この連載では、データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学びます。 データの収集方法、データの取り扱い、分析の手法などについての考え方を具体例で説明するとともに、身近に使える表計算ソフト（ExcelやGoogleスプレッドシート）を利用した作成例を紹介します。 必要に応じて、Pythonのプログラムや統計ソフトRなどでの作成例にも触れることにします。 数学などの前提知識は特に問いません。肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。 筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大でAI関連の授業を担当。書道、絵画を経て、ピアノとバイオリンを独学で始めるも学習曲線は常に平坦。趣味の献血は、最近脈拍が多く99回で一旦中断。さらにリターンライダーを目指し、大型二輪免許を取得。1年かけてコツコツと貯金し、ようやくバ

「データ可視化を学んでみようかな」と思ったときに、みんな何で勉強してるんだろう。統計なら検定○級とか、予測モデリングならkaggleにチャレンジするとか、いろいろと目標やリソースがある。一方で、可視化は意外と初学者の足掛かりがないなと感じる。評価基準が曖昧だから目標立てにくいのかな。 Excel、Tableau、RやPythonなどいろいろなツールでなんとなーくグラフを作ったことはある。円グラフは比較しにくいとか3Dはよくないとか、それくらいは知っている。でもきちんと理論的に学んだことがなかった。 必要なスキルは何かまずは関係するスキルを調べてみた。一般社団法人データサイエンティスト協会が公開しているスキルチェックリスト にて、可視化カテゴリのスキル項目はざっくり下記の通り。 一般社団法人データサイエンティスト協会 データサイエンティスト スキルチェックリストver.5  より作成 ビジネ

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この記事は何？ 11/15 に公開された OpenAI のEvan Morikawa へのインタビュー記事をざっくりまとめました。この日本語記事のソースは、 Gergely Orosz による Pragmatic Engineer Newsletter です。 ChatGPT や DALL·E がよく話題になりますが、これらの研究をUIやAPIを含むWebのサービスとして構築しているのが、応用エンジニアリングチーム(Applied Team)です。公開されているサービスには、ChatGPT だけでなく、DALL-E 3 なども含まれます。 この日本語記事を書いている私自身が、スタートアップとアジャイルチームに強い興味を持っているので、このまとめを書きました。 ほんとにざっくりまとめ、なので、詳細は、ソース記事を読むことをおすすめします。 サマリ 小さな独立したスタートアップのように運営する

はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機

「Code Llama」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-CodeLlama-7b」を公開しました はじめに こんにちは、ELYZAの堀江、 中村、 佐々木、 平川です。 今回、Meta社が開発し公開しているCode Llamaに対し日本語の追加事前学習を行った以下のモデルを公開することとなりました。 追加事前学習に用いたデータや手法はそれぞれ以前の記事でご紹介した ELYZA-japanese-Llama-2-7b、 ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instructと基本的には同様のものとなっています。 詳細については ELYZAが公開した日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」についての解説 : (1) 事前学習編 を参照してください。 ELYZA-japanese-CodeLlama-7b codel

EnterpriseZine（エンタープライズジン）編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。

大規模言語モデル（LLM）における「ハルシネーション（幻覚）」に関する網羅的な調査報告が発表されました。ハルシネーションとは、LLMの出力が現実の事実やユーザー入力と矛盾する現象です。 研究者らは、ハルシネーションはデータ、トレーニング、推論という三つの段階に根ざしていることを明らかにしました。また、LLMの実用化に対する重大な課題であるため、より信頼性の高いモデルの開発に向けた研究の方向性を示しています。 今後のロードマップとしては、創造性と真実性のバランスに関する議論や、LLM自身に知識の境界に関する理解を深めさせることなどが挙げられています。 本記事では、調査報告の核心部分を詳細に見ていきます。 参照論文情報 タイトル：A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenge

