Platform Engineering とSREの門 というタイトルで登壇しました。入門のタイポではありません。 イベント名: Platform Engineering Kaigi 2024 イベントURL:https://www.cnia.io/pek2024/ 登壇ブログ:『Plat…

Microsoftは2024年7月4日（米国時間）、WindowsやLinux、macOSに対応するエディタ「Visual Studio Code」（以下、VS Code）のバージョン1.91（June 2024）を公開した。 バージョン1.91ではソース管理、ワークベンチ、言語、拡張機能関連などの機能が強化されている。主なアップデート内容は以下の通り。 ソース管理：変更をグラフで視覚化（プレビュー段階） 変更をグラフで視覚化する実験的な機能が導入された。グラフには、現在のブランチ、現在のブランチの上流ブランチ、オプションのベースブランチが含まれる。グラフのルートは、これらブランチの共通の祖先だ。 関連記事 「Visual Studio Code」バージョン1.90リリース　「GPT-4」Copilot Chatモデルへのアクセスなど機能追加 MicrosoftはVisual Studio

Ankerの｢寝ホン｣が最強。耳栓＆入眠音楽＆目覚まし＆睡眠モニタリングが叶う2024.07.09 22:0016,740 そうこ 睡眠の質を上げたい人、寝ホンって聞いたことありますか？ 寝る時に使うイヤフォン。寝るために使うイヤフォンのことです。 以前から寝ホンを展開していたAnkerのSoundcoreブランドから新モデル｢Soundcore Sleep A20｣がリリースされました。 寝ホンとは？そもそも寝るためのイヤフォンとは…。 シンプルにいうと、耳栓とイヤフォンのハイブリッドです。眠りの妨げとなる周辺音をパッシブノイキャンで低減し、かつ入眠に心地よい音楽やノイズがかけられる、それが寝ホン。 新モデルのSoundcore Sleep A20、前モデルのA10でいうと、耳栓＆音楽の役割に加えて、睡眠モニタリングやアラームの機能がついており、まさに寝ることを大前提にデザインされたオー

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 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。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ

はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。本記事では、「RAG vs ファインチューニング」について、DSL（ドメイン固有言語）をコーディングする性能という観点から比較した論文を、ざっくりまとめます。 この記事は何 この記事は、RAG vs ファインチューニングに関する論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。 「RAG vs ファインチューニング」の論文は、他にもあります。例えば、時事問題などのシンプルな知識の質疑応答であれば、RAGの方が優れています。[2] 今回の論文では、「ドメイン固有言語（DSL）をコーディングする性能」をに焦点を当てて比較しています。一見するとファインチューニングの方が有利そうなタスクについて比較しているのが面白い点です。 本題 ざっくりサマリー この論文では、RAGとファインチューニングの性能比較を

2024-07-09 Platform Engineering Kaigi 2024 https://www.cnia.io/pek2024/

TL;DR 立場によっては、組織全体の生産性の可視化が必要なのはわかる。 ただ、チーム単位での生産性の細かい可視化の話はちょっとこわい。チーム単位での生産性に関しては、ある期間にそのチームがどんな機能をリリースして、それがどうだったか、を評価して、をすればだいたい良いような。 生産性の可視化？ 全然知らなかったんだけど、開発生産性の可視化を支援するSaaSがあると先日知った。こちら。 findy-team.io なるほど最近はすごい便利なものがあるなーと思った。 一方で、このツールと日々にらめっこしてるチームはなんか僕が目指したいチームではないなと思った。だから、僕はこういうツールは今の僕の立場としてはいらないなーと思った。 でも、組織に所属するエンジニアが100名、200名とか規模になってるようなとき、その組織のCTOなりVPoE、組織横断の課題を解決するチームなどはこういったツールは必

Gary Marcus本題に入る前に、ゲイリー・マーカスについて簡単に振り返っておきたい。 Gary Fred Marcus（1970年生まれ54歳）は、認知科学と人工知能の第一人者である。23歳でマサチューセッツ工科大学から博士号を取得、現在はニューヨーク大学の心理学および神経科学の名誉教授であり、人間の言語発達や認知神経科学に関する研究で知られている。彼は作家としての顔も持ち、ベストセラー「Guitar Zero」（2012年）を含む5冊の著書を執筆している。「The Algebraic Mind」（2001年）では、現在のAIシステムが直面するハルシネーション問題を予見している。また、機械学習会社であるGeometric Intelligenceの創設者兼CEOとなり、同社は2016年にUberに買収された[1]。 以上がマーカス氏の略歴であるが、シンギュラリタリアンである私にとって

はじめに 2023年4月に基盤エンジニアとして Ubie に入社しました nerocrux です。主に Ubie の ID 基盤の開発と保守運用を担当しています。 この記事は、2023 Ubie Engineers アドベントカレンダー 5 日目の記事となります。 Ubie では、モジュラモノリスを採用しつつ、マイクロサービスアーキテクチャも採用しており、領域によってサービスを分けて、それぞれの担当チームが開発と保守運用をしています。 クライアントから一つのリクエストを受け取ったあとに、Ubie のバックエンドではリクエストを受け取ったサービスだけがそのリクエストを処理することもあれば、別のサービスにディスパッチし、複数のサービスがひとつのリクエストを処理して結果を返すこともあります。 マイクロサービス間の通信が Ubie の内部で発生したとしても、必ずしも無制限で自由に行われていいわけで

