社内勉強会スライドの抜粋版です。
文章上達法について、「大量に書け」派と「大量に読め」派の人がいます。 「ひたすら大量に文章を書け。文章上達にはそれしかない」というのは書け派の典型。 「まずはラノベを千冊読め。話はそれからだ」というのは読め派の典型。 しかし、大量に文章を書いているのに文章の下手な人はたくさんいますし、 ラノベをたくさん読んだけど面白いラノベの書けない人もたくさんいます。 これはスキル全般に言えることで、 たとえば、アメリカに二十年住んでいるのに英語がいまいちな人なんて、いくらでもいます。 「量をこなせば自ずと質に転換する」のは、もともと才能のある人間だけです。 私のような凡才は、量をこなすだけでは効率よく上達しません。 質の高い修練を大量にやってはじめて、効率よく上達するのです。 では、質の高い修練とはどういうものでしょうか? それは、次の2つです。 (1)優れた文章のどこがどう優れているかを、文章を書く
はじめに 最近プログラマーとしてのキャリアに一区切りつけようと思っており、これまでのプログラミングの勉強の集大成となるブログを書きたくなったので書く。初めてプログラミングをして、フロントエンド開発をして、サーバーから値が返ってきたときは「どういう仕組みで値が返ってきたんだ?」と疑問に思っていた。ずっと理解したくて理解できていなかった。だからずっと勉強していた。そして最近になってようやく自分の言葉で説明できるようになった気がしたのでブログを書きたい。 2015 年版が自分の原点であり、この記事を書くモチベーションになった このような記事は実は過去に存在している。 FYI: https://blog.yuuk.io/entry/2015-webserver-architecture その記事はサーバーがどういう仕組みで動いていて、どのように進化し、2015 年に至るかを解説してくれた記事だ。自
どうもこんばんは、安田鋲太郎です。 さて今回は男の三大欲求すなわち性欲、性欲、性欲のうちの一つ、性欲についてお話します。 僕は性欲はなにかと男女非対称なものだと思っているので、基本的には男側の視点からの話になりますが、スッキリした文章にするために「この部分は男性のみ」とか「ここは男女共通である」といった注釈はほとんど入れていないので、その点については適宜頭のなかで補完してください。 では書いていくー(・ω・)ノ🌸 * 射精するとプロラクチンという脳内物質が放出され、ドーパミンの働きを阻害するので、一時的に性欲だけでなく何に対しても冷静になり、したがってオスはすみやかに天敵が近付いていないか等をチェックすることが出来る。この仕組みが弱かった先祖は、セックス後に恍惚としているうちに熊や大蛇に食べられたり餓死してしまったのだろう。 この、いわゆる「賢者タイム」(しかしこの言葉はあまり好きではな
OSはLinuxです。WindowsのWSL2で動かしている人もいるので、多分動くと思います。Linux/Windows(WSL2)のセットアップに関しては、以下記事参照ください。 CPUのみでも動かせるようですが、メモリが大量にいります。メインメモリが少なければ、とりあえずキャッシュ領域をアホほど(100GBとか)増やしておけば動くようです。足りないと途中でクラッシュします。 メモリが不足気味でしたら、以下記事参考に最初に設定しておいてください。 モデルダウンロード モデルをダウンロードします。好きなものをダウンロードしてください。初心者は、最初は小さいものを試して自信をつける(?)のがよいかもしれません。 14B バカでかモデル 7B デカいモデル 7B alpacaでファインチューニングされているのでちょっと賢い 3B 小さめモデル pyenv 事前準備 pyenvを使う方法です。ま
ChatGPTとNotionの組み合わせ方は相変わらず頭をひねる要素でしょう。Notion上でChatGPTを使うか、ChatGPTからNotionに流し込むか、の2択にて、利便性を考えると個人的にはNotionAIとの相乗効果で前者を選びたいなぁと思っていました。ただNotionAPIでの以下の制約があって中々手間がかかります。 連続したブロック間に新規ブロックをはさみこめない 既存ブロック内テキストに追加する場合、追加テキストの判別をしたい場合は追加テキストを別途保存管理する必要がある もっとシンプルにできないかなと考えていたところ、NotionにChatGPTの結果を流し込む拡張がリリースされていました。 ChatGPTの結果を元にNotionAIで加工もありかと思い、触ってみました。 初期設定 まずはNotion上に保存用DBを作成しておきます。URL保存用にURLのプロパティが必
平山秀樹 Hideki Hirayama @hidekihirayama かねがね会社の理念をChatGPTに読み込ませて、一人ひとりが対話型で理解を深められないかと考えていました。ウェブで見かけた方法で試しに私の成田ロータリークラブにおける「会長の時間」の原稿を読み込ませたら、ちゃんと理解して答えてくれました。 ネタ元:note.com/u17da/n/nd5a15… pic.twitter.com/iW2wbRNY1L 2023-03-26 11:24:39 リンク note(ノート) ChatGPTで「学習指導要領何でも回答Bot」をつくってみた|稲田 友|note 前回「学校教育における全体アーキテクチャを描いてみた」がそれなりに好反応だったので、次はその中身の解説の予定でしたが、、、 行き当たりバッタリのnoteなので、今回は(も?)横道にそれちゃいます(でも必ず近いうちに書きま
