同年度のMLOps研修資料はこちらです。 (1/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修Container編: https://speakerdeck.com/szma5a/container-for-mlops (2/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編: https://speakerdeck.com/nsakki55/mlops-basic (3/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修応用編: https://speakerdeck.com/tyaba/mlops-handson (4/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修実践編: https://speakerdeck.com/hosimesi11/mlops-practice
ModelingHappy @happy_modeling Adobe製品で作成した作品が全て機械学習に使用される規約に変更されました。今直ぐ「コンテンツ分析」をオフにしてください。 modelinghappy.com/archives/57449 Adobeが2月に更新した基本利用条件の中でPhotoshopなどの全てのAdobe製品で作成した作品はAdobeが自由に閲覧が可能で機械学習されると明記されています。 機械学習されたくない人は許可をオフにする必要があります。 2024-06-06 17:57:01
CyberAgent AI事業本部新卒研修「MLOps」の資料を公開します | CyberAgent Developers Blog
はじめに 近年、様々な分野で機械学習の利用が進む中、モデルの品質を担保し、継続的な学習を行うための施策が重要視されています。そのため、機械学習のためのDevOpsであるMLOpsの必要性が高まっており、AI事業本部でも研修内容に取り入れています。 より良いMLOpsを構築するためには、アプリケーションやインフラの知識も必要です。そのため、今年は昨年までと異なり、MLエンジニアだけでなくソフトウェアエンジニアも講義に参加しました。また、新たに実践編が加わり、より業務を意識した講義が追加されました。 Container編 基礎編 応用編 実践編 そこで、今回は研修で行われた各講義の資料を公開したいと思います。 Container編 Container編では、コンテナにまつわる技術に対しインデックスを張ることと、イメージ作成や運用時のTipsを学び実業務に役立てることを目的としています。 そのた
Windows 12は名前に過ぎないので 出るか出ないのかは、すべてMicrosoft次第 「Windows 11」というのはMicrosoftが提供するOSの名前である。Windows 95以来のWindowsは、ソフトウェアなのにバージョンではなく名前で区別されるようになった。 もちろんそれぞれのWindowsにもバージョン番号自体はある。現在のWindows 11には、Ver.23H2というバージョンがあって、次のバージョンは、Ver.24H2になる予定だ。しかし、これもWindows 11という名前の中で、それぞれを区別する名前の一部でしかない。 これらはあくまでも名前なので、技術的な観点ではなく、ビジネス的な観点から付けられる。Windows 10もWindows 11も、内部的には「10.0.xxxxx」というバージョン番号を持つ。この番号になったのは、Windows 10から
Software Design 2024年5月号 連載「レガシーシステム攻略のプロセス」第1回 ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計 - ZOZO TECH BLOG
はじめに 技術評論社様より発刊されているSoftware Designの2024年5月号より「レガシーシステム攻略のプロセス」と題した全8回の連載が始まりました。 本連載では、ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトについて紹介します。2017年に始まったリプレイスプロジェクトにおいて、ZOZO がどのような意図で、どのように取り組んできたのか、読者のみなさんに有益な情報をお伝えしていければと思いますので、ご期待ください。第1回目のテーマは、「ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計」です。 目次 はじめに 目次 ZOZOTOWNリプレイスの背景、目的 背景 目的 柔軟なシステム 開発生産性 技術のモダン化 採用強化 ZOZOTOWNリプレイスの歴史とアーキテクチャの変遷 アーキテクチャの変遷 2004年〜2017年：オンプレミス（リプレイス前） 2017年〜20
