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
わたしがベッドで仕事をするようになったわけ｜kon
この記事は freee Designers Advent Calendar の 16 日目です！ はじめまして！ freee株式会社でUX ResearchOpsをしているkonと申します。 ResearchOpsってなに？っていう話もあるのですが(これはまたおいおい書いてみたい)、今回はじめてfreee Designers Advent Calendarに参加するにあたっては、30代半ばにして中途障がい者となった私個人のfreeeでの働き方を書いてみたいと思います！ ベッドでしごと？現在私はこの記事を、自宅のリビングのベッドの上で書いています。 普段のfreeeでの業務スタイルも同じく、フルリモートで、しかもベッドに横になったまま仕事をしています。 もっと言えば、自宅への往診を利用して点滴をうけながら仕事する日もあったりします。 自宅のリビングで点滴を受けながらおしごとそれは決して無理を
プログラミングというより物事が出来る思考法～実践編｜牛尾 剛
大変多く読んでいただいた「プログラミングというより物事が出来る思考法」というポストや、世界一流エンジニアの思考法の書籍で紹介した内容がある。 私の職場でも、ものすごく出来る人が「実践」しているところを何回も目撃しているので「実践編」として皆さんにシェアしようと思って今回のポストを書いてみた。 タイトルにもある通り、私はエンジニアだが、ビジネス書である書籍と書かれた多くの思考法と同じく、あまりエンジニアリングというものに関係ない要素であると感じている。 上記のポストや書籍でシェアした内容を端的に言うと「理解には時間がかかるがかける価値が十分あり、それによって自分が物事をコントロールしている感覚を身につけることが出来る」という自分の小さな発見だ。私がこのことを最初に発見したのは、新卒の出来る人々との出来事がきっかけだが、今回その小さな自分なりの発見を後押しするような出来事がいくつかあった。それ
Copilot Studioを使ってみた。注意点と実際にかかるお金の話など｜shi3z
Copilot StudioはMicrosoft 365 E5というお高いパッケージに入らないとプレビュー版すら使えないらしい。 仕方ないので会社で入りましたよ。会社に所属してるのは3人だけど、E5だと25人分のアカウントがついてくる。 しかし!!! 金さえ払えば使えるというほどイージーなものではなかったので皆さんにお伝えします。ちなみにE5に入っただけで月額45000円(1800円x25で)になりました(ただし七日間の試用期間中にキャンセルすれば無料に)。 まずMicrosoft365で企業アカウントを作り、会社のメンバー的な人に個人アカウントを発行します(この時点でかなりハードルが高い)。 そしてCopilot Studioのページからリンクに飛べば、企業の個人アカウントでログインできた。やったぜ! しかしログインしても、様子がおかしい。 なんかフローチャートが出てきて、フローチャート
はてな民には漫才がわからぬ｜さいたま
Mー１三回戦のとある漫才がヘイト漫才であると告発する女性自身記事。 それに呼応したはてなブックマーク民がまたまたバカの群れと化しています。 大変残念無惨な光景です。 １．「ゆかいな議事録」の漫才の解説Youtube M-1グランプリ2023公式チャンネルまずは当該漫才の内容を確認しましょう。 向かって左のメガネはボケ（異常者）であって、 「色んな政治家の選挙活動のお手伝いに行ってた」 「政治のことが大好きで政治の話ばっかりしてくる」 「会話したことある人が何人か捕まってます」 などと、異常な奴であることが開幕から示唆されています。 そしてそのメガネは、よそ見して人にぶつかる・浮気がバレる・出した食事に髪の毛入ってる・漫才がスベるといった自分の落ち度が責められている場面で中国の話をすることを繰り返します。 つまりは「中国問題を持ち出すことで自分に向いた矛先を逸らすソリューション」というものが
プログラミング初心者がゲーム感覚で楽しく学べる無料サービス16選｜苦しんでプログラミングを学んだ柴犬（くるしば）
こんにちは。 苦しんでプログラミングを学んだ柴犬こと、「くるしば」と申します。 元々コンサルタントの仕事をしていましたが、独学でプログラミングを学習し、Webサービスを作って起業しました。 その後個人で開発したサービスを売却したり、また別のIT系の会社を創業、経営したりしています。 去年の8月から下記のTwitterにてプログラミング学習に関して発信し始め、ありがたいことに10000人以上の方々にフォローして頂きました。 プログラミング初心者に絶対覚えてほしい、ググる時の効率が10倍上がるコツ pic.twitter.com/hK1ZhNavwh — くるしば | 読めば10倍効率が上がるプログラミング学習の教科書 (@shiba_program) September 13, 2022 技術書、Webサービス、QiitaやzennのWeb記事など、最近は本当にプログラミングを学習できるコン
ちだいさんや宮台先生が何を言っているのかの詳細｜さいたま
