タイトルに「ヤバい」「ヤバすぎる」が入った記事多すぎてヤバい

Large language models like GPT-4 are becoming increasingly capable, at an alarming rate. Within a couple of years, we won't need developers any more! …Or at least, that's the narrative going viral on Twitter. I'm much more optimistic about what these AI advancements mean for the future of software development. Keep reading.

最近話題になった大規模言語モデルをまとめました。 1. クラウドサービス1-1. GPT-4「GPT-4」は、「OpenAI」によって開発された大規模言語モデルです。 マルチモーダルで、テキストと画像のプロンプトを受け入れることができるようになりました。最大トークン数が4Kから32kに増えました。推論能力も飛躍的に向上しています。 現在、「ChatGPT Plus」(有料版)で制限付きで利用できる他、ウェイトリストの登録者を対象に「OpenAI API」での利用も開始しています。

はじめに CX事業本部アーキテクトチームの佐藤智樹です。 今回はタイトルの通り、LlamaIndexを使いOpenAIにAWS CDKに関する記事（DevelopersIOのもの)を200本以上でインデックスを作り、どのような返答が返ってくるのか試してみました。LlamaIndexとは、簡単な実装で個別のインデックスを作成しOpenAIのモデルに対して問い合わせできるインターフェースです。詳細は以下をご確認ください。 インデックスの対象となる記事 AWS CDKのタグが付いている記事で、2021年12月21日から2023年3月8日までの合計240本の記事を対象にします。こちらで1つのAWS CDKというジャンルに対してどれほど正確に回答できるようになっていくのか確認します。 やってみた ここからはOpenAIのキー設定やインデックス作成用のコード、回答に対してどんな結果を返すのか確認します

昨日（もう日付余裕で回ってるので一昨日だな）Findy さん主催のイベントで話してきた。 speakerdeck.com 背景 近年「エンジニアは事業貢献してこそ」「エンジニアもユーザファーストでビジネス貢献」といった言説がIT界隈で増えて来ている感じがしている。 ……とたまたま昨日関連してるようなしてないような話をしている エンジニアとビジネスの距離感の難しさ｜ばんくし｜note という記事があったので書き出しを真似してみたんだけど。 昨今、ビルドトラップに陥るな、アウトプットじゃなくアウトカムに着目しろ、って言われることが増えてますよね。でも僕は逆張りして、アウトプットにまず着目しろという声を上げておきたいのです。 開発生産性（いろいろある*1）の話をするときに、ディスカバリーとデリバリーの 2 軸で考えるのはコモディティ化してきたと思う。でも、それによって、デリバリーの重要性が薄くな

会議の議事録やムービーの作成など、文字起こしが必要な場面は多くありますが、手動での文字起こしは非常に面倒です。また、OpenAI製文字起こしAI「Whisper」を用いて文字起こしする方法もありますが、初期設定が難しいという問題も存在します。Whisperをメチャクチャ使いやすくした無料文字起こしサービス「writeout.ai」なら、超簡単かつ短時間で高精度な文字起こしを実現できるとのことなので、実際に使ってみました。 writeout.ai – Transcribe and translate any audio file https://writeout.ai/ 上記のリンクからwriteout.aiにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。文字起こしを行うには「Transcribes for free」をクリック。 すると、GitHubアカウントでのサインインを求められます

OpenAIのテキスト生成プログラム「ChatGPT」は大人気だが、その性能は科学研究に関して膨大な数の誤った情報を広める恐れをはらんでおり、内部機能を精査できるオープンソースの代替プログラムが必要であることなど、課題を指摘する論評が、権威ある学術誌「Nature」に掲載された。 「ChatGPT: five priorities for research」（ChatGPT：5つの優先すべき研究課題）というタイトルの論評で、研究者らは「専門的な研究に会話型AIを利用すれば、誤り、偏見、盗用が持ち込まれる可能性が高まる」点をきわめて広範な危険として挙げ、「ChatGPTを利用する研究者は、誤りや偏りのある情報によって誤った方向に導かれ、そこから得た結論を自身の思考や論文に取り込んでしまう危険がある」と指摘した。 この論評の筆頭著者は、オランダにあるアムステルダム大学の精神医学科・同大学医療セ

タイのバンコクでエンジニアリング・マネージャーをしている石坂です。 こちらの記事に触発されて、長年格闘している眼精疲労に対処するノウハウを書いてみます。 背景 かれこれ25年くらい眼精疲労と頭痛に悩まされる ひどいときは嘔吐や発熱を伴うことも 眼科・頭痛外来にも定期的に通うが、特別な異常は見つからず 低気圧や雨の日の頭痛もある 主な原因と思われるもの 高い眼圧 ドライアイ 肩こり ストレス ということで、対策・予防法としてはこのあたりになります。 眼圧を下げ、目の周りの筋肉をほぐす 肩や首まわりの筋肉をほぐす 運動・食事・睡眠、適切なストレス解消 以下に、個人的に役立ってきた対策を応急処置編と日頃の予防編に分けて記述します。 応急処置編 まずは眼精疲労と頭痛がすでに起きてしまっているケースでできることをいくつか挙げたいと思います。 目を温める 超定番ですが、これが一番よく効きます。目の周り

