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今年の「#文学」
qiita.com/Dataiku
想像してみてください: お気に入りのソーシャルメディアをスクロールしていると、絵のように美しくて素晴らしい風景画像に出くわします。興味をそそられたあなたは、仲間からの反応を期待して、その場所に関する質問を入力します。すると、仲間に代わって機械が風景と場所をそのまま識別し、詳細な説明に加えて、近くのアトラクションまで提案してくれました。 このシナリオはサイエンスフィクションではなく、さまざまなモダリティ（様式）を組み合わせることでAIの世界を拡張する マルチモーダルLLM (以下、M-LLMと記載します)の可能性を示しています。 M-LLMはマルチモーダル情報をシームレスに統合し、テキスト、画像、音声などを含む多様な形式のデータを処理して世界を把握できるようにします。M-LLMの中核は、さまざまなデータ型を取り込むことができる汎用性の高いニューラルネットワークで構成され、それによってさまざま
最近、ある企業が「AIイニシアチブは大成功だった」と話してくれました。3年間、プロジェクトの失敗は「ゼロ」で、7人からなるデータサイエンティストチームが毎年2つのAIユースケースを本番稼動させているとのことです。この失敗率は低すぎると思いませんか？ 仮に、あなたの組織に1000のAIユースケース候補があり、そのうちの25％はROIが大きくプラスになる可能性があるとしましょう。適切なコストで、良いユースケースを見つけるにはどうすればよいでしょう？多くの企業は、成功を確信できる少数のユースケースから始めますが、その確信を正当化するためには経験が不足しています。その結果、少数のユースケースに全リソースを注ぎ込み、ROIを見出すのに何年もかかっています。 一方、AIに成功している多くの企業では、リーンで（無駄を省いた）フェイルファストな（早く失敗する）別のアプローチをとっています。興味深い例として
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