仕事の対話を AI でハックする考え方とプロセス 〜 AI と協働できる人材へ 〜AI 技術を活用してビジネス コミュニケーションを革新する方法を紹介します。株式会社 和談の代表取締役社長、吉崎 亮介が、AI と協働できる人材の育成方法、ビジネス プロセスの最適化、そして対話の再定義を通じた組織変革の実現について詳細に解説します。特に、和談が提供するサービスWadan…
なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
ChatGPTでもミスが多かった当直表作成がClaude3.5Sonnetで可能に!｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
Claude3.5Sonnetで当直シフト作成の悩みから解放！（以下、ほぼClaude3Opusが執筆） 当直表やシフトの作成に頭を悩ませたことはありませんか？不都合日や休日の希望を考慮しつつ、担当数の公平性や当直の間隔など、様々な条件をクリアしなければならないこの作業。これまでは人の手で行うしかなく、とてつもない時間と労力を要していました。 （2024.6.22追記） Claude3.5Sonnetのリリースに伴い、Claude3Opus→Claude3.5Sonnetに変更しました でも、そんな悩みともついにサヨナラできる日が来たのです！そう、Claude3.5Sonnetならこの面倒なシフト作成をほぼ完璧にこなしてくれるんです。しかもChatGPTに比べて出力が速いです。 Claude3.5Sonnetはスタッフ一人一人の希望を汲み取りつつ、担当数のバランスや当直間隔など、様々な条件
ChatGPTを社内に配ってもあまり使われない本当の理由 - Qiita
はじめに 2023年はChatGPT元年とも言われ、いわゆるテック業界だけでなく、あらゆる業界でChatGPTが話題となりました。 この空前のChatGPTブームの中で、企業内でもChatGPTを利用しようという取り組みが進み、連日ニュースでも取り上げられていました。 皆さんも「〇〇会社、ChatGPTを従業員約1万人に展開。全従業員の業務効率化を目指す。」といった内容のニュースをよく見かけたのではないでしょうか？ 先行企業に遅れを取らないよう「うちも早くやらないと！」と、同じようにChatGPTを社内に配る取り組みを進める企業が相次ぎました。 しかし、最近になって先行導入を進めた企業のデータが出始めており、実際の利用状況を見てみると、2023年これだけChatGPTが注目され、メディアを騒がせたにも関わらず、全体の利用状況は1割程度かそれ以下に留まっているという状態になっています。 この
【ChatGPT】プロンプトパターンまとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des
RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
ChatGPTを最強の学習ツールにする方法 - Qiita
こちらの記事は随時追加更新していきます 記事の内容 何かと話題のChatGPTですが、今回はこのChatGPTをプログラミング学習として活用し、 「最強の学習ツール」にしてしまおうという記事になります。 内容を書き換えれば、英語学習などにも置き換えることができます。 筆者の関連記事 ChatGPTはそのチャット内で質問した内容を記憶しそれによって回答が異なるケースがあります。 もし、意図した回答が得られない場合などは「New chat」から新たに質問するなどの工夫が必要です。 そして、ChatGPTからの回答内容はあくまでも一つの例であるという認識で向き合いましょう。 アジェンダ 登録方法 質問のコツについて ロードマップ(カリキュラム)を提案してもらう ふんわりとした内容を具体的にしていく 更に深掘りして手順を教えてもらう 「何がわからないかわからない」状態をなくしていく 次のレベルアッ
日本語CLIP 学習済みモデルと評価用データセットの公開
はじめに 基盤モデル がAIの新潮流となりました。基盤モデルというとやはり大規模言語モデルが人気ですが、リクルートでは、画像を扱えるモデルの開発にも注力しています。画像を扱える基盤モデルの中でも代表的なモデルのCLIPは実務や研究のさまざまな場面で利用されています。CLIPの中には日本語に対応したものも既に公開されていますが、その性能には向上の余地がある可能性があると私たちは考え、仮説検証を行ってきました。今回はその検証の過程で作成したモデルと評価用データセットの公開をしたいと思います。 公開はHugging Face上で行っていますが、それに合わせて本記事では公開されるモデルやデータセットの詳細や、公開用モデルの学習の工夫などについて紹介します。 本記事の前半では、今回公開するモデルの性能や評価用データセットの内訳、学習の設定について紹介します。記事の後半では大規模な学習を効率的に実施す
