Deepseekでも使われてる技術「蒸留」ってなに？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI論文を手軽にキャッチアップできるpodcastのニュースレターを試験的に配信しています。 こんな感じのpodcastでスキマ時間に聞くだけで論文の概要をキャッチアップできます！ サンプル: https://open.spotify.com/episode/6OoOKIRmRAOrzk81cHp9hJ?si=V-xY1lp5SqavsXjSaK5jeg 元論文 この記事を読んで興味ある方はこちらのフォームから登録してみてください。 登録はこちらから → https://forms.gle/KbcYAz2AmDeKrGYT7 「蒸留」っ
俺が考える最強のITエンジニアキャリア戦略 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに だれしも自身のITエンジニアのキャリアについて悩んだことがあると思います。 所属する会社の評価軸だけではなく、世の中のITエンジニアのキャリアについても意識することで、より市場価値の高いキャリアを歩むことができると考えています。 今回の記事では世の中で一般的に知られているITエンジニアのキャリア、ポジションについて紹介します。 この中で自分はどこのポジションを目指したいのかをより具体的にして、自分に足りない能力は何かを定義し、今後のキャリア戦略に活かして頂ければと思います。 本記事では、以下の図のポジションについて説明します。
スケールアウトはもう要らない？DuckDBが描くシステム設計の新時代 🦆 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目的 本稿では、DuckDBがもたらす新しいシステム設計の可能性を探ります。特に、2024年時点で主流な「スケールアウト」モデルを前提としたデータ処理システムから、よりシンプルで効率的な「スケールアップ」モデルが将来的に主流となり得る理由を説明します。また、DuckDBの技術的特性、注目されている理由、具体的なその用途についても詳しく解説します。 対象読者 ソフトウェアアーキテクト：システム設計や運用コストの最適化を検討している人 データエンジニア：アプリケーションデータやログデータなどの様々なデータセットを効率的に処理したい人 システ
【図解解説/入門】ReactとJotaiを使って実用的なNotion風ノートアプリを開発するチュートリアル【Convex/TypeScript/MDXEditor】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは、Watanabe Jin(@Sictu_study)です。 2025年に入ってReact界隈に衝撃が走りました。これまでメンテナンスが全然されていなかった状態管理ライブラリ『Recoil』のプロジェクトが凍結されました。 2023年にMeta社のレイオフをきっかけにメンテナンスが半年以上されなくなっていたところに、React19が登場して対応できなくなった結果完全にRecoilはなくなりました。 Recoilは使いやすくMeta社が開発していたこともあり多くのプロジェクトで採用されていたため、代替に乗り換える必要が
【翻訳】Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2025/2/4 に出た "Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG"(Agentic RAGの調査) v3 を訳したものです。 原文はこちら 概要 大規模言語モデル(LLM)は、人間のようなテキスト生成と自然言語理解を可能にすることで、人工知能(AI)を革新しました。しかし、静的な訓練データに依存しているため、動的で実時間のクエリに応答する能力が限られ、出力が時代遅れや不正確になる可能性があります。RAG は、この問題の解決策として登場し、LLM に
【🚨無職発生注意報🚨】ヒトはこうして仕事を奪われる~Browser Use Tutorial~ - Qiita
はじめに 2025年はAIエージェントの年です。注目されているAIエージェントの一つが『AIが自動で自分のPC画面を操作』するBrowser Useというツールです。 Browser Useの面白さ Browser Useを使うと、AIが自動で自身のPC画面を操作することであらかじめ決めた目的を達成をしてくれます。 簡単な指示を出すだけで、自動でAIが色々操作してくれるのはキャッチーで衝撃的ですよね。 例えば下記のように完全自動でAIが記事を検索して記事の情報を取得してくれます。 簡単な指示でAIが自分で考えて画面操作をしてくれるのは近未来感ありますよね。 しかし、現場でAIを使いこなすには「AIがすごい」のレベルではまだ足りません。 実際に触ってみて何ができるのか？逆に何が苦手なのか？という肌感覚を持つことが非常に重要です。 そこで本記事は、その肌感覚を養うために実際にBrowser U
