文字起こしの要約

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直接モデルにクエリを実行して、返された結果をテストできます。その場合、Cloud コンソールでさまざまなパラメータ値を使用することも、Vertex AI API を直接呼び出すこともできます。

例 構造化

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Google では、独自のプロダクトだけでなく、Google の優れたモデルを活用することでその恩恵を他のユーザーが簡単かつ安全、スケーラブルに利用できるようにすることが重要であると考えています。来月には、個々のデベロッパー、クリエイター、企業のオンボーディングを開始し、Generative Language API を試用できるようにする予定です。当初は LaMDA を利用し、その後、さまざまなモデルを追加していく予定です。Google では今後、AI を拡張してより革新的なアプリケーションを簡単に構築できる一連のツールと API を作成していく予定です。信頼性に優れた AI システムを構築するために必要なコンピューティング能力を持つことは、スタートアップにとっても非常に重要です。Google は、先週発表したばかりの Cohere、C3.ai、Anthropic と Google Cloud のパートナーシップを通じ、こうした取り組みの拡大を支援していきます。デベロッパーの詳細については、今後の情報にご注目ください。 まもなく、個々のデベロッパー、クリエイター、企業が LaMDA を活用した Generative Language API にアクセスして、革新的な AI アプリケーションを構築できるようになります。また、Google Cloud では、Cohere、C3.ai、Anthropic との提携により、信頼性の高い AI システムの構築に必要なコンピューティング能力をスタートアップに提供しています。
電気キッチンの利点は環境への影響だけはありません。スピードも優れています。IH 調理器で初めて料理をしたときに最も驚いたのはその速さです。IH では従来のガスコンロの 2 倍の速さでお湯が沸きました。これは、炎とは異なり電気の熱を逃がさないためですが、従来のものと比べてはるかに効率的です。Bay View で、Google のトレーニング プログラムを通じて新しいスピードへの理解を深め、それに適応できるように Google のシェフたちを支援しています。このスピードにより、まったく新しい形式の料理方法が生み出されています。 電気キッチンはガスキッチンより速く、効率的で、環境にやさしい設計になっています。このスピードにより、まったく新しい料理方法が生まれます。Google のシェフは Bay View で IH 調理法のトレーニングを受けています。
Google は AI を活用して洪水を予測しています。洪水は、気候変動によって悪化した異常気象パターンの一つです。Google はすでに、洪水が発生するタイミングと深さを予測できるようコミュニティを支援してきました。2021 年には、Google 検索と Google マップで 2,300 万人のユーザーに 1 億 1,500 万件の洪水警報通知を送信し、多くの命を救うことができました。本日は、サポート対象エリアの拡大についてお話しします。今回は、南アメリカ（ブラジル、コロンビア）、サハラ以南のアフリカ（ブルキナファソ、カメルーン、チャド、コンゴ民主共和国、コートジボワール、ガーナ、ギニア、マラウイ、ナイジェリア、シエラレオネ、アンゴラ、南スーダン、ナミビア、リベリア、南アフリカ、南アジア（スリランカ）がサポート対象に追加されました。利用可能なデータが少ない地域でも機能させるため、転移学習という AI 手法を使用しています。また、洪水が発生する可能性のある場所と時間を表示する新しいプラットフォーム、Google FloodHub のグローバル リリースについても発表しました。洪水が発生したときにより多くの人命を守れるように、今後はこの情報を Google 検索と Google マップにも表示する予定です。 Google は、AI を活用した洪水予測と警報システムを南アメリカ、サハラ以南のアフリカ、南アジアの多くの国に拡大しています。このシステムでは、データが少ない地域でも機能するように転移学習を使用しています。また、洪水情報を表示するプラットフォームである FloodHub もリリースされます。このプラットフォームは Google 検索と Google マップに統合されます。
スキーを学ぶには、まず用具の正しい使い方を知る必要があります。ブーツを足にぴったりとフィットさせる方法を理解し、スキー板の機能を学びます。手袋やゴーグルも忘れずに持っていきましょう。まず、片足スキーの練習から始めます。スキー板を片足だけに履き、前後左右にステップしてスノーエンジェルを作ります。スキー板を付けていない足を上げて数秒間滑走します。片足で慣れたら、スキー板を両足に履いて、スキー板の使い方を練習します。次に、平地を歩き、横歩きとヘリンボーンという 2 つの方法で小さな丘を登る方法を練習します。では実際に滑ってみましょう。まず、いま習った方法で丘を登ります。1.5 m ほど登ったらまっすぐ降りていきます。平地になると自然に止まります。管理された安全な環境で練習することで、バランスの取れた姿勢を習得し、丘を下りることに慣れることができます。次に必要なことは自分で止まれるようにすることです。インストラクターから、脚を内側に曲げてかかとを押し出すことでスキー板をくさび（ピザともいいます）に変える方法を習います。小さな丘で降りる練習します。くさびのおかげで速度が落ち、平らな地面になると止まります。最後に、転んだ後に起き上がる方法を学びます。難しそうに見えますが、実際はそれほどではなく、コツをつかめば簡単にできるようになります。 スキーは、アウトドアを楽しみながら運動するのにぴったりの方法です。最初は大変かもしれませんが、少し練習すれば、すぐにプロのように滑れるようになります。
イエローストーン国立公園は米国西部にあるアメリカの国立公園です。大部分はワイオミング州の北西の隅に位置し、モンタナ州とアイダホ州にまで広がっています。第 42 回米国議会でイエローストーン国立公園保護法が成立し、1872 年 3 月 1 日ユリシーズ S. グラント大統領の署名を経て国立公園として指定されました。イエローストーンは米国初の国立公園であり、また、世界最古の国立公園としても広く知られています。様々な野生動物が生息し、数多くの間欠泉があることで有名ですが、特に人気があるのが、オールド フェイスフル間欠泉です。この公園には多種多様な生物群系が存在しています。亜高山帯の森林が最も豊富な地域であり、ロッキー山脈南中部の森林生態系の一部になっています。 イエローストーン国立公園は、米国と世界で最初の国立公園です。アメリカ合衆国西部、ワイオミング州の北西部に位置し、モンタナ州とアイダホ州にまで広がっています。この公園は野生動物と、数多くの間欠泉、特にオールド フェイスフル間欠泉があることで知られています。