UUIDs are often used as database table primary keys. They are easy to generate, easy to share between distributed systems and guarantee uniqueness. Considering the size of UUID it is questionable if it is a right choice, but often it is not up to us to decide. This article does not focus on "if UUID is the right format for a key", but how to use UUID as a primary key with PostgreSQL efficiently. P

米Metaは6月27日（現地時間）、コード最適化のためのLLMモデル「Meta Large Language Model Compiler」（以下「LLM Compiler」）を発表した。特別な商用ライセンスの下でリリースしており、Hugging Faceでダウンロードできる。70億パラメータと130億パラメータの2サイズ構成だ。 LLM Compilerは、研究者や開発者がコードの最適化とコンパイラの最適化をさらに研究開発するための、スケーラブルで費用対効果の高い基盤を確立することを目指しているという。このモデルを利用することで、コードサイズを大幅に削減したり、プログラムの実行速度を向上させることができるとしている。 従来のコード最適化手法は、手作業で設計された特徴やグラフニューラルネットワークに依存しており、プログラムの表現が不完全だが、LLM Compilerは「ソースプログラムを完

We see so much emotional discussion about software process, design practices and the like. Many of these arguments are impossible to resolve because the software industry lacks the ability to measure some of the basic elements of the effectiveness of software development. In particular we have no way of reasonably measuring productivity. Productivity, of course, is something you determine by looki

リコーの国内販売子会社であるリコージャパンは2024年6月28日、生成AI（人工知能）が対話形式で社内情報に関する質問に回答するサービスを2種類、同日から提供すると発表した。RAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）の仕組みを使い、LLM（大規模言語モデル）が社内規定や過去事例、業務報告書といった社内文書を参照できるようにすることで回答精度を上げる。 「RICOH デジタルバディ」は大企業での利用を想定する。PDF、Word、Excel、PowerPoint形式のファイルをアップロードできる。個人や部門ごとに利用範囲を制御でき、情報の漏洩を防ぐ。米Amazon Web Services（AWS）の生成AIサービス「Amazon Bedrock」を通じてLLMにアクセスする。既存データベースとの連係、長文読解や多言語対応に強いLLMへの切り替えなど、

2024/6/28 開発生産性カンファレンス2024 登壇資料 https://dev-productivity-con.findy-code.io/2024

Googleは2024年6月20日（現地時間）、脆弱（ぜいじゃく）性の検出に大規模言語モデル（LLM）を活用する新しい研究開発プロジェクト「Naptime（お昼寝タイム）」を発表した。 C／C++の脆弱性検出はLLMに任せて“お昼寝しよう” NaptimeはAIエージェントとターゲットコードベース間のインタラクションを中心に構築されたアーキテクチャだ。特にC／C++の高度なメモリ破壊およびバッファーオーバーフローの脆弱性を発見することに焦点を当てている。この2つの対象は従来の方法論では発見することが難しく、GoogleはLLMを利用することで検出効率を最大20倍まで改善できると説明している。 なお、プロジェクト名の由来は開発した成果物がセキュリティ担当者やIT担当者を支援し、定期的に昼寝ができるくらいにはなりたいという願掛けになっているという。 Naptimeのアーキテクチャはセキュリティ

高品質と高スピードを両立させるテストアプローチ/Test Approach that Improves Quality and Agility Together

読者の皆さんは、テストについてどのようなイメージをお持ちでしょうか。「開発の後に行う確認作業」といったイメージを持たれている方もいるかと思います。 しかし、開発しようとしているソフトウェアに不具合の混入を防ぐには、もっと早い段階でテストについて考えることが必要です。こういったテスト活動は、プログラムを1文字も書いていないときから始めることができるのです。 本記事では、2016年に提唱された継続的テストモデルを紹介しつつ、アジャイルとも親和性のあるシフトレフトなテスト活動について解説していきます。 DevOpsにおけるテストの考え方 DevOpsのループ図とは何か？ 継続的テストモデルとは何か 継続的テストモデルにおいてテストは「活動」である シフトレフトなテスト活動とシフトライトなテスト活動 シフトレフトなテスト活動としてのテスト駆動開発 コード実装を始める前から行うテスト活動 シフトレフ

三菱電機が組み込みソフトウエア開発への生成AI（人工知能）活用を進めている。ソフトウエア開発に関連する過去数十年分のドキュメントの要約文を生成AIにより作成。これを検索用のインデックスとして使うことで、エンジニアの作業工数を最大40%削減できると見込む。 2024年6月20日に開催されたアマゾン ウェブ サービス ジャパン（AWSジャパン）の年次イベント「AWS Summit Japan」で、PoC（概念実証）の成果として明らかにした。今後は実用上必要最小の機能を備えたサービスであるMVP（Minimum Viable Product）として、従業員向けのアプリケーションを開発する予定だ。 三菱電機の組み込みソフトの開発部門では、製品開発部門から改修依頼を受けると、改修対象のソフトウエアの仕様書を検索して改修内容に関連する記述を確認。それを基にソフトウエアのソースコードを確認し、ソースコー

この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く