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生成AIアクセラレーター

トピック 内容...
マネーロンダリング防止アクティビティスコアリング(AML) 顧客情報や取引情報などの履歴データを使用する機械学習モデルを構築して、疑わしい取引報告(SAR)生成の原因となったアラートを特定します。
生成AIを使用したスマートクラスターラベリング DataRobotの提供するクラスタインサイトにChatGPTを組み合わせ、OpenAIとDataRobotのAPIを用いて、クラスタにビジネスやドメインに特化したラベルを付与する。
生成AIを使用した顧客コミュニケーションの向上 GPT-3などの生成型AIモデルを使用して、予測を向上させ、顧客に対して専門家のような親切な回答を提供する方法。
ハイパーパラメーター最適化ワークフロー DataRobotの既存のハイパーパラメータチューニングを基にして、hyperoptモジュールをDataRobotのワークフローに統合する。
エラー分析用のゼロショットテキスト分類 大規模言語モデル(LLM)を使用したゼロショットテキスト分類を利用し、教師ありテキスト分類モデルのエラー分析に注目する。
生成AIによるカスタマーサポートワークフローの最適化 生成型AIモデルを使用してレベル1のリクエストに対応し、サポートチームがより緊急で目立つリクエストに集中できるようにします。
カスタム指標による生成AIの監視 LLMおよび生成型AIソリューションを監視し、整合性と投資収益率(ROI)を測定するためのカスタムメトリクスを提供します。
JITR Botを使用してコンテキスト認識の応答を生成 「ジャストインタイムリトリーバル」(JITR)を使用して、コンテキストに応じた即時の回答を提供するためのデプロイを作成する。
医学研究を使用してヘルスケア会話エージェントを構築する 検索拡張生成(RAG)を使用して、医療従事者向けの会話エージェントを構築します。
大規模言語モデルで監視機能を有効化する コードのリファクタリングを行うことなく、既存の生成AIソリューションでLLMOpsつまりオブザーバビリティを有効にします。
生成AIを使用した製品フィードバックレポートの自動化 予測AIモデルと生成AIモデルを組み合わせて使用することで、感情的文章の要約と分割の自動化に関するガードレールの制約を克服できます。
RSSフィードから記事の要約を作成 RSSフィードを使ってStreamlitアプリで記事を要約する方法を紹介します。
Google GCPとDataRobotでファインチューニングされたLlama 2 Google GCPとDataRobotにLlama 2を統合する方法を紹介します。
TeamsやSlack用のエンタープライズチャットボット TeamsやSlack用のボットなど、コラボレーション可能なアプリのプラグインを構築します。
Use Google Gemini with DataRobot Leverage LLMs proposed by hyperscalers via the Custom Model Workshop.
Use an LLM custom inference model template The LLM custom inference model template enables you to deploy and accelerate your own LLM, along with "batteries-included" LLMs like Azure OpenAI, Google, and AWS.
Use DataRobot generative AI with Microsoft Teams With DataRobot's Generative AI offerings, organizations can deploy chatbots without the need for an additional front-end or consumption layers.
Mistral 7B on Google GCP and DataRobot Google GCPとDataRobotにMistral 7Bを統合する方法を紹介します。

更新しました June 7, 2024