仕事の進め方がグダグダの会社はどうすればいいのか、「プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本」の著者に聞いてみた 「プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本」を執筆し、ご自身もプロジェクトマネージャーやプロダクトマネージャーとして23年経験を積んできた橋本将功さん。 橋本さんは、セミナーや著書でプロジェクトマネジメントについての知見を発信されていますが、今回 Agend であえてお聞きするのは「専門のプロジェクトマネージャーがいないグダグダになっている職場で、どう仕事を回していくか」。 「うちの会社は仕事を回すのが下手」と感じている方にこそ読んでいただければと思います。

昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装

「寿司おじさん」として有名な彼らですが，多くの目撃情報があります．このコロナ禍で飲食提供のある勉強会が壊滅した中でも力強く餓死せずに乗り越え，今日も元気に勉強会で飯を喰らい，酒を呑み，余りをカバンに詰め込んで持ち帰っています． 界隈に衝撃が走ったのはこの記事だったかなという記憶です． www.wantedly.com ここまで暴れん坊な人は多くないかなと思いますが，勉強会の目的に合致しない参加者のために運営側が頑張るという構図から，同情や怒りの感情が広がっています． この Scrapbox にもあるとおり，ごはんを食べにおいでになる皆さん同士で情報共有をしているような向きがあり，ひとたび侵入を許すとどんどん増えてしまう，といった様相を呈しています． scrapbox.io しかし，これらの記事にもあるとおり，本当は勉強会の内容で交流したいのに，どうコミュニケーションを取ったらいいかわからず

https://anond.hatelabo.jp/20230830203626 上手くリンクが貼れているかわからないが上記のブログを読んで「あ、自分はB側の人間だ」と思ったので書いてみた。 まず自分は半年前に転職したものの今現在部署内で孤立している。自分の場合は周りにも仕事ができない人思われてるので少し違うけど。 B寄り人間からは見えている世界はこんな感じ。 ①分からないが分からない。 「分からないことがあれば聞いてください」と怒られながら言われる。 テスト用紙で例えると、上司から「分からないのに何故埋めて提出したんだ」って事。 自分からしたら 「全部正解を埋めたぞ！出来ました！」 と自信満々な訳です。分からない所が分かってない、自分では正解をしているつもりなので上司に怒られた際は「？」でした。 自分もこれはダメ、これはいい。とメモをして物事を1つ1つ把握してテスト用紙に例えた仕事は今何

Twitterから離れるにあたり念の為データをバックアップしました。（方法）せっかく過去の全てのツイートのデータを取得できたのでCode Interpreterに入れてどんな人物か推定させてみました。 面白半分に分析を始めましたが思ってた以上に推測されてだんだん怖くなっていったという記録です。 読み込み もうこれぐらいでは驚きませんがアップロードしたら余分な行を削除してJSONだけを取り出して読み込みました。 分析内容を提案してもらう 分析内容を考えるなんて人間のすることではありません。考えてもらいます。 年別の時間帯別の投稿数 2013年に起業したのでツイートが減り、2019年に会社をやめたのでツイート数が増えています。2020年は学校に通っていたのでツイート数が増え、2021年にまた起業したのでツイートが減っています。 2017年は子会社社長として働いていたのでツイート数が特に減ってい

コンサルタントをやっていた時、「この人、コンサルタント向いてないよなあ」という人が何人も中途で転職してきた記憶がある。 例えば「本を1か月に10冊読む」という課題をやらない人。 いつも時間ギリギリにしか行動せず、重要な会合に遅刻する人。 自社の「目標」の達成度合いを気にせず、お客さんの成果にも無関心な人。 別の仕事や、前の会社では許されたかもしれないが、たいてい「コンサルタント」としてはうまくいかない。 私が在籍していたコンサルティング会社は、上のような「問題行動」には非常に厳しく、該当者には「コンサルタントとしての活躍は難しい」と、はっきりと告げていた。 「勤勉さ」は身につかない こうした事例を何度も見るにつけ、私は 「勤勉さ」 「時間を守る」 「目標遵守」 などの行動特性は、たとえ厳しく注意をしても、ほとんど身につかないか、改善したとしても、結局一時的なものにとどまる、という事を知った