この記事について 爆発的な話題となっているChatGPTですが、そのあまりのシンプルさ、適用範囲の広さ、活用方法の多彩さから、その能力を十分に引き出すことはなかなか難しいものです。ChatGPTはソフトウェア開発の多くのプロセスに活用できますが、この記事ではコーディングフェーズでの活用についてまとめます。 応答は長い物が多いので、基本的に記載しません。ぜひChatGPTに入力してみてください。 ChatGPTの使い方に関するコツ 背景や前提を十分に伝える。 ChatGPTに質問の背景や前提を伝えることでより精度の高い結果が返ります。「このプログラムは〜を目的としたものの一部です。何をしているか説明してください。」のように質問に背景・前提を付け足すこと重要になることがあります。応答の精度が低いと感じた場合は、こういった前提条件などを付加して何度も質問してみましょう。 スレッド内では文脈を活用

GoogleでFlutter & DartのプロダクトとUX担当ディレクターTim Sneath氏は、アフリカのケニア共和国ナイロビで開催された「Flutter Forward 2023」の基調講演で次のように話し、Flutterの進化の方向性を示しました。 「Flutter for Webは汎用目的でデザインされてはいないことを明確にしておきたい。すでにDOMの分野で上手く行っているAngularやVue、Reactのような、DOMベースの新たなフレームワークを作ろうとしているわけではない。 そうではなく、（CanvasやWebAssemblyのような）新しいWeb標準をベースとする最初のフレームワークを作ろうとしているのだ。」 その上で、Flutter for WebがWebAssemblyをサポートする予定であることを明らかにしました。 「FlutterからWebAssemblyへの

OpenAIが開発した「ChatGPT」について、大きな可能性を期待する声がこのところ相次いでいる。ChatGPTは、人間の問いかけに応じて自然言語で対話ができる人工知能（AI）プログラムだ。 多くの人がChatGPTプログラムに新しさを感じ、唯一無二のものに違いないとして高い関心を抱いている。 だが、AIの研究者らは、そういう考えに異を唱えている。 「根底にある技術という点で、ChatGPTは特に革新的なものではない」と、MetaでチーフAIサイエンティストを務めるYann LeCun氏は米国時間1月19日、少数の報道関係者や企業幹部が参加した「Zoom」会議で語った。 LeCun氏は次のように述べた。「革新的なところは何もないが、世間ではそのように受け取られている」「まとめ方がうまいというだけであり、その点では見事だ」 同氏によれば、このようなデータ駆動型のAIシステムは、これまでにも

本記事は、Engineering Manager Advent Calenderの１日目です。 はじめに エンジニアリングマネージャ(EM)と呼ばれる職務を設置する企業が増えてきました。 私たちの主催したイベントEOF2019でも700名近い方に参加していだき、また多くの方にご協力いただき成功裏に終わることができました。 EM Meetup/EM.FMなどのムーブメントの中心の一翼を担わせていただき、その高まりを感じる一方で不安も感じます。このエンジニアリングマネージャという職務は非常に多岐にわたるケースが存在していますし、必要だとされるスキルもまちまちです。そして、多くの場合、その企業のステージや状況ごとに求めるものは違います。また、求めていることを明文化することすらされていないケースも存在します。 このことから、エンジニアリングマネージメント自体が一時的な潮流として消費され、消えていっ

2023年1月11日より開催された「Regional Scrum Gathering Tokyo 2023」の登壇資料です。 https://2023.scrumgatheringtokyo.org/index.html ----- Visionalのエンジニアリングに関する最新情報はTwitte…

はじめに 今年新卒として入社し、初めてのQiitaアドベントカレンダー参加です。 本当は先週末に受けたAWS SysOps Administratorの合格体験記を書きたかったのですが、普通に落ちたので別のことを書いていきます（リベンジ頑張ります） 今回の記事のテーマは、タイトルにもある通り 質問力 です。 質問力とは まず、質問力とは、 物事の不明点や疑問点などを相手に問いかけるスキル のことだそうです。 そして、質問力を高めることで以下のメリットが期待できます。 信頼関係の構築 質問力を習得すると、相手の興味や関心、考え方について、会話の中から効果的に引き出すことができ、相手をより深く知ることができます。 より多くの情報取得 様々な切り口からより多くの情報を引き出すことができるようになります。 問題の解決 質問力を高めることで、課題や障害に対して的確に問い、深掘りすることができるため、

SurrealDBというRust製データベースを知ったので紹介します。このデータベースはすごいです。リレーショナル、ドキュメント、グラフ、あらゆる種類のデータ構造を扱うことができ、かつインメモリ、単一ノード、分散環境、全てで動かすことができます。さらにHTTPやWebSocketによるアクセスと柔軟なユーザ認証、認可機能とがDB本体に内包されており、ブラウザから直に接続するWebDBとしても使えます。とにかくなんでもできる夢のデータベースといった感じです。 特徴 機能を挙げていたら多くなりすぎたので、特に面白い部分を挙げます。 配列やオブジェクトをネストした複雑なデータ構造を持てるのに、レコードリンクという機能によりリレーションに対応していてしかもSQLやMongoDBより簡潔にクエリが書ける。 スキーマレスで各レコードには任意のフィールドを持てるが、必要ならスキーマを定義することもできる