概要
Cloudera のオープンデータレイクハウスで、AI への期待を実際のビジネスで現実化しましょう。
生成 AI と大規模言語モデルの質は、トレーニングに使用するデータの質に左右されます。適切な文脈情報も必要です。
大規模言語モデルや AI を成功させるには、すべてのデータを信頼できる必要があります。Cloudera のオープンデータレイクハウスは、信頼できるエンタープライズ AI を実現するための最短ルートです。
信頼できるデータ: AI の価値とリスクのバランスを取るための鍵
企業上層部の50% が、AI を大規模に利用する際の最大の課題は AI 関連のリスク管理だと考えています。*
*Deloitte AI Institute『State of AI in the Enterprise』(2022年)
97%
世界の経営幹部の97% が、基盤モデルによってさまざまなデータ型の接続が可能になることで AI の使用が劇的に進化するという予測に同意しています。
出典: Accenture 社『Technology Vision Report』(2023年)
7兆ドル
生成 AI は、今後10年間で世界の GDP を7% (7兆ドル) 上昇させ、生産性の伸びを1.5% 高める可能性を秘めています。
出典: Goldman Sachs 社『Intelligence』(2023年)
1億
ChatGPT は、リリースからわずか2か月後の2023年1月に月間ユーザー数が1億人に達し、コンシューマー向けアプリ史上で最速の成長を記録しました。
出典: UBS 社『Let's Chat About ChatGPT』(2023年)
CLOUDERA DATA PLATFORM
信頼できるデータに基づくエンタープライズ向け生成 AI。
オープンで拡張性の高いプラットフォームで AI 施策の将来性を確保
- 基盤となる ML モデルと生成 AI にすべてのデータを簡単に活用
- データ量が増えても、柔軟なハイブリッドプラットフォームでモデルトレーニングのコストを抑え、TCO を削減
Cloudera Machine Learning の LLM プロトタイプで AI の実験を加速
Cloudera Machine Learning と Applied ML Prototypes (AMP) によって、実験を推進し、AI アプリケーション開発を加速できます。
社内 LLM とベクターデータベースのデプロイでは、安全な環境内でプライベートデータセットで LLM をトレーニングすることで、リスクのない実験ができます。
TCO を削減しながら、機密データをオンプレミスに保持し、コンプライアンスを維持し、クラウドで長時間実行されるワークロードのコストを削減できます。
顧客
銀行の顧客対応をデータと AI で強化
OCBC 銀行は革新的な銀行サービスの提供を目指し、ML と AI を利用してオファーをパーソナライズするとともに、チャットボットで顧客対応の 10% を支援して Web サイトでのやり取りを迅速化しました。
パートナー
戦略的提携を通じてオープンなエコシステムで AI イノベーションを推進。
ブログ
How to Ensure Supply Chain Security for AI Applications
Generative AI for the Enterprise
Running Ray in Cloudera Machine Learning to Power Compute-Hungry LLMs
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