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定期的に更新・追加していきます。 セキュリティガイドライン、フレームワーク集 サイバーセキュリティガイドラインやフレームワーク等を参照することは、自組織でのセキュリティステータスを把握し、実際にセキュリティ施策を打つうえで非常に重要となります。 ただ、これらの文書の要件を満たすような施策を実施するためには、 1. 自組織が適用（組織・技術的に対策）したい各種ガイドラインやフレームワーク等を選定する 2. これら文書における抽象的な要件を具体的な要件へ落とし込む 3. 具体的な要件を満たすために最適なセキュリティ策を実施する のような流れを踏む必要があります。 2、3についてはセキュリティ策や技術動向に精通したセキュリティ専門家による対応が求められますが、1については自組織が目指す目的に依存するため専門家の手を借りずともある程度は対応することができます。 また、業界や技術等の軸で存在感のある

こんにちは、調理師でヨムーノライターのだいきです。 ナポリタンと聞くと、レトロな喫茶店で食べるどこか懐かしい味を想像しませんか？ホッとする味というか。 まあ僕はレトロな喫茶店って行ったことないんですけどね(笑)。僕的には、弁当に入っているハンバーグの下にひいてあるナポリタンの方が馴染みがあります。あれって不思議ですよね。 と、そんなことは置いておいて。今回はとある番組で紹介されていた「ナポリタンを超えたナポリタン」を紹介します。普段のナポリタンが確実に美味しくなりますので、ぜひ最後までご覧ください。 ミシュランシェフの「ナポリタンを超えたナポリタン」 「ナポリタンを超えたナポリタン」は、ミシュラン東京2020で星を獲得した、レストランsioのオーナーだった鳥羽周作さんのレシピです。 日本テレビ系『スッキリ(2020年4月30日放送)』では、水卜アナが「ナポリタンを超えたナポリタン」に挑戦し

技術革新に適応しようとするイヌさんInkdropというMarkdownノートアプリを作り続けて7年になる。 お陰さまでその売上でずっと生活できている。 これまで個人開発でどう継続していくかについて「ユーザの退会理由をあれこれ考えない」とか「アプリの売上目標を立てるのをやめました」とか、ビジネス面あるいはメンタル面からいろいろ書いてきた。 今回は、技術面にフォーカスして、どう継続して開発していくかについてシェアしたい。 TL;DR最初はとにかく最速でリリースする事を最優先する迷ったら「ときめく方」を選べ程よいところで切り上げて開発を進める使っているモジュールがdeprecatedされるなんてザラだと覚悟する古いから悪いとは限らないシンプルにしていく老舗から継続の秘訣を学ぶ運ゲー要素は排除しきれない最初はとにかく最速でリリースする事を目標に技術選定する開発計画とビジネス計画は切っても切り離せな

皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての

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

クラウド使いなエンジニアの皆様、猛暑と円安の中いかがお過ごしですか。上層部からインフラコスト削減を突きつけられてはおりませんでしょうか。 今回はおそらく初めてコスト削減についてAWSを軸に書いていきますが、考え方はどこの環境でも似たりよったりなので何かしらの足しになればと思う次第であります。 目次 長いです。ひきかえしたほうがいいぞ！ コミュニティに捧げます AWSの売上 コスト削減とは 三大使命 コスト状況整理 Load Balancer 参考リンク 統合による削減 EC2 Autoscaling 参考リンク 情報整理 古いインスタンスタイプの変更 スケジュールの調整 スポットインスタンスの適用 軽量インスタンスの統合・サーバーレス化 アプリケーション処理の軽減 EC2 EBS EBSは高い 不要EBSを削除・スナップショット化 ボリュームタイプの変更 EC2 AMI NAT Gatew

Stability AIは日本語向け画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」を一般公開しました。入力した画像に対して文字で説明を生成できる画像キャプション機能に加え、画像についての質問を文字で入力することで回答することもできます。 Japanese InstructBLIP Alpha「Japanese InstructBLIP Alpha」は、先日公開された日本語向け指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を拡張した、画像を元にしたテキストが生成されるモデルです。 「Japanese InstructBLIP Alpha」は、高いパフォーマンスが報告されている画像言語モデルInstructBLIPのモデル構造を用いております。少ない日本語データセットで高性能なモデルを構築するために、モデルの一部を大規模な

Googleが「Project IDX」発表。生成的AIが支援するマルチプラットフォーム、フルスタックアプリ開発対応のWebIDE Googleは、Webブラウザベースの新しい統合開発環境「Project IDX」を発表しました。 Project IDXは、モバイルやデスクトップなどのマルチプラットフォームに対応したフルスタックのWebアプリケーションを、さまざまなフレームワークや生成的AIの支援などを活用して効率的に開発するための、Webブラウザから利用可能な統合開発環境です。 Googleは長年にわたってマルチプラットフォーム対応のアプリケーション開発に取り組んでおり、それがAngularやFlutter、Firebase、そしてGoogle Cloudなどに反映されてきました。 Project IDXは、そうした同社のマルチプラットフォームアプリ開発をさらに前進させるために実験的に始