めっちゃくちゃ久しぶりの記事です。 弊社のStampはTabisakiの運用を始めたこともあり、SEOに取り組む機会も増えてきました。そんなタイミングで、Googleの検索結果のランキングアルゴリズムが流出したとのことですので海外の記事をベースにAIで内容をまとめました。 ドメイン権威（Domain Authority） ドメイン権威（Domain Authority、DA）は、SEOの世界で広く使用される指標であり、特定のドメインが検索エンジンの結果ページ（SERP）でどれだけの影響力を持つかを測定するものです。この指標は主にMozが提供しているもので、0から100のスコアで表され、高いスコアほど検索結果でのランキングが高くなる可能性があるとされています。ドメイン権威は以下のような要因に基づいて計算されます。 リンクプロファイルの質と量: 外部サイトからのリンクの数と質。 ドメインの年齢
2045年頃にシンギュラリティが起きると言われている。技術の進歩が予想以上に速いことから、これが早まる可能性があると考える研究者も多い。 私はシンギュラリティはもう来てるんじゃないかと思っている。今回はその根拠について少し書く。 岡谷貴之さんの『深層学習』(第二版)には「student gradient descent」という言葉が出てくる。ちなみに、この本は第一版から大量にページが追加されて、第一版とは全く別の内容となっているので、第一版を買った人も是非第二版を手にとって欲しい。 さて、このように大学院生がランダムな思いつきを端から試すことで得られた深層学習のアイデアやテクニックやらがたくさんあるのが現在のこの界隈の状況である。 彼らは決してIQ 500のような超知能を持つわけではないが、彼らが試行錯誤することにより技術的な前進が得られているわけである。 つまり、シンギュラリティに必要な
デジタル庁では、デジタル社会の実現に向けた重点計画（令和4年6月7日閣議決定）を踏まえ、AIの実態と動向を把握し、リスクと必要な対応策を特定したうえで、官民における適切な活用の検討を進めています。 昨今の生成 AIなどの技術革新により、さまざまな利点を得られるようになってきており、政府としても、このような技術の動向を見極めつつ、関係省庁における生成AIの業務利用について、第10回デジタル社会推進会議幹事会・書面開催など議論を重ねてきました。 これまでの議論の経緯も踏まえ、デジタル庁では、2023年12月より生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました。2023年度の検証結果の全体的な内容と、検証で得られた具体的な生成AIへの入力文のサンプル、一部検証に用いたテストケースを公開します。 技術検証の目的今後の政府情報システムへの生成AI利活用に向けて以下のような具体的な知見を得ることを
こんにちは。NEO(x) 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 RAG システムの開発、いざ業務に統合するとなると結構大変ですよね。 構築してみたがユーザ数が伸びず、、なんてことはよくあると思います。 実際こんな記事も話題になりましたね。 本記事では、コラムとして RAG システムの設計で考慮したい点を自戒を込めて記述したいと思います。 誤っている記述等もあると思いますが、本記事を読んだ方の議論のネタになってくれれば幸いです。 また Retrieval-based LM の技術的な話は、以下で触れておりますので併せてご覧ください。 RAG とは RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、社内文書・長期記憶に該当する対話履歴・API 仕様書などの 外部知識資源 を、言語モデルが扱えるよう入力系列に挿入する手法です。もともと Lewis+'
サイバーエージェントは23年にもMLOpsに関する研修資料を公開していたが、この際に公開したのはMLOpsの応用編に関する資料のみだった。「より良いMLOpsを構築するには、アプリケーションやインフラの知識も必要。そのため、24年は、MLエンジニアだけでなくソフトウェアエンジニアも講義に参加し、新たに実践編が加わえて、より業務を意識した講義が追加した」（同社） 関連記事 サイバーエージェント、AI開発手法「MLOps」の研修資料を無償公開 全140ページ サイバーエージェントは、新入社員の研修で使ったという資料を無償公開した。内容は、AIや機械学習アルゴリズムの開発手法「MLOps」に関するもので、全140ページ。 サイバーエージェント、新卒エンジニアの研修資料を2つ無料公開 「システム運用」と「オブザーバビリティ」を解説 サイバーエージェントは、同社の新入社員研修で使った資料「システム運
