ChatGPTでプログラミングは一切なしでExcelの集計・編集作業をする - Taste of Tech Topics
今朝は雨が降ったようで、久しぶりに涼しい朝を迎えられた菅野です。 前回の記事「日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう」には多くの反響をいただきありがとうございます。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は、Pythonスクリプトを生成することで、Excel管理の作業を自動化することを目的としていました。 ただ、エンジニアでない社員からは、以下のようなコメントをもらいました。 エンジニアではない人はPython実行もハードルが高い ChatGPTとExcelファイルだけで完結させてほしい ということで、今回はPythonスクリプトを意識することなく、ChatGPTのCode Interpreterのみを用いてExcelの集計・編集作業を行ってみます。 今回のテーマではGPT-4モデル、Code Interpreterを使
作って遊ぼう！LLMを搭載した君だけのV&Lモデル！
はじめに TuringのBrain Research teamで頑張ってる井ノ上です。(Twitter: いのいち) Turingは完全自動運転の開発を目指しており、その実現のためには賢い頭が必要だと考えています。その方法の一つとして、近年の大規模言語モデル（LLM）に見られるような文脈理解力をうまく取り入れられないかと考えており、LLMとVisionの情報をかけ合わせたモデルに注目して研究を行っています。自動運転とVision and languageモデルについては、ぜひこちらの記事を読んでみてください。 今回の記事は2023年7月に開催されたABCI LLMハッカソンで取り組んだときに開発していたGIT-LLMというモデルの開発について解説する記事となっています。途中のコードの解説部分などは少し退屈に感じるかもしれませんので、その場合はぜひ結果のパートだけでも見てみてください。いろい
エンジニアリングの必須図書 40冊 2023年版
はじめに 今回の記事では、私の独断と偏見でエンジニアリングにおける必須の書籍を、以下の分野に分けて40冊共有する。 Web開発 行動経済学 ソフトスキル その他 対象とする読者 プログラミング初心者 どの書籍から読み進めればいいかわからないプログラマー なにか新しい書籍を読みたいひと なんとなくタイトルが気になったひと Web開発 『リーダブルコード』 良質なコードの原則と具体的なテクニックを丁寧に解説している。プログラミング初心者はまずこれを読むべき。良質なコード―要は、メンテナンスしやすいコードを書く上で重要なヒントを教えてくれる。コーディングで一生役立つ知識が満載だ。何度読んでも決して色褪せることのない不朽の古典である。 『14歳からのプログラミング』 図解付きでプログラミングの基礎(例：変数、関数、条件分岐)を理解できる。小難しい専門用語が一切なく、初心者でも問題なく理解できるよう
最近の話題にも詳しい14億パラメータの日本語LLMの公開
Research部門の近江崇宏です。 今回、ストックマークは最近の話題にも詳しいGPT-NeoXをベースとした14億パラメータの日本語のLLM（大規模言語モデル）をオープンソースとして公開します。モデルはHugging Face Hubからダウンロードいただけます。 https://huggingface.co/stockmark/gpt-neox-japanese-1.4b 当社はビジネスにおける情報収集・分析をサポートするサービスを運営しており、そのために最新のWebデータの収集を日々行なっております。今回の事前学習では、一般にLLMの事前学習によく使われるCommon Crawl由来のデータだけでなく、当社が所有している独自のWebデータ（2023年6月まで）も含めて事前学習を行うことで、最近の話題にも詳しいモデルを開発しました。具体的には、事前学習に用いたデータセットはCC100の
生成AIのパラメータを98％削減するアルゴリズム 中部大が開発 自動運転車や工作ロボットへの搭載目指す | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
日本の生成AIの発展まで目指す サイバーエージェントがLLM開発に踏み込む理由 | CyberAgent Way サイバーエージェント公式オウンドメディア
石上 亮介 株式会社サイバーエージェント AI事業本部 AIクリエイティブDiv 機械学習エンジニア 2021年 株式会社サイバーエージェント 中途入社。前職はAIベンチャーにてデータ分析業務に従事。現在はAI事業本部で「極予測LP」の開発、大規模言語モデル（LLM）をはじめとした基盤モデルプロジェクトのリードを担当。画像やテキストを対象としたマルチモーダルなAIの社会実装に従事している。 玉津 宗太郎 株式会社サイバーエージェント AI事業本部 AIクリエイティブDiv ソフトウェアエンジニア 2018年 サイバーエージェント新卒入社。アドテク事業部にて新規事業立ち上げに従事した後、AI事業本部で「極予測LP」のエンジニアリングマネジメント、プロダクトマネジメントを担当。大規模言語モデル（LLM）をはじめとした基盤モデルの事業応用に従事している。IPA未踏スーパークリエイター認定。 毛利
