前大統領トランプへの支持を呼びかける選挙用ヤードサイン。遠くに雨雲が見えた ２０２４年アメリカ大統領選は、９月２日のレーバー・デー（労働者の日）を経て、いよいよ最終盤に突入した。前大統領トランプの暗殺未遂事件、現職大統領バイデンの電撃撤退、副大統領ハリスの継承と支持率の急伸など、連日の大ニュースに追われ、現地で取材する日本の記者も目の回る日々を送っていることだろう。 全米の選挙集会に足を運ぶ。飛行機で拠点空港まで移動し、そこからレンタカーでアメリカ大陸を走り回る。睡眠時間を削りながら、毎週のように１千キロを移動している記者もいるかもしれない。 それだけ取材に回っても、少なくなりがちなのが地方発の情報だ。候補者の取材で地方を転戦しても、じっくり取材して回るほどの時間は確保できない。そこで今回は３回に分けて、選挙戦の行方を左右するとみられている中西部ラストベルト（さび付いた工業地帯）の政界関係

はじめに こんにちは。ついにジム通いを始めて四六時中筋肉痛を感じながら過ごしているイワツカです。 最近はLLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）を用いて企業内ドキュメントを活用する取り組みが多く見受けられます。 ドキュメントは基本PDFで保存されているため、PDFからテキストを抽出して、検索対象にすることが必要です。 そこで今回は、PythonでPDFからテキストを抽出するためのライブラリを比較して、どれが良いのか検証しました。 はじめに 概要 実装 PyMuPDF pdfplumber unstructured 比較結果 テキスト抽出 サンプル1のテキスト抽出結果 サンプル2のテキスト抽出結果 表の抽出 サンプル3の表抽出結果 サンプル4の表抽出結果 検証結果 まとめ 概要 今回はPDF読み取りライブラリとして、PyMuPDF、pdfplumber、unstructuredの3

2人の子どもの母、横井曜子さんです。共働きで、6歳と2歳の女の子を育てています。 横井さんが職場で不利な状況にあると感じたのは長女の出産後のことでした。 それまで製薬会社の営業職として10年以上のキャリアを積んできていた横井さん。出産・育休から復帰し、短時間勤務で働き始めました。すると思いがけない事態に直面しました。 これまでに経験したことのない低い人事評価を突きつけられたのです。その大きな理由の一つが、長時間労働ができないことだったといいます。さらに上司からは「このままの評価が続けば降格の可能性がある」と告げられたのです。 横井曜子さん 「短時間勤務で給与が3割減少していて、それは働いていない分、仕方ないと受け止めていましたが、評価まで下げられるのかと憤りを覚えました。短時間でも、それまでの経験を生かして成果は出していたはずなのに…。同僚や先輩たちに認めてもらって、積み上げてきた職位まで

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8月19日、海外の技術情報メディアTheRegisterが「自分で作ればGitHub Copilotは不要」と題した記事を公開した。この記事では、オープンソースのAIコードアシスタント「Continue」を中心に、どのようにしてLLM（大規模言語モデル）をローカル環境で実行し、IDEに統合するかについて解説している。 Continueをインストールする前提条件 Continueをインストールし、動作させるには、以下の前提条件を満たす必要がある。 マシン要件: 動作に必要なマシン: 近年のプロセッサを搭載したシステムであれば動作するが、最適なパフォーマンスを得るためにはNvidia、AMD、またはIntelのGPU（6GB以上のvRAMを推奨）が望ましい。Apple Silicon搭載のMacでも動作するが、16GB以上のメモリを推奨する。 Ollamaモデルランナー: Ollamaモデルラ

カバー絵は sakana.ai から拝借。 sakana.ai の AI エージェント AI Scientist を動かして、さらにコードを読むところまで。 先に所感を述べると、とてもシンプルなコードで、またやっていることも真新しいところは特にない。 むしろ基本的なテクニックを愚直に真正面から使い倒しているかんじ。 大切なのは Reflection と Chain-of-Thought であった。 以下の commit で説明する。