岡崎教授率いる岡崎研究室と、東京工業大学学術国際情報センターの横田理央教授が率いる横田研究室、産業技術総合研究所による合同研究チームは23年12月、LLM「Swallow」を発表。この開発を通して得たノウハウなども紹介している。 関連記事 生成AIを巡る日本の現状は？ 東大・松尾教授の考察資料が無料公開 「1年間、日本は最善手を指し続けている」 内閣府は5月23日、22日に開催した「第9回 AI戦略会議」で取り扱った資料を公開した。公開したのは、AI研究の権威として知られる東京大学の松尾豊教授が作成した「生成AIの産業における可能性」と題した全33ページの資料など。 “大は小を兼ねない”生成AI 注目集める「小規模言語モデル」（SLM） そのメリットとは？ 先日行われた、米Microsoftの開発者向けイベント「Microsoft Build 2024」の目玉の一つだった「SLM」（Sma
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
最適化超入門
この「最適化超入門」は、『最適化したい！』と思った時に、最初に参考になりそうなものをつらつらと語りました。
ChatGPTを開発したOpenAIが東京に拠点を設けた。そして、著名AI研究者が起業の場所に選んだのも東京だった。ここにきて、なぜ東京がAI業界から注目されるのか。 OpenAIはアジア初のオフィスを東京に開設したと発表。今後、日本語に最適化されたカスタム言語モデルを提供するという。英語以外の言語に最適化されたモデルを開発するのは異例で、おそらく初めてだろう。
「Anthropicに参加し、スーパーアラインメントミッションを継続できて嬉しい」──米OpenAIを退社したばかりのヤン・ライケ氏は5月28日（現地時間）、Xにこうポストした。 ライケ氏はOpenAIで、人間より賢いAIの制御を目指すSuperalignmentチームのトップをチーフサイエンティストだったイリヤ・サツケバー氏と共同で務めていた。サツケバー氏は14日に、ライケ氏は17日に退社を発表している。 ライケ氏は退社の際、OpenAIが「安全性が輝かしい製品の開発より後回しになっている」と批判した。両氏の退社後、Superalignmentチームは解散したが、OpenAIは28日、理事会メンバーが率いる新たな安全およびセキュリティ委員会の設立を発表した。 ライケ氏はポストで、「私の新しいチームは、スケーラブルな監視、弱い一般化から強い一般化への移行、自動化されたアライメントの研究に取
アップル、目で iPhoneやiPadを操作するアイトラッキングを追加。乗り物酔い防止や振動で感じる音楽などアクセシビリティ機能強化 | テクノエッジ TechnoEdge
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 アップルは、毎年5月に行われれる世界各地でアクセシビリティを考える一日（Global Accessibility Awareness Day：GAAD）に合わせ、障害を持つ人たちに新たな体験を提供すべく、アップル製品への複数の新機能追加を発表しました。 今回発表された新機能のうち、iPhoneやiPadを対象とするものとしては、アイトラッキング(Eye Tracking)機能をはじめとして、カスタマイズ可能なVocal Shortcuts機能、Music Haptics機能、Vehicle Motion Cues機能などがあります。 アイトラッキングまず、一般ユーザーでも気になりそうなアイトラッキング機能は、
Slackが、ユーザーのメッセージやデータ、ファイル、その他のコンテンツを機械学習モデルのトレーニングに利用していることが明らかになりました。プライバシーポリシーが変更されたのは2023年9月のことでしたが、ユーザーの多くはそのことに気付いておらず、ユーザーから明示的に許可を得ることなくデータをトレーニングに使っていた実情があると指摘されています。 Slack Trains Some of Its AI-Powered Features on User Messages, Files | PCMag https://www.pcmag.com/news/slack-trains-ai-powered-features-on-user-messages-files Slack has been using data from your chats to train its machine l
