松尾研究所「AIハッカソン」開催レポート
松尾研究所AIハッカソン 松尾研究所ではAIの社会実装を多数手掛けています。AIの社会実装をするには、AIの活用能力、実装能力を高める必要があります。そのための1つの手段として、松尾研究所の業務効率化を題目として、社内AIハッカソン[1]を開催しようという声があがりました。私は、JDLA（日本ディープラーニング協会）のGenerative AI Testの問題作成に関わっていることもあり、生成AIの利活用興味があったため、ハッカソンの運営に手を挙げさせていただきました。 生成AIを使ったハッカソンは、最近例は増えているものの、まだまだ数も少なく、多くの方が試行錯誤していると感じています。本記事では、生成AIの普及促進に少しでも役立てばと思い、松尾研究所でのAIハッカソンについて、実施要領、得られた成果物などを大公開しようと思います。 AIハッカソンの開催要領 AIハッカソンのテーマは以下に
Octomind社がLangChainをやめた理由｜Sangmin Ahn
こんにちはChoimirai Companyのサンミンです。 0 はじめにDifyがLangChainと決別し、独自の「Model Runtime」を採用したのが2024年の1月。 LangFlowやFlowiseなど複合AIシステムではLangChainに依存した設計が多い。DifyもLangChainベースの設計だったけど今年の1月に独自の「Model Runtime」を発表👏↓。当時は難しい判断だったと思う。が、変化のスピードとDifyが描いてる世界観を考えると正解だった。Difyを勧めるもう一つの理由、です。 https://t.co/AybwXRXkJ9 pic.twitter.com/n7d9aae76N — sangmin.eth | Dify Ambassador (@gijigae) April 24, 2024 LangChainの導入を慎重に考えるべきだとする声は
AI系の研究・開発に関する情報収集元を紹介 - Qiita
昨年、株式会社松尾研究所（東京大学松尾研とビジョンを共有）に転職しました。 現在は技術顧問の松尾先生のもと、AI系のビジネス活用に向けた基礎研究寄りの業務に従事しています（リサーチャー職）。 本記事では社内の有志向けに実施した、私が普段実施している情報収集元の紹介です。 私は現在、「企業での基礎研究者」的立場ですが、AI系は基礎研究から開発、ビジネスの距離が近いため、ビジネス関連の情報も幅広く見るように心がけています。 以下、 毎朝チェックしている情報 週単位でチェックしている情報 月単位でチェックしている情報 の順番に紹介いたします。 1. 毎朝チェック 1.1 最新の研究情報 最新のAI系研究論文の調べ方ですが、私は 「labml.ai」 の 「Find latest and trending machine learning papers」 を使用しています。 こちらのサイトでは、T
なぜキャンプ場で「車中泊」お断り？ オートキャンプとの違いは？ 利用者トラブルは減った？ 現状いかに（くるまのニュース） - Yahoo!ニュース
実はビギナーに多い?! 車中泊トラブルの原因は実はいろいろ 2024年も夏のレジャーシーズンが到来し、全国各地にクルマで出かける計画をしている人が多いのではないでしょうか。 【画像】これが！ ホンダ「車中泊 軽バン」の画像で見る！（49枚）（30枚以上） かつては、“車中泊をする”という特別な響きがありましたが、最近は愛車を自作で車中泊仕様にする人も増えています。 欧米ほどではないにせよ、日本でも車中泊をしながら旅をすることが定着しつつあるようです。 こうした傾向が強まってくると、一緒についてくるのがトラブル。数年前から巷では車中泊のトラブルがSNSなどで報告されるようになり、地域によってはゴミ問題などが社会問題になっているケースもあるようです。 筆者もつい最近、10日間ほど車中泊の旅をしてきました。そこで気がついたのは、車中泊に慣れている人とそうでない人の意識の違い。これにより、様々なト
年収が高い医薬品会社ランキング2023最新版【トップ5】3位は第一三共、1位は？（ダイヤモンド・オンライン） - Yahoo!ニュース
● 1位と2位が逆転 業績好調な中外製薬が年収トップに 今回は、上場企業の有価証券報告書に記載された平均年収のデータを使って、「年収が高い医薬品会社ランキング2023最新版」を作成した。本社所在地はダイヤモンド社企業情報部調べ。対象期間は2022年5月期～23年4月期。 【6位以下のランキング表はこちら】 早速、ランキングを確認していこう。 1位は中外製薬で、平均年収は1214.4万円（平均年齢43.4歳、従業員数5103人）だった。 中外製薬は2002年にスイスの製薬会社ロシュと戦略提携を結びグループ入りした。22年12月期に初めて売上収益が1兆円を超え、売上高、営業利益ともに6期連続で過去最高を達成。平均年収は昨年に同様の趣旨で行った「年収が高い医薬品会社ランキング2022最新版」の1155.8万円から、58.6万円アップしたことで、1位になった。 2位は、昨年1位のシンバイオ製薬で、
NHK大河で繰り返し描かれる｢密会｣はリアルとはいえない…結婚した紫式部と藤原道長の本当の関係 歌にしたためた夫･宣孝を待つ身の辛さ
紫式部と藤原宣孝の結婚生活はどのようなものだったのか。歴史評論家の香原斗志さんは「紫式部は正妻ではなかったので、一人で子どもを育てた。心の安寧を得られるような日々ではなかったが、その日々が糧となり偉大な作家になったといえる」という――。 NHK大河で紫式部が激怒した夫・宣孝の行動 まひろ（吉高由里子、紫式部のこと）の夫となった藤原宣孝（佐々木蔵之介）の言動に対し、視聴者の「デリカシーがなさすぎる」という声が目立つという。NHK大河ドラマ「光る君へ」の話である。 その場面は、第26回「いけにえの姫」（6月30日放送）で描かれた。まひろから受けとった手紙を、宣孝がほかの女性に見せびらかしていたことが判明し、まひろが激怒したのだ。 この時代、貴族の男女はことあるごとに手紙でやり取りした。まず、男が歌を詠んで、メッセージを添えて女に送る。女はそれが気に入ったら返歌を詠み、やはりメッセージとともに送
NHK大河ドラマを信じてはいけない…紫式部の娘･賢子が異例の大出世を遂げた本当の理由 決して藤原道長の｢不義の子｣だったからではない
