Satellite分野でLLMを活用し、自然言語の方法でAPIをどのように実装できるかを学ぶセッションでした。Engineeringを直接体験できるHands-onで構成されていました。documentation)」が必要なのに対し、Gen.AIによるAPI活用は「自然言語プロンプトエンジニアリング」と「LangChain」を活用することでAPIを簡素化することができます。AIによるAPI活用は「自然言語プロンプトエンジニアリング」と「LangChain」を活用することで、APIを簡素化することができます。Modelによって駆動されます。AIの応用分野には、カスタマーエクスペリエンスの向上(チャットボット、仮想アシスタントなど)、従業員の生産性向上(インタラクティブ検索、要約など)、創造性とコンテンツ作成(ライティング、メディア、デザインなど)、ビジネスオペレーションの改善(ドキュメント処理、プロセス最適化、サイバーセキュリティなど)があります。AIを宇宙分野に適用することで、衛星画像分析の改善、合成データを使用したトレーニングデータセット、これによる物体識別の改善、そして衛星画像セットに対する自然言語クエリと結果値の向上などのメリットを得ることができます。JumpStartは、事前にトレーニングされたモデルとアルゴリズムを含む機械学習ハブであり、ユーザーインターフェイスとAPIベースのシングルクリックによるモデル配布、例題を含むノートブック、および組織内でモデルとノートブックを共有してコラボレーションする機能を提供します。Bedrockの動作原理は4つのステップで構成されています。1.基礎モデルの選択2.プロンプトエンジニアリング3.追加のAPIまたはデータ接続4.実行このプロセスでは、作業を分解して調整し、ユーザーに代わってAPI呼び出しを実行し、完全に管理されたインフラストラクチャを提供します。JumpStartは、事前にトレーニングされたモデルとアルゴリズムを含む機械学習ハブであり、ユーザーインターフェイスとAPIベースのシングルクリックによるモデル配布、例題を含むノートブック、および組織内でモデルとノートブックを共有してコラボレーションする機能を提供します。JumpStartの使用方法は3つのステップで構成されています。1.モデルプロバイダーが提供する基礎モデルを選択2.AWSコンソールからモデルを試用し、デプロイします。3.選択したモデルを微調整し、機械学習ワークフローを自動化します。SageMakerの機能と完全に統合されます。Modelにはどのようなものがあるのでしょうか。・Jurassic-2は複数の言語のテキスト生成のための多言語モデルです。2は、会話や質問応答、ワークフローの自動化に焦点を当てたモデルです。・Commandは、100以上の言語でビジネスアプリケーション用のテキスト生成を提供します。2は、会話や言語作業に適した微調整モデルです。Diffusionは、ユニークでリアルな画像、アートワーク、ロゴ、デザインを生成します。プロンプトエンジニアリングは、自然言語テキスト(プロンプト)を使用して、生成的なAIソリューションをガイドし、目的の出力を生成するプロセスです。Bedrock基礎モデル」が中間段階として使用されます。プロンプトエンジニアリングを活用する方法として、2つの方法があります。promptは、単一の入力を使用します。promptは、複数の例を利用して単一の結果を出力します。森の中にカモフラージュされた複数の車両の衛星画像から新たな車両を生成することです。それでは、さっそくハンズオンに入りましょう。prompt、CodeWhispererなど、最新のトレンドに合わせて構成されています。いう程度のワークショップとなります。全体的な流れは以下の通りです。後ろはBedrockが存在し、FMを回して、それに対する問い合わせをConsoleを通じて簡単に確認できる構造です。playgroundというインターフェースを提供し、どのようなUIを作らなくても、これを介して複数のFMを利用しながら問い合わせを残すことができます。modelを活用します。利用したAPI連動を実装します。LangChainを利用して、LLMを利用したインタラクティブなコントロールが可能になります。LangChainの”APIChain”関数を利用してAPIドキュメントを学習させる予定で、インタラクティブなコメントのために”from_llm_and_api_docs”を使います。StudioのNotebookで実装してみます。最終的なコードは以下の通りです。APIChainを通じてAPIドキュメントを学習し、LLMのLangChainを利用してインタラクティブにcommandを実行する部分は下記の通りです。LangChain”を活用して結果値を取得することができました。セッションを終えてAI/MLが様々な面で進化していることを実感しました。LLMとBedrockを利用することで、人がAPIドキュメントのようなものを学習する必要がなく、目的の結果値を導き出す手段が生まれています。LangChainはインタラクティブにサービスを作ることができるように構成されているので、そのプロセスがとても簡単になりました。驚きつつも、一方で未来の姿を想像すると少し怖い部分もありました。機械が代わりに学習してくれて、人は会話で要求すれば結果が出せる時代になったような気がします。