内閣府は28日、生成AI（人工知能）と知的財産保護のあり方を議論する「AI時代の知的財産権検討会」の中間とりまとめを公表した。知財権についてAIに学習させる段階では原則、権利侵害は発生しないと整理した。法規制の強化でなく、技術対策や対価還元と組み合わせて権利者を守る考えを示した。クリエーターなどには実効性を疑問視する意見もある。データ入力などの学習段階と、画像・音声・文章などを出力する生成・
別にみんなそうするべきとは全く思わないのだけど、僕は最近GitHub Copilotを意図的に無効にすることがあるので、そのへんについて雑に書いておく。 あらかじめ言っておくが、僕はGitHub Copilotを有効にすることもある。この記事もGitHub Copilotおよびそのユーザーを批判する意図は全くない。 GitHub Copilot が便利な場面 僕がGitHub Copilotを使い始めて少なくとも一年以上は経ってる。自分が書こうと思っているコードに近いものが簡単に生成されていくことに最初は感動したし、便利な場面がはたくさんある。 具体的に便利な場面を思い返してみる。 僕は仕事ではNext.jsでフロントエンドを書いたり、NestJSでバックエンドを書いたりしているのだが、その用途では便利だった。僕は自分が関わっているプロジェクトのReactやNode.jsの書き方はある程度
タイトル通り、入力線画を(基本的には)1pixelも変えずに画像生成AIに色塗りをさせる方法について解説していきます。 本題に入る前に そもそも画像生成AIによる色塗り（着彩）について知らない方向けに、既存技術でAIに色塗りをさせるとはどのような事を指すか？またどのような課題があるか？について一度整理します。 画像生成AIによる着彩 テキストから画像を生成できるという事で一躍有名になった画像生成AIですが、テキストだけでは生成したい画像を詳細に指示することが困難であるという課題を抱えていました。 そこで、テキストと比較してより具体的に生成したい画像を指示する方法として。ControlNetを用いた画像とテキストを入力して新たな画像を生成する手法が現れます。 この応用として、色塗りがされていない線画と指示テキストを入力することで、入力した線画に対し色を塗った状態の画像を生成するという方法が存
こんにちは、ファインディ株式会社で機械学習エンジニアをしていますsasanoshouta(@Edyyyyon)です。この記事は、ファインディでインシデントが発生した際に行なっているポストモーテムの運用とその様子について、先日発生したインシデントを元に紹介をする記事となっています。 今回発生したインシデントについて まず、今回発生したインシデントについて軽く紹介をさせていただきます。一言で表現すると、サービスの機能の1つを一時的に停止させてしまいました。 ポストモーテムの様子 弊社ではインシデントが発生した際にポストモーテムを実施して再発防止に努めております。 ポストモーテムとは？ そもそもポストモーテムとはなんだ？と言う方もおられるかもしれませんので、簡単にご紹介いたします。 ポストモーテムは、インシデントとそのインパクト、その緩和や解消のために行われたアクション、根本原因（群）、インシデ
Adobe製品で作成した作品が全てAdobeのクラウドにアップされると機械学習に使用される規約に変更されました。今直ぐ「コンテンツ分析」をオフにしてください。｜3DCG最新情報サイト MODELING HAPPY
アドビ基本利用条件 Adobeが新しく2024年2月17日に更新したアドビ基本利用条件の中にAdobeはPhotoshopなどの全てのAdobe製品を使っているユーザーの作品がCreative Cloudまたは、Document Cloudを使用してアップロードされた作品に対して自動および手動でAdobeはアクセスする事が可能で、さらに機械学習などの技術を使用してユーザーが作成したコンテンツを分析する事が可能になると書かれています。 クラウドにアップロードしなければ機械学習されない こちらのページには、PC内に保存されたローカル処理または保存されたコンテンツは分析されないとの事なので、Adobeのクラウドにアップしなければ情報が漏れる事無く従来通り使用する事が出来ると明記されています。 作品をAdobeに機械学習させない方法 Adobeはユーザーが作成したコンテンツを機械学習等に活用されず
全社データ活用基盤をTreasureDataからBigQueryへ移行しました - Leverages データ戦略ブログ
