OpenAPIからコードを自動生成！『Orval』のメリットと選定理由
はじめに 本記事ではOpenAPIからclientコードを自動生成するライブラリ『Orval』を紹介します。そしてOrvalの強みを明らかにし、どのような場合に選定するべきかを提案できたらと考えます。 いきなりですが簡潔に結論を述べます。 これはOrvalの作者自身がswagger codegenといった他の自動生成ライブラリに物足りなさを感じ、特定の技術の上で最適なコード生成をしたいというモチベーションが根底にあります。 Orvalとは？ 改めてOrvalはOpenAPIからclientコードを自動生成するライブラリです。（公式によると）その特徴は、大きく3つ挙げられます。 Productivity Save time to drink a 🍺, get your api ready out of the box in a few seconds. Prevent human erro
複雑性に立ち向かうためのサーバーサイドコード分割 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
初めに kintoneチームの前田です。 kintoneはサーバーサイドがJavaで書かれていて、最近ではこれが結構な分量になっており開発上の障壁となっています。 その解消のため、kintoneチームではコード分割を進めています。 今回は、コード分割の目的や具体的方針、取り組みをチームでうまく進めていくための工夫、 これまでに得られたことや今後の見通しについてご紹介します。 コード分割とは kintoneがリリースされてから10年経過し、その間に継ぎ足し継ぎ足しでコードが追加されてきました。 最近ではコード行数が35万行を超えてなお増えており、それに伴い複雑性も増している印象があります。 このまま何もしないと、コードの調査や影響範囲を確認するのがどんどん大変になっていったり、 新しくチームに参加した人がコードを把握するのにいままで以上に時間がかかってしまうことが懸念されます。 このような問
Guanaco - Generative Universal Assistant for Natural-language Adaptive Context-aware Omnilingual outputs
Guanaco - Generative Universal Assistant for Natural-language Adaptive Context-aware Omnilingual outputs Image by NobbiP (CC BY 3.0) Our new 🏆SOTA work: CausalLM 72B(preview), 14B & 7B, #1 SOTA model of its size, outperforming ALL open models. Recent update: Added support for multimodal VQA. Guanaco is an advanced instruction-following language model built on Meta's LLaMA 7B model. Expanding upon
Stable Diffusion Reimagine リリース — Stability AI Japan
Stability AIは、Stable Diffusion Reimagine! を開始することを発表します！Stable Diffusion を通して、ユーザーが画像を試し、デザインを「再想像」するよう呼びかけます。 Stable Diffusion Reimagineは、新しい Clipdrop tool の1つの画像から複数のバリエーションを無制限に生成できるようにしたものです。複雑なプロンプトは必要ありません。ユーザーは、アルゴリズムに画像をアップロードするだけで、好きなだけバリエーションを作成することができます。 下の例では、左上の画像がツールに投入されたオリジナルファイルで、その他の画像はオリジナルからインスピレーションを得た「再構築」された作品です。 寝室がボタン一つで生まれ変わります。 使用方法と制限Stable Diffusion Reimagineは、オリジナルの入力
華麗なる情報セキュリティ対策 | 情報セキュリティ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
「華麗なる情報セキュリティ」とは 本コンテンツはIPAが公開する「日常における情報セキュリティ対策」の中の企業・組織の従業員向け8つの対策を説明した動画シリーズです。 情報セキュリティ対策は日常的に行っていくことが重要です。是非動画をご覧いただき日々の業務の中で情報セキュリティを意識した行動を心がけてください。 あらすじ 若くしてローウェイ社の社長を務める瑛美、そして秘書である妹の美幸は今⽇も華麗に仕事をこなしている … とはいかず、たびたび情報セキュリティ⾯で問題を起こしそうになる。そしてそんな2⼈のピンチに颯爽と現れるイケメンシステム管理者、情ヶ崎 … ⽇常におけるセキュリティ対策で"安⼼安全"なローウェイ社になるべく3⼈は⽴ち向かう！ 登場人物 ローウェイ瑛美
