LayerX Fintech事業部（※）で、ガバナンス・コンプラエンジニアリングをしている 鈴木 (@ken5scal )です。 ※三井物産デジタル・アセットマネジメントに出向しています。 今回は、AWS IAMポリシーの条件における「ForAllValues」の仕様を誤って理解していたことから、安全でないアクセス制御を実装していたという内容です。もし同様の勘違いをされている方がいたら参考になれば幸いです。 ユースケース AWS IAMユーザーを、ロールの trust policy がユーザーのタグで制御するケースで考えます。 具体的には、「Group A　あるいは Group B」に所属し、且つ「Admin」権限のあるユーザーのみが行使できる役割「AdminABRole」があるとしましょう。 この場合、Group と Admin のタグが存在し、下記のようなパターン（※）が考えられます。

[アップデート] Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました。東京リージョンの現状のおさらいと、リージョン(モデル)を使い分けて回答を生成してみました。 こんにちは！ AWS 事業本部コンサルティング部のたかくに（@takakuni_）です。 ついに、 Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました。 ドキュメントにも Knowlege base の列に Yes と記載されていますね。 Supported AWS Regions - Amazon Bedrock そこで今回は、東京リージョンでナレッジベースを作成してみたいと思います。 東京リージョンをおさらいす

「Windows 11」をはじめとしたMicrosoftのクライアントOS「Windows」には、さまざまなエディションがあり、それぞれに応じたライセンスがある。ライセンス体系が複雑なことから、Windowsのライセンス選びはしばしば悩みの種となる。 こうした中、Windowsのライセンスについて「買い切り型の永続ライセンスがなくなり、サブスクリプション形式のみになるのではないか」との臆測が生まれ始めている。その背景には何があるのか。この臆測が現実になる可能性は。

マルチクリーナー OC 3 Foldable 準備不要 !! 本体にウォータータンク・バッテリー内蔵でどこでもすぐに使用でき、収納・持ち運びにもうれしい折り畳み式のコンパクト洗浄機。扇状の細かい水で効率よく洗い落とします。お湯も使用できるので汚れを柔らかくして落とし、またビーチやペットの温水シャワーとしても便利。外出先はもちろん、自宅の網戸やエアコンフィルター、排水溝等、水の力（水道の約 2 倍）でこすらずさっと洗浄します。 【アウトドアSALE対象製品　5/12まで】 こちらの製品はアウトドアSALEの対象製品です。期間中スペシャルプライスでご購入いただけるほか、豪華アクセサリーなどが特別セットに！ ＞詳しくはこちら コンパクトで持ち運び可能なコードレスの洗浄機。給水タンク一体型なので、電源や水源を気にせずどこでも使用でき、水道の約 2 倍圧の細かい扇状の水流で少ない量でも効率的に洗浄し

Release v0.5.9 - あなたのアシスタントとしてAIエージェントを作成し、ツールをカスタマイズしてください。

Weng Cheong ［原文］ （翻訳：田原真梨子、編集：小倉宏弥） May. 03, 2024, 07:30 AM ビジネス 14,047 マイクロソフトCEOのサティア・ナデラの人生にとって、読書は欠かせないものだ。 ナデラはグローバル企業のCEOの中でもトップクラスの存在感を誇る。そのリーダーシップには定評があり、2020年度の報酬額は4290万ドル（約42億9000万円）にものぼる。 米キャリア情報サイト｢コンパラブリー｣の2019年ベストCEO、また『フォーチュン』の｢2019年を代表するビジネスパーソン｣にも選出されている。さらにMarkets Insiderでは、ナデラ率いるマイクロソフトが創業から44年で1兆ドル（約100兆円）を超える企業価値を達成したと紹介している。 そんな輝かしいキャリアを歩むナデラは、｢自分のアイデアは読書習慣によるものだ｣と言う。 ｢ファスト・カ

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Workflow - Dify 1. ワークフロー1-1. ワークフロー「ワークフロー」は、複雑なタスクを小さな「ノード」に分割することで、LLMアプリケーションのモデル推論への依存を減らし、システムの説明可能性、安定性、耐障害性を向上させます。 「ワークフロー」の種類は、次のとおりです。 ・Chatflow :  顧客サービス、セマンティック検索など、応答作成に複数ステップのロジックを必要とする会話シナリオ用 ・Workflow : 高品質な翻訳、データ分析、コンテンツ作成、電子メールの自動化など、自動化・バッチ処理シナリオ用 1-2. Chatflow自然言語入力におけるユーザー意図認識の複雑さに対処するため、「質問分類」「質問書き換え」「サブ質問分割」などの問題理解ノードを提供します。さらに、LLMに外部環境との対話機能、すなわち「

