社内版 ChatGPT を構築し、社内の ChatGPT 利用を促進した話 - メドピア開発者ブログ
SRE の田中 @kenzo0107 です。 社内版 ChatGPT を構築し、社内の ChatGPT 利用を促進した話です。 社内版 ChatGPT が必要だった理由 以下要望を実現する為です。 秘匿情報をクローズドな環境で OpenAI にポストしたい 社員誰もが最新のモデルやバージョンで高精度、且つ、パフォーマンスの高い ChatGPT を利用したい 構成 - Web 版 社内 ChatGPT Web サービスは AWS に配置 ALB を会社毎に分けて Google 認証する *1 ECS から Azure API Management 経由で Azure OpenAI Service に問い合わせ API Management は Azure OpenAI Service の監査ログを取得する為に配置している *2 Azure 側ではネットワークセキュリティグループで AWS N
Googleで監視に使われている惑星間規模のインメモリデータベースMonarch論文のメモ - bootjpのメモ帳
research.google Monarchのまとめ # 論文まとめフォーマット ## どんなもの？ - Googleの内部と外部のすべてのサービスで使われる監視に用いられるインメモリデータベース - Cloud Monitoring や Managed Prometheus、課金データのためのメトリクスなど - GoogleのストレージのBigtableやストレージ基盤であるColossusの監視にも用いられる（ColossusにはBigtable（GFS版）が部分的に用いられる） ただし、Monarch自体の監視にはmetaと呼ばれる、安定した古いバージョンのMonarchが用いられる ## 先行研究と比べてどこがすごい？ ### クリティカルパスでストレージ依存がない ストレージシステムの監視に用いられるため、クリティカルパスにおいてSSDやHDDに依存しない そのため、オンメモリ
ドイツ流のAI開発と期待を背負う新興企業 「技術主権を取り戻す」：朝日新聞デジタル
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『タテの国』の著者による、100年ごとに5万年後の未来までを観測するド真ん中で壮大な規模のSF長篇──『未来経過観測員』 - 基本読書
未来経過観測員 (角川書店単行本) 作者:田中 空KADOKAWAAmazonこの『未来経過観測員』は、縦読みならではの物語を構築し次々と明らかになる世界の真の姿、無限構造の物語を描きだしてみせた漫画『タテの国』や宇宙をさまよい、偶然出会った無人の宇宙船同士で元素を奪い合う闘争を描いた短篇『さいごの宇宙船』など本格的なＳＦ漫画を次々と発表してきた田中空のはじめての小説作品だ。 もともと表題作の『未来経過観測員』がカクヨムにて掲載され人気となっていた。本書はそこに短篇「ボディーアーマーと夏目漱石」が書き下ろし＆追加された一冊になる。もともと『タテの国』などの作品を読んで今どき珍しいぐらいにド直球に「世界の真の姿」「宇宙の果ての果て」、「世界の終わり」に挑みかかるような作家で(そういう意味でいうと、タイプとしては劉慈欣やステープルドンを彷彿とさせる作風ではある)どの漫画もたいへん楽しく読んでい
メンバーが増えると出力が落ちる「リンゲルマン効果」と対策としてのDRI | Coral Capital
スマホを10年以上お使いの方であれば、アップルがiPhone搭載の地図アプリをグーグル製のものから、自社製へ切り替えたときの大混乱を覚えているかもしれません。2012年のことです。 ナビゲーションを使えば確実に迷子になると言われ、日本でも青梅線に「パチンコガンダム駅」という謎の新駅が表示されたり、羽田空港内に大王製紙が存在する、尖閣諸島が2つある、東京都公文書館が海の中にといったように、地図には謎情報だらけ。アップル史上でも珍しい大失態となりました。Siriの精度が悪くても誰も文句を言いませんが、利用頻度が高く、データの信頼性が重要な地図というアプリではそうは行きませんでした。 テック系ビジネスに関心があるCoral Insightsの読者であれば、むしろ担当者の心労を想像して胃が痛くなる人もいるかもしれません。実際、アップルは公式には因果関係を認めていませんが、このとき地図アプリ担当だっ
The Scary Thing About Automating Deploys - Slack Engineering
Most of Slack runs on a monolithic service simply called “The Webapp”. It’s big – hundreds of developers create hundreds of changes every week. Deploying at this scale is a unique challenge. When people talk about continuous deployment, they’re often thinking about deploying to systems as soon as changes are ready. They talk about microservices and 2-pizza teams (~8 people). But what does continuo
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Version 1.1.0 # Changelog All notable changes to this project will be documented in this file. The format is based on [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/en/1.1.0/), and this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0.html). ## [Unreleased] ### Added - v1.1 Brazilian Portuguese translation. - v1.1 German Translation - v1.1 Spanish translation. - v1.1 Italian
Configuring Dependabot security updates (Dependabot セキュリティ アップデートの構成) - GitHub Docs
Dependabot とすべての関連する機能は、GitHub の利用規約でカバーされています。 サポートされているリポジトリ 個人アカウントまたは Organization で Dependabot security updates の [新しいリポジトリに対して自動的に有効する] が有効になっている場合、新しく作成されたリポジトリの Dependabot security updates が、GitHub によって、自動的に有効になります。 詳しくは、「リポジトリの Dependabot security updates の管理」を参照してください。 セキュリティ更新が有効になっているリポジトリのフォークを作成すると、GitHub によってフォークの Dependabot security updates が自動的に無効になります。 その後、特定のフォークで Dependabot sec
SparseなDNNモデルの分散学習
大規模言語モデル (LLM) をはじめとする巨大なDNNモデルでは、計算量の削減のためsparseなアーキテクチャが使われることがあります。本講演では、このようなsparseなDNNモデルに対する分散学習の手法について解説します。12/20の
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