GPT-4やLlama、Claudeといった大規模言語モデルは、2017年にGoogleの研究者が発表した「Transformer」というフレームワークの上に構築されています。このTransformerをベースにしたAIモデルがどのように機能するのかを視覚化したツール「Transformer Explainer」が、ジョージア工科大学のPolo Club of Data Scienceによって公開されています。 Transformer Explainer https://poloclub.github.io/transformer-explainer/ Transformer Explainerの見方は、以下のムービーを見ると一発でわかります。 Transformer Explainer: Learn How LLM Transformer Models Work - YouTube Tr

ベイズデータ解析(第3版) 森北出版Amazon 先日のことですが、『ベイズデータ解析』を訳者のお一人菅澤さんからご恵贈いただきました。もう一目見ただけで「鈍器」以外の語が出てこないくらいの立派な鈍器で（笑）、原著のBDA3*1に負けないくらいの鈍器っぷりが見事な一冊です。菅澤さんといえば名著『標準ベイズ統計学』の翻訳も手掛けておられますが、先日直にお話を伺った際は「本書の方が標準ベイズよりもさらに理論的な内容に踏み込んでしっかり書かれていて良い」とのコメントでした。 ということで、早速本書をレビューしていこうと思います。ただ、何分にも全体で888ページもある大著であり、ぶっちゃけ斜め読みするだけでも1ヶ月近くかかるという有様でしたので、内容の理解が不完全であったり誤ったりしている可能性があります。それらの不備を見つけられた際は、何なりとご指摘くだされば幸いです。 本書の概要 第I部　ベイ

Sakana AI⁠⁠、科学論文の調査から作成⁠⁠、レビューまですべてAIが自動で実行するThe AI Scientistを発表 Sakana AIは2024年8月13日、大規模言語モデル (LLM) を複数組み合わせてアイデアの生成、必要なコードの記述、実験の実行/結果の要約、視覚化、レビューまで、論文作成のライフサイクル全体を自動化するAI駆動型の論文作成システム「The AI Scientist」を発表した。 The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery 「AIサイエンティスト⁠」⁠： AIが自ら研究する時代へ（上記ブログの日本語訳） Introducing The AI Scientist: The world’s first AI system for automating sc

正木伸城 @nobushiromasaki めちゃ面白い。「それでも叱ることには意味がある」という執着をぶった斬ってくれる本。叱っても人は育たない。「叱る」を必要悪だと思っている人は多いが、間違いだ。以下の言葉はむしろ危険。①「怒る」はダメだが「叱る」は必要。②叱らないと打たれ弱い人間になる。③叱らないと学ばない――そろそろぼくらは幻想を手放すべきだ。「叱る」は想像以上に効果がない。 叱られるとぼくらは萎縮する。脳の防御システムが作動する。野生の世界ならそれが正解。命の危機にあっては、悠長にものを考える時間などないのだから。けれど、防御モードに入るとぼくらは知性や理性などの知的活動、しっかり考え・検討することができなくなる。で、結局やってしまうのは、とりあえず「言うことを聞く」といった即興反応である。「勉強しなさい！」と声を荒げられたらサッと勉強に取り組む、みたいに。 しかし、その時ぼくら

本記事は、2024年7月発売の書籍「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ & エージェント開発入門」をベースに、私なりにGoogle Colabで動作する「生成AIエージェント」を実装してみた内容の解説です 上記の書籍「つくりながら学ぶ！ 生成AIアプリ & エージェント開発入門」(発売日 2024/7/18) [link]、著者：ML_Bear（本名: 内田 直孝）さん を参考にしながら、自分なりにいろいろ変更を加えてみて実装してみました。 Google ColaboratoryのNotebookファイルは以下となります。 本記事では今回作成してみたプログラムについて解説します。 拙著である、「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング」などと、装丁が似ているようにも感じる？のは、マイナビ出版の（私がとても信頼している）同じ編集者の方がこちらの書籍もご担当してくださっている

