皆さんこんにちは
機械学習チームYAMALEXの@tereka114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。）
ようやく冬も終盤ですが、鍋がおいしい時期ですね。
本題ですが、先日、CQ出版社さんより2月25日に発売された「Interface」2023年4月号に次の2つの記事に関して寄稿させてもらいました。
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interface.cqpub.co.jp |
これまで何度か執筆をさせてもらっていますが、今回初めて、人物イラストで表紙デビューを飾らせてもらいました！さて、私はどこでしょう？（笑）
今回寄稿させていただいた記事は次の2つです。
1. チャット・サービスを変革するChatGPTのすごさ
2. Jetson大研究3：人物検出YOLOXでXavierとOrinの実力比較
今回、ChatGPTの記事はYAMALEXのメンバーである@Ssk1029Takashiと一緒に執筆をしました。
直近で彼が書いた以下の記事も、今回のChatGPTに関する記事になるので、よろしれければそちらもご参考にまでご覧ください。
acro-engineer.hatenablog.com
このブログ記事では、各記事に関して簡単に記述している内容と見どころをお伝えします。
チャット・サービスを変革するChatGPTのすごさ
OpenAIから発表された大流行のチャットサービスChatGPTについて、さっそく、記事を寄稿させて頂きました。
ChatGPTはGPTモデル（言語）をベースとしたもので、あまりの回答の自然さに社会にインパクトを与えています。
ただし、素晴らしい反面、新しい問題点も発生しているのが現状です。（詳しくは記事を見てください）
本記事は次に関して記述されています。
- ChatGPTとはなにか？
- ChatGPTでどのようなことができるのか
- ChatGPTの技術的背景
- ChatGPTにおける使用上の注意点
見どころはChatGPTに関してこの記事を読めば一通り、把握できます。
流行のChatGPTに関して一通り抑えておきたい人にはおすすめです。
Jetson大研究3：人物検出YOLOXでXavierとOrinの実力比較
Jetsonと呼ばれるNVIDIA社から発表されている小型GPUデバイスがあり、Jetson XavierとOrinと呼ばれる種類（Orinが新しい）があります。
そのJetson Xavier/OrinをYOLOXと呼ばれるアルゴリズムで比較します。
YOLOXは比較的、高精度かつ高性能で使い勝手の良い物体検出モデルです。今回、このモデルを人物検出用に利用しています。
本記事は次に関して記述されています。
- Jetson Xavier/Orinの比較（カタログ）
- YOLOXの実装の使い方
- YOLOXでTensorRTを利用した高速化方法
- YOLOXでJetson Xavier/Orinの性能比較（実験）
見どころはYOLOXを使っているが性能を高速化し、機種ごとに比較していることです。
YOLOXやTensorRTといった単語を聞いたことがある機械学習エンジニアは多いと思います。
しかし、具体的にTensorRTを利用するとどの程度早くなるのか計測した情報は（私の知る限り）具体的に出ていないので、見積もりたいといった場合に本記事を読むと良いでしょう。
そのため、YOLOXやTensorRTを聞いたことのある機械学習エンジニアやJetsonを持っているが性能に困っている人には特におすすめです。
最後に
今回の内容は、どちらも新しく登場した技術や製品に関するものですが、すぐにでも使える内容を意識して記事を執筆してみました。
このブログを読んで、ご興味を持たれましたら、ぜひお手に取って一読してもらえれば幸いです。
Acroquest Technologyでは、キャリア採用を行っています。
- ディープラーニング等を使った自然言語／画像／音声／動画解析の研究開発
- Elasticsearch等を使ったデータ収集／分析／可視化
- マイクロサービス、DevOps、最新のOSSを利用する開発プロジェクト
- 書籍・雑誌等の執筆や、社内外での技術の発信・共有によるエンジニアとしての成長
少しでも上記に興味を持たれた方は、是非以下のページをご覧ください。
