Chat GPTの完全な上位互換！Bing AIの面白い使い方まとめ｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
テレビ番組で特集されるなどChatGPTへの注目が高まっていますが、その上位互換となるBing AIはもう使われましたでしょうか？ ChatGPTで使われてるGPT3.5というモデルの発展版を開発元のOpenAIがマイクロソフトに提供する形で作られたBing AIは、過去の学習範囲内で回答するChatGPTと異なり、事前学習データ+対話ごとに関連する検索結果を都度読みにいくことで、非常に精度の高く正確な解答をすることが可能になっています。 このnoteではそんなBingAIを時間を忘れて使い倒してみた自分が特に面白いなと思った使い方をジャンル別に紹介します。 仕事SpotifyとApple MusicのARPUを聞いたらWeb上の開示情報から比較数字を提示してくれ、さらにSpotifyの方が低い理由も仮説を提示してくれました。 Bing+GPTが凄すぎて深夜3時に興奮が止まらなくなってる。
最適化超入門
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
眼精疲労エンジニアを支える技術
タイのバンコクでエンジニアリング・マネージャーをしている石坂です。 こちらの記事に触発されて、長年格闘している眼精疲労に対処するノウハウを書いてみます。 背景 かれこれ25年くらい眼精疲労と頭痛に悩まされる ひどいときは嘔吐や発熱を伴うことも 眼科・頭痛外来にも定期的に通うが、特別な異常は見つからず 低気圧や雨の日の頭痛もある 主な原因と思われるもの 高い眼圧 ドライアイ 肩こり ストレス ということで、対策・予防法としてはこのあたりになります。 眼圧を下げ、目の周りの筋肉をほぐす 肩や首まわりの筋肉をほぐす 運動・食事・睡眠、適切なストレス解消 以下に、個人的に役立ってきた対策を応急処置編と日頃の予防編に分けて記述します。 応急処置編 まずは眼精疲労と頭痛がすでに起きてしまっているケースでできることをいくつか挙げたいと思います。 目を温める 超定番ですが、これが一番よく効きます。目の周り
「そうだ、数理最適化、やろう。」ってなった時にめっちゃ参考になったリンク集＆参考書｜CO-WRITE
数理最適化案件とAI/機械学習案件とのアナロジー 「やってみなければわからない」中で僕たちDSはどうするか本記事では表題に関して、脳筋系ゆるふわVTuberこと入社2年目DSの岡部がお送りいたします。（DS=データサイエンティスト） 発... ◆【理論・実践】（2021年時点で）オススメの参考書 最大のアップデートはこちらの2冊です。参考書は時代の流れに合わせていいものが出てくるものですね。もちろん過去の参考書にもいいものはたくさんありますが、日進月歩の分野である以上、新しいものに軍配が上がりやすい構図はあると思います。 しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで Pythonではじめる数理最適化： ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう 以下それぞれの所感です 【理論】「最適化分野全般を知るための『最適解』」とも言われている教科書 僕が最適化にハマっていた当時は様々な本
定量評価疲弊しませんか？～Well-beingと生産性指標を組み合わせた エンジニアリングメトリクスプログラムについて～
Developers Summit 2023 登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20230209/session/4171/ overflowは、副業・転職サービス「Offers(オファーズ)」の開発、運用を行っています。 サービスの提供を開始してから3年。サービスの拡大に合わせ、組織も比例して成長してきました。 その中で、組織の成長に伴い、どのように生産性指標を開発に取り入れていったか。 取り入れていった結果、状態把握から逸脱し何が起きたか。そして、その後どのようにして改善していっているかご紹介します。 私達が行ってきたことを例に(反省として)、数値に踊らされずに正しく運用する方法を考えるきっかけになれば幸いです。 ▼関連リンク Offers：https://offers.jp/ Offers MGR（オファーズマネージャー）：https://
見積もりという概念を「見積もり」「コミットメント」「ターゲット」に分ければもっと楽しく開発できる - Link and Motivation Developers' Blog
（※本記事は去年の弊社のQiita アドベントカレンダーに投稿したものをリライトしたものになります。反響が嬉しすぎたので自社ブログにも載せて擦ります。） はじめに リンクアンドモチベーションで、エンジニアをしています、宮田と申します。 自分は外部の技術顧問の方に月に一回のペースで1on1する機会をもらっています。 今回はその中で話したことを共有します。 公開するにあたって分かりやすさを重視して少し脚色していますが、大筋はリアルなものです。 見積もりに対する課題感 ぼく「約束は開発を遅らせるという記事を最近読んだのですが、その通りだと思ったのですよね。」 さて、チームの外に対して約束するために「この機能1ヶ月で出せるよね？」とプロダクトの人やマネージャーに聞かれたら。これは返事に悩む。「ラフで構わないから」って言われて伝えたら、それがコミットメントになってしまったのを過去に何度も見たことがあ
講義資料 – 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター
本ページで公開している講義スライドはすべてCC-BYです（〈参考資料〉は除く）． 編集可能なPowerPointファイル（無償, CC-BY）が必要な場合や，今後改訂したときに連絡が必要な場合は，下記までご連絡ください（PPTは100以上の大学等へ提供済みです． お気軽にどうぞ）． 連絡先：mds-lecture-slides@human.ait.kyushu-u.ac.jp （内田（センター長）・福冨（センター秘書）） スライド内容について間違いがあった場合も，上記連絡先にご連絡いただけると，大変に助かります．（修正の上，改訂版を随時アップロードいたします．） データサイエンス概論Ⅰ＆Ⅱ（夏休み中の3日間での集中講義を予定．2023年度からは，高年次基幹教育科目「データサイエンス総論Ⅰ&Ⅱ」としても開講予定．なお，電気情報工学科「データサイエンス序論」とほぼ同一内容．無編集ですが講義動画
プロジェクトのスコープ調整を考える - 開発チームが信頼を獲得し変化に対応するためのアプローチ - Agile Journey
日々、懸命に開発にあたっていても、スコープ調整は否応なく発生します。Agile Journeyの読者の方も、「予定していた機能開発を削らないといけない」と判断せねばならない経験をお持ちかもしれません。こうした判断をネガティブなものではなく、「変化への対応」と捉えて前向きにプロジェクトを進めるためには、なによりも信頼が必要、と語るのは、10年以上、アジャイルコーチとしてさまざまなチームに関わってきた安井 力さんです。安井さんが信頼を積み重ね、「変化に対応できる」チームになるために必要なことを解説してくれました。 プロダクト開発の中で「あれがほしい」「いつまでにほしい」「もっと早くほしい」とリクエストされることは珍しくないでしょう。また一方で、開発側から「これは難しい」「それまでにはできない」「思ったよりも時間がかかる」と伝えないといけない状況も、これまた珍しくはありません。さまざまなツールや
ChatGPTを筆頭に信じられないレベルでAIが進化しているが「なぜAIがこんなにも『急激に』質が良くなったかを」を研究者本人たちですら説明できない
Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa 近年のAIの進化は実は理解されていない。 ChatGPTを筆頭に、信じられないレベルでAIが進化している。 そう、本当に信じられないレベルなのは、なぜAIがこんなにも「急激に」質が良くなったかを、誰も説明できないからだ。 おそらく発明した研究者本人たちですら。 どういうことか。 1/n 2023-01-29 10:51:36 Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa AIの精度を定量化したとき、数年前までは研究の進化と共に、少しずつ精度があがっていった。 研究の進化とは 1. モデルやアルゴリズムの進化 2. 計算量の増加 3. データ量の増加 などだ。１０年ほど前にAIがもてはやされた時は、Deep Learningといったモデルの進化が重要だった。 2/n 2023-01-29 1
1つの計算式で表せられる「DXの本質」とは？ 松尾豊教授が考えるDX | さくマガ
IT・デジタル 1つの計算式で表せられる「DXの本質」とは？ 松尾豊教授が考えるDX 2022年10月21日 2022年10月5日、Sansan株式会社主催のユーザーカンファレンス「Sansan Innovation Summit 2022」が開催されました。2019年以来、3年ぶりのオフラインでの開催となったSansan Innovation Summit 2022に、AI研究の第一人者 松尾豊教授が登壇。 「AIとデータを活用した企業と社会の変革」というテーマでお話をしました。その様子をお届けします。 自然言語処理能力が急激に向上 松尾 豊（まつお ゆたか）さん 東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター 技術経営戦略学専攻 教授 私はAI（人工知能）の研究を1996年くらいからおこなっています。 ご存じの通り、AIはここ5、6年の間ブームになっています。とくにディープラーニン
DXの本質は「複利計算による一気の成長」にある | Japan Innovation Review powered by JBpress
東京大学大学院工学系研究科で教壇に立つ松尾豊氏は、主催する松尾研究室にて、企業向けに「AIを活用し、未来を創る経営人材を育成する実践的講座」を開くなど、企業との共同研究を通したスタートアップの加速などに取り組んでいる。松尾氏は2つのDXについて説明した上で、AIのディープラーニング活用の重要性を説きつつ、重要な観点として「複利計算式」を取り上げる。複利計算式から分かるDXの本質とは何か。 ※本コンテンツは、2021年11月24日に開催されたJBpress主催「第11回 DXフォーラム」の特別講演Ⅳ「DX時代のAI（ディープラーニング）活用」の内容を採録したものです。 日本には先回りをするような取り組みが必要 日本はDXが定義された2000年代の20年、あるいはそれ以前からの30年、やるべきデジタルシフトをやってこなかった。それが、シリコンバレーや中国に後れを取っている根本的な要因になってい
Google Researchの神資料を読み解いてみる①【Deep Learning Tuning Playbook】 - Qiita