「CPU」「GPU」「NPU」「TPU」の違いを分かりやすく説明するとこうなる
AIの開発に欠かせない機械学習には、GPUやNPU、TPUなどの処理チップが用いられていますが、それぞれの違いは分かりにくいものです。そんなCPUやGPU、NPU、TPUの違いをGoogleやクラウドストレージサービスを展開するBackblazeがまとめています。 AI 101: GPU vs. TPU vs. NPU https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/ Cloud TPU の概要 | Google Cloud https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=ja ◆CPUとは？ CPUは「Central Processing Unit」の略称で、PCでの文書作成やロケットの進路計算、銀行の取引処理など多様な用途に用いられています。CPUでも機械学習を行うこ
【それを言ってはいけない！を言う】「データ分析失敗事例集」 を読んで - 学習する天然ニューラルネット
はじめに 2023/08/03発売の「データ分析失敗事例集 ―失敗から学び、成功を手にする―」を知り合いのご厚意により頂いたので、読んでみたところ非常に面白かったので、感想をブログにまとめようと思います。 www.kyoritsu-pub.co.jp 全編通していい意味で社会性フィルターが外れていて、これを出版することは非常な苦労があったと察します。著者に敬意を評して、本ブログでも特に配慮などはせずに感想を書いていこうと思います。(何か問題があったらコメント欄で教えてください。コメントは公開前に自分にメールが来るようになってます。) 本書の概要 本書ではデータ分析の失敗談を短編小説のように楽しむことができる。 技術的な話はあまりないが、一部の専門用語については基本的な理解があると読みやすい。 例えば、BERT, 傾向スコア, Redshift, Tydyverseと聞いて、どういうものでど
SMSを送って相手の位置を特定するサイバー攻撃 スマホ持つ全ユーザーに到達可能 米研究者らが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米ノースイースタン大学などに所属する研究者らが発表した論文「Freaky Leaky SMS: Extracting User Locations by Analyzing SMS Timings」は、SMS（Short Message Service）を送ることで相手のスマートフォンの位置を特定するサイドチャネル攻撃を提案した研究報告である。攻撃者は、ユーザーのスマートフォンに複数のテキストメッセージを送信する。ユーザーの自動配信の返信のタイミングによって、ユーザーの位置を三角測量で特定できる。 攻撃は、SMSの送信者がネットワークを介し
グーグル、QRコード読み取りを容易にするAPIを公開--AIで自動検出し拡大
Googleの重要なアップグレードにより、遠く離れた位置からQRコードをスキャンする苦労に終止符が打たれるかもしれない。Googleが現在開発中の新しいスキャナーアプリは、室内の離れた壁であろうと、高速道路の反対側に見える看板であろうと、カメラフレーム内のQRコードを自動的に検出し、拡大してコードを読み取ることができる。 現在、離れた場所からコードを読み取るには、指でカメラフレーム内の画像を拡大し、スキャナーの中心にコードを合わせる必要がある。このとき、拡大しすぎるとぼやけてしまい、コードを読み取れない。Googleの新しいスキャナーは、小さなコードでも素早く識別し、必要なデータを検出できるよう自動で拡大するため、一連の処理がより迅速かつ効率的になる。 このコードスキャナーは、Googleの機械学習の機能を「Android」および「iOS」アプリで利用できるようにするモバイルSDK「ML
Terraform（AWS）の構成を公開します
はじめに アプリボット SREチームの一条です。 弊社ではAWSやGCPの構築にTerraformを利用しています。 IaC（Infrastructure as Code）には欠かせないTerraformですが、長らく運用していく中で様々な課題に直面し、その度に構成や運用ルールを更新していきました。 しかし、まだ完璧な構成ではないと思っています。 なぜなら、会社・プロジェクト独自の事情もありますが、他社の事例を参考にしても運用方法は様々で、これといった正解がないと感じているからです。 今回は弊社のAWSにおけるTerraformの構成を公開しますので、事例の一つとして参考にしていただければと思います。 また、事例を世の中に増やすために、この記事を読んでくださった皆様も、構成や運用ルールを公開・共有していただけますと幸いです。 構成紹介 前提 弊社では1プロジェクトに対して、1~N個のAWS
