生成AI、またはGenAIは、さまざまな分野で注目を集めており、最近の「Talking Out Cloud」リーダーシップチャットシリーズでは、それが何であるか、なぜ注目されているのか、そして企業がこの革新的な概念をどのように取り入れることができるかを探りました。この興味深いテーマを明らかにするために、AIとMLの専門家であり、18年以上の深い業界経験を持つAWSのプリンシパルソリューションアーキテクトであるニラヴ・シャー氏が参加し、彼の洞察と専門知識を共有しました。
ニラヴと一緒に生成AIの世界に飛び込みましょう。
#1 AIとMLの領域で注目を集めているGenAIをどのように定義しますか？
私の理解では、GenAIはさまざまな領域で新しいコンテンツや斬新なアイデアを生成する能力を持つAIの魅力的な分野です。会話、物語、画像、動画、音楽などを作成する可能性があります。GenAIの特徴は、大規模な事前学習済みの機械学習モデル、しばしば基盤モデルと呼ばれるものに依存している点です。これは、テキスト分析、感情分析、画像分類、トレンド予測などの特定のタスクに優れた従来の機械学習モデルとは異なります。
従来の機械学習モデルは、特定のタスクに合わせたラベル付きデータセットでトレーニングを受け、それらのデータセット内のパターンを認識できるようになります。対照的に、基盤モデルは適応性を提供します。異なるタスクごとに別々のモデルを開発しトレーニングするのではなく、これらの事前学習済みモデルをさまざまなアプリケーションに再利用できます。ファインチューニングやプロンプトエンジニアリングのような技術により、全体的な再トレーニングプロセスを必要とせずにカスタマイズが可能になり、貴重な時間とコストを節約できます。
#2 GenAIがその潜在的な誇大広告に対する懐疑論にもかかわらず、人気を集めている理由は何ですか？
GenAIの成長する注目度と人気は、基盤モデルをより成功させ、単なる誇大広告にとどまらないものにしたいくつかの重要な要因に起因しています。重要な要因の1つは、機械学習とAIの革新、特にトランスフォーマーベースのアーキテクチャの導入です。これらのアーキテクチャは、トランスフォーマーニューラルネットワークのように非常に効率的で、扱いやすく、並列化されています。入力と出力の間の相互依存性を特定するのに優れており、より効率的で効果的です。
基盤モデルの台頭のもう一つの重要な理由は、その コンテキスト 学習能力です。これらは、テキスト分類から翻訳、テキスト要約まで、幅広いアプリケーションで価値を発揮します。この新しいトレーニングパラダイムにより、事前学習済みの機械学習モデルが、自然言語プロンプトを使用してコンテキストを把握し、より良い結果を提供することで、最小限の追加トレーニングで新しいタスクに適応できるようになります。
さらに、ますます大規模なデータセットの利用とモデルサイズの成長により、スケールでの新たな行動が生まれました。モデルが臨界サイズに達すると、これまで見られなかった能力を示し始め、これがさらに人気を高めています。
要するに、GenAIはもはや単なる誇大広告ではなく、実際のビジネスアプリケーションで積極的に使用されています。CEO、CTO、取締役会メンバーを含む主要な利害関係者は、GenAIがどのようにビジネスを進化させ、価値を追加できるかを探っています。
#3 CTO / CIOは、GenAIの力を活用するために企業のデータ戦略にどのような変更が必要ですか？
基盤モデルの可能性は間違いなく興奮を呼び起こしますが、その利用はまだ初期段階にあることを認識することが重要です。顧客はこれらのモデルを迅速にアプリケーションに統合し、エンドユーザーのために新しい機能や体験を作り出したり、既存のアプリケーションを強化したりすることを熱望しています。しかし、いくつかの課題が立ちはだかっています。
まず、顧客は特定のビジネスユースケースに合った高性能な基盤モデルの幅広い選択肢を必要としています。これらのモデルを発見しアクセスするためのアクセス可能で簡単な手段を必要としており、それにより革新し、多様なビジネス課題に対処することができます。
次に、顧客はこれらの機能をアプリケーションにシームレスに統合し、複雑なインフラストラクチャの管理や大きな運用コストをかけずに済むことを求めています。この統合プロセスを簡素化することが優先事項です。