AstroNvim
AstroNvim comes with a great out-of-box experience without compromising on speed or customization. Community Plugin Ecosystem Access to AstroCommunity, an extensive community-maintained plugin marketplace that makes it easier than ever to add plugins or language support. Automatic Tool Setup No code necessary to get up and running with language server, linters, and formatters. Simply install them
NvidiaとAIの関係解説 - ChatGPTがもたらす市場｜ゆな先生
ChatGPTが一世を風靡しGoogleの株価大暴落から始まった2023年。 「謎のAI半導体メーカーNvidia」という日経の記事が出たのが2017年。 当時「Nvidiaが謎？大手だろ？」とか「知る人ぞ知る企業どころか超有名じゃん」という日経叩きが起きた。 それでも多くの人はNvidiaを知らなかったし知ろうとしなかった。 ChatGPTが勢いを増すと、Bingに実装したMicrosoftではなくNvidiaの株が上がるのか今でも理解しがたい人は多いと思うので、NvidiaとAIの関係を解説していこうと思う。 非常に長いが、CPU・GPU・現代のAI(機械学習)・Nvidiaの立ち位置などを踏まえて解説する。きっと株式投資などにも役に立つだろう。
OpenAI 言語モデルごとのエンコーディング一覧
はじめに 本家 OpenAI や Azure OpenAI Service で利用できる各言語モデルで使われているエンコーディングについて情報をまとめました。 エンコーディングとは OpenAI の言語モデルにおけるエンコーディングとは、テキストがトークンに変換される際の (トークナイズされる際の) ルールのようなものです。モデルによって使われるエンコーディングは異なります。 エンコーディングの種類 下記 3 種類のエンコーディングが存在しています。ただし、gpt-3.5-turbo 以降の全てのモデルで cl100k_base が使われていて、これが現在の主流になっています。一方で p50k_base と r50k_base (gpt2) は現在では非推奨の古いモデルでしか使われていません。 cl100k_base p50k_base r50k_base (gpt2) 確認方法 エンコー
ChatGPT API と AWS Amplify で会話履歴と文脈を読んで回答する LINE ボット を作る
3/18 から GPT-4 API waitlist に登録しているユーザー向けに GPT-4 API の β 版が利用可能になりました。 GPT-4 API を使用した LINE チャットボットの作り方については以下記事を参照ください。 https://zenn.dev/zuma_lab/articles/gpt-4-line-chatbot こんにちわ。 ZUMA です。 3/15 に OpenAI から GPT-4 が公開され、Google からも PaLM が発表されたり毎日が目まぐるしいですね。 OpenAI から現在公開されている最新のチャットモデル API は gpt-3.5-turbo です。 さて、今回は gpt-3.5-turbo モデル を使って、会話履歴と文脈を読んで回答してくれる ChatGPT の LINE チャットボットを作ってみました。 会話の文脈を読むのは
GPT-4に無理やり画像を認識させてみるテスト - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日はGPT-4に強引に画像を読み込ませて行きたいと思います。 やりたいこと 言語モデルのIncontext Learning能力だけで画像を認識させる なにが面白いのか Computer Visionは非常におもしろい研究領域であり、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やTransformerを画像認識の領域に広げたVision Transformerは超おもろいです。 先日発表されたVirtual ChatGPTは既存研究を組み合わせ、VQA(画像をもちいた質問回答)や画像編集を行うことを可能にしています。 これらの研究はさらに進歩し、動画領域などに進んでいくことでしょう。 さて、今回はそれを忘れます。ﾊﾞｲﾊﾞｰｲ ﾏﾀﾈｰ 今日やりたいのは、言語モデルのIncontext Learning
TypeScriptの型情報を使って、サポート対象のブラウザが実装してないメソッドの利用をエラーにするESLintルール
