皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 日々、LLMが進化していて、画像が本職（のはず）の私ですら、ここ数年LLMの勉強をはじめています。 学習してモデル公開しましたといった記事はよく見ますが、今回は今、非常に注目されている日本に拠点があるAIスタートアップである「Sakana.ai」が公開した「Evolutionary Model Merge」を使う話をします。 Evolutionary Model Merge 「Evolutionary Model Merge」は「Sakana.ai」から発表された進化的モデルマージと呼ばれる技術です。 端的に言ってしまえば、複数のモデルを利用して新し

近頃、夜食づくりにはまっているkonnoです。 データ分析もできると話題のChatGPT Code Interpreterを使えば、機械学習もお手軽にできるのでは…？ ということで、Kaggleチュートリアルとして有名な「Titanicの生存者予測」を ChatGPT Code Interpreterを使って分析できるのか 試してみたいと思います！ Titanic生存者予測とは？ かの有名のタイタニック号の乗員名簿と、事故で生存したか否かのデータを機械学習し、乗員の属性（性別、年齢、乗船時の運賃など）から生存したか否かを推定する課題です。 よく考えるとひどい設定ですね。 話題のわかりやすさと、それなりに特徴的な結果が出るところから、機械学習の初学者がやる練習問題として世界的に有名です。 データはKaggleさんから取得できます。 www.kaggle.com 機械学習を利用してTitani

こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです😊 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 先週5/23(火)、5/25(木)に、 佐々木（@Ssk1029Takashi ）と 私でそれぞれGPT関連の発表をおこないました。 簡単に発表の概要をご紹介します。 JJUGナイトセミナー (5/23) 私はJJUG（日本Javaユーザー会）が主催する「JJUGナイトセミナー『AI × Java 祭』」で発表をおこないました。 jjug.doorkeeper.jp JJUGナイトセミナーはオンラインで月に１回程度開催されており、Javaの最新情報や事例などが発表される勉強会です。 今回は「AI × Java 祭」ということで、主にAIによるコードアシストにフォーカスし

皆さんこんにちは。健康診断の結果がちょっと気になる年齢になってきたSsk1029Takashiです。 GPT-3を扱ってチャットボット作ってみる記事の第2弾になります。 第1弾のこちらもぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は質問応答システムとしてGPT-3を活用しましたが、今回はAIアシスタントとしてGPT-3を活用してみます。 AIアシスタントとは何かというと、Google Homeのように命令を入力すると、それに沿った処理を実行してくれるシステムを指します。 ChatGPTとの違いは命令の結果は必ずしも文章生成だけではないということです。 ChatGPTでは文字列を入れて、要求に沿った文字列を返します。 対して、AIアシスタントでは、カレンダーに予定を入力したり、アラームを設定したりなど、具体的なタスクを実行します。 この記事では、前回に続