2024
ねん
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金融AI技術の急速な発展に伴い、金融業界はデータ処理の複雑性、汎用言語モデル（LLM）の知識制限、急速に変化する市場のニーズ、基盤インフラの課題など、多くの困難に直面しています。データ処理の面では、財務報告書、リアルタイムデータ分析、リスク評価、動的市場情報の多様性と複雑性が技術的解決策に対してより高い要求を突きつけています。
みなさん、こんにちは！今回は、OpenAIが2024年の年末に行った驚きの発表についてご紹介したいと思います。なんと12日連続で新機能やアップデートを発表するという前代未聞の試みを行ったんです！ 「12 Days of […]
AI技術の普及が進む中、多くの企業がGPU計算資源の利用効率化に課題を抱えています。この課題に対して、デジタルトランスフォーメーションを推進するINFINITIXのAI-Stackプラットフォームは、3つのコア技術により、企業がGPUの使用率を最大化し、GPUの計算能力を柔軟かつ効率的に活用できるように支援します。
自動運転車からテキストや画像の自動生成に至るまで、AI技術は私たちの生活に浸透しています。そして、これらのAI技術の運用を支えるのがAI基盤です。本記事では、AI基盤の概要を紹介し、その主要な構成要素を解説します。
近年では、スマート医療開発の事例が次々と進展しています。たとえば、AIによるCTやMRI画像の高速解析は診断の正確性を向上させ、AlphaFoldはゲノムデータを活用してタンパク質構造を予測し、疾病研究や薬剤開発において重要な支援を提供しています。これに加えて、「INFINITIX AI-Stack」のAI開発管理基盤ワンストッププラットフォームを組み合わせることで、AIを活用したスマート医療の実用化がさらに加速します。
人工知能（AI）や機械学習（ML）のモデルトレーニングに必要なGPUリソースは、モデルの複雑さ、データセットの規模、データの出所によって異なります。例えば、軽量な画像分類モデルのトレーニングには1枚のGPUで十分な場合がありますが、GPT-3のような大規模モデルのトレーニングには、数百枚から数千枚のGPUが必要となることもあります。GPUリソースの割り当てをどのように柔軟かつ効率的に行うかは、AI研究開発において極めて重要な課題です。
Googleは2024年12月に「Gemini 2.0」を発表しました。この大型言語モデルは、マルチモーダル機能を備え、さまざまな情報形式の処理を可能とし、特に「Gemini 2.0 Flash」は速度と効率を重視しています。AIとのインタラクションが革新され、Googleエコシステムとの統合も進展しています。
GPU計算資源管理およびAI開発基盤構築ソリューションを提供するINFINITIX Inc.は、Yosunグループと提携し、12月12日に「GenAIエコシステムパートナーフォーラム-Taipei」を開催しました。
緊急速報 テクノロジー業界に激震！OpenAIが12月10日午前、待望の動画生成AI「Sora」を予告なしでリリースするも、わずか数時間でユーザーが殺到し、新規登録を緊急停止する事態に。ネットユーザーからは「言わなければ […]