チャットGPTをはじめとする生成AIは、登場した当初、組織の生産性と利益を急増させる超知的なツールと言われていた。だが、実際にはそうなってはおらず、奇妙なことが起こり始めている。 by Melissa Heikkilä2024.08.22 27 この記事の3つのポイント 生産性向上のためのAI活用はまだ成功していない AIの誇大宣伝が高すぎる期待を生んでいる 一方でAIチャットボットと人々の感情的な絆は深まっている summarized by Claude 3 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 2022年後半に「チャットGPT（ChatGPT）」によって生成AIブームが始まった。そのとき、私たちが売り込まれたのは、すべてを知っており、仕事の退屈な部分を置き換えることができ、生産性と経済的利益を急増させる超知的なAIツールのビジョンだった。 それから2年が経ち、生産性
Metaの大規模言語モデル「Llama 3.1」をファインチューニングしたAIモデル「Hermes 3」がリリースされる
Metaが2024年7月23日にリリースした大規模言語モデル「Llama 3.1」を微調整したAIモデル「Hermes 3」が、2024年8月15日にAI開発企業の「Nous Research」からリリースされました。Nous Researchによると、Hermes 3はLlama 3.1よりも高度な推論や戦略的計画、意志決定に優れたプロフェッショナルな用途に適しているとのことです。 Hermes 3 - NOUS RESEARCH https://nousresearch.com/hermes3/ Unveiling Hermes 3: The First Full-Parameter Fine-Tuned Llama 3.1 405B Model is on Lambda’s Cloud https://lambdalabs.com/blog/unveiling-hermes-3-th
管理職は、見込みのある部下だけ育てればいい | 知る-コラム | Money Canvas（マネーキャンバス） 三菱ＵＦＪ銀行
はじめに人材育成は、企業の成長と成功に不可欠な要素です。 しかし、新任管理職にとっては、部下の育成方法を理解し、実践することは大きな課題となります。 特に、日本型の雇用慣行である、「メンバーシップ型雇用」においては、現時点で業務遂行能力がなくても、今後の能力の伸びに期待をする「ポテンシャル採用」を行っていますが、実際にその人材をどのように育てるかについては、明確な指針がないことが多いのです。 そのため現場では、管理職が自己流で人材育成を行うケースが多く、その結果、期待したほど部下が成長しないという問題が生じています。 では、どうすればよいでしょうか。 重要なのは 「 管理職は、見込みのある部下だけ育てればいい」という価値観です。 本記事では、人材育成の原則について、この価値観を元に、以下の4つの観点から詳しく解説します。 1. コーチャブルな人だけを育てるさて、最初にご紹介する条件は、「最
プロンプトエンジニアリングは、生成AI（人工知能）に与えるプロンプト（指示文）を工夫して回答の精度を高める技術だ。特定のタスクやユーザーの考慮してほしい要件をプロンプトに組み込むことで、生成AIの基盤となる大規模言語モデル（LLM）はユーザーの求める回答を生成する。 例えばアイデア出しなどの社内業務に生成AIを活用する際、課長や部長の立場になって回答してほしいと指示を書くと、生成AIはその役割を考慮して提案する。コードを生成するとき、使ってほしいプログラミング言語を指定すると、生成AIはその言語でコードを生成する。 生成AIは、人間が話す自然言語を入力データとして文章や画像などを生成する。プログラミング言語によるコーディングに比べて、人間の考えを成果物に反映させやすくなった。野村総合研究所（NRI）の塩川祐介生産革新ソリューション推進部グループマネージャーは、「人間と生成AIの認識の差を埋
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カネにならない生成AIブーム、LLMはどう使われているか？
生成AIの回答精度を高める「プロンプトエンジニアリング」、コスト削減にも活用