ここ数年、曲りなりにデータ分析の専門職種としてやってきたが、常々この仕事には困難さがつきまとうなと感じる。その事について、その理由、そしてその困難さとどう戦っていくかについての考察を記してみたい。 気まぐれな雑記のうえ、だいぶ長くなってしまったが時間がある方はお付き合い願いたい。感想の一つでも貰えれば幸いです。 困難さ仕事をしていて苦労することはよくあるわけだが、とりわけデータ系の仕事をしているとおおよそ以下のような面倒さを背負い込んでいることに気づく。 普通にしているとあまり良い仕事が回ってこない 周囲に任せていると細かい本質的ではない仕事に埋もれてしまう 組織の上層の戦略やリテラシに依存するところが異様に大きい 自分たちの成果がどうにもわかりづらい 短期的な都合に押し負かされて自分たちの仕事の優先度を下げられる などなど。これは自分個人の体験だけにとどまらず、他の会社でもデータ分析チー
カリフォルニア大学バークレー校などの研究チームがオープンソースの大規模言語モデル「Vicuna-13B」を公開しました。Vicuna-13BはOpenAIのChatGPTやGoogleのBardに近い精度で回答を生成でき、日本語にも対応しているとのこと。実際に動かせるデモも公開されていたので、使ってみました。 Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality | by the Team with members from UC Berkeley, CMU, Stanford, and UC San Diego https://vicuna.lmsys.org/ GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, a
大規模言語モデル（LLM）が半ばオープンソースで公開されると、すぐさま微調整が進み、スマートフォンやタブレットでの動作が確認された。界隈の課題とされたオンデバイスの軽量LLMがたった3週間で生まれてしまった。 Alpacaというオープンソースの70億パラメータの大規模言語モデル（LLM）がiPhone 14でローカルで動作した、とマサチューセッツ工科大学（MIT）の3年生、Kevin Kwokが22日（米国時間）にツイートした。 Just got Alpaca- a chat-tuned large language model- running locally on iPhone 14. Credit to @niw for iPad app, Caize Wu for mmap trick, and @ggerganov for llama.cpp. pic.twitter.com/s
芝浦工業大学の小山友介と申します。 noteに投稿するのは初ですので、何か変だったら教えてください。 無駄に長い前置きこのたび、『ゲームの歴史』に関するアレヤコレヤの中で、「すでに存在するマトモなゲームの歴史書はある」として何人もの方に拙著『日本デジタルゲーム産業史』を挙げていただき、本当に感謝しております。研究者として身が引き締まる思いです。 ぶっちゃけると、『ゲームの歴史』、出た当初は興味なかったんですよ。発売から数日して色々とネット内で騒がれだして、FB内で「どうでしょう？」って聞かれたときに慌てて電子版を1巻だけ買いました。。。で、パラパラと2章ぐらいまで目を通して「うわぁ・・・」と。 「素人だけど政治問題を考えてみた」というオピニオン系のマンガやエッセイっていっぱいありますよね。アレって専門家はいちいち問題点を指摘したりしません。キリがないですし、もし著者が人格的にアレだったら指
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