「自分好みの見た目のAIとおしゃべりしたい」 ChatdollKit×ChatGPTを使って、15分でできる音声会話AIBotの作り方
「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。1回目に登壇したのは、吉海将太氏。ChatdollKit×ChatGPTで開発した音声会話AIBotについて発表しました。 「AIと音声でおしゃべりしたい」という悩みはありませんか？ 吉海将太氏：「ChatdollKit×ChatGPTで音声会話AIBotを作ろう！」というタイトルで、吉海が発表いたします。けっこう真面目な発表が多い中、僕のはすごくライトなものなので（笑）、リラックスして聞いてもらえればと思います。 自己紹介です。「Yoshikai」というのが本名で、ハンドルネーム「tinjyuu」で活動していますが、ハンドルネームであまり呼ばれたくないのでよろしくお願いします（笑
ブラウザの戻る/進むを高速に！ヤフーにおけるBFCache有効化に向けた取り組み
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、第11/12代黒帯（ヤフー内のスキル任命制度／Webフロントエンド領域）の浜田（@narirow）と、Yahoo!ニュースのエンジニアの喜楽（@gladenjoy）です。今回は、ヤフーで対応をすすめてきた、BFCacheの有効化にむけた取り組みについてお話しします。BFCacheとはそもそも何か、有効化のボトルネックには何があるか、そして調査方法などの具体的な手法などを交えてご紹介します。 ヤフーではこれまでスムーズなユーザー体験を実現するべく、高速にページを表示できるBFCache技術の検証と、BFCacheの有効化率を上げる取り組みを行ってきました。その結果、Yahoo!ニュースでの検証では、PVが+2％向上、広告
AnsibleをPythonフィルターで拡張しよう ー データ操作もループも自由自在
8月3日、Ansibleはデータ操作におけるモジュールの利用について発表しました。 この記事では、Ansibleのデータ操作に効率的で実装しやすいフィルタの利用方法について詳しく説明します。 フィルタを使用することで、Ansible Playbooksのデータ操作を簡素化し、効率的に行うことができます。 詳細は以下の通りです。 8月3日、Ansibleはデータ操作におけるモジュールの利用について発表しました。 この記事では、Ansibleのデータ操作に効率的で実装しやすいフィルタの利用方法について詳しく説明します。 フィルタを使用することで、Ansible Playbooksのデータ操作を簡素化し、効率的に行うことができます。 詳細は以下の通りです。 フィルタの基本的な構造と必要なオプション Ansibleデータ操作: フィルターを使った効率的なデータ処理 元記事紹介 この記事は、Ansi
生成AI制御のために1万5000円の格安Androidタブレットを買いました：編集部買い物日記（仮） | テクノエッジ TechnoEdge
今回買ったガジェットは格安Androidタブレットです。 タブレットといえばiPad。初代iPadを米国から密輸してからずっとiPadで生きてきた自分がAndroidタブレットとして唯一買ったのはNexus 7だから10年以上前でしょうか。 非iPadタブレットとしては、AmazonのFireタブレットを、これもKindle Fireと呼んでいた初代から買い続けていて、相当な枚数が家にあります。これもゴニョゴニョすればGoogle Playストアのアプリを使えるようになるのですが、重いのと遅いのと表示品質が良くないので、タブレット的な要素が必要なときにはどうしてもiPadに頼ってしまいます。 そんな自分が、どうしてもAndroidタブレットを使う必要に迫られて購入したのがこちら。 AAUWというメーカーの「T50」という製品。購入時のAmazon.co.jpでの価格が20,592円。これに
「ChatGPT」の精度を劣化させる「ドリフト」現象--米研究チームが検証
この現象はいささか不可解に感じられる。なぜなら、生成人工知能（AI）モデルはユーザーからの入力を利用して自らを訓練し続けるため、時間とともにより多くの入力が蓄積されるほど賢くなるはずだからだ。 その謎の答えは、「ドリフト」と呼ばれる概念にあるかもしれない。 「ドリフト」とは、大規模言語モデル（LLM）が予期しない、あるいは予測不可能な振る舞いをし、元のパラメーターから逸脱してしまうことだ。こうした現象は、複雑なAIモデルの一部を改善しようとした結果、他の部分の性能が低下することで発生する可能性がある。 カリフォルニア大学バークレー校とスタンフォード大学の研究チームが、ドリフト現象を検証するための研究で、広く用いられているLLM「GPT-3.5」（ChatGPTの基盤）と「GPT-4」（新しい「Bing」と「ChatGPT Plus」の基盤）の経時的変化を調査した。 この研究では、両LLMの