AI時代を生き抜くために処理をちゃんと書けるようになろう / write a executable process for AI era
2024/1/20に開催されたBuriKaigiでの登壇資料です
LLM時代の強化学習 - どこから見てもメンダコ
強化学習におけるLLMの活用パターン調査 はじめに：実世界における強化学習の課題 LLM×強化学習 人間はゼロショット推論によりサンプル効率の良い学習ができる LLMによるゼロショット推論の例 さまざまなLLM活用パターン 1. 報酬モデルとしてのLLM LLMによる代理報酬モデル VLMによる外観ベース代理報酬モデル 外部知識にもとづく報酬モデル設計 2. 計画モデルとしてのLLM LLMによるセマンティック計画 LLMによる構造的な探索計画 3. 方策モデルとしてのLLM LLM as 確率方策 マルチモーダルLLM as 確率方策 参考：GPTアーキテクチャの転用 4. 世界モデルとしてのLLM Language Models Meet World Models (あとで書く) おわりに：VLM as 確率方策に期待 はじめに：実世界における強化学習の課題 レトロゲームで人間並みのパ
LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting（GNP）』 | AIDB
大規模言語モデル（LLM）は、質問応答、翻訳、テキスト要約など、さまざまなNLPタスクで優れた性能を発揮しています。しかし、モデルはしばしば正確な事実知識を捉えるのが難しく、根拠のない回答を生成することあります。この問題を解決するために、Amazonなどの研究者らが『Graph Neural Prompting（GNP）』という新しいフレームワークを考案しました。このフレームワークは、LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させ、タスク遂行能力を大幅に向上させるものです。 従来の方法では、モデルに学習データを追加するためには高いコストがかかりました。しかし、GNPを用いることで、より低いコストで高い成果を得ることができます。さらに、この方法はカスタマイズが非常に柔軟であり、特定のドメインや業界に合わせて調整することが可能です。 この記事では、この興味深い研究について詳しく解説していきます
社内情報検索システムで用いられるRAGの4つの実装方法
2 松本 和高 株式会社エクスプラザ リードエンジニア X: _mkazutaka Github: mkazutaka 18年にバックエンドエンジニアとしてメルカリに入社。その後、ミラ ティブ、フリーランスを得て株式会社エクスプラザに所属。フロント エンドからバックエンドまで幅広く開発しています。趣味で、FXの自 動売買Botを作成している 現在08/30に第一子が生まれ現在育休中 https://note.com/mkazutaka/n/n9f0e2c4dee96 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 3 株式会社エクスプラザ （EXPLAZA, Inc.） 会社名 プロダクトの力で、豊かな暮らしをつくる ミッション 代表取締役CEO 高橋一生 代表者 2020年07月03日 設
統計数理シンポジウム 生成モデル 岡野原
株式会社 Preferred Networks 岡野原 大輔 @hillbig 生成モデルは世界を どのように理解しているのか 「統計的機械学習」の中核としての 統計数理シンポジウム 2023/05/25 アジェンダ • 現在の代表的な生成モデル 大規模言語モデル/ 拡散モデル • 自己教師あり学習 / メタ学習 • 未解決問題 岩波書店 2023 一般向け 関連書籍 岩波書店 2023 専門家向け 技術評論社 2021 2022 ディープラーニングの基礎知識 日経BP 2022 個別の深い話題 生成モデル x ~ p(X | C) X: 生成対象 C: 条件 • 生成モデル：対象ドメインのデータを生成できるようなモデル – テキスト、画像、動画、化合物、行動列 等 – 条件を通じて、制約、指示、対象ドメインなどを指定する （条件付き生成モデルの方が学習の面でも使いやすさの面 でも有利であ
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