この件。 選挙ウォッチャーちだいさんが処理水放出の問題点を動画にして発表し、社会学者宮台真司先生が「すばらしい。本質を抽象的に概念化しています。」と激賞し（て袋叩きに遭っ）ている件です。 １．批判派はちだいさんや宮台先生の話を理解してる？https://www.youtube.com/watch?v=aPME0zqGHFM 発端は石渡智大さんのこの動画ですが、 ギャーギャーとちだいさんや宮台先生を批判してる人達に聞きたい。 あなた達はちだいさんが動画で述べてる内容、ちゃんと理解出来てます？ 私は理解出来ませんでした。 動画見てる間ずっと「何言ってんだこれ？？？」でした。 しかしコメント欄は「さすがちだいさん！」「わかりやすい！」「お見事！」という賞賛に溢れているし、Xでも同じように「問題を完璧に表現している！天才！」みたいな肯定的引用が多数あります。 私は当初傲慢にもこう思いました。 「こ
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
逮捕された頂き女子「りりちゃん」のマニュアルには何が書かれていたのか｜山野祐介
「頂き女子」を名乗っていた「りりちゃん」が逮捕された、というニュースを見た。リンクは以下。 「頂き女子りり」を逮捕 恋愛感情利用し男性から金をだまし取るマニュアルを販売か 詐欺幇助の疑い 「頂き女子」とは、「男性からお金を頂く女子」という意味で、恐らくりりちゃんの作った造語だと思われる。 パパ活をする女性に、男性から現金をだまし取るためのマニュアルを販売した詐欺ほう助の疑いで逮捕されたようだ……が、正直「逆に今まで捕まってなかったのか」という感想が先に来てしまった。詐欺は立件が難しいから本人は詐欺で捕まらず、マニュアルの販売で逮捕されるというのもすごい話だが。 そういえば、このりりちゃんが販売していたマニュアルを持っていたので、読み返してその辺のことを書こうと思う。ただ、このマニュアルにはいくつかバージョンがあるらしく、俺が持っているこれが逮捕の決め手になったものかどうかは知らない。 記憶
三菱MRJはなぜ失敗したのか｜ブースカちゃん
とても長くなりました。10,000字を超えています。 途中で読み疲れちゃうようだったら、ブックマークなどを利用して、分けて読んでいただけると幸いです。 なにがあったのか、まず事実関係を確認「売れなかった」からではない。一部の論者は「MRJはユーザーのニーズに合っていないから失敗した」とかいう誤解をしているようですが、そうではありません。ニーズに合っていたか、よい飛行機だったか、という問題ではないのです。旅客機の開発はお金と時間がかかるので、最初に「見込み客」との契約を行い、それが成立した時点で開発を決定するのです。この顧客を「ローンチ・カストマー」と言います。 MRJの場合、ローンチ・カストマーは全日空でしたが、開発が進むにつれて海外からの発注も獲得しており、将来的に採算がとれるかどうかは別として、「顧客ニーズに合わない」的外れの製品ではありませんでした。 もちろん、これから開発する飛行機
ChatGPTを使った社内ドキュメントを読み込んで回答できるアシスタントBotを作りました！｜howdy39
※2023.04.25 予想以上に見られているので追記 ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。 入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。 この記事は STORES PX Advent Calendar 2023 Spring 16日目の記事です こんにちは！STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている@howdy39です。 先日、社内向けにChatGPTを使ったアシスタントBot（Slack Bot）を開発しリリースしたのでそのご紹介記事になります。 リリースアナウンスのSlackメッセージどんなBOT？STORES
Swift未経験の医師が、ChatGPTを使って30分でiOSアプリを作った話｜Shohei
株式会社Ubie、プロダクト開発スペシャリスト・医師の原瀬です。 今回は、今注目されているChatGPTを使って、ごく初歩的なiOSアプリを作ってみたので、ここにまとめてみました。ChatGPTの凄さは既に様々な場所で取り扱われていますが、百聞は一見にしかず、ということで実際に自分で触ってわかったこと、感じたことを共有したいと思います。 私自身はヘルステックベンチャーで勤務していますが、バックグラウンドは医師でコーディングやSwiftも全くの未経験です。 ちなみに、自分の経験したことをそのまま書き出したい、という気持ちがあるので、このnoteの作成には一切ChatGPTを使っていません。 なぜアプリを作ってみようと思ったのかそもそも、なぜエンジニアリソースが豊富な環境の中、自分自身でアプリを作ってみようと思ったのか。「単純な興味です」と言ってしまえばそれまでかもしれませんが、以前から感じて
エンジニア兼SF作家がGPT-4執筆支援を実戦投入できないか実験してわかったこと｜Anno Takahiro