C++23発表：新しいC++標準の登場
8月6日、C++23はC++20の次の標準として発表されました。 C++23はC++の進化の一環として重要な役割を果たし、C++の機能を改善することを目的としています。 C++23はC++98やC++03ほどの大きな変更はなく、C++17の伝統に則ったものです。 本日、C++コミュニティが待望の次期C++標準、「C++23」を発表した。C++は長い歴史を誇るプログラミング言語であり、C++23はその進化の中でも特に重要な節目となる。C++23はC++98やC++11、C++20ほどの大規模な変更は見られないが、C++17の伝統を継承している。 C++の歴史的進化 C++は1980年代末にBjarne Stroustrup氏とMargaret A. Ellis氏によって執筆された「Annotated C++ Reference Manual (ARM)」によって誕生した。この書籍は当時多数存
MySQLユーザー必見！世界の名だたる企業が活用する「TiDB」の特徴と強みに迫る - Qiita Zine
2009年に来日後、インフラエンジニアとして経験を積む。その後、約10年間、外資系メーカーでプリセールスなどを経験。2021年よりPingCAP日本法人の立ち上げに伴い、PingCAP Inc.へ入社。現在はPingCAP株式会社の代表取締役社長を務める。 チタンのような堅牢なデータベースを目指して「TiDB」と命名 ――はじめに、読者にそれぞれ自己紹介をお願いします。 Sunny Bains氏（以下、Bains）：私は2000年からずっと、データベースのカーネルやストレージエンジンといったコアな部分の開発に取り組んできました。PingCAPにジョインしたのは2022年4月で、現在はクラウドチームに属しています。入社前はオラクルのソフトウェア開発部門のシニアディレクターとして、MySQLの最も大切なエンジンであるInnoDBに関わっていました。 Eric Han氏（以下、Eric）：来日し
HTMLはシンプル！ 画像をホバーしたときのさまざまなエフェクトを簡単に実装できるCSSの超軽量ライブラリ -Izmir
画像をホバーしたときにテキストを重ねたり、ボーダーをアニメーションさせたり、拡大表示させたり、さまざまなエフェクトを簡単に実装できるCSSの超軽量（2Kb）ライブラリを紹介します。 HTMLにclassを与える簡単実装。エフェクトは組み合わせることも可能で、オーバーレイやテキストやボーダーなどを自由に組み合わせて実装することができます。 Izmir Izmir -GitHub Izmirの特徴 Izmirの使い方 Izmirのカスタマイズ Izmirの特徴 Izmirは、画像をホバーしたときのさまざまなエフェクトを簡単に実装できるCSSのライブラリです。エフェクト用のclassはかなりの数が用意されており、HTMLにclassを追加するだけで、完璧なホバーエフェクトを実装できます。 MITライセンスで、商用プロジェクトでも無料で利用できます。 Izmir 主な特徴は、下記の通り。 エフェク
「ChatGPT」の精度を劣化させる「ドリフト」現象--米研究チームが検証
この現象はいささか不可解に感じられる。なぜなら、生成人工知能（AI）モデルはユーザーからの入力を利用して自らを訓練し続けるため、時間とともにより多くの入力が蓄積されるほど賢くなるはずだからだ。 その謎の答えは、「ドリフト」と呼ばれる概念にあるかもしれない。 「ドリフト」とは、大規模言語モデル（LLM）が予期しない、あるいは予測不可能な振る舞いをし、元のパラメーターから逸脱してしまうことだ。こうした現象は、複雑なAIモデルの一部を改善しようとした結果、他の部分の性能が低下することで発生する可能性がある。 カリフォルニア大学バークレー校とスタンフォード大学の研究チームが、ドリフト現象を検証するための研究で、広く用いられているLLM「GPT-3.5」（ChatGPTの基盤）と「GPT-4」（新しい「Bing」と「ChatGPT Plus」の基盤）の経時的変化を調査した。 この研究では、両LLMの
EC2インスタンスに特定のアプリケーションがインストールされていない場合、Security Hub経由で自動通知させる仕組みを作ってみた | DevelopersIO
EC2インスタンスに特定のアプリケーションがインストールされていない場合、Security Hub経由で自動通知させる仕組みを作ってみた この仕組みによって、EC2インスタンスにセキュリティや監視製品などの必要なアプリケーションが適切にインストールされていることをチェックすることができます。 はじめに 自身の管理するEC2インスタンスにセキュリティのアプリケーションがインストールされているかチェックしたいことがありました。 アカウント内の全てのEC2インスタンスに特定のアプリケーションがインストール状況をチェックし、未インストールの場合、メールで自動通知する手順を紹介します 構成は以下の通りです。 構築方法の流れは、以下の通りです EC2インスタンスをAWS Systems Manager(以降、SSM)でマネージドインスタンスにします SSMインベントリでEC2インスタンスのアプリケーシ