TypeScriptの型情報を使って、サポート対象のブラウザが実装してないメソッドの利用をエラーにするESLintルール eslint-plugin-typescript-compatはTypeScriptプロジェクト向けのESLintルールです。 このESLintではサポートしているブラウザが、実装していないメソッドを検知してLintエラーにしてくれます。 JavaScriptではメソッドの静的解析は難しい(メソッド名が同じでも独自実装の可能性があるため)ですが、TypeScriptの型情報を使って静的解析をしています。 サポートしている機能 [ ] JavaScriptのビルトインオブジェクト [x] プロトタイプメソッド Array.prototype.find [x] 静的メソッド Array.from [ ] オブジェクト Promise [ ] DOM API 基本的にメソッド
サクッと動かすRust - Qiita
概要 Rustでのプログラミングは所有権などの複雑さから難しいものに思われがちです。この記事ではRustでのプログラムをサクッと実装して実行する方法についてご紹介します。例えばAWS Lambdaのハンドラや、Open AIのAPIを呼び出すなどの日常的な作業スクリプトを簡単に実装/実行できます。 前提 rust-analyzer拡張機能 まずVSCodeのrust-analyzer拡張機能をインストールしましょう。構文の静的解析によってコンパイルしなくても文法や型のエラーを検知することができます。また後述するようにGUI上でのテストランナー機能もあるのでそちらも便利です。 Rustでサクッと実装する Result/Option Rustでは処理中に例外が発生しうる値はResultというEnumにラップされます。
Stable Diffusion WebUI（1111）をGoogle Colabで使うノートブック【画像も設定も自動保存】 - ただいま村
いきなり追記（4月22日） Google Colaboratoryの無料プランではSD/WebUIを使えなくなったようです。以下の記事をご覧ください。 Google Colabの無料プランでStable Diffusionを使えなくなったらModalへ行こう? （追記は以上） パソコンにGPUがない人向けに、AUTOMATIC1111版Stable Diffusion WebUI（以下SD/WebUI）をGoogle Colaboratoryで使うノートブックを作りました。下のGithubからどうぞ。 imamurayusuke/SD1111_colab: AUTOMATIC1111/Stable Diffusion WebUIをGoogle Colaboratoryで使うためのipynb この種のノートブックはいろいろあるのですが、自分が考える仕様を満たすものがなかったため自分で作った次
AWSエンジニアロードマップ2023 - Qiita
・AWSの学習順序を「路線図風」にまとめました。 ・黄色の丸は重要な項目です。 ・「AWS完全未経験」の方であれば、目安は「3ヶ月」の学習期間で「SAA資格に合格」が標準です。 （経験者であれば、より短い期間で合格が可能です。） ・SAA合格後は他資格の学習と合わせて、ハンズオンを中心に手を動かす学習を推奨します。 ChatGPTでも、ここまでのロードマップは出せないはず⛅️ 1週目：AWS基礎知識(AWS Basics) まずは「AWS」と「従来型のITインフラ環境」について整理していきましょう。 なぜAWSがこれほど世間から求められているのか？AWSのどのような点がメリットなのかについて理解するのが大切です。 オンプレミスのデメリットは ・多額の初期費用が必要 ・キャパシティの予測が必要 ・通常、サーバー購入から設置まで1ヶ月程度かかる などがあります。 一方、AWSは利用した分だけ支
「怠惰・短気・高慢」であれ、ChatGPTを使って業務効率化しよう(要件定義編)
例として読書記録アプリをつくります！ 筆者が欲しいサービスを作ろうと思い、今回は「読書記録アプリ」をつくります。 最低限の要件は、次のように設定しました。 デモアプリの要件（読み飛ばしてOK） 読書記録アプリを作る目的 読書が苦手なエンジニアが読書記録をし、記録を共有することで、継続して技術本を読めるようになること ターゲット 新人、中堅のWebエンジニア おおまかな要件 ユーザーは新規登録することで、読書記録アプリにログインできる ユーザーは読む本を登録できる ユーザーは本を何ページ読み終えたかを記録できる ユーザーは本を読み終わったら次の本を登録できる ユーザーは他の人がどの本を読んでいるのか、また何ページ読み終えたかを閲覧できる 質問する前に... また、ChatGPTに業務で使用するコードを渡す場合、環境キーやサービスを特定できる情報を送信しないでください。入力内容が他の人に渡って
AWS CDKで各種ログに対するAmazon AthenaのPartition Projectionを実装する - mazyu36の日記