クリエイターの創作活動を支えるファンコミュニティ「pixivFANBOX」

倉本圭造@新刊発売中です！ @keizokuramoto 経済思想家・経営コンサルタント。大卒でマッキンゼー入社。その後日本らしさを活かす一貫した新しい戦略の探求を始め、社会の真のリアルを見るため時にはブラック企業や肉体労働現場等にまで潜入した後独立。コンサル業のかたわら「個人の奥底からの変革」を支援する”文通サービス”も。その他詳細や著作情報はホームページ↓へ keizokuramoto.com 倉本圭造@新刊発売中です！ @keizokuramoto 史実では「坂本龍馬は大したことしてない」「実は織田信長は常識人」という話をSNSで時々見かけますが、最新の歴史学では実際はどういう説になっているのか気になって調べてみたので聞いてください。結論から言うといわゆる「司馬遼太郎史観」が「課長・島耕作」的世界観に立脚していたからこその歪みがこのギャップに繋がっているのだと私は感じました。 ・ １

たまたまお仕事の断り方という記事を読んだ。ひとり会社を経営してもうすぐ5年が経とうとしている。うちの会社では過去に1度、大きな失敗を経験してふりかえりを行った。その際に引き受けないお仕事の基準というものを社内で作成した。その失敗に至った原因の1つとして、本来引き受けるべきではないお仕事を受けてしまったと後になって反省した。 時代の流れや人手不足もあり、システム開発やプログラミングのお仕事はまだまだ好況にみえる。うちのような零細企業でも、実際に引き受けられるお仕事より依頼の方がずっと多い。そして残念ながらせっかくいただいた依頼をお断りすることもまた多い。 引き受けないお仕事の概要経理の本に書いてあったやるべきではない取引起業したばかりの頃に読んだ次の経理の本にも「やるべきではない取引」として次のリストを提案していた。 報酬が魅力的でも信用できない相手や嫌いな相手との取引 入金が遅い取引 自分

ノースフェイスのリュック（バック）『ビックショット（Big Shot ユニセックス）NM72301』を開封することに。 自然を満喫できると人気の登山ですが、登山や山歩きのリュック（ザック、バックパック）選びに迷うことはないでしょうか。「ノースフェイス（ザノースフェイス；THE NORTH FACE）」のリュックは山歩き（トレッキング・登山）だけでなく、普段の街歩きやウォークキング・散歩、通勤・通学でも広く使用され、人気の高いリュックです。 今回ノースフェイス定番の「ビックショット」を山歩き（登山）で使ってみて、その使い勝手や気づいた点についてレビューします。

米Bose、パワフルなサウンドを持ち運べるスピーカー「SoundLink Max」 マイナビニュース / 2024年5月3日 12時43分 米Boseは5月2日（現地時間）、ポータブルスピーカーの新製品「SoundLink Max Portable Speaker」を発表した。ハンドルを備えたユニークなデザインで、屋外パーティでも活躍するビッグサウンドを持ち運べる。内蔵バッテリーによる再生時間は最大20時間。Bluetooth 5.3に対応し、AUX端子も備えている。米国での価格は399USドル、2日よりBose.comで予約受け付けを開始しており、5月16日に発売される。カラーはブラックとブルーダスクの2色。 SoundLink Maxは、本体サイズが4.73×10.42×4.13インチ、4.7ポンド（約2130g）。Appleの据え置き型スピーカーHomePodに近いサイズだが、Sou