はじめに こんにちは。データエンジニアリンググループの森下です。今回は、私がプロジェクトマネージャーとして約3年間かけて実施した、TreasureDataからBigQueryへの全社データ活用基盤移行プロジェクトについてお話します。このプロジェクトは、全社で1日あたり数千件のクエリが実行されるデータ基盤を移行するという大規模なもので、関係者の数は200〜300人に上りました。プロジェクト期間中は、データ活用基盤の技術調査から始まり、関係者への説明や調整、データ移行、クエリ移行、ETLやReverse ETLに使用する各種ツールの導入など、本当に多くのタスクがありました。 プロジェクト背景: TreasureData導入とその課題 TreasureData導入の背景 2024年時点ではGoogle BigQueryを使用していますが、その前の環境が導入された背景を説明します。 2018年12
これは何？ いわゆる退職エントリです。タイトルの通り、今月末でメルカリを退職することになりました。 一度の離脱を挟んで足掛け5年勤務し、今日がメルカリの最終出社日でした。大変お世話になった会社なので、感謝の意を込めて個人的な振り返りを書き残しておこうと思います。 注記：ネガティブな内容はほぼ出てきません。「退職」という文字を見てネガティブな内容を期待されて記事を開かれた皆さま、ご期待に添えず申し訳ありません🙇 おまえ誰？ ML_Bear と申します。最近は機械学習エンジニアを名乗りつつ生成AI驚き屋も行わせていただいております。 メルカリ入社当初はデジタルマーケター兼データサイエンティストでした。後述の通り、メルカリ在籍中に機械学習エンジニアへのキャリアチェンジの機会をいただきました。 メルカリで何をしてたの？ ざっくりいうと、前半はデジタルマーケター兼データサイエンティストとして、後半
はじめにこんにちは、Doryと申します！ あらゆる業務をAIエージェントで変革するべく、Algomaticという生成AIスタートアップで自社サービス開発や法人向けのAI導入支援に取り組んでいます。 この記事では、AI技術を現場の実業務に導入しようとしたとき、企業が高確率でぶつかる「3つの壁」について、自身の経験も交えて記載していきます。 【この記事には何が書いてある？】 ・AI技術を使って業務を変革しようとするとき、必ずぶつかるのは「AI以外」の壁であること ・3つの壁を乗り越えなければ、AIによる業務改革は進まないということ 【この記事の想定読者】 ・AIを自社にも取り入れたいと考えている経営者の方 ・AIの社内推進がミッションの、いわゆる「AI推進室・DX推進室」の方 ・その他、AIの力で自社を変えたい！と考えている方 以下、本文では簡単のため「AI」という表現を多用しておりますが、具
特化型モデルが日本の生成AI開発の勝ち筋
こんにちは、シバタアキラです。5月は皆様にとってもイベントの多い月間だと思いますが、私も日韓のAI Expoに出展、各所での講演、そして今週は日本人工知能学会の大会にて論文の発表も控えております。イベント参加は時間も取られますが、生の情報に触れるいい機会でもあり、今回は直近のAI業界の状況について私が学んだことを中心にご共有します。 出口の見えない日本のLLM開発に光？ 昨年末MetaとIBMが手を組んでアナウンスされたThe AI Alliance は、「オープンAI開発を推進する」と大義を謳ってLinux Foundationとも手を組み、今月日本でカンファレンス及びディナーがありました。これまであまり話題になってこなかった団体という印象を持っていましたが、ビッグネームなメンバー企業・団体が着実に増えており、かなりモメンタムが増している印象を受けました。 私も東工大の岡崎先生と、NII
AIは国家間のパワーバランスや軍事をどう変えるのか──『AI覇権 4つの戦場』 - 基本読書
ＡＩ覇権 ４つの戦場 作者:ポール シャーレ早川書房Amazonこの『AI覇権 4つの戦場』は、無人兵器についてのノンフィクションで本邦でも高く評価された『無人の兵団』著者の最新作で、タイトルの通りAIをめぐる国家間の争い、その行方について主に4つの視点から考察していく一冊になる。 AIの時代にどの国が軍事、経済、政治力で強みを握るかをもっと理解するには、データ、計算、人材、機構という四つの重要な領域をさらに深く掘り下げる必要がある。 著者はもともと米海軍のレインジャー部隊員としてイラクとアフガニスタンに出征。狙撃兵などとして活躍した後、2008〜13年まで米国防総省(ペンタゴン)で自律型兵器に関する法的・倫理的課題と政策を研究していた人物だ。ようは軍事と国防関連の知識が豊富な軍事アナリストで、本書にはその知識や経験が存分に活かされている。 近年生成系AIは飛躍的な進歩を遂げ、GPT-4だ