MP3ファイルをダウンロード 内容紹介 ストックマークの近江さんをゲストに、大規模言語モデルをゼロから作る方法、学習のデータセット、モデルアーキテクチャ、学習環境への取り組みなどについて語っていただきました。 出演者 話したネタ どのような大規模言語モデルと作ったのか？特徴は何か？ データセットに何を使ったのか？ 日本語と英語とのバランスは？ 最終的なToken数は？ 事前学習モデルを作りたいとして、何から考えるのか？ ノイズのクリーニングと、その方法 今回活用したモデルアーキテクチャ(Llama) 前回のアーキテクチャは GPT-NeoX 今回の学習環境は？ AWS Trainum 32コア x 16ノード 学習にかかった時間は？ 学習時に大変だったこと・上手くいかなかったことは？ 学習中のチェックポイントとは何か？ なぜ、Token生成が速いのか？ 手元でLLMを動かすときの一番のネッ

今年も始まりました、Microsoft Ignite 2023！本日発表された、CEOのSatya Nadella氏のキーノートを日本語でまとめました。ChatGPTが発表されてから1年が経過しました。 進化のペースは凄まじいものです。我々は新しい時代に入ろうとしています。ただの新しい技術に留まりません。 このAIの時代によって、製品を作ったり、安全性を考えたりと、実課題を解決しています。 Airbnb、Shopifyや、BTや電通などもMicrosoft Copilotを展開しています。そして、組織は独自のCopilotを作成しています。 そして、Copilotは非常に生産性を向上させています。より少ない時間で情報を集めたり、ミーティングを行ったりすることができます。 Copilot はタスクを素早くこなすことが可能になり、新しいUI（ユーザーインターフェース）として、世界のナレッジだけ

【シアトル=渡辺直樹】米マイクロソフトは15日、人工知能（AI）の処理に最適化した半導体を自社開発したと発表した。「Chat（チャット）GPT」などの生成AIの動作を速め、利用コストの低減につなげる。米グーグルや米アマゾン・ドット・コムなどに続く動きで、ソフトウエアを中核とする巨大IT（情報技術）企業がハードウエアを一体開発する流れが加速してきた。15日に米西部ワシントン州シアトルで開く技術イ

Microsoft、AI最適化チップ「Azure Maia 100」と汎用Armチップ「Azure Cobalt」：Microsoft Ignite 米Microsoftは11月15日（現地時間）、開発者向け年次イベント「Microsoft Ignite」で、2つのカスタム設計チップ、AIに最適化した「Microsoft Azure Maia 100 AI Accelerator」（以下「Maia 100」）とArmベースの汎用「Microsoft Azure Cobalt 100 CPU」（以下「Cobalt 100」）を発表した。 Microsoftは現在、Azureデータセンターで主に米NVIDIAのGPUを採用しているが、「インフラストラクチャスタックのすべての層を最適化して統合することが重要」だとクラウドおよびAIグループのエクゼクティブバイス・プレジデント、スコット・ガスリー氏

米Microsoftは11月15日（現地時間）、AIプラットフォーム「Microsoft Copilot Studio」を発表した。自身の好みにカスタマイズした生成AIツール「Copilot for Microsoft 365」（Copilot）をローコードで作成できる。同日から利用可能、Copilotとの統合はパブリックプレビューで提供している。

［速報］マイクロソフト、「Copilot Studio」発表。Copilotのカスタマイズ、プラグイン開発、ワークフローの設定など、Copilot用ローコード開発ツール。Ignite 2023 マイクロソフトは開催中の年次イベント「Microsoft Ignite 2023」で、同社のAIサービスであるCopilotのカスタマイズやプラグイン開発、ワークフローの設定、データソースとの接続などを含むさまざまな開発を可能にするローコード開発ツール「Copilot Studio」を発表しました。 例えば、何もカスタマイズされていないCopilotは、ある企業の出張経費の上限などについて正しく答えることはできません。 そこで、Copilot Studioを利用して出張経費の質問をトリガーとしたアクションを設定開始します。