SREチームの藤原です。今回はAmazon ECSのサービス内のタスクを定期的に再起動することで、日々のメンテナンスコストを削減する話です。SRE連載 3月号になります。 3行でまとめ ECS Fargateのタスクは時々再起動が必要 人間が対応するのは面倒 Step Functionsを定期実行して常に新鮮なタスクに入れ換えて予防しよう ECS Fargateのタスクは時々再起動する必要がある ECS Fargateでサービスを運用していると、数ヶ月に一度ほどの頻度でこのようなお知らせがやってきます。 [要対応] サービス更新のお知らせ - AWS Fargate で実行されている Amazon ECS サービスの更新が必要です [Action Required] Service Update Notification - Your Amazon ECS Service Running
offsetプロパティは、パス上に要素を配置・移動させるCSSのプロパティです。animationプロパティやtransitionプロパティと組み合わせることで、手軽に一見複雑そうなアニメーションが作れます。 SVGやJavaScriptは詳しくないけど、複雑そうな動きのアニメーションを作ってみたい方、animationプロパティなどのおさらいをしておきたい方にオススメの記事です。 サンプルを別ウインドウで開く ソースコードを確認する offsetプロパティと対応ブラウザについて offsetプロパティは、任意のパス上に要素を配置・移動させる一括指定プロパティです。以下の5つのプロパティが指定可能です。プロパティの詳細については、MDNのドキュメントをご参照ください。 offset-path:要素を配置・移動させるためのパス。(MDN) offset-distance:offset-pat
今から20年前、ブラウザゲームといえば設置型のCGIゲームだった時代があった。 箱庭諸島、SOLDOUT、FFA、罪と罰、商人物語、珍走記…名前を挙げればきりがない。 そしてこれらの特徴としてフリーソースであることがあげられる。エンドレスバトルのような例外もあるが基本的に再配布可能であり、大本のサイトが消えてもソースが再配布され長く親しまれることも度々あった。 当時はネット回線は貧弱であり、重量級のCGIゲームはレンタルサーバーから名指しで設置禁止を言い渡されることもあったが、それでも数多の個人サイトに原本や改変版が設置され、インターネットを賑わせていた。 しかし時は流れ現在、これらのCGIゲームは文字通り瀕死の状況である。 プログラムは陳腐化し、レンタルサーバは数を減らし、かつてのプログラマーたちは皆ネットを去っていった。配布サイトもジオシティーズ消滅で壊滅し、インターネットアーカイブに
GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉(@bun76235104)です。 みなさんユニットテスト書いてますか? 昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。 私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。 そうテストですね。 今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。 なお、GitHub Copilotの料金や
Today, Hugging Face and Docker are announcing a new partnership to democratize AI and make it accessible to all software engineers. Hugging Face is the most used open platform for AI, where the machine learning (ML) community has shared more than 150,000 models; 25,000 datasets; and 30,000 ML apps, including Stable Diffusion, Bloom, GPT-J, and open source ChatGPT alternatives. These apps enable th
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元である「Stability AI」が、アニメーション生成AIアプリ「Animai」を発表しました。Animaiは画像コレクションサービスを展開する「Revel.xyz」と共同開発されたアプリで、記事作成時点では誰でも無料で使用可能です。一体どんなアニメーションを生成できるのか気になったので、実際に使ってみました。 Stability AI Revel.xyzの「Animai」アプリケーションで、アニメーション技術がデビュー(Stability AI) https://ja.stability.ai/blog/stability-ai-animation-technology-makes-its-debut-with-revelxyzs-animai-application Animaiを使うには、まず以下のリンクをクリックしてAnim
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル(Large-scale Language Model, LLM) と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT(OpenAI)、Llama(Meta)、PaLM(Google)があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります: Classification: 感情やポジ
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