OpenAI API で提供されている モデル まとめ｜npaka
「OpenAI API」で提供されている「モデル」をまとめました。 ・Model - OpenAI API 1. OpenAI API で提供されている モデル「OpenAI API」で提供されている「モデル」は、次のとおりです。 ・GPT-4 / GPT-4 Turbo : GPT-3.5を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・GPT-3.5 : GPT-3を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・DALL-E : 自然言語から画像を生成および編集できるモデル ・TTS : テキストを自然な音声に変換できるモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換できるモデル ・Embedding : テキストをベクトル表現に変換できるモデル ・Moderation : テキストが機密または安全かどうかを検出できるモデル ・GPT base : ファインチューニング
Mojoプログラミング言語の特徴とは？将来性は？よく分かる入門資料まとめ
2023年5月に発表された新しいプログラミング言語「Mojo」が世間で注目を浴びています。 PythonをベースにしたAI向きの言語であるということで、どんな言語なのか気になっている方も多いのではないでしょうか？ この記事では、Mojoの特徴や機能、今後の将来性について解説します。Mojoを学んでみたい方向けの学習方法もまとめているので、これからMojoを勉強すべきか検討している方は、ぜひご一読ください。 レバテックフリーランスはITエンジニア専門の フリーランスエージェントです案件を探してみる 注目のプログラミング言語「Mojo」とは？ プログラミング言語「Mojo」とは、どのような目的で作られ、他の言語と比べて何が新しいのでしょうか。まずはMojoの概要と特徴についてチェックしていきます。 Mojoプログラミング言語の概要 「Mojo（モジョ）」とは、Modular社が2023年5月に
サーバー構築の練習ができるLinux学習サイトInfraAcademy(インフラアカデミー) - Qiita
こんにちは、 InfraAcademyというLinuxやネットワークの学習サービスを作成しております、ryuと申します。 サーバー構築が練習できるLinux学習サイトInfraAcademyについてご紹介します！ シミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができる InfraAcademyでは、Linuxのシミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができます。 今までは、VirtualBoxで学習を進めていた人も多いでしょう。 私自身もVirutalBoxでサーバーの学習をしていました。しかし、環境構築に時間が掛かります。特に、複数台の連携したサーバー構築の準備に時間がかかりました。 しかし、InfraAcademyではそのような手間は一切かかりません！ 関連記事:インフラ学習におすすめのサイトInfraAcademyとは？ 環境の準備が１クリック Linuxの環境準備は1クリックで完了です！
【図解】Pythonのライブラリ 24選＋α - Qiita
Pythonにはライブラリが沢山あります。ライブラリとは便利な機能を持ったプログラムを集めたものを言い、このライブラリを上手く使うことで色々なことを実現できます。 今回はこのライブラリを用途別で図解にまとめました。 Pythonでプログラムを組む際の参考になりましたら幸いです。 ※簡単にまとめているだけなので、詳しい中身は公式ドキュメント等をご確認ください。 追記（2023/12/25） 当記事がありがたいことに好評いただけたので、Pythonの基礎も図解化しました。あわせてご活用いただけますと幸いです。 機械学習 機械学習 ⊃ 深層学習という包含関係です。 ざっくり言うと、特定のタスク（分析の方向性が明確）に対して予測できるのが機械学習で、より複雑なデータも処理できるのが深層学習です。 ただし深層学習はその分、学習に要する時間やデータは多くなります。 【機械学習入門】scikit-lea
【永久保存版】0からAWSを勉強するならこのロードマップに従え！ - Qiita