ブログ「読書猿 Classic: between/beyond readers」主宰。「読書猿」を名乗っているが、幼い頃から読書が大の苦手で、本を読んでも集中が切れるまでに20分かからず、1冊を読み終えるのに5年くらいかかっていた。 自分自身の苦手克服と学びの共有を兼ねて、1997年からインターネットでの発信（メルマガ）を開始。2008年にブログ「読書猿Classic」を開設。ギリシア時代の古典から最新の論文、個人のTwitterの投稿まで、先人たちが残してきたありとあらゆる知を「独学者の道具箱」「語学の道具箱」「探しものの道具箱」などカテゴリごとにまとめ、独自の視点で紹介し、人気を博す。現在も昼間はいち組織人として働きながら、朝夕の通勤時間と土日を利用して独学に励んでいる。 『アイデア大全』『問題解決大全』（共にフォレスト出版）はロングセラーとなっており、主婦から学生、学者まで幅広い層か

LLMがここまで人々を惹きつける理由 最新型のLLMであるGPT-4が持っているパラメータ数は100兆個（！）とも言われている。勿論、ポジトロン頭脳にはならざるLLMの「中身」を人間は自由に見ることができるのだが、100兆個のパラメータの「値」がわかっても「なぜ、GPT-4は難しい質問に専門家張りの答えを（時に）返せるのか？」という問いに応えられる人類は、今のところこの世界に存在しない。実際にLLMが課せられているのは、文章の一部の意図的に隠されたところを当てる「穴埋め問題」とか、どの文章がどの文章の次に来るかという「文章の連続問題」に過ぎないので、それを学んだだけ（正確にはファインチューニングと言って目的に応じた「軽い」追加的な学習は必要である）でそんな器用なことができるのか、本当のところを理解している人はいないのである。 そんな馬鹿な、と思う人もいるかもしれないが、実はこの現象は人知れ

お嬢様系AIはてなブックマーカーを名乗る「一番星はての」が誕生したそうだ。 一番星はてのさんのプロフィール - はてな AIブックマーカー一番星はてのの開発ブログを始めました - 一番星はての開発ブログ ファンアートがいくつもアップされている。これはいいテーマだ。自分もStable Diffusionでやってみよう。 以下、すべての画像に「EasyNegative」と「bad_prompt_version2」を使いました。VAEは「vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt」です。 またアップスケーラーは「multidiffusion-upscaler-for-automatic1111: Tiled Diffusion and VAE optimize」（拡張機能からインストールできます）を使っています。txt2imgのタブ内、「シード」の下にできた「タイル状のV

やはり予想を超えてこなかったGPT-4と、GPUの未来、ホビイストへの手紙 2023.03.16 Updated by Ryo Shimizu on March 16, 2023, 08:00 am JST 3月14日の早朝、GPT-4が公開され、筆者は早速試した。 その後、開けて3月15日の早朝、APIも部分的に解放され、筆者はそれも試した。 その上で、先週書いた記事の内容についての確信が深まった。 やはり、GPT-4は期待を超えてはこなかった。 GPT-4は、ChatGPT Plusに入会すると誰でもすぐに使うことができる。APIだけは招待制だが、それも筆者と同じくらいのタイミングでアンロックされた方も少なくないのではないか。 100倍規模のパラメータがあっても、アプローチには限界があるのである。 また、ChatGPTが注目を集めたことで、これまで下火になっていた他の大規模言語モデル(

