junichi.maruyama大規模言語モデルの分野で素晴らしい進歩が見られる中、お客様から、SQLアナリストが日々のワークフローでこの強力なテクノロジーを活用できるようにするにはどうしたらよいかという問い合わせがありました。パブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います。Models(LLM)にアクセスできるようになります。今回の発表により、使い慣れたSQLのインターフェイスから、自社のデータに対してLLMの実験を素早く行うことができるようになりました。Tablesやスケジュールされたジョブなど、既存のDatabricksツールを使用して、それを本番用パイプラインに素早く変換することができます。これにより、LLMの開発および生産化のワークフローが大幅に簡素化されます。Functionsは、LLMの呼び出しに関する技術的な複雑さを抽象化し、アナリストやデータ科学者が基礎となるインフラを心配することなく、これらのモデルの使用を開始できるようにします。)のいずれかに分類するレポートを作成するタスクを与えられたとします。通常、このような場合、データサイエンス・チームに分類モデルの作成を依頼することになります。使えば、OpenAIのChatGPTモデルのような大規模言語モデルを、SQLから直接呼び出すことができます。Functionsを使用すると、このプロンプトをカスタムSQL関数にすることができます。classificationFROMyour_datasetこの例を使って、そのために必要なステップを説明していきましょう。OpenAIサービスを使用しますが、OpenAIを使用することも可能です。今後のリリースでは、DollyのようなオープンソースのLLMを含む、他の大規模言語モデルを有効にする予定です。Secretとして保存し、SECRET関数で参照できるようにしました。0.0);AI_GENERATE_TEXT関数を別の関数で囲むことをお勧めします。トも、データサイエンティストが新しいモデルを作成するためのチケットも必要ありません。必要なのは、プロンプトを開発するためのちょっとした創造性と、LLMの驚くべきパワーをお客様のデータにもたらすための簡単なSQLだけです。Functionsを使えば、ある言語から別の言語への翻訳、テキストの要約、サポートチームへの次のステップの提案、さらには複数の関数呼び出しによるマルチショットプロンプトなど、大規模言語モデルのパワーを活用することができます。Functionsは、ユーザーがLLMをビジネスに合わせて簡単にカスタマイズし、LLMをデータで使用できるようにするための私たちの旅の始まりにすぎません。パブリックプレビューのお申し込みはこちら。ChatGPTのセンセーショナルなリリースを受け、大規模言語モデル(LLM)が現在脚光を浴びています。多くの人が、このようなモデルを自分のアプリケーションでどのように活用できるかを考えています。トランスフォーマーライブラリを通じて、Databricks上でこれらのモデルにアクセスするための基本的な方法を説明しました。Foundation.プライバシー通知|利用規約|現代奴隷法に関する声明|カリフォルニア州のプライバシー権利|プライバシ。