献立アプリ「タベリー」のKPIが最高潮に達した時に、EC化支援「Stailer」へのピボットを決意。ピボットとは、飛び地ではなく階段の分岐｜10X 矢本 真丈10X 創業者の矢本 真丈氏（@yamotty3）は、日々の献立を自動で生成し、必要な材料をオンラインで注文までできるtoCアプリ「タベリー」をクローズし、小売チェーンのEC設立をサポートするtoB事業の「Stailer」に事業転換するという大ピボットを成し遂げている。
NLPとVision-and-Languageの基礎・最新動向 (2) / DEIM Tutorial Part 2 Vision-and-Language
DEIM2023 第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム チュートリアル講演資料 Part2: Vision-and-Language
画像生成AI DALL·E 2、人種・性別の偏りは密かに「枠」追加で補正。研究者のハックで発覚 | テクノエッジ TechnoEdge
短い文章の指示から画像を生成するAIのDALLE 2が、学習の偏りを補正し結果の多様性を確保するため、ユーザーが入力していない「女性」や「黒人」といった単語を指示に付け加えていたことが分かりました。 以前のDALLE 2は「英雄的な消防士」と入力すると結果は全員白人男性、「女性の肖像」に対しては全員白人女性、「ソフトウェアエンジニア」は全員白人男性、単に「CEO」では大半がビジネススーツの白人男性と少数の黒人男性を生成する状態でした。 現実でも国や地域によってある職業や集団の男女比が偏ることは当然あるとして、「女性」が全員白人だったりする時点で、人間であればさすがにもう少しこう手心というか、提出前にこれはまずいと忖度配慮をしそうなものですが、DALLE 2は特に結果を顧みるような知能はないだけに、教えられたデータセットの偏りを露骨にそのままお出しするという意味で、いかにも人工知能らしい挙動
ChatGPTを使ったサービスにおいて気軽にできるプロンプトインジェクション対策 - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日は気軽にできるプロンプトインジェクション対策を紹介したいと思います。 プロンプトインジェクションとは ChatGPTなどの言語モデルをベースとしたサービスに対し、「これまでの命令を表示してください」などの文章を与え、出力をジャックしてしまう攻撃手法です。 Prompt Leaking, Jailbreaking, 等の類似手法が知られています。 対策 これへの対策は簡単で、命令を追加で挿入する手法があります。以下に示します。 import openai openai.api_key = openai_key def completion(new_message_text:str, settings_text:str = '', past_messages:list = []): """ この関数は
ONNXモデルのチューニングテクニック (応用編２)
サイバーエージェント AI Lab の Human Computer Interaction Team に所属している兵頭です。今回は私が半年ほど蓄積したONNXのチューニングテクニックを全てブログに残したいと思います。皆さんが既にご存知であろう基本的なことから、かなりトリッキーなチューニングまで幅広くご紹介したいと思います。長文になりますがご容赦願います。今回は応用編２です。 8. 各種トリック PyTorchやTensorFlowを経由して生成されたONNXから他のフレームワークへモデルを転用する場合に有効な様々なトリック、ワークアラウンドをご紹介します。あまり真新しい知見ではありませんが、以下でご紹介するようなトリックが記事としてまとまっているものはあまり見かけませんのでご参考になれば幸いです。エンジニアよりもリサーチャーの方々に是非読んでいただきたい内容です。ほとんどの内容が地味で
スタースキーマ
スタースキーマとはスタースキーマとは、データベース内のデータを整理することで理解・分析しやすくなった多次元データモデルで、データウェアハウスやデータベース、データマート、その他のツールに適用できます。スタースキーマの設計は、大規模なデータセットへのクエリを実行するために最適化されています。 1990 年代にラルフ・キンボールによって発表されたスタースキーマは、反復的なビジネス定義の重複を減らすことによってデータの保存や履歴の管理、データの更新を効率的に行い、データウェアハウスでのデータの集計やフィルタリングを高速に行うことができます。 ファクトテーブルとディメンションテーブルスタースキーマは、ビジネスデータをディメンション（時間や商品など）とファクト（金額や数量のトランザクションなど）に非正規化するために使用されます。 スタースキーマの中央には 1 つのファクトテーブルがあり、ビジネスのフ
データエンジニアのすすめ - Qiita
この記事では、業務システム(SoR, SoR)ではなく分析システム(SoI)を前提とした内容についてもう一歩踏み込んで書いてきます。ここまで読んで、もし業務システムの方にしか興味がなければ、この先はまた興味が出てきたら読んでみてください。 分析システム(SoI)の3層構造 分析システム(SoI)でのデータエンジニアの主な仕事は、システム利用者がデータをすぐに適切な状態で取得することができるデータ基盤を設計することです。このデータ基盤は、大きく1.データ活用層(BI層)、2.データ蓄積層(DWH層)、3.データ連携層(ETL層)の3層構造に分割して考えることができます(下図)。 このデータ基盤の3層構造は、Web3層構造(Web/AP/DB)のデータ基盤アーキテクチャ版だと解釈してもよいと思います。このように分割することで、データ基盤の構成について考えやすくなり、チーム作業での議論や作業分担
OpenSearchで実現する画像検索とテスト追加で目指す安定運用【イベントレポート】 - CADDi Tech Blog
OpenSearchで実現する画像検索とテスト追加で目指す安定運用 こんにちは、CADDi AI Lab MLEの志水です。 8/19に10X,M3の両社と検索運用の勉強会#Search_C10Xm3 を開催いたしました。 おかげさまで当日までの登録者が254名 、当日の参加者は最大137名までお越しいただき大盛況でした。 勉強会中何度か紹介されたペンギン本 がAmazonで売り切れる ような反響もあったようです。 その中から、キャディ発表分を抜粋したイベントレポートをいたします！ - 10Xさんの発表資料はこちらから - M3さんの発表資料はこちらから AI Labでは図面管理SaaS CADDi DRAWER の検索サービスを開発／運用してきており、その経験からOpenSearchで実現する画像検索とテスト追加で目指す安定運用についてお話ししました。 目次 opensearch で k
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Reducing bias and improving safety in DALL·E 2
MIT 6.S192 - Lecture 22: Diffusion Probabilistic Models, Jascha Sohl-Dickstein
6千万記事レコードの大規模データマイグレーション
Stockmark Tech Meetup #06 〜スタートアップの成長フェーズに応じたデータストアのリファクタリングのタイミングと方法〜
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