Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Amazon Bedrock超入門を読んで用語整理してみた
Search
Satoshi Kaneyasu
March 27, 2024
3
160
Amazon Bedrock超入門を読んで用語整理してみた
Satoshi Kaneyasu
March 27, 2024
Tweet
Share
More Decks by Satoshi Kaneyasu
See All by Satoshi Kaneyasu
アプリケーションエンジニアがDistributed Load Testingで 負荷テストをしてみる〜Ver.B〜
satoshi256kbyte
2
42
アプリケーションエンジニアがDistributed Load Testingで負荷テストをしてみる〜Ver.A〜
satoshi256kbyte
2
78
AWS App Studio (Preview)は何分でアプリを作れるのか
satoshi256kbyte
0
180
AWS CodeGuruでPythonのコードを自動レビューしてもらおう
satoshi256kbyte
1
120
Gitでコンフリクトが起きたらコミットしよう
satoshi256kbyte
1
45
ワクワク状態を維持するレトロスペクティブ
satoshi256kbyte
1
98
プログラムのスタート地点はどこなのか?
satoshi256kbyte
1
65
DB調査をしやすくするためのログ設計
satoshi256kbyte
5
540
Amazon Aurora Serverless v2が意外と高かった話と、AWS Database Migration Serviceの話
satoshi256kbyte
1
290
Featured
See All Featured
Designing Experiences People Love
moore
136
23k
Speed Design
sergeychernyshev
9
270
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1026
450k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
219
8.8k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
93
13k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
26
1.6k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
323
37k
Fontdeck: Realign not Redesign
paulrobertlloyd
79
5.1k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
502
140k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
423
64k
5 minutes of I Can Smell Your CMS
philhawksworth
200
19k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
12
3.8k
Transcript
Amazon Bedrock超⼊⾨を読んで ⽤語整理してみた 2024.03.27 すごい広島 IT初⼼者の会 SATOSHI KANEYASU
⾃⼰紹介 ⽒名︓兼安 聡 職種︓クラウドエンジニア 担当︓PM、スクラムマスター、DevOps 趣味︓サックス、筋トレ、CS ゲーム 資格︓ X(Twitter)︓@satoshi256kbyte
2⽉末発売の 本を読みました
本を読んだ理由 ⽣成AI系のPJを経験したんだけど、 まだ⽤語の整理できてないな・・・って
なので 整理してみます
AIモデル • AIモデルは機械学習のモデル • 本来は学習させねばならない • ⼤量の⾃然⾔語データを学習したAIモデルは、⼤規模⾔語モデル (LLM)または基盤モデルと呼ばれる。 • AIモデル=LLM=基盤モデル(多分)
AIプラットフォーム • ChatGPのGPTは、GPTというAIモデルが使われてるという意味 • 様々なAIモデルを実⾏する基盤がAIプラットフォーム • 主要なクラウドサービスにはAIプラットフォームがある • AWSのAmazon Bedrock
• AzureのAzure AI • GCPのGoogle VertexAI
Amazon Bedrockで提供している AIモデル • Amazon Titan • AI21 Labs/Jurassic-2 •
Anthropic/Claude • Cohere/Command • Meta/Llama 2 • Stability AI/Stable Diffusion XL
Amazon Bedrockと Amazon Kendraの違い • Amazon Kendraは機械学習を利⽤した検索サービス ⾃然⾔語でドキュメントを検索 • Amazon
Bedrockは、 Kendraで⾒つかったドキュメントから回答を⽣成する • 役割が違う
ハルシネーションとRAG • ハルシネーション︓AIが不正確な回答をする現象 • RAG(Retrieval-augmented Generation)︓AIモデルに追加情報を 提供し、回答の精度を⾼める⼿法
Ragas • Ragas(RAG Assessment)︓RAGを使⽤した回答の効果を評価す るフレームワーク
LangChain • LangChain︓異なるAIモデル間の⼊出⼒形式の差を吸収し、対話形 式のやり取りを可能にするツール
気になったこと • 現状の現場だと、 Bedrock+Kendraはほぼセットで、いきなりRAGの話になる (個⼈の感想です) • PJをこなすだけでは正しい知識が得られないこともある • PJ開始時にチームで読み合わせをしてもよいのでは