Amazon Web Services ブログ 生成AIで外観検査をやってみた 1. はじめに 製造業における品質管理は非常に重要な課題です。製品の外観や組立状態を確認し、欠陥の有無を判断する外観検査工程は、高い品質を維持するうえで欠かせません。この検査工程を人手に頼らず自動化できれば、コスト削減と品質の安定化が期待できるため、さまざまな検査工程の自動化が試みられています。今でも外観検査のソリューションとしてAWSではAmazon Lookout for Visionというサービスを提供していますが、今回は違う切り口から、Amazon Titan Multimodal Embeddings G1を使って生成AIで同じような外観検査ができるかトライしてみました。 Embedding方式の利点は、製品カテゴリーを問わず同じ数値化モデルを活用できる点にあります。サンプル画像の数値化自体は製品に依
AIの発達により、かつてはスーパーコンピューターを長時間稼働させて行ってきた天気予報が、短時間かつ高精度で行えるようになりつつあります。そんな中、Microsoftが天気予報と同時に大気汚染を瞬時に予測できるAIモデル「Aurora」を発表しました。 Introducing Aurora: The first large-scale foundation model of the atmosphere - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-aurora-the-first-large-scale-foundation-model-of-the-atmosphere/ Superfast Microsoft AI is first to predict air pollut
2019年に公開されるやいなや「危険すぎる」と話題になったOpenAIの「GPT-2」を、ゼロから作成したレポートが公開されました。作成にかかった時間は、1時間14ドル(約2200円)のクラウドコンピューティングサービスで1時間半だったため、総コストは約20ドル(約3100円)に収まっています。 Reproducing GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 · karpathy/llm.c · Discussion #481 · GitHub https://github.com/karpathy/llm.c/discussions/481 # Reproduce GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 ✨ The GPT-2 (124M) is the smallest model in t
今年も開催されたMicrosoft Build 2024のキーノートを日本語でまとめをお届けします！今年は吉田が製品チームとして「Ask the Expert」ブース対応を現地で3日連続アサインされた上、夜は無謀にも48時間以内にPower Platform の発表について2時間にわたってお届けするイベントを開催した関係上、まとめが遅くなってしまいました。 Build 2024 のPower Automateブース その分、Satya Nadellaが登壇で利用したスライドを丸ごと日本語化し、より丁重なまとめ？（もはやフル原稿…）を作ることができました。このページの一番下にはスライド完全意訳版をダウンロードできるようにしてありますので、ぜひ読んでくださいね。 それでは以下、キーノートの情報をお伝えします！ 開発者会議は常に最もエキサイティングで、最も楽しい瞬間です。私は成人してからの人生を
東京大学大学院の2024年度講義「知能情報論」で使用した資料です． Vision&Language関連の研究について，深層学習初期から大規模モデルにいたるまでを概観しています． なお，資料作成時期は2024年5月下旬であり，内容はその時点で発表されていた研究等に基づいています．
はじめに BASE Feature Dev1 Group の cureseven です。 Google と米Yahoo が定めた「メール送信者のガイドライン」が、2024/06/01に対応の最終締め切りを迎えました。 BASE から送信しているプロモーションメールも対応が完了しましたので、対応する過程で起こったトピックを紹介します。 「メール送信者のガイドライン」とはなにか簡単に説明 1回でも月あたり 5,000件以上個人メールにメールを送信したことがあるドメインを持つ「一括送信者」は、以下の規定に則ってメールを送信する必要があります。 DMARC の対応 プロモーションメールには、購読解除ヘッダーが挿入されていること 迷惑メール率が 0.3%を超えないこと AWS が出しているこちらの記事がスッキリしていて読みやすいです。 アプリケーション開発チームの私は、購読解除ヘッダーの挿入を主に担