タイマーは秒数がカウントダウンされていくもの。そういう常識を変えてくれる新しいタイマーがキングジムさんから出ました！ キングジムさんは事務用品やテプラなどで有名ですが様々なアイデア商品も出しており今回は面白いタイマーを出していたので購入してみました。 こちらが今回紹介する「ビジュアルバータイマー」(※リンク先は公式サイト) 名前の通り、ビジュアルで時間の減り具合を見せてくれます。 サイズは思ったより小さくて 「幅13.2cm,奥行2.1cm,高さ2.9cm」です。 このサイズ感が良いと思うタイプともっと大きくというタイプの人に分かれるかもしれませんね。 ただ、今回の製品。数字のカウントダウンも見れますがやはりバーが徐々に減って見えるので製品が小さくても遠くから視認出来るのが特徴です。 ↑の写真の通り、設定した時間に応じて残り時間をバーの減り具合で確認することが出来ます。 もちろん数字でも分

はじめに AIやデジタル技術の進化に伴い、企業活動の在り方も大きな変革を迎えています。私自身、日々新しいLLMやAIを活用したツールがどんどん出てきており、業務活用に向けたトライをしています。 今回この記事では、大規模言語モデルを活用したLLMOpsプラットフォーム「Dify」の魅力と可能性について解説していきます。これはかなり可能性を感じます！！ Difyの概要と特徴 ホームページは日本語化もされていてありがたいです Dify.AI · 先進的なAIアプリケーションのためのイノベーションエンジン先進的なAIアプリケーションのためのイノベーションエンジンdify.ai ノーコード開発とAIアプリの簡易構築 Difyの最大の魅力は、コーディング不要のノーコード開発環境にあります。 直感的なドラッグ&ドロップ操作で、GPT-4などの大規模言語モデルを搭載したAIアプリを視覚的に作成できるのです

近年、ChatGPTに代表される大規模言語モデル(LLM)が大きな注目を集めています。 しかし、クラウドAPIを利用するには料金がかかります。 API利用することで、マシンスペックに依存せずにAIの性能を最大限活かせる魅力は当然ありますが、個人的にはせっかくAI用にGPU（RTX3060 12GB）を買ったので有効活用したいと思っていました。 そこで、LLMをローカル環境で手軽に体験できるオープンソースツール「Ollama」の魅力に迫ります。 インストール方法 Ollamaは、MacやLinux、Windowsなど主要なOSに対応しており、簡単にインストールできます。 今回は3月にプレビュー版としてリリースされたWindowsでのインストール方法について紹介します。 Download Ollama on WindowsDownload Ollama on Windowsollama.com

こんにちは！ 今回は話題の大型言語モデル(LLM)「Llama3」を、Dify と Ollama というツールを使って試してみました。最先端のAIがどんな反応を見せるのか、一緒に確かめていきましょう。 Llama3とは？ Llama3は、Meta社が開発した最新鋭のオープンソースLLMです。現在公開されているモデルの中でも最高クラスの性能を誇ると評価されています。Llama3の特徴は以下の通りです。 8Bと70Bパラメータの高性能な事前学習済みモデル 業界ベンチマークで実証された最先端の性能 推論性能改善などの新機能提供とマルチモーダル対応計画 オープンソース化とコミュニティ主導の開発 責任あるAI開発をリードし、オープンなエコシステム発展に注力 Meta AIアシスタントの基盤としても活用され、より賢く速く楽しいAI体験の提供が期待されています。オープンかつ高性能なLLMとして、AIの民

Usage To generate vector embeddings, first pull a model: ollama pull mxbai-embed-large Next, use the REST API, Python or JavaScript libraries to generate vector embeddings from the model: REST API curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{ "model": "mxbai-embed-large", "prompt": "Llamas are members of the camelid family" }' Python library ollama.embeddings( model='mxbai-embed-large', prompt=

はじめに Microsoftによって開発された小型言語モデルであるPhi-3と、大規模言語モデルをローカルで簡単にセットアップし実行できるツールOllamaについてまとめます。Phi-3はその軽量ながら高性能な特性を持ち、Ollamaはこれらのモデルを手軽に活用するためのインターフェースを提供します。この組み合わせにより、開発者はパワフルなAIツールを手元で直接コントロールすることが可能になります。記事では、これらの技術の基本的な特徴、セットアップ方法、そして具体的な使用例までをカバーします。 イントロダクション Phi-3モデルとは何か？ Phi-3はMicrosoftによって開発されたオープンな小型言語モデル（SLM）です。このモデルは、パラメータ数が小さく非常に軽量でありながら、さまざまな言語、推論、コーディング、数学のベンチマークで類似サイズの他のモデルを凌駕する優れた性能を提供し

