2023年10月12日（木） に開催されたウェビナーをオンデマンドでご視聴いただけます。
フォームに必要事項をご入力いただいた上、Submitボタンをクリックしてください。ご視聴ページへのリンクをお送りします。
ウェビナー概要
ChatGPTなどの大規模言語モデルを利用してビジネスにおける様々な作業を省力化しようとする動きがあります。
果たして大規模言語モデルは、研究開発のように多くの試行錯誤や仮説検証が必要となる複雑なプロセスにも適用可能なのでしょうか。
本ウェビナーでは、長年サイエンス主導の企業に対してテクノロジーを活用した業務支援を行ってきたエンソートの視点から、大規模言語モデルの研究開発への適用可能性についてお話します。
- ChatGPTなどLLMの基盤技術とはどのようなものか。従来の技術との違いは何か
- 研究開発の視点から、最新のモデル、コンポーネント、製品など変化が激しい複雑な現状にどう対処するか
- 科学研究開発特有の大きなリスクとは
- 研究チームのワークフローにおける可能性や活用方法
- 科学ワークフローへLLMを組み込んだ企業の事例紹介
- 将来予測に基づいて今から取り組みを始める方法
エンソートは、科学分野のデジタルトランスフォーメーションを推進しています。 エンソートの技術と深い科学的専門知識は、迅速な発見と継続的な革新を可能にしています。また、デジタルを駆使できる従業員を育成して分析可能な科学データを利用可能にすることで、従業員が科学とビジネスにおける価値創出の促進者になるようにしています。 エンソートは、電子、半導体、材料設計、製造、製薬、バイオテクノロジー、エネルギー、消費財の各市場の組織を変革することを専門としています。 本社は、テキサス州オースティンに位置し、日本の東京、英国ケンブリッジ、スイスのチューリッヒにもオフィスを構えています。 詳細情報については、www.enthought.comをご覧ください。
Related Content
Enthoughtが定義する、製薬会社の研究開発ラボにおける真のDX
Enthought GKチームは、東京で開催されたライフサイエンスカンファレンス「ファーマIT&デジタルヘルスエキスポ２０２２」に出展し、技術的な見識と市場成長の活性化を求めて集まる製薬業界のリーダーたちと会談しました。三日間の会期中に２００社が出展し、６７００人以上の参加者が集まりました。 デジタルトランスフォーメーションが主要テーマである本展示会は、当社のターゲットとする企業に、製薬業界の新薬開発を加速させる当社のサービスを
科学における大規模言語モデルの重要性
OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなど、大規模言語モデル（LLM）は自然言語で人と対話する能力において著しい進歩を遂げました。 ユーザーが言葉で要望を入力すれば、LLMは「理解」し、適切な回答を返してくれます。
Life Sciences Labs Optimize with New Digital Technologies and Upskilling
Labs are resetting the tr…
ITは科学の成功にいかに寄与するか
With the increasing importance of AI and machine learning in science and engineering, it is critical that the leadership of R&D and IT groups at...
From Data to Discovery: Exploring the Potential of Generative Models in Materials Informatics Solutions
Generative models can be used in many more areas than just language generation, with one particularly promising area: molecule generation for chemical product development.
The Importance of Large Language Models in Science Even If You Don’t Work With Language
OpenAI's ChatGPT, Google's Bard, and other similar Large Language Models (LLMs) have made dramatic strides in their ability to interact with people using natural language....