- Generative AIは2022年後半以降、テクノロジースペースで中心的なトピックとなっています。
- 多くの新しい大規模言語モデル（LLM）の導入や幻覚、限られた文脈ウィンドウ長さ、プロンプトエンジニアリング、コストなどの問題の特定により、LLMを企業環境で安全かつ効率的に使用するために機能や機能を追加する必要があると認識されています。
- 企業や組織がGenerative AIを迅速に採用することが難しくなっており、そのような課題にはGenerative AIの専門知識やスタッフの不足、異なるモデルを評価するためのフレームワークの欠如、モデル展開メカニズムの不足、LLMのためのガードレールとモニタリングの実装方法の不明、従来の予測AIとGenerative AIの組み合わせ方法などが含まれています。
- DataRobotはこれらの課題に対処するためのソリューションを提供し、Predictive AIとGenerative AIの両方の機能を提供します。また、AWS Competencies in ML、data and analytics、financial servicesを取得しており、Amazon SageMakerのAWS Service Ready Specializationも保持しています。
- DataRobotのSaaSプラットフォームはAWS上で構築されており、モダンなKubernetesデザインを提供しており、頑強でスケーラブル、信頼性の高いAIソリューションを顧客に提供しています。
- DataRobotは、予測AIとGenerative AIの両方に監視ツールを装備し、迅速にセットアップできます。Generative AIでは、プロンプトインジェクションの防止、センチメントおよび有害性分類、個人を特定可能な情報（PII）の検出などを支援するガードレールを提供しています。
私の考え:
Generative AIの普及にはさまざまな課題があり、企業や組織がそれを迅速に採用するのは難しいです。DataRobotのようなプラットフォームは、これらの課題に対処するための包括的なソリューションを提供し、Predictive AIとGenerative AIの両方の能力を低コード・ノーコード（LCNC）デザインで提供しています。これにより、企業や組織はAIを使用してビジネス価値を提供し、革新を促進することができます。