本稿の概要 本稿は、3 本の記事によるシリーズ投稿の 1 つ目です。 下記の 3 本目の記事の準備として、本稿では、はじめに Llama 3 と Ollama、および Streamlit について説明します。 crewAI で Llama 3, DALL-E, Gemini Pro Vision による、シチュエーション英会話練習アプリを作る Llama 3 とは Meta 社が 2024 年 4 月 18 日にリリースした、オープンソース LLM の最新版です。 モデルをダウンロードでき、ローカル実行することができます。 本稿作成時点では、ローカル実行に適したサイズの 8B モデルと、より高い能力を持つ 70B モデルがあります。 Meta Llama 3 Llama 3 をローカルで動かすには、Ollama が簡単で便利 Llama 3 をローカル実行するのはとても簡単です。 下記から

【Llama3】高性能オープンソースLLMの登場で何が変わる？日本語化やGPT-4 Turboとの比較も🦙🆚 こんにちは、AIBridge Labのこばです😊 みなさん「Llama」ってご存知ですか？🦙 LlamaはMeta社が提供しているオープンソースの大規模言語モデル（LLM）です。 しかも、商用利用も可能！すごいですよね。そのLlamaシリーズに、つい先日、最新モデル「Llama3」が登場したんです。なんでも、Chatbot Arenaというユーザーの投票によるチャットボットの性能比較サイトでGPT-4やClaude3のsonnetと並ぶレベルの性能を実現しているとか… 2024/04/20時点では、Claude 3 SonnetやGemini proと並んで5位、話題のCommand R+や過去バージョンのGPT-4を超えるスコアをたたき出していますオープンソースLLMの可

こんにちは、AIBridge Labのこばです🦙 無料で使えるオープンソースの最強LLM「Llama3」について、前回の記事ではその概要についてお伝えしました。 今回は、実践編ということでOllamaを使ってLlama3をカスタマイズする方法を初心者向けに解説します！ 一緒に、自分だけのAIモデルを作ってみましょう。 もし途中で上手くいかない時やエラーが出てしまう場合は、ChatGPTやClaudeなどのLLMに補助してもらうとスピーディですが、コメントを頂ければできるだけ早めに返答したいと思います。 1.この記事で行っていること主に以下の3つの工程について説明しています。 ローカル環境のLlama3 8Bモデルを使う🦙 埋め込み(Embeddings)を使って知識追加📚 モデルのカスタマイズ🔧 2.今回のゴールちょっとだけ複雑なタスクをさせられるちょうどいい事例として 「テーマに

はじめに 近年、自然言語処理や機械学習の分野で大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）が注目を集めています。LLMは膨大なテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章生成や高度な言語理解を可能にします。しかし、LLMを自分のPCで動かすのは、環境構築の複雑さやハードウェア要件の高さから、初心者にとってハードルが高いのが実情でした。 Ollamaの概要と特徴 そんな中、オープンソースのLLMプラットフォーム「Ollama」が登場しました。Ollamaは、GPTシリーズなどの最先端LLMを誰でも手軽に利用できることを目指しています。WindowsやmacOS、Linuxに対応しており、シンプルなコマンドラインインターフェースとわかりやすいWebUIを備えているのが特徴です。 ただ、Windows環境では従来Ollamaの構築に手間取ることがありました。そ

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ゲーミングPCでLLM DockerでOllamaとOpen WebUI を使って ローカルでLLMを動かしてみました 環境 Windows11 CPU Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz RAM 32.0 GB GPU NVIDIA GeForce RTX 2060 専用 GPU メモリ 6.0 GB 共有 GPU メモリ 16 GB WSL2 Ubuntu 22.04.3 LTS 統合版マイクラのレイトレーシング最低要件のGPUです WSL2にDockerをインストール済みです メモリについて パラメータ数の大きなモデルを動かすには、十分なメモリが必要になります 筆者の環境では、パラメータ数7B程度のモデルが利用できました Note: You should have at least 8 GB of RAM available to run