皆さんご存じのとおり、5月29日に国税庁から信託型ストック・オプションが給与所得に該当するとの解釈がでました。これと同時に国税庁は、税制適格ストック・オプションの権利行使価額を決めるために必要な付与契約時の株価算定ルールについて、新たな通達を設けてパブリックコメントにかけました。この通達は、ストック・オプションが税制適格となるために必要な「権利行使価格がストック・オプション付与時の普通株式の株価以上であること」という要件について、権利行使価格を配当還元方式の算定や、純資産価額方式により純資産から残余財産優先分配額を差し引いた額をベースに算定することができることを認めたもので、効きの良い（すごく儲かる）ストック・オプションを出せるようにしたものです。 大きなインセンティブを持つストック・オプションを税制優遇のもとで発行することができるようになりましたので、信託型ストック・オプションを導入して

2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(

GPT-1は1億1700万個のパラメーターを持つ言語モデルで、GPT-2では15億、GPT-3では1750億とパラメーター数が増加するにつれて言語モデルの性能が上がってきています。しかしパラメーター数が増加するにつれてトレーニングに必要なデータの数やトレーニング中に使用するメモリの量も増加し、トレーニングのコストが大きく増加してしまいます。そんな中、メモリの消費量を激減させつつ少ないデータでトレーニングできる手法「QLoRA」が登場しました。 [2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://arxiv.org/abs/2305.14314 artidoro/qlora: QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://github.com/art

近年はChatGPTやBardなどの対話型AIが相次いでリリースされ、人間の質問や呼びかけに対して非常に高精度な回答ができることで注目を浴びていますが、これらの対話型AIは時に真実ではないことを真実かのように話す「ハルシネーション(幻覚)」を起こすことがあります。そこで、膨大な数のAPIから適切なものを呼び出し、幻覚を大幅に減らすことができる言語モデル「Gorilla」を、アメリカ・カリフォルニア大学バークレー校とMicrosoft Researchの研究チームが公開しました。 Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs https://arxiv.org/abs/2305.15334 Gorilla https://gorilla.cs.berkeley.edu/ GitHub - ShishirPatil/gori

無料＆オープンソースで使える自動化サービス「n8n」を利用して、「GIGAZINEのRSSフィードから1日1回タイトルとURLを取得し、既存のGoogle スプレッドシートに出力する」という基本的なワークフローを構築してみました。 n8n.io - a powerful workflow automation tool https://n8n.io/ GIGAZINEは以前にn8nを自サーバー上に構築しており、そのときの手順を記事化しています。n8nの導入方法を知りたい人はまず以下の記事をチェックしてください。 無料でIFTTTやZapierっぽく全自動連携できる「n8n」を自サーバー上に構築してみた - GIGAZINE まずはn8nにアクセスして「Add Workflow」をクリックします。 次に中央の＋アイコンをクリック。 「On a schedule」をクリックします。 トリガーの

StableLMのファインチューニングってできるのかな？と調べたところ、GitHubのIssueで「モデル自体の性能がまだ良くないから、ファインチューニングの段階ではないよ」というコメントがありまして。 シートの中身を見てみるlm-evalシートstablelm-base-alpha-7bは54行目にありまして、確かに他の言語モデルと比較するとまだまだな性能のようです。応援したいですね。 シートの列の意味それぞれの列の意味については推定ですが以下の通りです。 RAM 言語モデルのGPUメモリ消費量。 lambada(ppl) LAMBADAデータセットによる測定値。ロングレンジの言語理解能力をテストする（文章全体を読まないと答えられないタスクでの評価）。PPLはPerplexityという指標で、モデルの予測の不確かさを示す。PPLが低いほど、モデルの予測精度が高い。 lambada(acc

Design thinking was supposed to fix the world. Where did it go wrong? When Kyle Cornforth first walked into IDEO’s San Francisco offices in 2011, she felt she had entered a whole new world. At the time, Cornforth was a director at the Edible Schoolyard Project, a nonprofit that uses gardening and cooking in schools to teach and to provide nutritious food. She was there to meet with IDEO.org, a new

皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 この記事はGPTでチャットボットを作ってみるシリーズ第3弾です。 第1弾と第2弾もぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com 第1弾では、GPTになるべく正確な回答をさせるために、回答の情報を持つ文書を検索し、それをもとに回答を生成するという内容を試しました。 文書をもとに回答を生成することで比較的正確な回答を取得することができました。 ただし、この回答も必ずしも正確な回答とは限らないので、どれくらい信頼していいのかを自動で判定する仕組みが欲しくなります。 今回は第1弾のシ