Llama 3.1発表：無料で商用利用可能な最強のオープンソースAIモデル｜IT navi
第1章: イントロダクション2024年7月24日、Metaは最新の大規模言語モデル「Llama 3.1」を発表しました。この新モデルは、最大4050億（405B）パラメータを持ち、世界最大かつ最も高性能なオープンソースAIモデルの一つとして注目されています。MetaのオープンソースAI戦略の一環としてリリースされたLlama 3.1は、商用利用が可能でありながらも無料で提供され、開発者や研究者に大きな可能性を提供します。 Llama 3.1のリリースにより、Metaはオープンソースの重要性を強調しています。マーク・ザッカーバーグCEOは、オープンソースが技術の進歩を促進し、より広範なコミュニティに利益をもたらすと述べています。彼はオープンソースのLinuxがスマートフォンやサーバーの基盤OSとして広く採用されている現状を引き合いに出し、AIモデルも同様にオープンソースが主流になると予測して
うまく騙されないように、人の思考のクセを知っておこう。
人には、どの人にもある「思考のクセ」が存在しています。 そうしたクセは、普段あまり意識されることはありませんが、「知っている」人は、それを良くも悪くも「実態を隠す技術」や「他人を操作する技術」として使うことがあります。 例えば、「アンカー効果」として知られている思考のクセがあります。 これは「予測を立てる直前に見た数字をアンカー（よりどころ）にしやすい」という傾向です。 当然これは、金儲けにも利用できます。 数年前、アイオワ州スーシティーのスーパーマーケットがキャンベル・スープのセールを行い、定価から約一〇％引きで販売した。数日間は「お一人様12個まで」の張り紙が出され、残り数日間は「お一人何個でもどうぞ」の張り紙に変わった。 すると、制限されていた日の平均購入数は七缶で、制限なしの日の二倍に達したのである。 ファスト＆スロー （上） このように、心理に関する知識は、成果を大きく左右するこ
BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析 - G-gen Tech Blog
G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータパイプライン Dataform の利点 Dataform を使った感情分析のパイプライン定義例 感情分析の結果解釈 ML.GENERATE_TEXT（Gemini 1.5 Pro） 関数を使用した高度な分析 ユースケースに応じた独自の評価観点によるクチコミの定量化
SSH接続を10倍速くするたった3行の設定 - Qiita
今回は、SSH接続を劇的に高速化する方法をご紹介します。たった3行の設定を追加するだけで、接続時間を10分の1に短縮できます。しかも、2回目以降の接続では認証も自動的に行われるので、パスワードやパスフレーズの入力も不要になります。 要点 .ssh/configファイルのHost *セクションに以下の3行を追加するだけです。 詳しい説明 1. ControlMaster auto この設定で、1つのSSH接続で複数のセッションを共有できるようになります。新しくSSH接続を確立するたびに認証情報を入力し直す手間が省けて、接続がぐっと速くなります。具体的には： 初回の接続時のみ認証が必要 2回目以降は既存の接続を再利用するため、認証プロセスをスキップ パスワードやパスフレーズの入力が不要になり、接続がほぼ瞬時に完了 2. ControlPath ~/.ssh/mux-%r@%h:%p Contr
Pythonで出発点と進む距離・方向から到着点の緯度経度を計算する方法｜加藤芳樹 (Yoshiki Kato)
はじめに以前『火山灰追跡モデルPUFF』についてnoteを書きました。原論文を見ながらゼロからPythonで実装するという、なかなかハードで良い経験でした。 このとき火山灰の動きを計算する方法として、Pythonのpyprojライブラリを活用しました。pyprojは地球が楕円体であることを考慮して、地理的な位置情報を使った計算ができるライブラリです。 pyprojの使い方をweb検索したところ、ある２地点の緯度経度から距離を計算する方法について書かれたweb記事等はたくさん見つかりました。 例えば大阪管区気象台と東京管区気象台の距離は、以下のコードで計算できます。 import pyproj grs80 = pyproj.Geod(ellps='GRS80') # 東京管区気象台 tokyo_lat = 35.69 tokyo_lon = 139.75 # 大阪管区気象台 osaka_la
[Python]始点の緯度経度と方位角と距離から、終点の緯度経度と方位角を求める - Qiita
