GitHub Models、新世代のAIエンジニアの育成を支援 ～Codespacesのモデルを使ったコーディングやAzure経由での本番環境へのデプロイを可能にする限定パブリックベータ版を提供開始～

https://www.youtube.com/watch?v=6JuwNLuqV4c

プレイグラウンドからモデルを始める

新しいインタラクティブなモデルのプレイグラウンドでは、学生、ホビイスト、スタートアップなどが、Meta、Mistral、Azure OpenAI Service、マイクロソフトなどの最も人気のあるプライベートモデルやオープンモデルを、数回のクリックとキー操作だけで探索することができます。ソースコードを管理する場所で、AIアプリケーションの実験、比較、テスト、デプロイを行えます。

GitHubとマイクロソフトのプライバシーとセキュリティに対する継続的な責任のもと、GitHub Modelsのプロンプトや出力がモデルプロバイダーと共有され、モデルのトレーニングや改善に使用されたりすることはありません。




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David . Malan教授は本年秋に、ハーバード大学のCS50でGitHub Modelsを試験に使用し、学生がより簡単にAIを実験できるようにする予定です。

様々なモデルのテストと比較

すべてのソフトウェアは一つとして同じではありません。同様に、すべてのモデルは、その機能、パフォーマンス、コストにおいて唯一なものです。Mistralは低レイテンシーを提供し、GPT-4oは音声、視覚、テキストをリアルタイムの需要に応えるマルチモーダル・アプリケーションの開発に優れています。高度なシナリオの中には、RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）( github.blog/ai-and-ml/generative-ai/what-is-retrieval-augmented-generation-and-what-does-it-do-for-generative-ai/ )用の埋め込みモデルのように、異なるモードのインテグレーションを必要とするものもあります。
一連のモデルにより、ソフトウェア開発者は集中してより多くの実験を行い、これまで以上に速く学習するために必要なすべてのオプションを手に入れることができます。今後、GitHub Modelsの一般提供（GA）に向けて、さらに多くの言語、ビジョン、その他のモデルをプラットフォームに追加することを予定しています。