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1）AI読者モニター：書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜！ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
【ChatGPT】これだけ覚えればOK？ゴールシークプロンプトが誰でも使えて最強すぎた｜Masaki KANAI
このnoteのターゲットChatGPTを使ってるけど、イマイチ使いこなせていない人 ChatGPTにどんな指示をしていいか迷っている人 このnoteで得られることゴールシークプロンプトの概要を理解できる ゴールシークプロントの使い方が分かる ゴールシークプロンプトとは聞き慣れない単語だと思うので、まずはそれぞれの言葉を説明しますね。 ■ ゴール：AIを使ってユーザーが達成したい目標 ■ シーク：探す, 探し求める ■ プロンプト：AIに指示するために入力する文章 つまり、ゴールシークプロンプトとは「ゴールを自ら探しに行ってくれるプロンプト」のことです。 ゴールシークプロンプトがすごい理由ゴールシークプロンプトがすごい理由は、以下の３点。 1. 曖昧なゴール設定でも、AIが明確なゴールを探してくれる 2. AIと対話しながらゴールを探せる 3. 汎用性のある形に変更もできる ChatGPTに
LLMが変える、ユーザインターフェースの未来｜Dory
こんにちは、Doryと申します！ 2022年末からChatGPTをはじめとしたAI技術が爆発的に普及しはじめ、とてもワクワクしながら毎日を過ごしています。 本日は、昨今のAI技術がユーザインターフェースにどんな変化をもたらすか？という観点から記事を書いてみました。 CUI→GUI→NUI→？人間とコンピュータの接点であるユーザインターフェースは、その時代の最新技術を取り込むかたちで、これまで進化を遂げてきました。 70年代ごろ：CUI（Character User Interface） キーボードを使用した文字によるコマンド入力 いわゆる"黒い画面"のユーザインターフェース 80年代ごろ：GUI（Graphical User Interface） マウスなどのポインティングデバイスによる操作 画像や記号を用いて、情報を“モノ”として直感的に扱うユーザインターフェース 現代：NUI（Natu
自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム｜衆議院議員 塩崎彰久（あきひさ）
GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 2024年2月16日（金）8時〜9時 (＊25日英語版追加） テーマ：責任あるAI推進基本法（仮）について 昨年4月のAIホワイトペーパー発表以降、半年以上にわたり生成AIの法的ガバナンスのあり方について国内外のローメーカー、学者、実務家の方などと議論を重ねてきました。こうした検討を踏まえ、「フロンティアAIモデル」と呼ばれる特に強力な生成AIに対する我が国の新たな法的ガバナンスの一つの私案として、「責任あるAI推進基本法（仮）」を本日公表しま
GPT-4以降，英語が最強のプログラミング言語になりつつある状況をまじめに考えてみる．｜落合陽一
落合陽一が下記のように述べていました．step-by-stepで文章の意味を解釈し，足りない言葉を文脈から保管し，わかりやすく具体的な言葉で説明した後，日本語の研究者にわかりやすいように，語順を入れ替えたり，単語を具体的なものや抽象的なもの，専門用語や非専門用語で置き換え，ブレインストーミングし，段落を並び替えて，わかりやすい文章を作成してください．文章は１０００字で出力してください．最終結果だけ出力してください． タイトル：GPT-4以降、英語が最強のプログラミング言語になりつつある状況を真剣に考えてみるこれからの時代、英語がプログラミング言語としての地位を確立し、最強のプログラミング言語となる可能性があるということを真剣に考えるべきだ。その理由として、以下の点から説明していく。 https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdfまず、GPT-4の登場によって
【速報】Stability AIはClipdropの新機能『Stable Diffusion Reimagine』を発表しました。｜Stability AI 日本公式
【速報】Stability AIはClipdropの新機能『Stable Diffusion Reimagine』を発表しました。 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 クリップドロップツール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
行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
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