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Snowflake、 BUILD 2024でAIアプリ開発の強化を発表

Generatived

24/11/13 4:30

AIデータクラウド企業のSnowflakeは、BUILD 2024開発者会議で、エンタープライズデータを使用したAIアプリケーションの開発と展開を強化する新機能を発表しました。同社の最新のアップデートは、会話型アプリの作成を簡素化し、AIイニシアチブの効率と信頼性を向上させることを目指しています。SnowflakeのAI責任者であるバリス・グルテキン氏は、効果的な意思決定には正確で信頼できるAIが重要であると強調し、AIモデルを強化するための高品質データの必要性を強調しました。

同社ではCortex AIの採用が大幅に増加しており、企業は多様なデータソースと簡素化されたオーケストレーションを使用してAIアプリを構築できるようになりました。新しい進歩には、会話型アプリのマルチモーダルサポート、包括的なナレッジベースコネクタ、および改善されたドキュメント前処理機能が含まれます。さらに、 Snowflakeはアプリの統合を合理化するAPIと、アプリの信頼性とコンプライアンスを強化するための組み込みの評価と監視を導入しました。

Snowflake はNLP 機能の強化も発表し、大規模言語モデル (LLM) を使用したバッチテキスト処理のカスタマイズ オプションをさらに充実させました。同社は事前トレーニング済みの LLM の選択肢を拡大し、ユーザーがニーズに最適な LLM を選択できるようにするためのツールである Cortex Playground を導入しました。さらに、 Snowflake は、開発者がモデルをカスタマイズし、大規模な推論ジョブをより効率的に処理できるように、サーバーレス ファインチューニングとプロビジョニングされたスループットを展開しています。

機械学習 (ML) 開発をサポートするため、 Snowflake ML には GPU 搭載ノートブックと強化された監視機能が含まれるようになりました。Snowflake Notebooks からアクセスできる Container Runtime を使用すると、分散 ML トレーニング ジョブを効率的に実行できます。同社はまた、モデルを本番環境にデプロイするための新しい Model Serving in Containers と、パフォーマンスを監視するための ML モデルの Observability も提供しています。Snowflake の Model Explainability 機能は、ユーザーがモデルの出力を理解し、弱点を検出するのに役立ちます。

Snowflake の進歩は、企業の業務への AI の統合を促進し、企業が AI を活用して意思決定と業務効率を向上できるようにするツールとサービスを提供するという同社の取り組みを反映しています。

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