Snowflake AI と ML

Snowflakeは、人工知能（AI）と機械学習（ML）に基づいた強力でインテリジェントな機能の2つの広範囲にわたるカテゴリを提供します。これらの機能はこれまでになく少ない時間でデータで作業するのに役立つ可能性があります。

  • Snowflake Cortex は、大規模言語モデル（LLMs）を使用して非構造化データを理解し、自由形式の質問に答え、インテリジェントな支援を提供する AI 機能のスイートです。このSnowflake AI 機能のスイートには、以下が含まれています。

  • Snowflake ML は、独自のモデルを構築するための機能を提供します。

    • ML 関数 は、構造化データのパターンを検出する従来の機械学習モデルの作成と使用プロセスを簡素化します。これらの強力な分析ツールを、日々忙しいアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストが設定なしですぐに使用し、データの理解、予測、分類に役立てることができます。

    • データサイエンティストや開発者は Snowflake ML を使用し、カスタムモデルを開発および運用して、データに関する独自の課題を解決すると同時に、Snowflake内のデータを維持できます。Snowflake ML には、一般的な ML フレームワークをベースとするモデル開発クラスのほか、機能ストア、モデル登録、フレームワークコネクタ、不変データスナップショットなどの ML Ops 機能も組み込まれています。

Snowflake AI 機能の使用

Snowflake AI 機能とその基礎となるモデルは、以下の原則で設計されています:

  • 完全なセキュリティ。 すべての AI モデル(指定したモデルを除く)は、Snowflakeのセキュリティとガバナンスの境界内で実行されます。お客様のデータを、他のお客様やモデル開発者が利用することはできません。

  • データプライバシー。 Snowflakeでは、当社の顧客ベースが利用できるモデルをトレーニングするために、お客様の顧客データを使用することはありません。

  • 管理。 よく知っている ロールベースのアクセス制御 によりチームのSnowflake AI 機能の使用を管理できます。

AI/ML モデルアップデートプロセス

Snowflakeは、Snowflake AI 機能を提供するモデルを含め、製品の品質向上に継続的に取り組んでいます。このセクションでは、これらのモデルのアップデートが、 Snowflakeの行動変容 プロセスにどのように適合するかを説明します。

モデルの行動変容プロセス

Snowflakeでは、機能アップデートは以下の3種類のリリースで発表および展開されます:

モデルのアップデートも同じパターンで発表されます。モデルアップデートの場合、 動作変更 には以下が含まれます:

  • 必須構文の変更(例： 関数パラメータに新しいモデルやモデルバージョンを指定する)。

  • 同様の結果を得るための、必須のプロンプトや入力のアップデート。

  • モデル出力の構造における大きな変化。

  • モデルの廃止。

バンドル化された動作変更 には、以下をはじめとする、十分に予想されていた動作変更が含まれます:

  • モデルプロバイダーやSnowflakeによる計画的な廃止など、通常の過程におけるモデルの廃止(微調整が許可されるものを含みます)。

  • 新バージョンや新モデルなど、構文、プロンプト、出力構造の変更を伴うモデルのアップデート。

バンドル化されていない動作変更 は、通常、以下が含まれます:

  • モデルやその出力の品質に懸念があるなど、緊急の理由によるモデルの廃止。

新着情報 には動作変更とは言えない一般的な改良点などが自動的に含まれます。通常は、以下のようになります:

  • モデルのアップデートまたは新バージョン(他社製の場合もあればSnowflake提供の場合もある)。改良点ではあるが、モデルの操作に本質的な影響はないと予測されるもの。

以下の表に、モデルアップデートの例と発表のタイプを示します:

アップデートのタイプ

バンドル化されていない動作変更

バンドル化された動作変更

新着情報

Jambaモデルの新バージョンがリリースされるが、モデルの操作に本質的な影響はないと予想される。

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Llamaの新モデルがSnowflakeからリリースされる。

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Mistralモデルの1つが廃止される。

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TRANSLATE モデルのアップデートにより出力構造が変更される。

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モデルが出力に関する安全上の懸念のため廃止される。

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言語: 日本語