Last Updated on 2024-06-13 05:02 by 門倉 朋宏
Databricksは、年次データおよびAIカンファレンスで、Mosaic AIプラットフォームの新機能を発表しました。これらの機能は、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションの展開を企業が支援することを目的としています。Mosaic AIプラットフォームは、DatabricksがMosaicMLを13億ドルで買収したことにより生まれ、AI開発の取り組みを加速しています。新機能は、複合AIシステムの開発、異なる指標での評価、および全体のパイプラインのガバナンスに焦点を当てています。
Databricksは、サーバーレスベクターデータベースとして統合されたVector AI検索を数ヶ月前に発表しました。現在、Mosaic AIモデルトレーニングとエージェントフレームワークを追加しています。これにより、ユーザーはDatabricksのAPIまたはUIを使用して、特定のドメインやタスクを扱うための新しい知識を持つ小規模なオープンソース基盤モデルをファインチューニングできます。また、エージェントフレームワークは、これらのファインチューニングされたモデルを使用して高品質なRAGアプリを実現します。
プラットフォームには、Databricks Unity Catalogを使用して組織がガバナンス、共有、ツールを登録できるAIツールカタログも含まれています。このカタログは、コードの生成や実行、Webの検索、APIの呼び出しなどの新しい機能を複合AIシステムに装備します。Unity Catalogに登録された任意のPythonまたはSQL関数は、Mosaic AIツールカタログによってサポートされ、モデルが使用できるようになります。
さらに、開発されたAIアプリケーションに完全な信頼を提供するために、「Mosaic AI Gateway」が追加されました。これは、オープンソースまたはプロプライエタリモデルを照会、管理、デプロイするための統一インターフェースをチームに提供します。AI Gatewayには、使用追跡とガードレールをサポートする組み込みのガバナンスと監視機能があります。
これらの新しいMosaic AIオファリングのほとんどは公開プレビュー中で、今後数ヶ月で一般に利用可能になる予定です。ツールカタログは現在プライベートプレビュー中で、Databricksはその広範なリリースについて言及していません。また、Databricksはこのイベントで、gen AI駆動の分析のためのDatabricks AI/BI、データエンジニアリングのためのDatabricks LakeFlow、Shutterstockとのパートナーシップで開発された企業向け画像生成モデルなど、他の注目すべき製品も発表しました。Databricks Data and AI Summitは2024年6月10日から13日まで開催されます。
【ニュース解説】
Databricksが、その年次データおよびAIカンファレンスでMosaic AIプラットフォームの新機能を発表しました。これらの機能は、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションの展開を企業が支援することを目的としています。Mosaic AIプラットフォームは、DatabricksがMosaicMLを13億ドルで買収したことにより生まれ、AI開発の取り組みを加速しています。新機能は、複合AIシステムの開発、異なる指標での評価、および全体のパイプラインのガバナンスに焦点を当てています。
この発表は、企業が自社のデータを活用して、より高度なAIアプリケーションを開発し、展開するための道を拓くものです。特に、複合AIシステムの開発に関する機能強化は、単一のAIモデルに依存するのではなく、複数のコンポーネントを組み合わせることで、より複雑で高度なタスクを実行できるアプリケーションの構築を可能にします。これにより、企業は特定のニーズに合わせてカスタマイズされたAIソリューションを提供できるようになります。
また、異なる指標での評価機能とガバナンスの強化は、開発されたAIアプリケーションの品質と信頼性を保証する上で重要です。これらの機能により、企業はアプリケーションのパフォーマンスを正確に測定し、適切なガバナンスポリシーを適用することができます。これは、AIの倫理的使用とデータのプライバシー保護に対する社会的な要求が高まる中で、特に重要です。
さらに、Databricksが提供するこれらの新しい機能は、企業がAIアプリケーションの開発と展開を迅速化し、コスト効率良く行うことを支援します。これにより、AI技術の民主化が進み、より多くの企業がAIを活用したイノベーションを実現できるようになるでしょう。
しかし、これらの進歩には潜在的なリスクも伴います。例えば、複雑なAIシステムの開発と管理は、技術的な課題だけでなく、倫理的な問題も引き起こす可能性があります。また、AIアプリケーションの普及に伴い、データのプライバシーやセキュリティに関する懸念も高まっています。これらの問題に対処するためには、技術的なソリューションだけでなく、適切な法規制やガイドラインの整備が必要です。
将来的には、Databricksのこのような取り組みが、AI技術のさらなる発展と応用範囲の拡大を促進することが期待されます。同時に、AIの倫理的な使用とデータのプライバシー保護に関する議論も進むことでしょう。これらの進展は、AI技術の将来にとって重要なステップとなり、長期的な視点で見ると、社会全体に多大な影響を与える可能性があります。
from Databricks bolsters Mosaic AI with tools to build and evaluate compound AI systems.
