日本のSIerの技術力の低さの要因から考えるアメリカソフトウェアの強さ - きしだのHatena
この連休はなんだかSIerについて考えることが多かったのですが、そういうことを考えると、なぜアメリカのソフトウェアが強いのかがわかってきた気がします。 まず、もちろんSIerの技術力が低いといっても技術力が高いSIerもいるわけで、とくにこのブログを見てる人だと技術力の高い側にいる人が多いと思います。 けれども、DX白書2023によればSIerのIT人材というのは75万人いて、技術力の高い人はその一部で、多くは技術力の低い側にいるんじゃないでしょうか。 https://www.ipa.go.jp/publish/wp-dx/gmcbt8000000botk-att/000108046.pdf 2014年、ちょうど10年前に、プログラマはSIerと自社サービスで2分化するんではないかというブログを書いていますが、そのまま現実になった形です。 プログラマ業界の二分化 - きしだのHatena
掛算の順序と学習指導要領 - きしだのHatena
あいかわらず掛算の順序の話がもりあがってるようなのだけど、コーディングルールの話なんだから計算の定義の話をしても徒労だよなと思いながら見ていた。 で、ちょっと教育指導要領解説を見てみたのでまとめる。 学習指導要領解説の記述 「【算数編】小学校学習指導要領（平成29年告示）解説」では次のようになっています。順序は表現のときの問題で、計算では交換則を使っていいとなっています。 被乗数と乗数の順序は、「一つ分の大きさの幾つ分かに当たる大きさを求める」という日常生活などの問題の場面を式で表現する場合に大切にすべきことである。一方、乗法の計算の結果を求める場合には、交換法則を必要に応じて活用し、被乗数と乗数を逆にして計算してもよい。 このPDFの115ページ。 https://www.mext.go.jp/content/20211102-mxt_kyoiku02-100002607_04.pdf
ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る - きしだのHatena
最近「100万件の文章をChatGPTに学習させて応答チャットを作りました」みたいなニュースがあって、違和感があります。 ということで「ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る」としたときに、どんな仕組みになっていて、なぜ「ChatGPTに文章を学習させて」ということに違和感があるか見てみます。 とりあえずこんな感じで、質問に対して答えれてるっぽいチャットができました。 まず、Embedding APIを使って、全エントリのベクトルを得てMongoDBに突っ込んでおきます。 このエントリでやってるので、そのまま使います。 GPTのEmbeddingを利用してブログの投稿に対する近いものを探し出す - きしだのHatena 質問が入力されたら、質問文も同じようにEmbeddingでベクトルをとってきます。 var req = EmbeddingRequest.
ChatGPTは真にプログラミング知識なしでのコンピュータ操作を実現している - きしだのHatena
ChatGPTで文章を要約したり口調を変えたりゲームのルールを教えてゲームを遊んだり、みんな いろいろな使い方や楽しみ方をしていると思います。 中にはプログラミングにあまり縁のない人も多くいます。 これ改めて考えると、自然言語でコンピュータを操作指示できるようにしたということで、インパクトすごいと思います。 たとえばこんな感じで、口調の調整を行っている人はよくみかけますね。 これ、よく考えるとコンピュータの挙動を調整しているわけですよね。 ここでは「以降は語尾に「ンゴ」をつけてください」と指示しているだけで、この指示にはまったくプログラミング知識が使われていません。 しかも「何か質問あるンゴか？」のように疑問形の形を調整してくれていますね。適切に「！」も入れて、「ンゴ」で終わらせることに何を求めているかもくみ取ってくれています。これをプログラミングで実現しようとするとかなり大変です。 RP
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