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［速報］マイクロソフト、「Bing Chat」を「Copilot」にリブランディング。Copilot公式サイトも公開し全ブラウザで利用可能に。Ignite 2023 マイクロソフトは開催中の年次イベント「Microsoft Ignite 2023」で、これまで「Bing Chat」および企業向けに「Bing Chat Enterprise」の呼称で提供してきたAIサービスを「Copilot」にリブランディングし、同社のAIサービス全体の体験を「Microsoft Copilot」で統一していくことを明らかにしました。 「We are Copilot Company. We believe in the future where there will be Copilot for everyone, and everything you do.」（我々はCopilotカンパニーだ。あらゆる人

ChatGPT Plusは月額20ドルのChatGPTの有料サービスで、大規模言語モデル「GPT-4」などを利用できる。9日には、ノーコードでChatGPTのカスタム版を作れる「GPTs」を新たに追加していた。 関連記事 オリジナルのChatGPTが作れる「GPTs」、全課金ユーザーに開放　プログラミング不要、対話でOK 米OpenAIは、同社のテックカンファレンス「OpenAI DevDay」で発表した、ノーコードでオリジナルの「ChatGPT」が作成できるカスタムツール「GPTs」を全てのサブスクリプションユーザーに開放した。 ノーコードで「ChatGPT」のカスタム版を作れる「GPTs」、有料会員に提供へ OpenAIは、初の開発者会議DevDayで、ノーコードでChatGPTのカスタム版を作れる「GPTs」を発表した。作ったGPTsは「GPT Store」で販売し、収益を得ることも

Googleの生成AIアシスタント「Duet AI in Google Workspace」日本語対応へ：Google Cloud Next Tokyo ‘23 グーグル・クラウド・ジャパンは11月15日、オフィススイート「Google Workspace」といったクラウドサービスの利用を支援する生成AIアシスタント「Duet AI in Google Workspace」の日本語対応を発表した。2024年に日本語化予定という。Google Cloudの年次イベント「Google Cloud Next Tokyo ‘23」（東京ビッグサイト）で明らかにした。 Duet AI in Google Workspaceでは、Web会議サービス「Google meet」での会話をリアルタイムに翻訳したり、スライド作成サービス「Google スライド」内で文章から画像を生成し、資料にイラストを追加し

「生成AIプロジェクトで日本は3位」の意味は？　「GitHub」の使用状況から見える開発の最新潮流：2028年までの開発者数の推移予測、日本は6位に ソフトウェア開発プラットフォーム「GitHub」を使用する開発者の活動に関する年次レポートの最新版「The State of the Octoverse 2023」が発表された。 GitHubは2023年11月8日（米国時間）、同社のソフトウェア開発プラットフォーム「GitHub」を使用する開発者の活動に関する年次レポートの最新版「The State of the Octoverse 2023」を発表した。 The State of the Octoverse 2023では、2023年を「AIが主流になった年」と位置付け、AI、クラウド、Gitを巡るオープンソースの活動が開発者体験をどのように変えているか、開発者や組織にどんな影響を与えている

自分は現在アメリカの医療系スタートアップ企業でソフトウェアエンジニアとして働いている。カナダに在住していて、年収は日本円にして約1600万円、エンジニアとしては現在4年働いている。 もしあなたが日本のエンジニアなら、これを読んだ時に心がざわついたと思う。日本にいると表面化しづらい、世界的エンジニアの給与格差を今目の当たりにしたのだから。しかし実際には、自分はほぼぴったりアメリカでのエンジニアの平均給料を貰っているに過ぎない。 日本でのエンジニアの扱い給料Economic Research InstituteをソースにしたCodeSubmitさんの各国のエンジニアの平均給料のリサーチによると、日本は$36,024でランキングの27ヶ国中18位、1位のアメリカ($110,140)とは$74,116、即ち2023年11月現在の日本円対アメリカドルのレートで1100万円ほどの開きがある。ちなみに日