顧客サービスのチャットボットからコンテンツ生成まで、さまざまな用途で大規模言語モデル（LLM）への依存が高まる中、LLMのコスト管理という課題がクローズアップされている。LLMの導入と運用に関連する運用コスト...

Meta社はこのほど、これまでで最も先進的なオープンソースの大規模言語モデル（LLM）であるLlama 3.1を発表した。このリリースは、AI技術の民主化における重要なマイルストーンであり、オープンソースとプロプライエタリモデルの間のギャップを埋める可能性がある。Llama...

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理と生成において前例のない機能を提供し、エンタープライズ・アプリケーションに変革をもたらしつつある。しかし、企業がLLMの流行に乗る前に、取り組むべき重要な課題がある。

大規模言語モデル（LLM）がほぼすべての分野や産業を破壊し続ける中、LLMは幻覚というユニークな課題をもたらしている。このようなAIが生成する不正確さは、LLM出力の信頼性と信用性に重大なリスクをもたらす。LLMとは

AIエージェントが企業ソリューションにますます普及するにつれ、大規模言語モデル（LLM）のコスト管理は、開発者や企業にとって重要な関心事となっている。LLMは強力ですが、特に規模が大きくなると運用コストが高くなります。

AIエージェントが高度化するにつれ、開発者はその信頼性、パフォーマンス、費用対効果を確保する上で大きな課題に直面している。AIエージェントの開発とモニタリングには、以下のような独自のハードルがあります：マルチエージェントの複雑な管理...

人工知能の分野は近年、特にAIエージェントの開発において目覚ましい進歩を遂げている。これらの知的エンティティは、タスクを実行し、意思決定を行い、自律的にユーザーや他のシステムと対話するように設計されている。このような...

最先端のマルチエージェント・フレームワークであるAutoGenと高度な言語モデルであるLlama 3は、開発者がAIエージェントの作成と展開に取り組む方法を変えようとしています。マイクロソフトが開発したAutoGenは、洗練されたマルチエージェントシステムを構築するための包括的なプラットフォームとして際立っています。

人工知能の分野では近年、よりダイナミックで適応性の高いシステムへと大きくシフトしており、この進化がAIエージェントを生み出している。これらのエージェントが高度化するにつれて、その開発にますます注目が集まっている。

AIの分野で最もエキサイティングな進展のひとつは、エージェント型ワークフローの台頭である。この新しいパラダイムは、AIエージェントと大規模な言語モデルのパワーを活用し、これまでにない効率性と柔軟性をもって複雑なビジネスプロセスに取り組むものである。