最後に、顧客は基盤モデルを活用して独自のデータセットを使用してカスタムアプリケーションを構築したいと考えています。データは貴重な資産であり、データのプライバシーとセキュリティが最優先です。データへのアクセスやモデルトレーニング中の使用方法を決定する完全なコントロールを維持したいと考えています。
これを達成するために、顧客はデータの近代化戦略を模索しており、データウェアハウジングやデータレイクソリューションの集中化を含め、ガバナンス、きめ細かいコントロール、データサイロの排除を確保しています。
#4 GenAIの概念を実装するために、AWSが提供するサービスやツールは何ですか？
AmazonとAWSは25年以上にわたる革新の豊かな歴史を持ち、AIとMLを私たちのDNAの一部と考えています。GenAIの概念を理解し活用するために、幅広いサービスを提供しています。
GenAIに関しては、顧客が特定のニーズに合ったツールを選択できるように、広範なサービスを提供しています。ネイティブAIアプリケーション向けの既存のサービスがいくつかあり、最近ではGenAIをサポートする新しいオファリングを導入しました。
これらのオファリングの1つがAmazon Bedrockであり、AI21 Labs、Anthropic、Amazon Titanなどの主要プロバイダーからの基盤モデルを使用して、生成AIアプリケーションを簡単に構築しスケールするためのプラットフォームです。
完全に管理されたサーバーレス機能により、顧客はさまざまな基盤モデルを迅速に利用開始できます。独自のデータセットで安全にカスタマイズし、アプリケーション内にシームレスに統合して展開でき、基盤インフラストラクチャの管理の手間を省くことができます。
また、クラウドでのトレーニングと推論のための最高のインフラストラクチャを提供しており、AWS Graviton2プロセッサと高速ネットワーキングを備えたEC2インスタンスを特徴としています。この組み合わせにより、要求の厳しい機械学習ワークロードに対して、優れたスループットと超低遅延を実現します。
さらに、Amazon CodeWhisperのような生成AI機能を内蔵したサービスも提供しており、AI駆動のコードコンパニオンとして、ソースコード行や完全な関数コードを生成します。人気のある統合開発環境にシームレスに統合され、自然言語コメントや周囲のコードを通じてコード生成を促進し、開発者にとって貴重なツールとなっています。
さらに、Amazon SageMakerのようなサービスを提供しており、顧客がオープンソースまたは独自の基盤モデルを使用してGenAIの取り組みを開始できるようにしています。
これらは、顧客がGenAIを迅速かつ効果的に開始し、基盤モデルの力を活用してAIとMLの能力を向上させるために提供しているサービスの一部です。
Amazon ComprehendとSageMakerを活用して、PRのリーディングファームであるThe PRacticeのためにユニークなデジタルプラットフォームを作成した方法を学びましょう。
#5 AWSとそのコンサルティングパートナーであるSourceFuseとの協力から顧客はどのような利益を得られますか？
AWSのパートナー、特に150か国以上にわたる10万以上の組織からなる広範なパートナーコミュニティは、顧客の変革の旅をサポートする上で重要な役割を果たしています。これらのパートナーはさまざまな側面でゲームチェンジャーとして機能します。
まず、顧客がソリューションを移行、近代化、革新、拡大するための支援を提供し、ビジネス目標の達成をサポートします。このパートナーシップは、機敏性の向上とコスト削減につながる可能性があります。
より具体的には、パートナーは3つの主要な領域で価値を提供します。コスト効率が高く、スケーラブルで革新的なクラウドソリューションを提供することで、顧客が技術トレンドの最前線に立ち続けることを可能にします。AWSのアドバンストコンサルティングパートナーは、さまざまな業界の多様なクライアントとの経験から得た専門知識を提供し、顧客が独自のビジネスニーズに効果的に対処するのを支援します。
さらに、AWSパートナーコミュニティの広範なリーチにより、顧客は必要なときにどこでもサポートを受けることができます。ソフトウェア、ハードウェア、その他のソリューション分野における信頼できるパートナーのグローバルネットワークを持ち、顧客はAWSの旅を導くためにパートナーを選択でき、これらのパートナーはAWSの探求と体験において不可欠な要素となっています。
