1. その、帰り道に振りかえり。
  2. 朝の散歩から。昨日の集まりの..
2024-05-09 12:01

朝の散歩から。昨日の集まりの振り返りって話 from Radiotalk

サマリー

彼は朝の散歩からの話をしています。まずは昨日のカンファレンスで得た知識や新たな気づきについて話し、その後は自身のポジションや会社の取り組みについて整理しています。

00:01
はい、sonoです。おはようございます。朝の散歩から反省会です。というわけで、今日はちょっと遅めに起きたんで、割と遅い時間で散歩ですかね。
雨がちょこっとだけ降ってたんだけども、歩いているうちに止んできましたかね。なんか、
そうね。今日は、5月9日、木曜日。
普通にこの後は、仕事、会社がありまして、
なんだろうな、昨日ちょっと寝不足気味の中、丸一日セミナー参加して、
で、その後も、昔の仲間との飲み会。
まあ、そうね。ほとんどが自分よりはちょっと年上な先輩方なのかな。ほとんどそうなのかな。
このグループで飲んでて、まあ久しぶりに、そういう意味だと、8人だったんだけど、なんかね、
そういう、
なんて言うんだろうね、まあよく話す、
ちょっとね、友達とも違う関係性の飲み会。上下関係もないけど、まあ先輩がいっぱいいるみたいなね、なんか、
飲み会だったかな、っていうとこでしたね。
かつ、同じワークショップというか、研修に参加した人たちっていう感じなんで、
なんとなく背景知識とか、リーダーシップ開発系だったのもあって、自己開示とかをして、
既にした人たちとの話だったから、なんか突っ込んだ話というか、
まあ、数年ぶりだったから、その間にどんな大きな変化があったかみたいなのを話しましょうとか、
まあちょっと立て付け的に少しね、
この後に大きなイベントが控えていて、そこに向けて、あの久しぶりに顔合わせしようみたいな感じでもあったんで、
なんかね、自分も、自己紹介というか、ここ数年の変化みたいなところをね、
振り返ると結構、2021年のコロナの後から、
21年、22年、
だいぶ変わってね、今、
まあ多分、
3、4年前には想像できないような環境にいるし、
みんなもなんかそれぞれね、
自分の環境が変わっていたりとか、いろいろまた、それぞれの勉強をしたりみたいなところが、
ちょっと新鮮だったかな。
そうだね、学び続けるって言うと別に学ぶことが目的じゃないんだけども、
なんか、そういう自分と向き合い続けるような人たち、
それを、まあ先を進んでいる人たちに会いながら、話したりするっていうところね、
ちょっと不思議な気分だったなぁ。
親戚の、親戚のおじちゃんとかもいかないよね、お兄さんとかね、
いとこのお兄さんたちと話すみたいなね、
感じが近いのかもしんないね。
そんなことを考えてたかな。
まあ改めてなんか自分が今、
仕事を変えるっていうよりはその前提というか、
前前後でのなんかあり方の変わり方とか、
自分で言えば社会構成主義でまた感じ方が変わることとかっていうね、
違いが結構今の環境変化に影響が大きいなぁみたいなことを改めて思ったりしましたかね。
で、まあちょっと振り返りが時間順になるんだけども、
時間順というか時間の逆順かな、近い順にしてるんだけど、
昨日のカンファレンスの振り返り
昨日は1日、生成AIカンファレンスっていうね、
第1回目だって言ってて、
結構なんか、生成AIのメインプレイヤー、
プレイヤーいっぱいいるんでね、
メインと言いつつそれが全てというわけではないんだけども、
かなり名前を聞いたりするような企業とかが講演をしていて、
なんか一番最初の講演で少しそう意識づけられたところは若干あるんだけど、
もちろんエンジニア向けで、ビジネス寄りっていうわけでもないスタンスの回で、
それぞれもちろん会社は自分たちのやってることを話すんだけど、
割と中の技術的な部分の話とか多くて、
なんかね、面白かったかな、
なんか生成AIでこんなビジネス的なインパクトが起きますみたいなね、
話とか、花々しい成果が出ましたとか、
上手いやり方、ティップスがありますっていうよりは、
LLM、本当に作るんだったら、基盤モデル作るんだったら、今や5億円ガチャだけど、
プレートレーニングっていうところ、事前学習がやっぱりものすごい兼ねくんで、
事後学習みたいなね、推論の方法についての学習だとかっていうところであれば、
それもワンショット1000万みたいなね、レベル感で、
プレイヤーによってそこのやっぱり、とはいえLLM作りましょうっていうところと、
そこまではちょっとビジネス的に成り立たないんで、
その後の活用、現場へのインプリ部分やりましょうみたいなね、
なんかプレイヤー分かれつつもやるとか、
その活用にしても、計算基盤、推論の基盤っていうのもね、
言い悪いコストがあるから、そこを垂直統合していくようなアプローチをしているとか、
なんか結構、自分が全職で多少覚えがありつつも、
見えてなかったり線が引けなかった、想像はつくけど線は引けなかった部分とかが、
すごい解像度が上がって良い回だったな。
まあそのね、カンファレンスも初回だっていうところもあってね、
結構、で、なんか、
なんていうの、
まあなんか、カンファレンス慣れしてる会社とかがね、主催ってわけでもなく、
まあなんか割とね、
テクノロジー寄りな会社さんの人が温度を取って、
まあやろうつって、なんとか、
まあなんとかって言い方もあるんだけど、
開催したみたいな感じでね。
最初も東大の記念ホールっていうの、
記念ホールとかでね、
なんか全体的にちょっとアカデミックとかテク系、
エンジニア寄りな感じのイベントで、
知りたいところとか、あと自分自身のポジション的にね、
自身のポジションと会社の取り組みの整理
データマーキングはデータサイエンティストっぽい立ち位置だったと思うけども、
会社は今はアナリストなんで、
もうちょい企画寄りのところもあるけども、
その辺すごく理解が深まったなと思うし、
ちょっと会社は会社でね、
AIに取り組むっていうところで、
どうやって取り組むかとか、
どこに取り組むかみたいなところの青写真が、
なんか前者としてはね、
なかなか描きづらい状況だったんで、
少し整理をしたい。
時間をかけて自分も整理してアウトプットしたいなと思います。
結果そのフレームとかは外にも出しつつ、
社内にまずアウトプットしていきたいなと、
そんなことを思ってますかね。
あとは何かそうだな、
松尾先生とかも出て、
外観みたいなお話もされてたんだけども、
今年は日本語LLMとか、
LLMを作ることによってそれを基盤にするみたいなね、
戦略な話とか。
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