すべての企業がAIを拡張する前に行うべき10の重要なインフラ判断

すべての企業がAIを拡張する前に行うべき10の重要なインフラ判断

企業のAIコンピューティングの状況は急速に進化しており、最近の動向ではAIインフラを効果的に拡張することの複雑さが浮き彫りになっている。企業がAIソリューションの導入を急ぐ中、導入初期に行われるインフラの決定が...
企業AIコンピューティング・インフラのコスト計算:2024年ガイド

企業AIコンピューティング・インフラのコスト計算:2024年ガイド

企業のAIコンピューティングの状況は変化しつつある。企業がデジタルトランスフォーメーションの取り組みを加速させる中、AIシステムの導入と維持にかかる真のコストを理解することは、ビジネスリーダーにとって極めて重要になっている。最近の動向、...
OpenAIのAPIでユーザー生成コンテンツを管理するための10のベストプラクティス

OpenAIのAPIでユーザー生成コンテンツを管理するための10のベストプラクティス

ユーザー生成コンテンツの管理は、OpenAIのポリシーの遵守を維持するために極めて重要です。チェックされていないコンテンツを許可することは、APIの使用禁止などの深刻な影響につながる可能性があり、業務に大きな支障をきたす可能性があります。このブログでは、10個のベストプラクティスを紹介します。
OpenAI API禁止につながる10のよくある間違い

OpenAI API禁止につながる10のよくある間違い

OpenAIのポリシーを遵守することは、APIを利用する開発者や企業にとって非常に重要です。遵守を怠ると、APIの使用禁止を含む深刻な影響につながる可能性があります。これらの落とし穴を理解することが、OpenAIのAPIを利用するための鍵となります。
OpenAI API禁止を防ぎ、コンプライアンスを確保するための4つのベストプラクティス

OpenAI API禁止を防ぎ、コンプライアンスを確保するための4つのベストプラクティス

企業がAIに何らかの形で関わっている場合、特にOpenAIが提供するようなAIモデルを活用する際には、コンプライアンスがこれまで以上に重要になる。多くの企業が気づいていないのは、ユーザーがOpenAIのポリシーに従わない場合、...
イレブンラボであなたの声をクローンする方法:ステップバイステップガイド

イレブンラボであなたの声をクローンする方法:ステップバイステップガイド

AIオーディオ技術のサブセットであるボイス・クローニングは、高度なディープ・ラーニング・モデルを使用して人間の声のデジタル・レプリカを作成するプロセスである。この革新的な技術は、現代のデジタル・コミュニケーションにおいて重要性を増しており、新たな可能性を提供している。
イレブンラボのAIボイストップ10:AIエージェントでユーザーエクスペリエンスを高める

イレブンラボのAIボイストップ10:AIエージェントでユーザーエクスペリエンスを高める

AIエージェントがさまざまな分野で欠かせない存在となるにつれ、デジタル・ペルソナを動かす音声は、ユーザー体験を左右する可能性があります。当社のAIエージェント・プラットフォームでは、単に良い声というだけでなく、そのエッセンスを体現している傑出した声を10個厳選しました。
フューショット・ラーニングとは?

フューショット・ラーニングとは?

AIでは、限られたデータから効率的に学習する能力が重要になっている。AIモデルが知識を獲得し、新しいタスクに適応する方法を改善するアプローチ、Few Shot Learningが登場した。しかし、Few Shot Learningとは一体何なのだろうか?フューショット・ラーニングの定義 フューショット・ラーニング...
LLMの費用を削減する10の実証済みの戦略 - AI&YOU #65

LLMの費用を削減する10の実証済みの戦略 - AI&YOU #65

今週の統計カスケードでGPT-Jのような小さなLLMを使用すると、GPT-4と比較して1.5%精度を向上させながら、全体のコストを80%削減することができます。(Dataiku)組織が様々なアプリケーションで大規模言語モデル(LLM)にますます依存するようになっています、
LLMの価格体系を理解する:インプット、アウトプット、コンテクスト・ウィンドウ

LLMの価格体系を理解する:インプット、アウトプット、コンテクスト・ウィンドウ

企業のAI戦略において、大規模言語モデル(LLM)の価格体系を理解することは、効果的なコスト管理のために極めて重要です。LLMに関連する運用コストは、適切な監視が行われないとすぐにエスカレートし、予期せぬコスト高騰につながり、予算を狂わせる可能性があります。
ラマ3.1とプロプライエタリLLMの比較:企業にとっての費用対効果分析

ラマ3.1とプロプライエタリLLMの比較:企業にとっての費用対効果分析

大規模言語モデル(LLM)を取り巻く環境は、MetaのLlama 3.1のようなオープンウェイトモデルと、OpenAIのような技術大手が提供するプロプライエタリモデルとの戦いの場となっている。企業がこの複雑な地形をナビゲートするとき、オープンモデルを採用するかどうかの決断が迫られます。
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