こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま

この<Icon />コンポーネントを使用すると、以下キャプチャのようになります。 UI ライブラリから提供されているものを使用する選択肢もありますが、デザイナーが用意した SVG を使用する場合は自作する必要があります。自作<Icon />コンポーネントのフォルダ構成は、概ね以下のようになるでしょう。 SVG Icon Component をどう作るか アイコン画像を背景画像ではなく SVG にする理由は「塗り色」を動的に変更したいためです。新色を追加するとき、全種のアイコン画像を追加するのは大変です。SVG であれば、要素に対しpath { fill: #ff0; }のように CSS 指定をすることで動的に塗り色を変更できるため、このようなケースでは「インラインレンダリング」が選択できます。インラインレンダリングであれば、塗り色だけでなくサイズも動的に変更できます。 ただし、インラインレ

Dataset Japanese subset of the mC4 dataset Training Trained for 3000 steps on top of the MPT 7b checkpoint mosaicml/mpt-7b How to load Before running this model, please install the following pip package: pip install einops To load the model, run the following command. from transformers import AutoModelForCausalLM model_name = "lightblue/japanese-mpt-7b" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained

Webアプリケーションでは、DOMの要素にイベントリスナ(イベントハンドラ)を取り付けることで、ユーザーによる様々な操作 (クリックなど) に応じて処理を行うことができます。 しかし、イベントリスナを登録しても、他のイベントリスナとの干渉によって意図した通りに発火しないことがあります。ここではその調査方法を紹介します。 前提知識: イベントバブリングイベントについては筆者の過去記事でも解説しましたが、あらためてここでも説明します。イベントバブリングを理解することが、イベントデバッグの近道だからです。 DOMにおいて、要素はネストすることによって木構造を形成します。ある要素(ターゲット要素)がクリックされるなどしてイベントが発生したとき、イベントはその要素自体だけではなく、その祖先要素にも送られます。これをイベントバブリングといいます。 イベントバブリングは2つの段階に分けられます。 Cap