はじめに 研究しなきゃなのはわかってるが何から始めればいいんだ、とりあえずでモデル組んだけどまともに動かん。なにがダメなのか分からねぇ、どこをどういじれば何がどう変わるんだ、、、と日々悲鳴をあげている中、Google Researchの研究者による、Deep Learning Tuning Playbook（ https://github.com/google-research/tuning_playbook ）が公開されました。 どうやら深層学習ネットワークをチューニングする際の考え方やら注意点を、Googleの神たちがまとめてくださっているようです。これは読んでおこうと思い、自分の読解とメモついでに和訳してみることにしました。 【注意】 翻訳アプリそのままではなく、一応多少自分なりに解釈して理解したいということで、一部抜けてたり言い回しが違ったり、そのまんま和訳になっているとは限りませ
「意識を変えると行動が変わる」は、組織変革では順序が逆 会社に活力を取り戻す「チェンジマネジメント」のやり方
多摩大学大学院が主催で行われたセミナーの模様をお届けします。ナレッジ・アソシエイツ・ジャパン代表で2023年4月に多摩大学大学院MBA教授に就任予定の荻原直紀氏が登壇し、「チェンジマネジメント」をテーマに講演しました。あらゆる企業や組織は、事業成長とともに規律統制が強くなり、創造性や活力が失われていきます。再び新たな価値や事業を生み出すためには、「チェンジマネジメント」のスキルが必要だと荻原氏は語ります。最終回の本記事では、組織変革のための手順について語られました。 企業変革の半分以上は、最初のフェーズで失敗している 荻原直紀氏（以下、荻原）：冒頭で申し上げましたように、チェンジマネジメントは非常に奥の深い世界です。今日すべてをみなさんにお伝えするのはなかなか難しいんですけれども、触りだけでもお伝えしたいと思います。「変化を進める原則と手順」という話をさせていただきたいと思います。 その前
「今までの品質管理」と「DX時代の品質管理」は違う “ウォーターフォール＋α”として求められること
DXにおける品質管理と自動テストは切り離せない 小林依光氏（以下、小林）：続いてのテーマは「DXにおける品質管理の取り組み事例」です。みなさまはDXにおける、まさに品質管理の専門家の会社さんなので、どういった事例があるのかを聞きたいです。では、今度は後藤さまからお願いしてもいいですか？ 後藤香織氏（以下、後藤）ちょっとおもしろくない回答になってしまって申し訳ないのですが、本質的にはあまり変わらないと思っているんです。結局、品質管理や保証、私たちがテストをしたり品質に対する何かの活動をするのは、よく言われることとして、ものを作るわけではないし直す人でもない。となると、次の判断をするために非常に質の良い情報を提供する（人ということです）。 そこの本質は変わりませんが、（DXでは）違うところもあります。プロダクトそのものはその環境のニーズに合わせて変化していくことを前提としています。そのため、変
【「スゴ本」中の人が薦める】ITエンジニアなら知ってほしい。プロジェクトを炎上させないマネジメント術を身につける4冊
1. 『プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本』橋本将功 著、翔泳社 2. 『アート・オブ・プロジェクトマネジメント』Scott Berkun 著、村上 雅章 訳、オライリー・ジャパン 3. 『アジャイルプラクティス 達人プログラマに学ぶ現場開発者の習慣』VenkatSubramaniam,AndyHunt 著、木下史彦,角谷信太郎 監訳、オーム社 4. 『プロジェクトマネジメント知識体系ガイド（PMBOKガイド）第7版＋プロジェクトマネジメント標準』PMI 著、PMI日本支部 監訳 問題。次のうち、どちらが重要？ 1. 炎上プロジェクトを鎮火する技術 2. プロジェクトを炎上させない技術 修羅場における火消しの技術が1だ。燃え上がって墜落寸前のプロジェクトを制御して、なんとか胴体着陸まで持っていくノウハウである。 一方、プロジェクトを修羅場にさせない技術が2だ。そもそもそんな操縦不
開発生産性について議論する前に知っておきたいこと - Qiita
はじめに 事業としてソフトウェア開発を行う企業にとって、自分たちの開発チームの生産性が十分に高いのか、あるいはそうでないのかについては大きな関心があります。 そのこと自体は、何かを計測し、改善するというのは営利企業としては健全です。一方で、ソフトウェアエンジニアリングの世界で「生産性の高さ」だと主張できる汎用性の高い指標は存在しません。こういった状況の中で、「生産性」を巡る議論は経営やビジネス部門とエンジニアチームとの間で繰り広げられ、場合によっては大きな不和や不信感につながることも珍しいことではありません。 今回は、エンジニアの開発生産性について、さまざまなステークホルダーと議論する上で把握しておきたいさまざまな論点について解説します。それによって、「我々が本当に議論すべきテーマは何か」についての共通認識をつくるための土台を構築することを目的としています。 もしかしたら改善したいことは「
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継続的なサービス発展を支えるアーキテクチャと技術 / Developers Summit 2023
目的と抽象化の関係性から分かる、システムの設計精度を高める考え方 / purpose abstraction design
Satoshi Nakajima @NounsDAO 🇺🇦 on Twitter: "話題のchatGPT3ですが、そのベースになっているGPT3について連投で解説します。元々は「途中で切れている文章の次の単語を予測する」だけの人工知能を作り、それにインターネット上にある大量の文章で教育してみる、という実験から始まったものです。(1/n)"
問い合わせ率が3年間で半分になった
