JavaScriptで100行で作る！数式言語のインタプリタ
皆さんはプログラミング言語を作ったことがあるでしょうか？ おそらく大抵の方は「ない」というのが正直なところなのではないかと思います。背景には、おそらく「プログラミング言語を作るって難しそう」という先入観があるのではと筆者は踏んでいます。 プログラミング言語とは、コンピューターに指示を与えるための特別な言語です。私たちが日常で使う言語と同じように、プログラミング言語にも文法やルールがあります。そして、この言語を理解し実行するのが「処理系」と呼ばれるプログラムです。 しかし、実はプログラミング言語の処理系（インタプリタ）を作ることは非常に簡単なことです。小さなOSを作ることに比べても、ちゃんと動くWebサービスを作ることに比べても本当に簡単です。 というわけで、この記事では「プログラミング言語」を作るための導入として「数式言語」のインタプリタを作ってみます。数式言語とは、数学の式を扱う非常にシ
国産LLM初、AIエージェントとして使える「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」を一般公開 | KARAKURI
トップ セミナー・お知らせ お知らせの記事一覧 国産LLM初、AIエージェントとして使える「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」を一般公開 ～6月20日・21日開催の AWS Summit 2024 で初披露～ カスタマーサポートDXを推進するカラクリ株式会社（東京都中央区：代表取締役CEO 小田志門、以下カラクリ）は、6月20日に国産LLMの中で初めて※1Function callingとRAGに対応した「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」を公開いたします。本対応により、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は様々なアプリケーションを人間に代わって操作するAIエージェント※2としての活用が可能です。そのため生成AIをビジネス実装をする際に、従来の国産モデルであれば必要だった「業界・企業特有のタスクのプログラミ
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
デジタル庁 開発者サイト
デジタル庁 開発者サイトデジタル庁開発者サイトでは、政府のウェブサービスやアプリケーションの開発に関わる人を対象に、各種ガイドラインやAPIリファレンス、ライブラリ、ツール等を提供し、効率的な開発をサポートします。
2024年版「基本的なウェブアプリケーションを構築する」のチュートリアル手順まとめてみた[Amplify Gen2対応] | DevelopersIO
初めてAWSのサーバレスサービスを学習するときに利用できる「基本的なェブアプリケーションを構築する」の内容を2024年現在でも実行できる手順にしてみました こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSのチュートリアル活用してますか？(挨拶 今回はAWSの初心者向けハンズオンコンテンツである基本的なウェブアプリケーションを構築するを2024年の現在版の手順としてまとめてみました。 このコンテンツはAWSのサーバレスなサービスを利用して、簡単にウェブアプリケーションを作成する体験ができるチュートリアルとなっており、登場するAWSの各サービスを理解するのにちょうどよい内容でした。しかし、リリースされてしばらく経っているのもあり、特に今回のAmplify Gen2リリースもあってだいぶ画面や操作方法などが変わってしまいました。 実現できる事自体は変わらないので、現時点でこのチュートリアルを初心者でも完
![2024年版「基本的なウェブアプリケーションを構築する」のチュートリアル手順まとめてみた[Amplify Gen2対応] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/89d69da1ff63f03a6134b1ba08325495afbaf56e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F06%2F000_basic_web_app.png)
祖父の「銃声」で人々を守りたい。クマよけアプリ「BowBear」に込められた北の猟師の知恵【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス祖父の「銃声」で人々を守りたい。クマよけアプリ「BowBear」に込められた北の猟師の知恵【フォーカス】 株式会社Wism 代表取締役 渡邊尚希 本業は映像企画ディレクター・映像編集者。東京生まれ東京育ちだが、中高時代には、毎年の冬休みに祖父の住んでいた北海道・更別村へ遊びに行き、狩猟の手伝いを行う。祖父の遺志を継ぎ、クマよけアプリ「BowBear」の開発に2022年に着手し、同年にWismを設立。祖父の波乱な人生史を本人からよく聞かされていたが、方言の特徴が強いためによくわかっていない点も多い。 各地で「クマ」の被害が後を絶ちません。2024年2月8日付環境省資料「クマ類による被害防止に向けた対策方針」によれば、2023年度において、ヒグマの出没に関する北海道警察への通報件数は12月16日時点で4055件。また本州に生息するツキノワグマの人的被害件数は1月末時点で197件
LINE Botの開発でCloudflareとHonoを使う理由