はじめに 以前、A地点とB地点の緯度経度から距離と方位角を計算する方法について記事を書きましたが、 今回は、A地点の緯度経度と距離と方位角からB地点の緯度経度と方位角を求める方法 について書いていこうと思います。 前回と同様、計算式はWikipediaを参考にしています。 作ってみた # -*- coding: utf-8 -*- from math import * # 楕円体 ELLIPSOID_GRS80 = 1 # GRS80 ELLIPSOID_WGS84 = 2 # WGS84 # 楕円体別の長軸半径と扁平率 GEODETIC_DATUM = { ELLIPSOID_GRS80: [ 6378137.0, # [GRS80]長軸半径 1 / 298.257222101, # [GRS80]扁平率 ], ELLIPSOID_WGS84: [ 6378137.0, # [WGS84
![[Python]始点の緯度経度と方位角と距離から、終点の緯度経度と方位角を求める - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a311394807c5382aacce5027ce73f544d27e66a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDByLWZ1amkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTZkMDkwMjFlMTc5Zjg3ZjIyNjY3OWUzNTYwNzVlNzE0%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-44Ki44Kk44Ko44Oz44K_44O8%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D48a723491d6c6b31eb4dcb0cfbbaf937)
知っておくと仕事が捗る便利ツール17選 - Qiita
はじめに 知っておくと仕事が捗るブラウザ上で動く超便利なツールを17個集めました。 Squoosh Googleが開発した画像変換・圧縮用のWebサービス。 プレビュー画面で変換前後の画質をリアルタイムで確認しながら圧縮設定を調整することができる。 Documatic Documaticは、プロジェクトドキュメントの開発プロセスを削減するためのツール。API リファレンスからユーザー ガイドまで、コード ベースを簡単に文書化できる柔軟なテンプレートとユーザーフレンドリーな編集ツールを提供する。 transform jsonからyamlの形式に変換したい等、あらゆるデータ形式から別の形式に変換するサービス。 jsonからyml、htmxからjsxへの変形、jsonやGraphQLのIDLからTypeScriptのinterfaceまでも、ブラウザ上で生成することができる。 Roadmap.s
ChatGPT - LLMシステム開発大全
私の今まで経験してきた全てのLLMノウハウを詰め込んだ、LLMシステムの開発ガイドです。 初めてLLMシステムを開発したいと思った時でも、精度改善や運用に行き詰った時でも、何かしら役に立つと思います。 現在200ページ超。 今後も随時更新していきます。 2023/7/28 体裁修正、余計…
最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
富山県議会議員 種部恭子 - Kyoko Tanebe WebSite
富山県議会議員 種部恭子のウェブサイトです。女性活躍の基盤である、女性の健康の向上と、 すべての子どもが健やかに育つように、 フェアネスの高い社会を目指します。
Perplexity
Upgrade for image upload, smarter AI, and more Pro Search.
Google re:Work - ガイド: OKRを設定する
イノベーション イノベーションを起こすためのスキルを習得し、業務に活かす方法を学びます。
OKRと「測りすぎ」 〜なりたい姿を、「測りすぎ」ないようにしながらどう追いかけるか〜/OKR and the tyranny of metrics
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「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」 - Qiita
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都職員のアイデアが詰まった文章生成AI活用事例集 | 東京都デジタルサービス局
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県民経済計算（平成23年度 - 令和２年度）（2008SNA、平成27年基準計数）＜47都道府県、16政令指定都市分＞ : 経済社会総合研究所 - 内閣府