はじめに こんにちは！！@Sicut_studyです！ 先日出しました記事が多くの方に見ていだきました！ 今回はAWSのロードマップの紹介です。 AWSを勉強しようとしている人からよく聞くのが AWS勉強したいけど何からしたらよいかわからないから資格の勉強しています 資格を勉強するのもいいですが最速でAWSを実践的に使えるということを目的にするなら、その方法は個人的には微妙かなと思います。 私もこのロードマップを行ったあとに試しに資格をとってみましたが、あまり実務に速攻的に役立つという感じではありませんでした (高度なものなら違うかもしれません) 私も2年前はAWSについてまったく知りませんでした しかし、とあるタイミングで 先輩がやっているようなAWSの環境を作って管理するのを私もできるようにならないと高みにいくことはできない このように思うようになり、ロードマップに沿ってに1から学習を
「毎日勉強できる人」はモチベーションに頼らない。代わりにやっているのは “○○だけ” だった - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「毎日勉強したいのに、三日坊主で終わってしまう」 「どうすれば勉強を継続できるのかわからない」 とお悩みの人には、「小さすぎて失敗すらできない」ような「小さな習慣」の積み重ねがおすすめです。（カギカッコ内引用元：スティーヴン・ガイズ著, 田口未和訳（2017）,『小さな習慣』, ダイヤモンド社.） 本記事では、勉強の習慣化に不要なもの、必要なものについて、筆者の実践例も交えて紹介します。ぜひ、勉強が続かない……というお悩みの解決にお役立てください。 【ライタープロフィール】 澤田みのり 大学では数学を専攻。卒業後はSEとしてIT企業に勤務した。仕事のパフォーマンスアップに不可欠な身体の整え方に関心が高く、働きながらピラティスの国際資格を取得。現在は国際中医師合格を目指し毎日勉強している。勉強効率を上げるため、脳科学や記憶術についても積極的に学習中。 勉強に「モチベーション」はいらない 勉強
AWS Cloud Quest | インタラクティブなロールプレイングゲーム | AWS
AWS Cloud Quest は、実用的な AWS Cloud スキルを身につけるための唯一の3D ロールプレイングゲームです。ロール (クラウドプラクティショナー、サーバーレスデベロッパー、ソリューションアーキテクト、機械学習スペシャリスト、セキュリティスペシャリスト、またはデータ分析スペシャリスト) を選択し、クラウドスキルを学習して応用し、仮想都市の市民を助けましょう。ロール内のすべての課題を完了すると、デジタルバッジで成果をアピールできます。クラウド学習のジャーニーを始める場合でも、専門的なスキルに飛び込む場合でも、AWS Cloud Quest は、インタラクティブで魅力的な方法で学習できます。
遊びながらAWSを学べる“AWSクエスト”日本語対応 クラウドで街を救うRPG プレイ無料
関連記事 AWS、オンラインゲームを遊んでソリューション構築を学ぶ「AWS Cloud Quest」公開 実際にプレイしてみた 米Amazon Web Servicesが、AWSでのソリューション構築を学べるオンラインRPG「AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner」を無料公開」。Webブラウザでプレイできる。 「Azureのこの機能、AWSで例えると何？」を簡潔に知る方法 実は公式サイトに…… 「Azureのこの機能、AWSで例えると何？」──その疑問、実は答えがまとまってます。 AWS専業SIerのサーバーワークス、Google Cloud事業へ参入 韓国Bespin Globalとの合弁で AWS専業のクラウドSIer、サーバーワークスが、韓国のBespin Globalとの合弁でGoogle Cloud専業のSIer企業「G-gen」を設立し、Goog
商用利用OKの画像生成AI「Emi」公開 クリエイターと対話して開発、無断転載画像不使用
「AIいらすとや」など、権利クリアな画像生成AIを開発してきたAI Picasso社は、アニメ・マンガ風のイラストを生成できる画像生成AI「Emi」（Ethereal master of illustration）を9月25日に無償公開した。 Stable Diffusionベース。追加学習で無断転載画像を学習させておらず、権利がクリアな点が特徴。商用利用も可能だ。 Stable Diffusion XL 1.0と NVIDIAのGPU「H100」に、同社のノウハウを組み合わせて開発。最近の画風になるよう調整した。 追加学習に「Danbooru」などの無断転載サイトを使っていない。クリエイターの意見を聞きながら開発したという。 同社の従来のモデルと異なり商用利用可能にした。画像生成AI普及に伴い、創作業界に悪影響を及ぼさないようマナーを守る人が増えてきたことや、他の画像生成AIが商用可能な
【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