エンジニアもプロダクトマネジメントを推進し、より楽しい開発を プロダクトに関する議論を良くするための3つの方法
Qiita Conferenceは、ソフトウェア開発者が集まり、最新の技術や最先端の挑戦・ソフトウェアの未来についての考えや知見を共有し、つながる場を創出する、「Qiita」が開催するオンライン技術カンファレンスです。ここで小城氏が登壇。最後に、プロダクトマネジメントをエンジニアが推進するための3つの方法を紹介します。 「他多職種のゴール」を知って手を差し伸べる 小城久美子氏：では後半の「プロダクトマネジメントをエンジニアが推進する」というところで、3つの話をしようかと思っています。 まず1つ目が「『他職種のゴール』を知って手を差し伸べる」という方法での推進の仕方です。（スライドを示して）さて、これもなかなか辛いスライドになりますが、私の過去の失敗からやってしまったことをスライドに起こしています。 相手の仕事を知らないと、例えばビジネスの人がどういうことをしているかを知らないと、急に「ダッ
Stability AIがオープンソースのコーディング補助AI「StableCode」を発表
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発などで知られるAI開発企業Stability AIがコーディング補助AI「StableCode」を発表しました。StableCodeは開発者の業務効率改善に寄与する他、初学者の学習ツールとしても有用とのことです。 Announcing StableCode — Stability AI https://stability.ai/blog/stablecode-llm-generative-ai-coding ????Exciting news! Stability AI has launched StableCode, the revolutionary generative AI LLM for coding! ???? Developers, get ready to level up your coding game! #AI #
AIの知能が急激に低下してしまう「ドリフト」問題はなぜ発生するのか？
OpenAIのChatGPTなどのチャットAIは、医師免許試験の合格や驚異的な精度で数学を解くことができることが報告されています。しかし、2023年3月から6月の間に、ChatGPTが簡単な数学を解く精度などが急激に低下していることが報告されています。このようなAIの知能低下は「ドリフト」と呼ばれています。 What is a 'AI drift' and why is it making ChatGPT dumber? | ZDNET https://www.zdnet.com/article/what-is-a-ai-drift-and-why-is-it-making-chatgpt-dumber/ Why ChatGPT Is Getting Dumber at Basic Math - WSJ https://www.wsj.com/articles/chatgpt-openai
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第五回：Stable Diffusionの基本1 / Checkpointとリアル系モデルの遷移 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
Checkpointとはあとひと月ほどすると、前回ご紹介した次世代Stable Diffusion、SDXLの波が来そう(来るかも？)と言うこともあり、今回は一番の基本となるCheckpointと、筆者の興味の対象となっているリアル系モデルの遷移にふれておきたい。 まずStable Diffusionのバージョンは1.4、1.5、2.0、2.1などがあり、現在最もポピュラーなのは1.5 (SDXLは0.9、1.0)。基本、対応したバージョンでないとモデルは作動しない。 一言でモデルと言っても、Stable Diffusionが必要、もしくはオプションとして扱えるモデルは、Checkpoint、LoRA、LyCORIS、Embedding、 Hypernetwork…など、さまざまな種類がある。絵を作る上において最も重要(＝絵の元になる)のがCheckpointで、他は無くても最低限これだけ
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Deno 1.36がリリース ー Node.jsとの互換性向上、テストとベンチマークのAPI改善、`--deny-*`フラグによるセキュリティオプションが追加