ChatGPTで文章を要約したり口調を変えたりゲームのルールを教えてゲームを遊んだり、みんな いろいろな使い方や楽しみ方をしていると思います。 中にはプログラミングにあまり縁のない人も多くいます。 これ改めて考えると、自然言語でコンピュータを操作指示できるようにしたということで、インパクトすごいと思います。 たとえばこんな感じで、口調の調整を行っている人はよくみかけますね。 これ、よく考えるとコンピュータの挙動を調整しているわけですよね。 ここでは「以降は語尾に「ンゴ」をつけてください」と指示しているだけで、この指示にはまったくプログラミング知識が使われていません。 しかも「何か質問あるンゴか？」のように疑問形の形を調整してくれていますね。適切に「！」も入れて、「ンゴ」で終わらせることに何を求めているかもくみ取ってくれています。これをプログラミングで実現しようとするとかなり大変です。 RP

「技術書の読書術」を読みました 「技術書の読書術」読んだら面白かったので、後から見返せるようにまとめました。 この本はどんな本？ 「探し方」「読み方」「情報発信＆共有」の3つの章でコツやテクニックが書いてある 二人の技術書の著者による共著であり、考え方や思想が異なる部分もそのまま載せている 2022年10月が初版で現時点（2022年末）では比較的新しい本 各章のページ配分は以下のような感じで、表題通り「読み方」が多く書かれている ５：読み方 ３：探し方 ２：情報発信＆共有 この感想を書いた人は？ 0歳2歳を絶賛子育て中のWEBエンジニア５年目くらいの人 育休中に生活や仕事の効率を上げたいと思ってこの本を手に取った 本は読むけど、何度も見返したりアウトプットすることはあまりなかった 個人的おすすめ度：★★★★☆（4/5） GOOD：技術書大好きな著者の具体的なノウハウに触れられて刺激を受けた

●病気と療養の概要 ●情報•判断•処理の能力とコスト ●癌の費用と「がん保険」 ●髪の毛や酒の「真の損得勘定」 ●時間の最適化としての人生 病気と療養の概要 筆者は昨年、癌に罹った。食道癌である。本稿執筆の時点で（2023年1月下旬）、手術からの回復過程にあるが、再発防止目的の薬剤を投与するために一月に1、2度通院している。癌は全てが投資やお金と関係する訳ではないが、本人にとって不確実性下の意思決定問題である点が投資と似ている。 今回は、自分で癌に罹り、治療に臨んでみて、何を感じ且つ考えたかについて率直に書いてみよう。今後に公開する動画で、筆者の風貌が少し変わっている（数キロ痩せて、髪の毛が減っている）理由の説明にもなるだろう。 尚、投資の文章では末尾などに「投資判断はご自身で行って下さい」としばしば注記されているが、本稿の性質もそれに似ている。筆者の治療方針の選択や意思決定は一例であって

わたしは未だに自分が「仕事ができない」感がある。いや、たぶん思い込みじゃなくて、本当にそうだと思う。周りと比べても意味はないのだが、明らかにプログラミングのスピードが遅いし、ソリューションや思考の精緻さに欠ける。アメリカのテックカンパニーの人員削減が盛んだしいつ首になってもおかしくないと思う。 「向いていない」エンジニアへのあこがれアメリカで自分がしたかったことは、今度こそ胸を張って「エンジニアです」といえるようになること。何かを作れる人間になること。これは今までの人生で一度もかなっていないことだ。だから、正直なところ「向いていない」と自覚している。 だから、自分と一緒に働いているVincentに聞いてみた。彼は私よりずっと若いけど仕事をしっかりできる。私よりずっとプログラミングも素早いしロジックをよく覚えているし、複雑なリファクタリングもこなせる。 同僚の要領を得ない回答　彼にどうしたら

NovelAIを用いて出力した画像の枚数が気がつくと2万枚を超えていたので、振り返りがてら画像を見返していた。 黒に輝く#NovelAI #NovelAIDiffusion pic.twitter.com/TrB3FBYjXV — sabakichi｜Domain ✍︎ (@knshtyk) October 19, 2022 自分でも驚いたのだが、サービスを触りはじめた10/4から10/24現在に至るまで、わずか20日間のうちに2万枚にもおよぶ「一定の表現能力を持った個別の画像」(これをイラストレーションと呼ぶべきか否かはさておき)が、たった一人の人間によって生成されたというのは脅威的なことだろう。人類の歴史を振り返っても類似の現象は見当たらないのではないか。 近い感性としては、やはり歴史的には写真技術とGenerative Art、デザインや設計に用いられているComputational

