プロダクトチームの技術リテラシーを高め、生成系 AI のインパクトを最大化するためのワークショップ｜piqcy
生成系 AI を筆頭に技術革新著しい昨今ですが、日本においてそのインパクトは限定的になるだろうと言ったら驚くでしょうか。本記事で IPA や経済産業省のレポートからその予測根拠を示すとともに、インパクトを最大化する方策として AWS がアップデートしてきたワークショップをご紹介します。AWS がサービスだけではなく活用をガイドするプログラムも提供していることを知っていただけたらうれしいです。 ※トップ画像は IBA Boxing の AIBA World Boxing Championships Doha 2015 を使わせていただきました。 生成系 AI のインパクトが限定的になる理由生成系 AI に対するリーダー層の反応をデータから推察することで、インパクトが限定的になる理由が見えてきます。まず IPA ( 情報処理推進機構 ) の 「 DX 白書 2021 」では「企業変革を推進する
マッキンゼーのレポートに見る企業応用を促進する大規模言語モデルの評価方法｜piqcy
2023 年に大規模言語モデルは多数発表されていますが、どれを選べばよいかは依然として曖昧です。その理由の一つにユースケースと評価方法のミスマッチがあると考えています。例えば、営業メールの草案を生成するモデルを選ぶとき、質問回答データセットの評価結果がどれだけ意味があるかは不透明です。誰かにメールを書いてもらいたいとき、東海道新幹線の速度について知っていることを基準にするか ? という話です。 本記事では、マッキンゼーが公開した The state of AI in 2023 から生成系 AI の企業利用が盛んな領域について示唆を得て、大規模言語モデル評価の方向性を提案します。日本の AI 導入効果は米国の 7 分の 1 程度しかないといわれており、生成系 AI のインパクトは限定的になると見込んでいます。生成系 AI の応用を加速するにはカスタマイズが必要な汎用モデルだけでなく、ユースケ
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