概要 速さが正義 LINE Botの開発でCloudflareとHonoを使う理由 Cloudflare Workersの応答速度が速いから PoPについて CloudflareはAWSのlambdaに比べてポイントオブプレゼンス（PoP）の数が多く、処理が実行される場所がよりユーザーの近くにある可能性が高い。 そのため、パフォーマンステストではAWS Lambda、AWS Lambda@Edgeよりも応答時間が小さいという結果になった。 コールドスタートがない Cloudflare Workersはコールドスタートがなく、LambdaとLambda@EdgeのようにEventBridgeで1分おきにツンツンしなくていい。 Service bindingsが便利だから Cloudflare WorkersのService bindingsを使用することで、worker間の通信はパブリックに
ばんくしさんによる「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」がほんとよい！ 写経を積みます - nikkie-ftnextの日記
積ん読宣言エントリです。 ざっと一読した感想を述べています。 目次 目次 エムスリーテックブック5（技術書典15） 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 組合せてパッケージマネージャー 終わりに P.S. 最近のばんくしさん エムスリーテックブック5（技術書典15） 2023年11月に頒布されました 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 上記のエムスリーさんのエントリより この課題がどこから来ているのか、どのように解消されようとしているのか、そして開発者としてどのように貢献していけるのかを、実際にPackage Managerのlock、install、run、build、uploadのようなサブコマンドを実装して行くことで知っていく章になります。 ばんくしさんには2023年10月のみんなのPython
WBSについて学び直した - Qiita
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 本記事を書こうと思った経緯 プロジェクト管理をする上でWBSに触れる機会が多いものの、表面的な理解しかできておりませんでした。 「何のために使うのか？」 「この手法を活用し、どの様な責務を持たせるべきなのか？」 を理解したい。そして実践したい。 その結果、プロジェクトにおける工程管理を「正しい知識を持って」「より円滑に」プロジェクトを進めたいと思ったためです。 いくつか記事を見ながら学び直した内容を要約してみました。 実務でWBSを活用したときのつらみや感じたことを織り交ぜながら本記事を完成させたいと思います。 主観が多いため 「もっとこうした方が良いよ！」 や 「うちの会社ではこの様な考えで取り組んでます！」 があればぜひコメン
SPAのアプリケーションで、外部のIdPを使ってOpenID Connect によるログイン機能を開発しようと考えています。IDトークンの保存先として、ブラウザのCookieかサーバーのDBに保存するかの2つの案があると思っています。調べた限り、サーバーサイドで持つべきという意見が多いように見えますが、以下のような背景がある中で開発しても、ブラウザのCookieでは持つべきなのではないのでしょうか？ - IDトークン自体にも、個人の属性（氏名等）情報は無いことを確認している - サーバーサイドでIDトーク
SPAのアプリケーションで、外部のIdPを使ってOpenID Connect によるログイン機能を開発しようと考えています。IDトークンの保存先として、ブラウザのCookieかサーバーのDBに保存するかの2つの案があると思っています。調べた限り、サーバーサイドで持つべきという意見が多いように見えますが、以下のような背景がある中で開発しても、ブラウザのCookieでは持つべきなのではないのでしょうか？ - IDトークン自体にも、個人の属性（氏名等）情報は無いことを確認している - サーバーサイドでIDトークンの署名検証をして、IDトークンの改ざんが無いか確認する - Http Only属性：JSによるCookieへのアクセスを防ぐため - Secure属性：流出防止のため - SameSite=strict：CSRF対策のため 結論から言えば、「どちらでもよい」となります。しかし、恐らく話は
GitHub Copilotと快適なユニットテストコード作成生活
こちらで登壇させていただいた資料です。 https://trident-qa.connpass.com/event/314818/ ※ こちらは2024/05/23 時点の私の考えとなります。更新の予定はございませんのでご了承ください
可能性が未知数だからAI導入は無理、なんてない。ー従業員の71.8%が「生成AI」を業務に活用。LIFULLが描く未来の住まい探しとはー｜LIFULL STORIES
LIFULL全体の最高技術責任者（CTO）である長沢翼は、2022年11月に公開されたOpenAI社の対話型生成AI「ChatGPT」に「人とシステムのインターフェースが変わるかもしれない」と、時代の大きな変化を予感したという。そして長沢は2023年5月に生成AIに特化した専門チーム「ジェネレーティブAIプロダクト開発室」（現在は「ジェネレーティブAIプロダクト開発U」に名称を変更）を設立。以降、社内の業務効率化やLIFULLの事業に生成AIの活用を推進してきた。 LIFULLにとって既に良き仕事のパートナーとも言えるこの生成AIという技術は、どのように取り入れられ、また事業や業務にどのような変革をもたらしたのか。現在「ジェネレーティブAIプロダクト開発U」を統括するイノベーション開発室の室長も務める長沢に、LIFULLにおける生成AIのあり方を聞いた。 対話型生成AI「ChatGPT」は