Amazon AthenaにPartition Projection（パーティション射影）という機能があります。 dev.classmethod.jp ざっくりいうとパーティション管理を自動化して、高速にクエリが実行でき、お財布にも優しいというものです。個人的にはめちゃくちゃ便利だなと思い、特にログの調査に活用しています。 ログ調査対象のサービスの内、大体どのプロジェクトでも使っているものがいくつかあります（ALB、VPCフローログ、CloudTrail....）。 これまではPartition Projectionの設定を行うCREATE文を毎回実行していたのですが、少し面倒なのでAWS CDKで実装し使いまわせるようにしました。 今回の実装の全体像は以下です。 1. 概要 対象のログ 実装方法 2. 実装詳細 プロジェクト構成 実装の流れ 入力のインタフェース Glue データベースを
個人的AWS ログ管理のベースライン - mazyu36の日記
AWSのログ管理についてはいくつか考えるポイントがあると思います。 どのログを保存するか。 CloudWatch Logs（以下CW Logsと記載）とS3のどちらに保存するか、もしくは両方に保存するか などなど。 システムの特性によるところも多いかと思いますが、自分の中でのログ管理のベースラインが定まりつつあるので、頭の整理がてらまとめます。 自分の中での大まかな方針としては以下です。 S3に保存できるものは基本S3に保存する。 以下の場合は、CW Logsに保存する。必要に応じてS3に転送する。 アラームを出したい場合 さっとCW Logs Insightでログを確認したい場合 CW Logs に出さざるを得ない場合 全体像としては以下になります。 なおあくまで個人的な経験に基づくものなので、実際にはシステムの特性を踏まえて方針の決定が必要かと思います。 またこれは必要、これは不要など
京都大学 研究データ管理・公開支援
研究データ管理とは 研究データ管理とは「ある研究プロジェクトにおいて使用された、あるいは生成された情報を、どのように組織化、構造化、保管、管理していくのか」を指す言葉です。 具体的には、次のことを明確にして実践することを指します。 研究データ管理計画（Data Management Plan:DMP）の策定 研究中の日々の情報の取り扱い 研究後の長期的なデータの取り扱い 近年は研究費を申請する際に研究データ管理計画の提出を求める研究助成団体が増えてきています。また、科学研究費助成事業では令和6（2024）年度以降、交付申請時にDMPの提出が求められる予定です。 以下では研究データ管理に関する情報をまとめています。 研究データ管理とは（図書館機構） 研究プロセスとデータマネジメント（図書館機構） 研究データを公開するには 京都大学に所属する方は機関リポジトリKURENAIで研究データを公開す
【インターンレポート】グラフベースで、機械学習を用いないニュース記事要約文の hallucination 検出
LINE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、黒澤友哉と申します。 2022 年 8 月 15 日から 6 週間、LINE株式会社の NLP 開発チーム（現在は NLP チーム）で就業型インターンシップを行ないましたので、その内容を報告していきたいと思います。私は東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻の修士で、自然言語処理を専門としています。所属は谷中研究室です。 0. 概要 本文に入る前に、このレポートの概要を書きます。以下の図はこのインターンレポートの背景と手法をまとめた図です。このレポートでは第 3 章で「言語モデルを用いた要約生成」、「hallucination」、「日本語のグラフ」について説明した後、第 4 章でグラフ生成手順と halluc
ChatGPT（GPT-4）にE2E自動テストを書かせてみた - Qiita
2023/3/15は完全にGPT-4の話題でもちきりでした。 私も触ってみたところ「これはすごい」と思ったので即課金して色々試していまして、 本業の一部であるE2Eの自動テストを書かせたらどうなるんだろう、を試してみました。 条件など テスト対象はHOTEL PLANISPHERE - テスト自動化練習サイト いつもお世話になっております ChatGPTとのやりとりはModel: GPT-4で3/15~16にかけて E2E自動テストを書かせてみた まずは最初の依頼。 次のサイトに対して、自動E2Eテストを作成したいです。 Python, Playwright, pytestのテストコードを書いてください。 https://hotel.testplanisphere.dev/ja/ ChatGPTが出力したPython+Playwrightのコード これに対する返答が以下です。 --ここから
GitHub - chainloop-dev/chainloop: Chainloop is an Open Source Metadata Vault for your Software Supply Chain metadata, SBOMs, VEX, SARIF files, QA reports, and more.
