データベースシステムに関する入門。データベースの基本概念、データモデリング、リレーショナルデータモデル、データベース言語SQL、リレーショナルデータベース設計論、物理的データ格納法、問合せ処理等について講述する。 （2018年度） 【教科書】 「データベースシステム」(北川博之著、オーム社) 北川 博之筑波大学　計算科学研究センター教授1978年東京大学理学部物理学科卒業。1980年同大学理学系研究科修士課程修了。日本電気（株）勤務の後、筑波大学電子・情報工学系講師、同助教授を経て、現在、筑波大学計算科学研究センター教授。理学博士（東京大学）。データベース、データ統合、データマイニング、ストリーム処理、情報検索、ビッグデータ等の研究に従事。著書「データベースシステム」（オーム社）等。日本データベース学会会長、ACM SIGMOD日本支部委員長等を歴任。情報処理学会フェロー、電子情報通信学会

無料で遊べる伝説の神ゲー「ドミニオン」を元世界チャンプが解説。ドイツ年間ゲーム大賞をはじめ，さまざまな賞を獲得した名作ボードゲーム 編集部：ルネ みんな，ドミニオンやってる？？？？？ 唐突だが，本稿では筆者の中で神ゲーの1つに分類されるボードゲーム「ドミニオン（Dominion）」を紹介していく。ちょうど年末年始の大型連休で，暇を持て余しているゲーマーは少なくないだろうということで，そういった人たちに向けた記事をお届けしようと思う。 なお，もうすでにプレイしている人には今さらその神ゲーっぷりを語る必要もなかろうということで，本稿は今までドミニオンをプレイしたことがない人を対象とした記事となる。 ちなみに，筆者はドミニオンにハマりすぎて，ドイツ・エッセンで行われた世界選手権で優勝してしまうぐらいやり込んだ過去を持つので，このゲームに関してはおまかせあれ，と自信を持って断言できる。ぜひご一読い

松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者（特任研究員・特任助教・特任講師） [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [3] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [4] その他LLMの高度化や応用に関する研究 など。詳細はこちら LLM開発エンジニア（東京大学学術専門職員） [1] LLMのフルスクラッチ構築（1B〜100B），継続学習 [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [3] 外部知識や外部ツールとの融合（LLM Agent） など。詳細はこちら その他全ての募集求人はこちら

フォトからフォント名を検索！文字が使われている画像や写真をアップロードすると、その文字に似ているフォントを検索します。検索できるフォントの種類は順次増えていく予定です。

130億パラメータの「Llama 2」をベースとした日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-13b」を公開しました（商用利用可） 本記事のサマリーELYZA は「Llama 2 13B」をベースとした商用利用可能な日本語LLMである「ELYZA-japanese-Llama-2-13b」シリーズを一般公開しました。前回公開の 7B シリーズからベースモデルおよび学習データの大規模化を図ることで、既存のオープンな日本語LLMの中で最高性能、GPT-3.5 （text-davinci-003） も上回る性能となりました。また、推論の高速化を実現したチャット型デモを併せて公開しています。 はじめにこんにちは。ELYZAの研究開発チームの平川、佐々木、中村、堀江、サム、大葉です。 この度 ELYZA は、130億（13B）パラメータの「ELYZA-japanese-Llama-

この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です： 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか？ 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの

こんにちは！　元イタリアン料理人、現役専業主夫料理人パパイズムです。 今回ご紹介するのは、時間もない、具材にする材料もない、そんな時にパッと作って食べていただきたいパスタレシピ。 ソースの作り方は、これまで僕が『メシ通』でご紹介してきたレシピで一番といっていいくらい簡単かもしれません！　バターとチューブにんにく、パスタの茹で汁、焼き海苔を合わせて、しょうゆを入れるだけなんです。 海苔は手でちぎって入れますし、にんにくはチューブ入りのものを使うので包丁の出番はなし。とっても簡単にできますので、ぜひ試してみてください。 パパイズムの「焼き海苔とにんにくのパスタ」 【材料】（1人分） スパゲッティ（1.6～1.7mmがおすすめ）　100g 水（茹で用)　1.3L 塩　13g（茹で用） オリーブオイル　大さじ1 おろしにんにく　チューブ6cm程度 バター　10g 焼き海苔　5g（今回はおにぎり用の

OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ

弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 シェルスクリプトの世界へようこそ！ シェルスクリプトって何？ シェルスクリプトは普段 Bash などのシェルで実行しているコマンドを並べて、まとめて実行できるようにしたものです。ファイルのバックアップ、ログファイルの解析、システムのセットアップなど、ターミナルで行っていた一連の作業をまとめてシェルスクリプトに記述することで、シェルスクリプトを実行するだけで自動的に一連の作業を終わらせることができるようになります。また、シェルスクリプトはファイルに保存することになるため、再利用するのも簡単になります。 シェルスクリプトで使うコマンドの多くは UNIX コマンドになると思います

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ゲーム開発もAIで完全自動化。ChatGPTが働く仮想のソフトウェア開発企業「ChatDev」 2023年12月11日 ITジャーナリスト 牧野 武文（まきの たけふみ） 生活とテクノロジー、ビジネスの関係を考えるITジャーナリスト、中国テックウォッチャー。著書に「Googleの正体」（マイコミ新書）、「任天堂ノスタルジー・横井軍平とその時代」（角川新書）など。 ChatGPTが「働く」ソフトウェア開発企業「ChatDev」が設立された。このChatDevの「CEO」に、どのようなソフトウェアが欲しいかを発注すると、ChatGPTが演じるCEO、CTO、CPO、プログラマー、デザイナー、テスターなどが議論をしあって、実際の開発手順に沿って設計し、ソースコードを生成、テストを実施、ドキュメントまでまとめてくれるというものだ。すでにGitHubには、いくつもの開発されたソフトウェアが共有されて

オープンLLMの開発をリードする現場の視点から、開発の実情や直面する課題について発表したのは、Stability AI Japan株式会社の秋葉拓哉氏。Weights & Biasesのユーザーカンファレンス「W＆Bカンファレンス」で、LLM開発のポイントを紹介しました。全2記事。前半は、LLM構築タイムアタック。 「GPT-4を作ってください」と言われたらどう答える？ 秋葉拓哉氏：みなさん、こんにちは。秋葉と申します。それでは、発表させていただきたいと思います。 みなさん、さっそくですが、「GPT-4」ってすごいですよね。ここにいらっしゃっている方々はこれについては、もう疑いの余地なく、同意してくださるかなと思います。 では、質問なんですが、もし「GPT-4を作ってください。予算はあるんだよ」と上司に言われたら、どう答えますか？　ということをちょっと聞いてみたいですね。 これはけっこう意

Generative AI for Kritaのライブペインティング機能を実行している画面。左が筆者が描いた落書き。右が、その画像を線画（Scribble）としてAI生成した画像 11月13日掲載の記事「爆速化する画像生成AI」で紹介した新技術「Latent Consistency Models（LCM）」が大爆発しています。これは画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」に次ぐ大インパクトではないかと感じています。「LCM-LoRA」（LoRAはStable Diffusion用の追加学習モデル）が11月下旬に登場したことで、リアルタイム生成のAI機能を組み入れたサービスやアプリの開発が一気に進みました。 なかでも、筆者にとってインパクトが大きかったのが、ペイントソフト「Krita」向けに開発された「Generative AI for Krita」。Kritaはスウェー

はじめに 11月も終わり、今年も残るところあと一か月となりました。 今年ももう終わるから今年中に成果を上げとけ！と言わんばかりに最近は新技術の登場が多いです。 今回取り上げるのも11月最後の大砲として出てきた新技術、その名もAnimate Anyone Animate Anyoneとはなんぞや 文字で説明するより見たほうが早い 凄くざっくり説明すると、一枚の絵と動きをボーン動画として入力すると、入力した絵がボーン動画と同じ動きをしてくれるよ！というもの。 似たようなものは今までもReferenceOnly × openpose × animatediffとかで出来ましたが、特筆すべきはその精度。 動画生成の大敵であるちらつきは一切なく、入力画像にかなり忠実な動画を生成しています。 さてこの技術、動画生成にずっと注目している自分としてはいますぐにでも弄り倒したいのですが、残念ながらコードとモ

大規模言語モデルが言語を話す仕組みを利用して3Dオブジェクトを生成するAI「MeshGPT」が登場しました。 MeshGPT: Generating Triangle Meshes with Decoder-Only Transformers https://nihalsid.github.io/mesh-gpt/ [2311.15475] MeshGPT: Generating Triangle Meshes with Decoder-Only Transformers https://arxiv.org/abs/2311.15475 MeshGPT: Generating Triangle Meshes with Decoder-Only Transformers - YouTube 大規模言語モデルは言語を話せるほか、トレーニング次第ではプログラミング言語を「話す」ことが可能になりま

2023.11.21 講演した資料です。 ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門 https://forkwell.connpass.com/event/301152/