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・生成AIのツールを自分の環境で構築したい ・無料で生成AIのツールを手に入れたい ・コマンドラインで利用したい 今回は無料かつWSLで実行できる生成AIの実行ツール「Ollama」について紹介します。 以前、ChatGPTのようなものを手元に用意したいと思い、LM Studioで生成AIの検証をしました。 LM Studioで自分の生成AIシステムを試行・レビュー無料の生成AIツール「LM Studio」を使った試行・レビューです。LM Studioの利点は無料利用と直感的インターフェースですが、GPUをあまり使ってないため処理速度が遅いです。ChatGPTには及ばないため、研究や趣味に適していると結論できます。enrock2023-itblogger.com2024.04.07 今回は他にツールはないか調べて、WSLのターミナルでの操作可能なツールであるOllamaという生成AIツール

ネットオーディオやCDなどのデジタル音源が身の回りに溢れかえっていますが、アナログ音源の典型であるFM放送がたまらなく好きです。ステレオ放送を実現するために、15KHzを超える帯域をバッサリと切り捨ててしまいますが、それでも温かみのある落ち着いた音を聞かせてくれます。FM放送で聴くN響のライブは今でもうっとりするような音を楽しめます。ただし、FM放送の持つポテンシャルを楽しむためには良質なFMチューナーを使用するとともに、良好なFM電波の受信環境を用意してやる必要があります。 最高級フルデジタルFM専用チューナーも受信環境が重要 現在、FM放送を楽しむために使用しているチューナーはAccuphaseのT-1100です。5年ほど前に、気に入っていたソニーのST-S333ESXIIが故障してしまったため、泣く泣く買い換えたものです。当時、大手のオーディオメーカーにはハイエンドのFMチューナーの

現代人は忙しい。毎秒のように降り注ぐ情報の数々。次々に増える、やるべきタスク。容赦なく過ぎ去る貴重な時間。Amazon.co.jpで「時間管理」の本を検索すれば、6000冊以上の書籍がヒットするぐらい、世の中は、やるべきことと過ぎ去る時間の間で、なんとかやりくりすることに四苦八苦している。筆者も、そんな「時間管理術」すなわち「タイパ」を追い求め続ける一人。そこで、時間管理術として「ポモドーロテクニック」と、それを楽しく実践する筆者愛用のツールについて紹介する。 そもそもポモドーロテクニックって？ 「時間を『管理』することなどできない」という偉い人もいるが、筆者は「叶わぬまでも一矢報いたい」との思いで、「あれはどうか、これならどうだ」と時間をやりくりする毎日。いろいろと試した中で、「これを使えばタイパが劇的に向上する！」と感じて、日々実践している時間管理術がポモドーロテクニックだ。 ポモドー

Llama 3と徹底比較！Microsoftの最新小型軽量LLM「Phi-3-Mini」をローカルで使う方法 Llama 3モデルのリリースでオープンソースの大規模言語モデル（LLM）界隈が盛り上がりを見せる中、立て続けに、今度はMicrosoftが新しいモデルを公開した。 2024年4月23日に公開された「Phi-3 Mini」は、わずか38億パラメーターと、Llama 3 8Bモデルの半分以下のパラメーター数で、非常に小型で軽量ながら、同サイズ帯のモデルよりずっと優れたパフォーマンスを発揮するという。 Microsoftの公開したベンチマーク結果をみると、遥かにサイズの大きいLlama 3 8Bモデルよりも優れたスコアを達成している項目もある。 この記事では、小型軽量で、Mac Book Airなどでも高速に動作するPhi-3-Miniモデルを、リリース直後ながら、ローカル環境で動かす

この記事では、ローカルLLMの実行ツール「ollama」を活用して、Microsoftが開発した軽量言語モデル「Phi-3」をMac上で実行する手順を紹介します。 実行例 はじめに 2024年4月、スマートフォン単体でも実行できる軽量な言語モデルの「Phi-3」がMicrosoft社より発表されました。 このほかにも、Meta社の「Llama3」など、ローカル環境でも実行可能なLLMの選択肢が増えてきています。 そこで今回は、これらのLLMがどのような性能を発揮するのか、手元のMacBook Airで試してみることにしました。 この記事では、ローカルLLMの基礎知識や、実行までの手順を簡潔にまとめます。 （あくまで体感での性能確認にとどめており、定量的なベンチマークなどは行なっていません。） 環境 今回、ローカルLLMを実行した環境は以下のとおりです。おそらく、現在MacBookをお使いの

