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AWS は、数百文書にわたる複雑な分析タスクで RAG が抱える課題に対処するため、タスク認識型の知識圧縮技術を紹介した。
AWS は Amazon SageMaker AI の非同期推論機能において、API を呼び出す際にリクエスト本体に直接データを格納して送信できる機能を追加した。これにより、各実行前にデータを S3 にアップロードする必要がなくなり、ネットワーク往復の削減や運用負荷の軽減が可能になった。
AWS は、機械学習モデルの特徴値を保存・共有・管理する完全マネージドリポジトリ「Amazon SageMaker Feature Store」に、Apache Iceberg テーブル形式のサポートを追加し、開発速度の向上を図りました。
AWS は、大規模なユーザー生成コンテンツのモデレーションにおいて、ポリシー違反を正確に検知しつつ誤検知を防ぐシステム構築のため、Amazon Nova 2 を活用したカスタマイズ可能なプロンプト手法を発表しました。