昨日の日記でなにか調べたり動かしたりしようかなと思っているということを書いた。
実際何をやろうかちょっと考えたのだけど、まずは仕事と関連するような分野の、主だった国際会議の論文を読んでみようかなと思っている。
修士まではなんとか出ているのだけど、あまり出来の良い学生ではなかったこともあり、論文を読むということにどうにも苦手意識がある（英語も苦手・・・）。また、就職当初は「世の中一般の事例を知ったところでなんの役に立つんだよ」みたいな拗ねた気持ちがあったこともあり、しばらくは論文を読むという作業から遠ざかっていたりもする。
のだけど、最近どうにも仕事に行き詰まり感があったり、かつ（昨日の日記でも触れた通り）生成AIの進展で、さほど英語をがんばらなくても、AIが手取り足取り教えてくれそうな気がする......という甘えた感情もありで、ちょっと取り組んでみようかなと思えている。
ということで、今日はとりあえず久しぶりにACMの登録/支払いを済ませたのと、公開されている文献についてGeminiに食わせてみたりしていた。
なんでGeminiってところなのだけど（生成AIに本当に関心がなくてよく知らなかったのだけど）、hugging faceにchatbot arenaというのがあって、そこで世の中的に利用できるモデルの「強さ」の目安が見れるということらしい。今だとGoogleが最近だしたGemini Experimental 1206ってやつがめちゃくちゃ強いらしく、しかもこのモデルはGoogle AI Studio（も初耳だった）で無料で試すことができるとのこと。
早速試してみたら、びっくりするくらい丁寧に要約してくれるし、「素人なんで頼む」というだけで背景の知識や情報も補ってくれるし、質問したらなんでもわかりやすく答えてくれるし、しかもなにもかも日本語でやり取りしてくれるしで甘やかされすぎでかなりよかった。
仕事でなにかの意思決定に使うってときはさすがに原文を読まないとしょうがないのだけど、こうやって遊びで使うとか、アイデアを得るとか概観を掴むとか勉強するとか、その手のことにはめちゃくちゃ便利だなと思ったし、このくらいなら自分でも頑張れるかなと思えた。ので、明日からもこれを使って気になるものをちょこちょこ眺めていきたい。
というのと、Google AI Studio自体もすごく面白そうで、使ってみたくなった。Auto ML的な機能があるのだと想像している。あんまり良くないのだけど、自分は（ノーコードツールの類と同様に）Auto MLをどこか馬鹿にしているところがあった。一方で最近は第一エンジニアが張り付いてキリキリにチューニングしないといけないモデルが実際にどのくらいあるかは疑問な気がしてきていたり、そもそもGeminiに触れたあとだとめちゃくちゃ良い精度で出てくる気がしてにわかに気になってきている。ので、これも（できればあまりお金がかからない範囲で.....）試してみたい。
