次世代医療基盤法の改正案、研究開発へのデータ活用促進に期待｜Ubie(ユビー)
こんにちは、Ubie株式会社でPublic Affairsを担当しているmoeshiと申します。 Ubieでは継続的に社員が発信するアドベントカレンダーを実施中ですが、その一環として現在審議中の法律案の解説記事を書いてみました。事実関係をなるべく簡潔にまとめたので、#オープンファクトブック として公開します。 Public Affairsって何？moeshiって何者？と思う方はぜひここらへんの記事もお読みください。 PAは、平たくいうと公共政策渉外というやつで、その活動の一環として関係しそうな政策や制度の調査なども担っています。 弊社はヘルステックスタートアップなので、やはり医療DX関連の調査を行うことが多いです。 医療DXは今や国の根幹となる大きな政策として動いており、マイナンバーカードの保険証利用など皆さんの生活に直結するところでも様々なことが進んでいます。 今回は、先日3月3日に次世
「好きで始めた仕事なのにつらい」のはなぜ？ 吉本ユータヌキさんがコーチングを受けて気づいたこと - りっすん by イーアイデム
やりたいことや好きなことを仕事に選ぶと、理想とのギャップに直面したり、好きであるがゆえに妥協できなくて苦しんだりする――しばしば聞く話です。そのうえ「自分で選んだ道だから仕方がない」「つらいなんて言ってはいけない」なんて、がんじがらめになることも。こうした状況が続き、楽しさを見出せなくなってしまうことも少なくありません。 吉本ユータヌキさんは、会社員との兼業で漫画やイラストの発信を始め、現在はフリーランスのクリエイターとして活躍しています。周囲からは理想的なキャリアを歩んでいるように見えるものの、じつはつらさを感じていた時期があるのだとか。 好きな気持ちからスタートした仕事に対して、つらさを感じている人に向けて、かつて同じ悩みを抱いていた吉本さんが、コーチングによって自分自身の本当の気持ちと向き合えるようになった体験を語ります。 ※取材はリモートで実施しました。 好きなことを仕事にしたはず
Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
大成建設､前代未聞｢ビル工事やり直し｣の内幕
「嘘やろう」。ゼネコン関係者が一様に、耳を疑う事件が起きた。 スーパーゼネコンの大成建設は3月16日、北海道札幌市で建築中の高層複合ビルにおいて、鉄骨の精度不良と発注者への虚偽申告があったことを公表した。発注者であるデベロッパーのNTT都市開発が今年1月に現場を視察した際に、不審な点に気づいた。これを発端に、施工不良と数値の改ざんが発覚。建物の鉄骨部分でおよそ80カ所、コンクリートの床スラブで245カ所の精度不良があった。 【2023年4月5日14時08分追記】初出時の建物の鉄骨部分の改ざんのカ所について修正しました。 地上26階（高さ約116メートル）、地下2階のこの高層ビルには、ホテルやオフィス、商業施設が入居予定。だが、発注者が定めた品質基準を満たしていないため、今回、地上部分の鉄骨を解体して建て直す。高層ビルは2024年2月に竣工予定だったが、2026年6月末に延期される。事件の責
機械翻訳でのIn-Context Learning（GPT-4 + OpenICL） | ぷるーふおぶこんせぷと
GPT-4とGPT-3.5 + OpenICL[1]を用いて機械翻訳におけるICL（In-Context Learning）を検証してみた。結果は下表の通りでプロンプトの動的生成には大きな効果があった。 プロンプトの条件GPT-3.5[2]GPT-4[3]FuguMT[4]ゼロショット、事例無し27.230.231.3対応するページのタイトル（英語・日本語の両方）29.631.8–OpenICL / RandomRetriever ※ gpt-3.5のトークン数に沿って1-2 shot ※ 翻訳例をランダムに参照しているイメージ28.030.6–OpenICL / TopkRetriever① ※ gpt-3.5のトークン数に沿って1-2 shot ※ 翻訳例から対象に近い事例を参照しているイメージ34.734.5–OpenICL / TopkRetriever② ※ 全ての試行で3-sh
LangChainのAgent「zero-shot-react-description」はLLMとどう連携しているのか？調べた - まったり勉強ノート
今回はこの中で紹介した例で出てきた「zero-shot-react-description」というAgentを使って以下の質問をしたときに内部でLLMとどういう連携をしているのか？を調べたのでそのまとめになります。 "Who is Leo DiCaprio's girlfriend? What is her current age raised to the 0.43 power?" 今回動作検証に用いたコードは以下の通りです。 import langchain from langchain.agents import load_tools from langchain.agents import initialize_agent from langchain.llms import OpenAI langchain.verbose = True llm = OpenAI(temperat
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