テスト

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効率的な市場の仮説（EMH）は金融経済学における仮説で、資産価格には利用可能なすべての価格が反映されているとしています。直接的に示唆されているのは、市場価格は新しい情報にしか反応しないため、リスク調整済みベースで常に「市場に勝つ」ことは不可能であるということです。EMH はリスク調整の観点から定式化されるため、特定のリスクモデルと組み合わせた場合にのみ、テスト可能な予測が行われます。そのため、遅くとも 1990 年代以降の金融経済学の研究では、市場の異常値、つまり特定のリスクモデルからの逸脱に焦点を当ててきました。金融市場のリターンを予測するのが難しいという考えは、Bachelier、Mandelbrot、Samuelson の時代にまでさかのぼりますが、Eugene Fama とも密接な関連性があります。この関連性は、同氏が理論的、実証的な研究に対して大きな影響を与える論評を 1970 年に行ったことが一因となっています。EMH は、資産価格の最新リスクベース理論に関する基本的論理を提供します。消費ベースの資産価格設定や中間資産価格設定などのフレームワークは、EMH とリスクモデルの組み合わせと考えることができます。リターンの予測可能性に関する数十年にわたる実証的な研究では、相反するものを含むさまざまなエビデンスが発見されています。1950 年代と 1960 年代の研究ではしばしば予測可能性の欠如が見られていましたが（例: Ball および Brown（1968 年）、Fama、Fisher、Jensen、Roll（1969 年））、1980 年代から 2000 年代には、リターン予測子（例: Rosenberg、Reid、Lanstein（1985 年）、Campbell および Shiller（1988 年）、Jegadeesh および Titman（1993 年））の発見が爆発的に増えています。2010 年代以降、リターンの予測可能性がサンプル以外ではうまく機能しない（Goyal および Welch（2008 年）場合や、取引技術や投資家の学習の進歩により確度が低下している（Chordia、Subrahmanyam、Tong（2014 年）、McLean および Pontiff（2016 年）、Martineau（2021 年））場合など、リターンの予測可能性を捉えづらくなったと判断する研究が数多く発表されています。 効率的市場仮説（EMH）では、資産価格には利用可能なすべての情報が反映されており、リスクを調整しながら着実に「市場に勝つ」ことは不可能としています。数十年にわたる実証的な研究にもかかわらず、EMH は、資産価格の最新リスクベース理論の基本原則であり続けています。ただし、リターン予測子の検出とサンプル以外の予測の難しさにより、その予測能力は疑問視されています。
モデル: gemini-1.0-pro-001
温度: 0.2
最大出力トークン: 2048
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