はじめに おれの名前は樋口恭介。とにかく速いものが好きだ。そして今日は最近一番"速さ"を感じたものを紹介したい。そう、"Flash"のことです。 5月15日にGoogleの新しいモデル「Gemini 1.5 Flash」が発表され、ちょうどその日に名古屋イノベーターズガレージというところで生成AIのセミナーをすることになっていたので、その場で触ってみました。 そしたら……なんかプロンプト一発で1万字くらいが数分で出てきてしまい、あまりの衝撃で絶句してしまいました。LLMが出てきてから1年半くらい？ ほぼ毎日触っていますが、こいつらはまだおれを驚かせてくれる……。 以下は急に446行・約1万字が出てきて放心状態のぼくの様子。 まあこういうのは動きを見てもらうのが一番でしょうから、ぜひ見てみてください。以下、あらためて触ってみた様子を動画におさめたものです。 Flashのデモ動画 いやこれマジ
LLMにまつわる"評価"を整理する
「LLMの評価」というフレーズを見て、どんなことを思い浮かべるでしょうか？ おそらく大半はLLMモデル自体の評価のことを思い浮かべると思います。新しいモデルが出てきた時に𝕏で見かける「GPT-4o のMMLUベンチマークは89%!」みたいなアレ。 ですが、プロダクト開発にLLMを使っている人の間では、プロンプト等が十分な品質を出しているかの確認などにも評価という言葉を使っていることは多いのではないかと思います。 うまい具合に後者を区別するためにいい感じの呼び名を付与したい気持ちがあるのですが、英語圏での例を見てみるとシンプルに"Evals"と呼んでることもあれば Evaluating LLM System Evaluating LLM-based Applications などなど表現の仕方は様々になっています。 そしてそのプロダクト開発文脈での評価も、実態としてはオフライン評価やオンラ
モノレポ環境にPR-Agentを導入した効果と課題について書いています。 導入結果としては、AIによるコードレビューが効果がある一方で、現時点では全てのレビューがAIに置き換えることはないことが分かりました。 この記事では、PR-Agentの具体的な効果、実際に感じた課題、課題に対する横断チームの対応策などを掘り下げています。
コンピューティング基盤部の三吉（sankichi92）です。 アークエッジ・スペースでは、衛星リモートセンシング1による地球観測データ（以下、「衛星データ」）を活用したソリューションを提供する Web GIS2 アプリの開発をはじめました。 この記事では、プロジェクトの最初期にあたり、プロダクトのさまざまな可能性を高速に検証するために行った技術的な取り組みを紹介します。 Web GIS アプリをつくる背景 プロトタイプで検証するもの スモールスタートのための技術選定 SPA PMTiles GitHub Pages 開発をはじめてからの改善 React Router 導入 S3 + CloudFront 導入 Amazon Location Service 導入 プロトタイピングの結果 今後の課題と展望 データ基盤、ジョブ管理基盤 動的タイル生成への対応 解析の高度化 Web GIS エン
高学歴､高収入､高スキルな人ほど｢リストラ候補｣になる…東大AI研究者が証言する｢AIと仕事｣の意外な関係 給料の低い｢肉体労働｣はAIの影響を受けにくい
長らく議論が続く「AIによる労働への影響」 「特別なスキルを必要としない賃金が低い仕事であるほど、コンピュータ／AIによる自動化の影響を受ける可能性が高い」 これは、コンピュータ／AIが労働に与える影響を分析する研究で、長らく共有されてきた主張です。この分野の研究はいくつか例がありますが、ほぼすべてでこの結論に達していたと言っていいでしょう。 ディープラーニング登場直後の2013年に発表された、オックスフォード大学のカール・フレイとマイケル・オズボーンによる世界的に有名な論文「雇用の未来」でもこの主張がされています。 また、2019年に出版された、同じくカール・フレイによる書籍『テクノロジーの世界経済史』（邦訳版は2020年、日経BP刊）でも、数多くの研究を俯瞰ふかんしながら同様の主張にまとめられています。 では、生成AIが登場した2023年現在に広く共有されている主張はどうなっているので
AIライティングアシストとは？英語学習への効果やデメリット・最新の研究も紹介 - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