紫式部の娘、賢子とはどんな人物だったのか。歴史評論家の香原斗志さんは「母親の跡を継いで女房として出仕。その後、親仁親王の乳母に選ばれたことで、大出世した。だが、それは藤原道長の娘だからではない」という――。 紫式部の娘が藤原道長の子として描かれる理由 第26回「いけにえの姫」（6月30日放送）で、石山寺（滋賀県大津市）を訪問したまひろ（吉高由里子、紫式部のこと）は、藤原道長（柄本佑）とばったり会う。続く第27回「宿縁の命」（7月14日放送）では、2人のラブシーンが描かれ、それを受けて、まひろは女児を出産した。NHK大河ドラマ「光る君へ」の話である。 子は身ごもったものの、妊娠したのが、夫の藤原宣孝（佐々木蔵之介）がまひろに会いに来なかった時期に該当するので、必然的に道長の子ということになる。まひろは悩んだ末に、宣孝に離縁を切り出す。 それに対して宣孝は、「そなたの産む子はだれの子でもわしの
実務において回帰分析を行うに当たっての注意点を改めて挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか？？？」みたいなケースも珍しくありません。
【徹底比較】口腔洗浄器のおすすめ人気ランキング20選【2024年】
「食べカスが歯間に挟まって、気になる…」という経験はありませんか？ウォーターピックとも呼ばれる口腔洗浄器なら、水によって口内の汚れを洗い流せますよ。ところがパナソニック・フィリップス・ヤーマンといった、さまざまなメーカーから販売されており、据置タイプ・コードレスタイプなど設置方式や水流方式に違いが。そのためどれを購入するか迷ってしまうという人も多いのではないでしょうか。 今回はAmazon・楽天市場・Yahoo!ショッピングなどで売れ筋上位の口腔洗浄器20商品を比較して、最もおすすめの口腔洗浄器を決定します。 比較検証は以下の4点について行いました。 汚れの落としやすさ使い心地扱いやすさ機能性 果たしてどの商品がmybestが選ぶ最強のベストバイ商品なのでしょうか？口腔洗浄器の選び方のポイントもご説明しますので、ぜひ購入の際の参考にしてみてください。
TDDは「開発者テストのTips集」t-wada氏が改めてひも解く“本質” - レバテックラボ（レバテックLAB）
プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 日本におけるテスト駆動開発（以下、TDD）のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。TDDが世に出て20年あまりが経ち、開発者の間でその名が広がっています。その一方で、和田さんは「TDDの本来の意味を知らなかったり誤解したりしている人たちもかなり増えている」といいます。 今回は、TDDは本質
t-wada氏に聞く、テストを書き始めるための「はじめの一歩」 - レバテックラボ（レバテックLAB）
プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 講演や執筆などを通じ、日本におけるテスト駆動開発のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。 TDDとは何かを改めて言語化してもらった前回の記事では、「テストを書かずに進むのが合理的といえるときはある。でも、後からテストを書くのって難しいしつらい」とのお話がありました。 テストが書かれないまま
GPT-4o mini の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・GPT-4o mini: advancing cost-efficient intelligence 1. GPT-4o mini の概要「GPT-4o mini」は、インテリジェンスをより手頃な価格にすることで、AIで構築されるアプリの範囲を大幅に拡大すると期待しているモデルです。MMLUで82%のスコアを獲得し、現在「LMSYS leaderboard」のチャットで「GPT-4」を上回っています。価格は、入力トークン100万個あたり15セント、出力トークン100万個あたり60セントで、以前のモデルよりも1桁手頃な価格で、「GPT-3.5 Turbo」よりも60%以上安価です。 「GPT-4o mini」は、低コストと低レイテンシで、複数のモデル呼び出しを連鎖または並列化するアプリ (複数のAPIの呼び出しなど)、大量のコンテキストをモ
【随時更新】主要な大規模言語モデル比較表
これはなに？ ひょんなことからOpenAI・Anthropic・GoogleのLLMの一覧表を作りました 手前味噌ながら便利だなと思ったのでZennにも載せておきます 各社のモデルの主要諸元・費用に加えて、自分の印象を書いてあります。 性能の目安としてChatbot Arenaのスコアを参考までに添付しています これはあくまで参考用かつ英語での評価なので、スコアが一番高いものがいい、もしくは低いからダメというわけではありません。 少なくともこの記事に掲載されているモデルは、スコアが低いものでも単純な翻訳などでは十分な性能を持っています。そして何より高性能モデルとは比較にならないほど高速です。 用途や使用言語によって試してみて最適なものを選ぶのが良いでしょう OpenAI 歴史的経緯もあり、以下の表に掲載するもの以外にも大量のモデルがあります。 一旦は最新のモデルを列挙します。 モデル名 A
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）
第20回ステアラボ人工知能セミナー https://stair.connpass.com/event/109983/ 【講演動画】 https://youtu.be/Fgza_C6KphU 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演の前半ではまず近年の代表的な研究について紹介する。後半では、発表者の最近の研究として「ランダムフォレストの簡略化」と「モデル列挙」について紹介する。
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Univariate Distribution Relationship Chart
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