Chainloop is an open-source Software Supply Chain control plane, a single source of truth for metadata and artifacts, plus a declarative attestation process. With Chainloop, SecOps teams can declaratively state the pieces of evidence and artifact expectations for their organization’s CI/CD workflows. At the same time, they can rest assured that the metadata will reach the desired destination for s
吉祥寺.pm32_なぜ人は組織から去っていくのか？
吉祥寺.pm32におけるトークパート「なぜ人は組織から去っていくのか？」の登壇資料です。 ■イベント情報 https://yumenosora.connpass.com/event/241175/ ■今後のイベントについてはこちら https://yumenosora.connpass.com/ ■虎の穴ラボ 採用サイト https://yumenosora.co.jp/tora-lab/
GPT-4で新しいプログラミング言語「TenetLang」を生み出す、チャットAIは既にプログラミングの何たるかをかなり理解している模様
OpenAIが作成したチャットAIの「GPT-4」を利用して、新しいプログラミング言語の「TenetLang」をコーダーのルークさんが作成しています。 GPT-4 Designed a Programming Language https://lukebechtel.com/blog/gpt4-generating-code GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、世界中に存在するあらゆるプログラミング言語を何十億回も読み込んでいます。LLMはプログラミングも可能であることは知られていますが、ルークさんは「私の知る限り、GPT-4で独自のプログラミング言語を作成するといった事例はこれまでありません」と記しています。そこで、ルークさんはGPT-4を使って新しいプログラミング言語を創造することに決めた模様。 ルークさんは最初にGPT-4に対して「ソフトウェア開発における大まかな統一理論
sue445とOSSと社内ツール #subcul_dev
サブカル業界Developers 勉強会 Vol.4( https://subculturedev.connpass.com/event/275395/ )の発表資料です
使いこなして効率アップ！ ChromeのデベロッパーツールでCSSを検証する方法 - ICS MEDIA
ウェブ制作をする上でCSSでのスタイルの記述は必須ですが、意外とデバッグが難しくデザイン通りに実装するには手間がかかります。 そんなときに活躍するのがGoogle Chromeの「デベロッパーツール」です。視覚的にCSSのスタイルが確認、変更できるので、うまく活用することでCSSのデバッグを迅速に行うことができます。 この記事ではデベロッパーツールでCSSをデバッグする方法や便利な機能などを紹介します。記事で使用しているデモは以下のリンクから確認できるので、実際にデベロッパーツールで操作しながら読み進めてみてください。 サンプルを別ウインドウで開く ソースコードを確認する 1. DOMのスタイルを確認 / 変更する デベロッパーツールでは、画面上でスタイルの確認、変更ができます。 (1)デベロッパーツールを開く まずはGoogle Chromeを開きます。 確認したい箇所を右クリックし、［
AIプロ集団から見た「ChatGPTの歴史」 たった5年で何が起こったのか
IT業界において大規模言語AIサービス「ChatGPT」が大盛り上がりだ。2023年に入ってからはあらゆる業界の企業がChatGPTを使ったサービスをこぞって発表している。IT超大手GAFAMも続々大規模言語AIの活用方針を打ち出している。 そんなChatGPTはどうやってここまでの人気を得るに至ったのか。日本語特化の大規模言語AIを開発してきた東大発ベンチャー・ELYZA（東京都文京区）は3月16日の発表会で、今この業界で何が起きているのかを、歴史とともに解説した。 GAFAMが続々アプローチ IT業界が一瞬でAIカラーに染まる ChatGPTは2022年11月の公開以降、飛ぶ鳥を落とす勢いでユーザーを獲得してきた。ユーザー数はリリースから5日で100万人、2カ月で1億人を突破した。米Microsoftは開発元の米OpenAIにもともと10億ドルを出資していたが、ChatGPT登場後さら
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価するために50人超の専門家らを含む"レッドチーム"を結成。2022年8月から8ヶ月に渡ってリスクの評価とその軽減に向けたチューニングを実施してきた リスク評価における実験の中には「自身をコピーするプログラムを実行できるGPT-4が自己増殖をしないか確認する」と
ChatGPTのプロンプトデザインって何だ？
この前、公園を散歩しながらスマホでウイークリー落合の番組を聞いていたら、そこで落合さんがChatGPTに謎の呪文？コマンド？のようなものを入力していた。 https://newspicks.com/movie-series/87?movieId=2528 その時はまったく意味がサーパリ分からなかったので、まったく意識に入ってこないでスルーしてしまった。 清水さんのnote記事によれば、新登場したGPT-4で物語を作って遊んでいたら、落合さんから例の呪文？が送られてきたそうだ。 それを入力したら何か物語の筋書きが生成されたらしい。 GPT-4使ってみた コマンドを転載させてもらうが、このようなものだった↓ #[このコンテンツは [Goal] を SeekするためのTemplateです］ - [コンテンツの詳細]: - [Goal]： - Goalを達成するため
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AIコンシェルジュ「Kevin」の開発秘話
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GitHub - langflow-ai/langflow: ⛓️ Langflow is a dynamic graph where each node is an executable unit. Its modular and interactive design fosters rapid experimentation and prototyping, pushing hard on the limits of creativity.
GitHub - mpoon/gpt-repository-loader: Convert code repos into an LLM prompt-friendly format. Mostly built by GPT-4.
エンジニアのためのドキュメントライティング / Docs for Developers