はじめに 今回はAIライティングアシストの英語学習への効果やデメリットについて考えていきたいと思います。さらに、最新の研究も紹介していきます。AIライティングアシストを支えているのが自然言語処理であり、それを言語に最適化したツールとしてChatGPTやGrammalyが英語学習のツールとして注目されています。今回はそれらのAIライティングアシストの正しい使い方について考えていきたいと思います。 ↓↓英語学習動画を随時アップしています www.youtube.com 主な参考文献 「言語と身体性」 「はじめての認知言語学 」 「ゼロからわかる人口知能」 AIライティングアシスト AIライティングアシストとは 英語学習者(EFL)とAIライティングアシスト AIと第二言語習得研究 自然言語処理(NLP) 自然言語処理とは 自然言語処理の発展 脳内に入り込んだニューラルネットワーク ディープラー
Amazon Kendra の Custom Document Enrichment と Amazon Bedrock で画像検索に対応する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 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。） 皆さんは、「前のプレゼン資料に使った、犬の画像はどこいったかな？あの画像が欲しいので、探してくれないかな？」と無茶振りされたことはありませんか？ そんな時でも、「舌を出して喜んでいる」と検索すれば画像がヒットし、こんな無茶振りにも応えることができるシステムを Amazon Kendra （以下、 Kendra ）で構築しました。 舌を出して喜んでいる犬 ちょっと待って Kendra は機械学習を利用した検索サービスで、ウェブサイトや S3 に保存したドキュメントなどをもとに、適切な検索結果を返します。 しかし、 Kendra で検索できるのはテキストだけで、画像を S
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CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編 / MLOps Basic
Adobe製品で作成した作品が全て機械学習に使用される規約に変更されました。
AIの急速な導入がWindowsの予定を変えた!? Windows 12がすぐには出ない可能性 (1/2)
Googleのランキングアルゴリズム流出から考えるSEO - Qiita
シンギュラリティ、もう来てない？ | やねうら王 公式サイト
2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました｜デジタル庁
社内文書検索&QAシステムの RAG ではないところ - Algomatic Tech Blog
AI開発・運用手法「MLOps」の資料、サイバーエージェントが無料公開 全500ページ超えの大ボリューム
「大規模言語モデルの開発」に関するまとめ資料 東工大・岡崎教授が公開 全85ページ
有力AI企業が東京に拠点を設けるワケ 「日本は機械学習パラダイス」
OpenAIを「限界点に達した」と退社したライケ氏、競合Anthropicで安全チーム結成へ
Slackがユーザーの明示的な許可なくメッセージなどをAIトレーニングに利用していることが判明
生成AI、知的財産権の学習なら原則規制せず 創作物は「人の発明」 - 日本経済新聞
最近は意図的にGitHub Copilotを無効にすることがある
入力線画を全く変えずに画像生成AIに色塗りさせる方法
障害対応におけるポストモーテムのご紹介 - Findy Tech Blog
メルカリを退職しました - ML_BearのKaggleな日常
AI導入で企業が挫折するのはなぜ？―AI「以外」の壁にどう立ち向かうか｜Dory
生成AIで外観検査をやってみた | Amazon Web Services
Microsoftが10日間の世界の天気と大気汚染をたった1分で予測する超高速AI「Aurora」を発表
OpenAIの共同設立者が「GPT-2」をわずか90分の時間と3100円の費用で再現するレポートを公開
Microsoft Build 2024 キーノート完全日本語化まとめ・意訳 - 吉田の備忘録
自然言語とVision&Language
「メール送信者のガイドライン」に対応しました - BASEプロダクトチームブログ
速度・出力量・コスト効率最強の、Gemini 1.5 Flash！
AIによるコードレビュー "PR-Agent" を導入した効果と課題について
サーバレスではじめる Web GIS アプリのプロトタイピング - ArkEdge Space Blog