「勉強時間の圧縮」と「記憶強化」を実現できるノート術。大切なのは “全部書かない” ことだった - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「勉強したことを確実に覚えるため、ノートづくりにはこだわっている。でもどうしても時間がかかってしまう……」 こうお悩みではありませんか？ 仕事が忙しくて勉強に時間をあまり割けないので、ノートづくりはできるだけ短時間で済ませたい。そしてもちろん、勉強した内容はしっかりと記憶に刻みたい――そんなあなたへ、実際に勉強で成果を出した人もやっていた「学習効率がよいノート術」をご紹介します。非効率的なノートのとり方についても触れますので、ご自身のノートが当てはまっていないか、ぜひチェックしてみてくださいね。 【ライタープロフィール】 藤真 唯 大学では日本古典文学を専攻。現在も古典文学や近代文学を読み勉強中。効率のよい学び方にも関心が高く、日々情報収集に努めている。ライターとしては、仕事術・コミュニケーション術に関する執筆経験が豊富。丁寧なリサーチに基づいてわかりやすく伝えることを得意とする。 勉強内
最良の学習方法「人に教える」にChatGPTを活用する - Qiita
はじめに 学習におけるChatGPTの活用方法といえば、「ChatGPTから教えてもらう」ということが多いと思います。 実際、私もそうです。 本記事は逆に 「ChatGPTに教える」 という使い方もありではないかという内容になります。 目次 何でChatGPTに教えるの？ 「人に教える」ことで記憶への定着率が高くなると感じた経験 実際にChatGPTに教えてみる さいごに 何でChatGPTに教えるの？ 「学習にはアウトプットが重要」 ということを耳にしたことがある人は多いかと思います。 主なアウトプットには、次のような手法があります。 Qiitaなどに技術記事を書く 勉強会で発表する 人に教える 自分のこれまでの経験を振り返ってみてもアウトプットをしていると記憶への定着率が高いです。 特に「人に教える」という行為は、記憶への定着率が高まると感じています。 ただ、双方向のやりとりが必要とな
図解がつくれると伝わり方が変わる！ 初心者のための図解作成ガイド【事例あり】｜鷹野 雅弘
「図解」は資料作成やプレゼンスライドの制作に欠かせません。その一方で「図解を作成してみたいけれど、経験がない」「これから図解をどんどん取り入れていきたい」という方のために、図解作成のノウハウを基本中の基本からまとめてみました。 今回の記事はアドビ社のPR企画「みんなの資料作成」に参加して執筆しています。 1 | 図解の定義まずは「図解」の定義について考えてみましょう。 たとえば、書籍『たのしいインフォグラフィック入門』の中で著者の櫻田 潤さんは次のように定義されています。 図解とは、単純な図形と短い言葉で、物事を説明するグラフィック 非常に明快ですが、人によって定義が異なりますし、また時代によって移り変わっています。 類語から「図解」の定義を探る言葉の定義を考える際に有効なのが〈類語〉を集めてみること。 そこで、日本語／英語に分けて、2つのマンダラート（9マスのメモ）をつくり、「図解」の類
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました｜ELYZA, Inc.
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました 本記事のサマリーELYZAが「Llama 2」ベースの商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を一般公開 性能は「GPT-3.5 (text-davinci-003)」に匹敵、日本語の公開モデルのなかでは最高水準 Chat形式のデモや評価用データセットも合わせて公開 既に社内では、130億、700億パラメータのモデルの開発も進行中 はじめにこんにちは。ELYZAの研究開発チームの佐々木、中村、平川、堀江です。 この度ELYZAは、Metaの「Llama 2」をベースに、日本語による追加事前学習を行なった日本語言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」と、そこにELYZA独自の事後学習を施した「
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
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機械学習と自動微分 (2023)
「書き込みがやばすぎて狂気すら感じる…」文科省が無料配布している科学技術の学習資料『一家に1枚』シリーズのクオリティがすごい
頭の中でコレができるようになると、中学英語が分かれば意思疎通できるようになる「格段に英語力上がった」
Microsoft、「Python in Excel」を発表 ～Windows向けベータ版でテスト開始／統計処理、機械学習、ビジュアライゼーションなどに「Python」の力を
