バーチャルYouTuberとはどんな労働か？：疲労するペルソナのおもちゃ的労働
ただ遊んでいるだけ？バーチャルYouTuberはどのような種類の労働をしているのだろうか？ 彼らはいっけんただ遊んでいるだけのようにみえる。YouTuberであれば、ふつうの人ができないようなふざけた企画を実行してみたり、バーチャルYouTuberであればもっぱらゲーム実況配信をしていたりしている。 しかし、彼らはしばしば疲れている。そのペルソナは疲れを隠しきれない。もし遊んでいるだけなら、疲れるということはない、疲れる前にやめられる。でも彼らは疲れても配信を止められない。それは配信が彼らの労働＝仕事だからだ。では、彼らは配信という仕事の何に疲れるのだろうか？ そのもっとも目立つ理由の多くは、彼らへの心ない誹謗中傷であろう。彼らへの何らかの理由に基づいた悪意や敵対心に基づいて、彼らのキャラクターの名前を使って、そのキャラクターをまとう本人＝中の人にまで貫通するような呪いがかけられる。 けれ
LangChainの「Chain」や「Agent」を使う時は注意が必要 「Chat APIの形式を活かした実装かどうか」の確認方法
「LangChainソースコードリーディング／テーマ：OpenAI Chat APIを『ちゃんと』使う」は、LangChainでOpenAI Chat APIを「ちゃんと」使うことをテーマとして、ソースコードリーディングを実施する勉強会です。ここで大嶋勇樹氏が登壇。続いて、Memory機能がChat APIをちゃんと使っているかを実際のソースコードから確認します。 LangChainにはなぜMemoryという機能があるのか 大嶋勇樹氏：続いて、OpenAI Chat APIを「ちゃんと」使うには、ということをもう少しやっていこうと思います。 ここではLangChainのMemory機能を扱おうと思いますが、LangChainにはMemoryという機能があります。なぜそんな機能があるのかの背景からいきます。 そもそも、LangChainなしのOpenAIのAPIというものは、前回のやり取りを
LLM開発のフロー | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは、SAIG/MLOpsチームでアルバイトをしている板野・平野です。 今回は、昨今注目されている大規模言語モデル(LLM)の開発においてMLOpsチームがやるべきことを考えるため、まずはLLM開発の流れを調査・整理しました。 本記事はその内容を「LLM開発のフロー」という題目でまとめたものです。LLMを本番運用するときに考慮すべきこと、LLM開発・運用を支援するサービスやツール・LLMシステムの構成例などについては、「LLM開発でMLOpsチームがやるべきこと」と題して別記事でご紹介していますので、ぜひ併せてご覧ください。 ここでのLLM開発とは、「LLM自体の開発」および「LLMを活用したシステム開発」の両方を含みます。また、「LLM自体の開発」は学習フェーズ、「LLMを活用したシステム開発」は推論フェーズ、として記載しています。 本記事ではLLM開発における各フェーズの
「YAMLの本来の使い方」を仕様から読み取ってみる | Wantedly Engineer Blog
YAMLは「便利なJSON」として使われることが多い一方、その複雑性から落とし穴も多く、しばしば批判の対象になります。 なぜYAMLはそこまで複雑なのでしょうか? その背景のひとつは、本来のYAMLがJSONとは大きく異なる目的意識で作られているからです。 本稿ではYAML specに従う形でYAMLのコンセプトを解説することを目指します。残念ながら、ここに書かれているYAMLの思想は実際には実用されているとは言い難いですし、これらの背景を理解しても「YAMLは複雑だ」という事実がひっくり返ることはないでしょう。それでも、YAMLの複雑さの源泉を体系的に理解し、YAMLとほどほどの距離感で付き合う助けにはなるのではないかと思います。 この記事ではこういう話をしますYAMLはJSONとは独立に、異なる目的で生まれた野心的な仕様であるアンカーやタグなどの強力な構文は、これらの目的を満たすために
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