotten" in GDPR and CCPA using Delta Live Tables (DLT) 翻訳: junichi.maruyama ここ数十年でデータ量は爆発的に増加し、各国政府は個人データに対する個人の 保護と権利を強化するための規制を設けています。 General Data Protection Regulation （GDPR）と...
Cleanlab Studioを使ったより良いデータでより良いLLMを
Original: Better LLMs with Better Data using Cleanlab Studio 翻訳: junichi.maruyama この投稿とそれに付随する ノートブック と チュートリアルビデオ は、 Cleanlab Studio を使用して、大規模言語モデル（LLM、基礎モデルとも呼ばれる）のパフォーマンスを、それらが微調整されるデータを改善することによって改善する方法（ Data-centric AI （DCAI）とも呼ばれるアプローチ）を示します。事例として、LLMの最も一般的な使用例の1つである、テキスト分類のためのモデルのファインチューニングを、Stanford politeness...
ようこそbit.io : 開発者エクスペリエンスへの投資
Original: Welcoming bit.io to Databricks: Investing in the Developer Experience 翻訳: saki.kitaoka この度、bit.ioがDatabricksの一員と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、組織が最も困難な問題をデータで解決できるようにすることに常に重点を置いています。そのためには、すべてのデータ実務者やチームにパワフルでシンプルなツールを提供し、簡単に導入でき、毎日楽しく使えるようにする必要があります。 bit.ioは、非常にユーザーフレンドリーなインターフェース、摩擦のないサインアップ体験、わかりやすいワークフローを提供することで、その存在を際立たせてきました。また、bit.ioのチームは、現代の開発者やデータエンジニアのニーズを深く理解していることも証明しました。Databricksでは、共同創業者のAdam FletcherとJonathan Mortensenとチームがその専
ファイルアップロードとデータ追加UIでLakehouseに簡単に取り込む
Original: Easy Ingestion to Lakehouse with File Upload and Add Data UI 翻訳: junichi.maruyama Lakehouseへのデータ取り込みは、多くの組織にとってボトルネックとなり得ますが、Databricksを使用すれば、様々なタイプのデータを迅速かつ容易に取り込むことができます。小さなローカルファイルでも、データベース、データウェアハウス、メインフレームなどの大規模なオンプレミスストレージプラットフォームでも、リアルタイムストリーミングデータでも、その他のバルクデータ資産でも、DatabricksはAuto Loader、COPY INTO、Apache Spark™ API、設定可能なコネクタなどの幅広い取り込みオプションであなたをサポートします。また、ノーコードまたはローコードアプローチをご希望の場合は、Databricksはインジェストを簡素化する使いやすいインターフェイスを提供します。 データインジェストブログシリーズの第
グレート・アンロック: 製造業における大規模言語モデル
Original: The Great Unlock: Large Language Models in Manufacturing 翻訳: junichi.maruyama 製造業は、自動化を進め、オペレーションを可視化し、製品・技術開発を加速させるための新しい方法を常に模索しています。そのため、企業は常に深い技術的進歩の最前線にいることが求められます。製造業で最近見られる技術的進歩のひとつに、Generative AI、特にLarge Language Models（LLM）の利用があります。Generative AIは、既存のデータから認識したパターンに基づいて新しいユニークなデータを作成することができますが、LLMはさらに一歩進んで、複雑な情報を理解・整理し、人間のような対話を生成する能力を備えています。 製造業では、接続された車両、工場、建物、作業員によって生成される大量の複雑な非構造化データ（センサー、画像、ビデオ、テレメトリ、LiDARなど）が発生しますが、その多くは、データをリアルタイムでストリー