例えばAIに90年代までのエロゲの絵柄を全て学習させても、2000年代以降の新しい画風は生み出せないわけだろ？ だから新しいタッチを生み出してくれる人間絵師の権利はちゃんと保護しなきゃマズいと思う さもなきゃ、いつまで経っても同じ絵柄のハンコ絵しか見れなくなるぞ ---------------------------------------------- 追記: 権利って具体的に何？ってブコメがあったけど、例えば神絵師が苦労して新しい画風を生み出したとしても、やんちゃな海外AIにすぐ模倣されて、誰でも自由に生成できるようにされたら商売上がったりだよね。 そうならないように、やはり学習や使用を勝手にされない権利を強く主張していかないとマズそう、という話。 追記2: 「既存の画風を混ぜることで既にAIは新しい画風を生み出せるよ」って意見もあった。それは確かにと思った一方で、90年代までのイラス

前回、Stable Diffusionをdanbooruデータセットを使用して追加学習することを試した。 今回は、自分でデータセットを作成して追加学習することを試す。 データセットには、画像とキャプションが揃っている必要があり、キャプションがない場合はCLIPで疑似ラベルを生成するなどする必要がある。 今回は、画像に対するキャプションがある「いらすとや」をスクレイピングして、データセットを作成した。 データセット作成 「いらすとや」から全ての画像とキャプションを取得した。 画像に複数バリエーションがある場合は、1つ目の画像のみを使用した。 キャプションは、日本語になっているため、Googleスレッドシートで、「=GOOGLETRANSLATE(XX,"ja","en")」を使って英語に変換を行った。 合計で、22891枚の画像とキャプションのセットが用意できた。 画像サイズ変換 画像は、5

はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士（厳密は学士（工学）、専攻の区分：情報工学）を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても（＝例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても）得られる学位は一律「学士（教養）」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに（教養）では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」

初めまして！タイトルの通りなのですが、自分は現在ベイエリアでソフトウェアエンジニアとして働いているものの、今の職種に就くまで少し変わった経緯があります。具体的には、文系学部（経済学部）を卒業して、ビジネス職（カスタマーサクセス）として入社した後、本社に転籍し、今はソフトウェアエンジニア（以下、SWE）として働いています。 時々「どうしてアメリカに行こうと思ったの？」「どうして SWE になったの？」「どうやって独学で SWE になったの？」と聞いてくださる方がいるので、今回少し書いてみようと思った次第です。ただ、初めにお断りしておくと、その質問に直接お答えするというよりは、自分の体験談を叙述的に記述してしまったので、一部の方には物足りなく感じてしまうかもしれません。 動機 - なぜ本社で SWE になろうと思ったのか結論から先に書くと、学生時代にベイエリアを訪れることがあり、そこで出会った

国立国会図書館デジタルコレクションを使い始めてもう15年になる。昔は牧歌的な時期もあり、面白そうなタイトルを選び、チビチビ楽しみながら読むといった感じであった。ところが国立国会図書館デジタルコレクションが際限なく良くなっていくため、どんどん読み方が変っていった。 今の国立国会図書館デジタルコレクションは便利すぎるため、アクセスする資料の数がものすごいことになってきている。ここ数日のアクセスした資料を抽出してみたら、平均すると1日500あたりで、もう人間の能力では処理できない。 どう読んでいるのかというと、先にブラウザのタブで必要なものが掲載されていそうな資料を10-20程度開いておいて読み進め、必要ならページをめくるとデータを読み込む時間が発生するので、別のタブに移動してまた読むみたいなのを繰り返している。この読み方だと基本的にタイトルや著者といった情報は頭に置かない。データの断片があるだ