AIや機械学習が持て囃されて、統計分析やデータ可視化がいまいち主流になれない理由 - 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、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと
Introducing the Model Spec
To deepen the public conversation about how AI models should behave, we’re sharing the Model Spec, our approach to shaping desired model behavior. We are sharing a first draft of the Model Spec, a new document that specifies how we want our models to behave in the OpenAI API and ChatGPT. We’re doing this because we think it’s important for people to be able to understand and discuss the practical
SB Intuitions株式会社
傍観者ではなく、挑戦者へ 私たちは単なる技術の利用者や情報の受け手として存在するのではありません。時代と共に、新しい技術や知識、方法を取り入れ、挑戦し続けることで、真のイノベーションを追求しています。また、私たちのサービスは、単に便利なツールとしての役割だけではなく、新しい価値や可能性を創出するための手段として、お客様と共に進化していきます。 伝統的な価値を守りながら、 未来への新しい可能性を模索 私たちは、日本語に特化した大規模言語モデルの研究開発に力を入れています。私たちのモデルは、日本の文化や価値観を真に反映し、日本独自のニーズに合わせたサービスを提供することを目指しています。そして、私たちが大切にしているのは、データの安全性。日本語に特化した大規模言語モデルに関するデータは国内のデータセンターで厳格に管理され、高い安全性を持つ環境での開発・学習を実施しています。私たちの技術とサービ
Sakana AI
概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes （モデルマージの進化的最適化）」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合（マージ）して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既
Spreadsheet AI Tool | Numerous.ai
スプレッドシートの煩雑な作業に時間を費やすのをやめましょう。私たちのスプレッドシートAIツールを使ってください。
速報：話題の 1ビットLLMとは何か？｜寺田英雄（㈱オープンストリームCTO）
2024-02-27にarXiv公開され，昨日（2024-02-28）あたりから日本のAI・LLM界隈でも大きな話題になっている、マイクロソフトの研究チームが発表した 1ビットLLMであるが、これは、かつてB-DCGAN(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-36708-4_5; arXiv:https://arxiv.org/abs/1803.10930 )という「１ビットGANのFPGA実装」を研究していた私としては非常に興味をそそられる内容なので、論文を読んでみた。今回は速報として、その内容のポイントを概説したい。 論文情報 Ma, S. et al. (2024) ‘The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits’, arXiv [c
Amazon Q の情報まとめ & 触ってみた (2023/12/1時点) - Qiita
はじめに お疲れ様です。yuki_inkです。 AWS re:Invent 2023 に参加しています。 今回の最大のアップデートと目される「Amazon Q」。 本記事は、Qに関する情報をまとめ、また実際にマネコンから触ってみることで、Qの理解を深めようという趣旨のものです。 Amazon Q とは 生成AIを活用した、エンタープライズ向けアシスタントサービスです。 re:Invent 2023 のCEO Keynoteで発表されました。 セキュリティを最優先事項とするAWSらしく、セキュリティ、そしてプライバシーにも配慮されており、企業のポリシーやデータアクセス制限に適合するように設計されています。 「Amazon Qは、その内部のモデルのトレーニングためにお客様の情報を一切使用しない」と明言されているため、今まで生成AIの活用に躊躇していた企業も安心して利用が可能です。 Qの立ち位置
生成AI活用の試行錯誤〜Ubie社での取り組み〜｜masa_kazama
生成AIChatGPTをはじめとするGenerativeAI(生成AI)は、テレビや新聞で見ない日はないくらいに話題になっています。YouTubeでも芸人さんがChatGPTを紹介する動画が多数出ています。（個人的に、芸人かまいたちの「ChatGPTに漫才を作ってもらう」という動画が好きです。） 企業でも、ソフトバンクやNTTなどの大企業が、会社を上げて生成AIの開発・活用をしていくと発表しています。行政においても、横須賀市やつくば市が生成AIを積極的に業務に取り入れようとしています。今後ますます多くの企業・行政・個人が生成AIを活用していくと思います。 このブログ記事では、AI×医療のベンチャー企業Ubieでの生成AI活用の試行錯誤してきた取り組み事例をご紹介します。今後の生成AI活用に少しでもご参考になれば幸いです。（プロダクトへの活用はまだ検証中なため、生成AIによる社内生産性向上の
Microsoft Copilot for Security | Microsoft Security
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My AI Has Me Questioning Reality
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Surge in ‘Shadow AI’ Accounts Poses Fresh Risks to Corporate Data - AI-Tech Park
Amazon.co.jp: 生成ＡＩ導入の教科書: 小澤健祐（おざけん）: 本
Peter Lee
Lightblue | 大規模言語モデル・画像解析のマルチモーダルAIスタートアップLightblue
Sakana AI
Claude
Prompt Engineering as an Important Emerging Skill for Medical Professionals: Tutorial
Mayo Clinic to test new generative AI applications from Microsoft