将棋ソフトを開発して3000万円損した話 | やねうら王 公式サイト
「大人の数トレチャンネル」(YouTube)に私が出演した時の後編の動画があまり再生回数が伸びてないので改めて紹介をさせていただく次第である。 このブログでも以前ちらっと書いた、「将棋ソフトを開発して3000万円損した話」が出てくる。(詳しい内容については動画をご覧いただきたい) それとは関係ないのだが、動画の内容に関連して、いくつか補足しておきたいことがある。 AI界隈では、「プロ棋士 VS 将棋AI」という構図が「人間 VS AI」の縮図だと言われることが多々ある。例えば、これは「将棋AIのようにAIが人間を打ち負かしたあとは、○○○な未来になっていく」みたいな文脈で用いられる。 しかし、人間が将棋AIに抵抗してきた歴史について当事者視点で語ってあるブログや書籍はあまりに少なく、そのへんの情報がまるで伝わっていないように思う。 そこで、本記事では私が当事者視点でだらだらと書いていく。
脳に収まるコードの書き方
Mark Seemann 著、吉羽 龍太郎、原田 騎郎 訳、Robert C. Martin まえがき TOPICS 発行年月日 2024年06月 PRINT LENGTH 312 ISBN 978-4-8144-0079-9 原書 Code That Fits in Your Head FORMAT Print PDF EPUB ソフトウェアは複雑さを増すばかりですが、人間の脳は限られた複雑さしか扱えません。ソフトウェアが思い通りに動くようするには、脳に収まり、人間が理解できるコードを書く必要があります。 本書は、拡張を続けても行き詰ることなくコードを書き、複雑さを回避するための実践的な方法を解説します。最初のコードを書き始めるところから機能を追加していくところまでを解説し、効率的で持続可能なペースを保ちながら、横断的な問題への対処やトラブルシューティング、最適化を行なう方法を説明します
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
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
詰将棋アルゴリズムdf-pnのすべて | やねうら王 公式サイト
将棋AIで用いている詰将棋ルーチンにdf-pnというアルゴリズムがある。 これは、proof number(証明数)、disproof number(非証明数)を用いて効率的に探索を行い、その局面が詰むか、詰まないかを判定できるとても強力なアルゴリズムである。 将棋ファンなら『脊尾詰』と言う「ミクロコスモス」(1525手詰)を解く詰将棋専用ソフトについて一度ぐらいは聞いたことぐらいあるだろう。これは、脊尾さんが大学時代に作成されたプログラムである。そこに使われていたのが脊尾さんが考案されたdf-pnというアルゴリズムである。 df-pnに関しては、脊尾さん自身の論文(1998年)があるものの、要点しか書かれておらず、いまのようにGitHubにソースコードがあるわけでもなく、その詳細については長らく謎に包まれたままであった。(この脊尾さんの論文では、証明数のみを用いており、非証明数は陽には出
「Dify」の何が熱いの？｜分解ちゃんねる
すでにDifyの可能性に気づいていらっしゃる方々には釈迦に説法で恐縮ですが、これから試してみようとされている方も結構いらしたのでDifyを使いこなせるようになるのがワクワクする話をできればと_ _ （この記事はぼくなりにかなり噛み砕いて説明したいと思います） 「Dify」のやばさ結論、Difyには信じられないくらい多くの機能が実装されていることです。笑 機能たちをざっくり紹介しながらこの衝撃をお伝えできたらと思います。 （ちょっと機能に即した形での紹介というよりはこんなことができるんだぁ、というイメージに寄せた形で解説しようと思います。） 好きなLLMでチャットボット好きなLLMを選択してボットを構築できるChatGPTやClaude、Geminiなど各社から優秀なモデルが公開されていますが、サービスとして利用すると各サイトをいったりきたりしなくてはいけません。 しかし、Dify上でAPI
サブクエリの書き方を2万文字弱かけてすべて解説する
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 今回はSQLのサブクエリについてまとめます。仕事でクエリを書く際、サブクエリは頻出の構文だと思うんですが、同時にサブクエリの書き方を完全に理解しているよという人は案外少ないのではないでしょうか？[1] 実際、MySQLの公式ドキュメントを見ると12ページくらいを割かれており、意外と奥深いのがサブクエリです。使いこなせると便利ですし、何よりちょっとSQLのコツみたいなのがわかって面白いよ、ということで記事にしてみました。 前提 この記事は以下の前提を含んでいます。 環境 MySQL8.0系 読者の知識 なんとなくサブクエリが書ける けど相関サブクエリとかになると「あーっ」つってGoogle meetを閉じてしまうくらいのレベル感 記事のボリューム 18,000文字 おれの卒論が20,000文字だった マサカリ 間違ってたら投げてくれ〜〜 それ
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
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