「llama.cpp」はMacBookなどでLlamaベースの大規模言語モデルを動かすことを目標とするアプリケーション。一応CPUのみでも実行でき、GPUの非力な環境でも動かしやすい。 llama.cppの量子化モデルllama.cpp(GGML)では量子化によるモデルサイズ縮小が進んでいる。例えば、下記のHuggingFaceのRepoを見ると、GGML量子化モデルは「q4_0, q4_1, q5_0, q5_1, q8_0, q2_K, q3_K_S, q3_K_M, q3_K_L, q4_K_S, q4_K_M, q5_K_S, q5_K_M, q6_K」と多岐にわたる。 Model cardに解説があるものの、専門的で素人にはサイズ以外の違いが分からない。もう少しやさしい説明がないか調べたところ、llama.cppの"quantize"コマンド内に整理されていると知ったので、和訳し

こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始

はじめに はじめまして。株式会社PictoriaのSaldraです。普段はAI技術で美少女を錬成しているオタクです。この記事は「LLM Advent Calendar 2023」の24日目の記事になります。皆さんがレベルの高い記事を沢山書いているので震えています。 想定読者 なんとなくChatGPTは触ったことあるかなくらいの人 既にLLMを遊んでいて楽しいな～と感じている人 本記事のまとめ ローカルLLMは楽しいが、参入のハードルが高い「貴族の遊び」と思われている 実際はそんなことなく、参入自体は皆が思っているより容易 ただし情報は少ない。参入する人、広めたい人ともに気合がまだまだ必要 LLMは「貴族の遊び」なのか？ ChatGPTが登場してから一年が経とうとしています。世間ではかなり騒がれていますし、OpenAI APIを使って小さなアプリを使った人は多いかと思います。一方で入力内容の

はじめに おれの名前は樋口恭介。Phi-3というMicrosoftから2024年4月23日にリリースされた小規模LLMが、ギリCPUでも動くうえにGPT-3.5よりも精度が高いということで、触ってみることにした。 まずはGoogle Colab上でCPUを選択し、動きを確認したところ、通常モデルでも20分～30分程度で、かなり精度が高い回答が得られ、4bit量子化モデルだと、2分～3分程度で、それなりの出力が得られることがわかった。 そこで、気分がもりあがってきたので、自身のローカルPC（Windows11、GPUなし、メモリ16GB）でも動かしてみることにした。以下はそのときの試行錯誤のメモである（ほぼ趣味の領域の活動だが、業務時間中に行ったので、こうしてちゃんと会社のブログで手順をまとめているというわけだ）。 何も考えずにやるとけっこうハマりポイントが多かった気がするので、ぜひ参考にし

Don Reisinger （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 佐藤卓 吉武稔夫 （ガリレオ） 2024-04-24 09:35 テクノロジー企業各社は、より大規模でより高性能な人工知能（AI）モデルの構築でしのぎを削っている。だが、小型モデルも依然として大きな価値を持っており、Microsoftはそのコンセプトに大きく賭けようとしている。 Microsoftは米国時間4月23日、今後数カ月以内に3つの小型AIモデルをリリースすることを明らかにし、最初のモデルとして「Phi-3-mini」をリリースした。Phi-3-miniは、トレーニングに使用されたパラメーター（AIモデルがより優れた結果を生成するために使用する変数）数が38億と、計画されている3つのモデルの中で最も規模が小さい。同社は、トレーニング用パラメーター数が70億の「Phi-3-small」と140億の「

はじめに こんにちは、FarStep です。 プログラミングを学ぶ中で、「プロセス」と「スレッド」という言葉を耳にしたことがある方は多いと思います。 しかし、これらの違いを明確に説明できる自信がない方も多いのではないでしょうか。 本記事では、プロセスとスレッドの違いについて、エッセンスを抽出して 解説します。 説明を簡潔にしましたので、本記事は 5 分程度で読み終えることができます。 本記事の内容を自分の言葉で説明できるようになれば、プロセスとスレッドの違いの理解は十分でしょう。 それでは、始めます 🚀 プログラムとは プロセスとスレッドの違いを理解する前に、まずは「プログラム」について理解しましょう。 プログラムとは、プログラミング言語で書かれた一連の命令 のことです。 プログラミング言語の例としては、以下のようなものがあります。 C 言語 Java Python Ruby JavaS