歓迎と開会の挨拶
Lukas Biewald 氏 Weights & Biases CEO 兼共同創設者
Fully Connected 2023 は、W&B の CEO 兼共同創設者である Lukas Biewald の基調講演で始まります。彼はその日の準備を整え、きっと気に入っていただけると思われる新製品を紹介します。
モデルCI/CDのW&B
Carey Phelps 氏、Weights & Biases 創設 PM
Carey Phelps が、当社の最新の製品と機能が現在の ML ワークフローにどのように適合するかを紹介します。これは、短い 15 分に凝縮された真のエンドツーエンドのデモになります。
LLM アプリケーションのメモリ
Harrison Chase 氏、Langchain 共同創設者兼 CEO
この講演では、LLM アプリケーションの文脈における「メモリ」がどのように扱われるかに焦点を当てます。記憶はチャットボットの文脈で議論されることが多いため、会話記憶の概要から始めます。これは、単純なもの (最近のメッセージのバッファ) から複雑なもの (ナレッジ グラフの抽出と動的生成) までさまざまです。次に、「生成エージェント」論文を含む、記憶の最近の進歩について取り上げます。このスペースが現在どこにあるのか、そして将来どこに行くのかについての概要が完成します (まだ初期段階です!)。
NLP は AI の未来です
Richard Socher 氏、You.com 創設者兼 CEO
このセッションでは、要約、人間の生産性、オンライン検索に革命をもたらす、自然言語処理と生成 AI の計り知れない可能性を掘り下げます。トップの NLP 研究科学者であり、You.com の創設者兼 CEO であるリチャードソーチャーが率いるこのセッションでは、学者からの彼の転向を紹介します。産業における大規模AIの研究。 リチャード は、検索における AI を調査し、最も影響力のあるユースケースをデモンストレーションします。
信頼性が高く、安全な LLM 会話システムを構築する
Jonathan Cohen 氏、NVIDIA 応用研究担当副社長
大規模言語モデル (LLM) は非常に強力で、複雑な質問に答えたり、創造的な執筆、開発、ソース コードのデバッグなどの偉業を実行したりすることができます。しかし、これらの LLM アプリケーションを安全かつセキュアな方法で構築することは困難です。生成 AI の安全性は業界全体の懸念事項であるため、NVIDIA は、開発者が生成 AI アプリケーションをガイドして、軌道に沿って話題に沿った印象的なテキスト応答を作成できるようにするオープンソース ツールキットとして NeMo Guardrails を開発しました。
LLM、Streamlit、LangChain、Snowflake を使用したカスタム チャットボット - その理由と方法
Adrien Treuille 氏 、Snowflake Streamlit 責任者
チャットボットは単なる一時的な流行ではありません。大規模言語モデル (LLM) を使用して連続的なタスクの改良を表現できる機能により、チャットボットは LLM 時代の基本的な UI パラダイムとなっています。この講演では、Streamlit の新しいチャット UI をプレビューし、この設計に加えられた設計上の決定事項のいくつかについて説明します。最後に、Streamlit、LangChain、Snowflake を使用して、ステージ上でライブ配信する独自のカスタム チャットボットを構築します。
生成 AI の未来
アリ・カルファヤン 氏、AWS の AI/ML スタートアップおよび VC の初期段階のビジネス開発グローバル責任者
生成 AI はビジネスで最もホットなトピックの 1 つであり、AWS Gen AI Accelerator は、成長と技術開発を加速するために、世界の Gen AI 企業上位 21 社を選出しました。
最初のグループのトップ スタートアップ 4 社によるパネルディスカッションに参加して、ジェネレーティブ AI 市場全体についてお話しましょう。 Gen AI アプリケーションの開発に必要なツールについて説明し、これらのツールやアプリケーションをどのように活用できるかについて役立つ洞察を共有します。
Featuring:
- Bernardo Aceituno、Stack AI 共同創設者
- Eiman Ebrahimi 氏、Protopia AI CEO
- Storia AI 共同 CEO、Mihail Eric 氏
- Nixtla CEO 兼共同創設者 Max Mergenthaler 氏
リーダーシップには AI 生成を行うことが必要ですが、どうすればよいでしょうか?
Claypot AI の創設者兼 CEO、Chip Huyen 氏
どこに行っても、生成型 AI 戦略を策定しようとしている企業を目にしますが、具体的に何をすべきかを知っている企業はほとんどないようです。この短い講演では、LLM を評価する際の重要な考慮事項について説明します。
なぜ「ノーコード」が AI アプリケーションのロングテールを強化するのか
Tim Urban 氏 ライター、イラストレーター、Wait But Why 共同創設者
生成 AI は、幅広い知識作業にすぐに適用できる高度な推論と創造性を備えています。しかし、より広範な導入のボトルネックは、大規模な AI 対応ワークフローの作成と実験を可能にすることです。アプリ構築へのノーコード アプローチは、ロングテール AI アプリケーションを実現するのに非常に適しています。この講演では、ノーコード LLM アプリの機会と設計パターンについて説明します。
大型模型、AI、人類の歴史と未来
Tim Urban 氏 ライター、イラストレーター、Wait But Why 共同創設者
2014 年、人工知能が世間で話題になるずっと前に、ティム アーバンは本格的な研究を始めました。彼は、AI の世界で起こっていることは単に重要なトピックであるだけでなく、私たちの将来にとって間違いなく最も重要なトピックであるとすぐに思いつきました。 3 年間このテーマとその将来への影響を深く掘り下げた後、ティムは『AI 革命と超知性への道』を出版しました。 Vox は、このティムの「人工知能に関する壮大なシリーズ」と名付け、読者を AI とは何か、AI がどのように機能するのか、そしてなぜ私たちの生活を劇的に変えるのかを深く探求します。
AI が私たちの世界に拡大するにつれて、ティムの知識と洞察力も拡大しました。 AI に関する今日の会話が多面的になっている中、ティム アーバンは、私たちの生き方、働き方、社会としての進化における最も大きな変革について、究極の (そしてしばしば面白い) 解説者であり続けています。
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