14回目となる本記事では、AIエンジニアである私がIVRyに入社して一年で何を感じたかを綴ってみたいと思います。 入社エントリを振り返って私がIVRyに入社したのは約一年前の2023年7月でした。当時の入社エントリがこちらになります。 この中で、IVRyに入社を決めた理由として以下のようなことを書きました。 IVRyには既にPMFしているプロダクトがある 会社を成長させる上でLLMが肝となる AIの開発が非常にやりやすい また、この入社エントリには書かなかったのですが、 この会社、パリピ率高い気がするけど、カルチャーマッチするのか！？ ということを密かに思ったりしていました。さらに、入社前は気が付かなかったけれども入社してから気づいたこととして、 ミッションが意外と良かった というのがあります。これらを一つ一つ説明していこうと思います。 入社前に思っていたこと、入社後気づいたことIVRyに

AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ

Generative AI for Everyoneについてこちらの講義は機械学習やAI教育についての第一人者と言っても過言ではない、Andrew Ng先生のLLMの応用についての講義になります。 タイトルにはGenerative AIとありますが、画像生成AIなどはほぼほぼ登場せず、基本的にはLLMをどう使うのかについての講義となっています。また、Everyoneとあるように機械学習の専門家やエンジニア以外でも分かる内容になっているかと思います。Andrew Ngは言語化が非常に上手いので、機械学習の専門家が見ても知識を整理する上で有用なんじゃないかと思います。 古のNLPエンジニア？自分がNLPを始めたのは2013～2014年くらいのちょうど深層学習がNLP業界に本格的に入ってきた時期です。10年程度で古のNLPエンジニアを名乗って良いのかは諸説あると思うのですが、その辺は温かい目で見

こんにちは、IVRyでAIエンジニアをやっているべいえりあです。今回は自分が最近使っているChatGPTのプロンプトの改善方法について書いてみようと思います。 皆さんはChatGPTのプロンプトをいじっていてなかなかChatGPTが言うことを聞いてくれないという事態に遭遇したことはないですか？本記事を読めば、そんな時にChatGPTに言うことを聞いてもらえるプロンプトが素早く見つけられるようになるんじゃないかと思います。 従来の機械学習・プロンプト開発について具体的な手法について書く前に、普通の機械学習モデルやプロンプトの開発について軽くおさらいしておきたいと思います。機械学習モデルやプロンプトの開発は普通は以下のフローに従うと思っています。 機械学習、プロンプトの開発サイクル一旦モデルやプロンプトを作成したら、それを適当な評価セットの上で評価し、どんなエラーのパターンがあるかを分析し、そ

こんにちは、こちらのnoteでは約3年ぶりになりました。べいえりあです。 この度、株式会社IVRyにAIエンジニアとして入社することになったので、入社エントリを書きたいと思います。 軽く自己紹介こちらのTwitterアカウントの中の人です。 元々、大学院時代は理論物理（超弦理論）をやっていて、ミシガン大学アナーバー校でPhDをとったのですが、その後情報系に転向し、ニューヨーク大学のデータサイエンスの修士課程に入り直しました。 以降はずっと機械学習をやっています。 大学院卒業後は、ニューヨークの郊外にあるIBMの研究所の機械翻訳チームに機械学習エンジニアとして就職しました。 その後、ITの聖地であるサンフランシスコベイエリアで一度働いてみたいと思い、Googleに転職し、Google Assistantの自然言語理解チーム（の中の一チーム）でテックリードなどをやっておりました。 そこから日本