MIT Technology Reviewに2月に掲載されたRebecca Ackermann氏の表題の記事を読みました。 https://www.technologyreview.com/2023/02/09/1067821/design-thinking-retrospective-what-went-wrong/ 世界を変えるはずだった「デザイン思考」はどこで間違ったのか、という記事です。日本語版もあるのですが、最後まで読むには課金しなければなりません。この記事は、最後まで読む価値があると思うので、英語版で読むことをお勧めします。 デザイン思考は、デザインのような創造的な仕事を1人の天才が行うものから多くの人の協調的な作業に変えた、という意味で画期的な方法論です。シリコンバレーのIDEO社や、スタンフォード大学のdスクールの名前を聞いたことがある人も多いでしょう。よく知られた、ポスト
[Hacker News discussion, LinkedIn discussion, Twitter thread] Update: My upcoming book, AI Engineering (late 2024/early 2025) will cover building aplications with foundation models in depth. A question that I’ve been asked a lot recently is how large language models (LLMs) will change machine learning workflows. After working with several companies who are working with LLM applications and persona
「ChatGPT選手権！エンジニアリングに組み込んでみたらこうなりました LT大会」のLTでお話しする機会を頂きました。 最終的に1761名の方が参加登録されるという凄まじいイベントになり、Twitterでの盛り上がりもIT勉強会らしい盛り上がり方でとても良い雰囲気でした。素晴らしい運営をしてくださったFindyのみなさま、貴重な機会を下さり、ありがとうございました。 資料では人口世帯数のPDFデータパースの解説も新しく説明に加えました。 https://www.city.fujiyoshida.yamanashi.jp/info/228LTなのでさらっと「できちゃいますよ」ぐらいしか話せていなかったのですが、このように1枚のPDFに複数の情報が掲載されている資料は厄介です。 テキストデータに落としてみると2種類のデータがごちゃごちゃに入り混じっていることがわかります。 入り混じるデータた
めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 （注）大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ
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