●イマネ・ケリフ選手（アルジェリア代表）178cm66kg級 ●リオ五輪をみてボクシングを始める。 ●女の子がボクシングなんて、という父親の反対を押し切り2018年から選手へ。2019年時点ではIBA世界選手権33位。 ●2020年IOC東京オリンピックに出場。準々決勝で金メダル選手に敗戦。5位。 ●IBAは東京オリンピックの運営に関わっていない。 ●2022年IBA世界選手権へ出場し銀メダル。アルジェリア初の決勝進出者。 ●2023年3月のIBA世界選手権決勝進出。その前にDNA検査で失格。この結果は2022年の検査と、2023年の検査2回によるものであり性分化疾患の疑いが浮上した。 ●この性別審査は2023年から導入。危険性が伴うスポーツであり他競技より早い決断。スポーツ界には人権的観点で問題視する声も大昔からある。 ●この結果を受けスポーツ仲裁裁判所にケリフともう一人、台湾のリン・ユ

Preferred Networksの岡野原氏が、「LLMの最前線と今後の展望」というテーマで、LLMの現状と今後について話をしました。全2回。 岡野原大輔氏の自己紹介 岡野原大輔氏：今日は、たくさん資料を用意しているので、少し巻きでどんどんいきたいと思います。 さっそく自己紹介をできればと思います。（スライドを示して）私はPreferred Networksの岡野原と申します。西川と一緒に会社を経営し、もう15年ですかね。Preferred Networksという会社としては、今年10周年を迎えました。 私自身は、今、「Twitter（現X）」で@hillbigという名前で、よくいろいろな論文をツイート（ポスト）をしているので、それで知っている方もいるかもしれません。そういった最先端の研究の状況を追いながら自分たちも作って、それを社会実装していく製品、サービスなどを作っていく部分に力を入

PR提供：マイナビ 「働きやすさ」だけでは、エンゲージメントは高まらない――人材マネジメントの専門家に聞く、組織力向上のために必要なこと 急速にビジネス環境が変化する昨今、さらに労働力人口は減少局面を迎え、あらためて従業員のリテンションマネジメントや人材戦略強化の必要性が叫ばれている。こうした働き手＝人へ戦略的に投資する「人的資本経営」の観点において、従業員と組織のエンゲージメントを高めるための施策にはどんなものがあるのだろうか。 このテーマに詳しい学習院大学経済学部の守島基博教授に、「働きやすさ」と「働きがい」のバランス、働き手と企業とが価値観やパーパスを共有することの重要性、人的資本経営時代のコミュニケーションのあり方を再検討することで、働き手の定着や育成にどのような好循環が生まれるかなど、さまざまな観点から詳しくお話を伺った。 守島教授によると、企業は働き手に対してこれまで以上に自己

生成AI（人工知能）に不可欠な大規模言語モデル（LLM）の開発競争が過熱するなか、よりパラメーター数が小さい「小規模言語モデル（SLM）」が注目されている。運用コストを抑え、機微なデータを扱う分野に適しているためだ。スタートアップによる開発が先行するが、米グーグルなどビッグテックも急速に参入しつつある。LLMを導入している企業の費用は数百万ドル（数億〜十数億円）に上る場合もある。企業はAIの費用

以前、【LT大会#7】LLMの活用・機械学習・データ分析関係のいろいろな話題にふれようで、時系列基盤モデルについてLTをさせて頂きました。 他発表者のLTも面白く、私自身も時系列基盤モデルについて理解を深める良いきっかけとなりましたが、心残りはLLMを絡めた手法については時間を割けなかったことです。 そこで今回はLLM for 時系列分析に関するアイディアを簡単にまとめてみます。 おことわり 学習目的で調査・作成した内容がベースとなっており、誤りや他に面白い論文・事例がありましたら、教えて頂けますと幸いです。 主に以下Survey論文・Collectionリポジトリで取り上げられている内容の一部を対象としています。より網羅的に知りたい方は下記リソースを直接ご参照ください。 Large Language Models for Time Series: A Survey Position: W

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ユーザーの声を大切にする すべての組織のために。 toitta（トイッタ）は、デザインリサーチ・マーケティングリサーチに携わるチームのために考案された、インタビュー後の発話分析を支援するソリューションです。 リサーチを通してインサイトの発見・仮説の精緻化を実現するまでのプロセスにひそむ課題を、「生成AIを活用した発話の構造データ化」で解決します。 インタビューの録画・音声データをAIで処理し、データを分析しやすい形に整えることで、ハードルの高いインタビュー分析を強力にサポートします。