趣味開発Webアプリケーションのほぼ0円インフラ構成 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 趣味でWebサービスを作ったはいいものの、サーバーの運用にコストがかかり結局停止してしまった経験、ありませんか？ これらの趣味で作ったサービスはアクセス数が少なく、数日に1人程度しかアクセスがないことも多いため、収益がない場合がほとんどです。 しかし、せっかく開発したのだから動かし続けたい気持ちはあると思いますし、運用し続けることで機能追加などをしてさらに楽しめることもあると思います。 このような運用コストに悩みがちな趣味開発Webアプリケーションですが、自分は趣味で現在いくつかのWebアプリケーションを月当たり2円というほぼ無料と言っ
ウォーターフォールの反省とアジャイルの成功に必要なもの - Qiita
この記事では、「アジャイルはウォーターフォール時代の何を反省するのか」「アジャイルで何が改善するのか」について、個人的な考えを説明します 極端なことを言っている部分はあるので、誤解している箇所や異論があれば、やさしくコメントで教えていただければ幸いです 言いたいこと 「ウォーターフォール＝諸悪の根源」というのは誤解で、問題は請負契約にある 請負契約で「顧客の真の要望が実現されない」のは当然、インセンティブ設計がおかしい 日本版のアジャイルソフトウェア開発宣言には「外注よりも内製を」と書くべき 競争に勝つためには内製化は進む(でも内製化はとても難しい) ベンダーへ「君はアジャイルをやるか迷える立場じゃないよ」 目次 用語 ウォーターフォールは本当に諸悪の根源か？ 「ウォーターフォール＝諸悪の根源」という誤解 問題の原因は請負契約 なぜ請負契約は失敗しやすいのか？ ベンダーは「システム開発だけ
IPA(情報処理推進機構)が公開している資料が有益すぎる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回はIPA（情報処理推進機構）が無料で公開しているエンジニア向け資料をまとめました。エンジニアやIT担当者におすすめの資料を厳選しています。 今回紹介する資料の結論 安全なWebサイトの作り方 要件定義ガイド DXスキル標準 情報セキュリティ白書2024 DX白書 情報セキュリティ10大脅威 2024 簡易説明資料 情報漏えい対策のしおり AI社会実装推進調査報告書 安全なWebサイトの作り方 安全なWebサイトの作り方では、Webアプリやサイトを作る上で知っておくべきセキュリティ知識を基礎から網羅的に学ぶことができます。
AWS Lambda：API GatewayとApplication Load Balancerの違い - Qiita
AWS Lambdaを使ってサーバーレスでWeb APIを作る場合、Lambdaの呼び出し元としてAPI Gateway (API GW) もしくはApplication Load Balancer (ALB) のどちらかを選択することになる。この選択基準となる両者の違いを整理した。 API Gateway特有の機能 当然ながら、ALBではAPI Gatewayのリクエスト検証、データマッピング、アクセス制御、SDK生成といった機能は使えない。 プロトコル・ポート番号 API GWは443番でのHTTPS (TLS 1.2) のみをサポートする。（VPC Endpoint経由での呼び出しはできるが、この場合でもHTTPSのみとなる。） ALBは任意のポート番号でのHTTP/HTTPS（TLSバージョンも選択肢がある）をサポートする。 実行可能時間（タイムアウト時間） API GWは最長29
LambdaのオーソライザーでBASIC認証を追加する【言語不問】 - Qiita
前回作成したサーバーレスLaravelですが、BASIC認証を付与しようとしたら躓きました。 API Gatewayを経由すると、WWW-Authenticateヘッダーがx-amazn-remapped-www-authenticateに置き換えらます。その結果BASIC認証を求めるポップを表示できず無条件で４０１ Unauthorizedエラーだけを表示するWEBになります。 つまり問題はLambdaではなく、API Gatewayです。ALBでURLを設定すればこの問題はありません。ALB経由のLambdaを使ったサーバーレスLaravelのBASIC認証は通常のLaravelと同じです。53eda06 API Gateway経由でもBASIC認証を導入するには以下のように変更します。 別途新規のLambda関数を作成し、API Gateway上にオーソライザーとして登録する。 オー
要件定義｜3分で読める非機能要件について - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 要件定義関連の記事の投稿をしました。時間あればぜひ読んでみてください。 今回は「非機能要件」の 可用性 性能・拡張性 運用・保守性 移行性 セキュリティ システム環境・エコロジー の6項目について理解を深めてアウトプットしようと思います。 非機能要件｜6項目について 1. 可用性 システムが継続して利用可能な状態を維持する能力を指します。『稼働率』 で表現されます。シ
UIコンポーネントの大きさは外から制御しよう - Qiita
昨今のフロントエンド向けUIライブラリでは、コンポーネントの設計が重要です。この記事では、コンポーネントのスタイリング、その中でもとくにコンポーネントの大きさに関わるコンポーネント設計について考えます。 私の考える結論は、むやみに大きさを指定できるpropを生やさずに、CSSで外から大きさを制御できるようにしたほうがいいです。 コンポーネントの大きさを制御したい UIの一部分を再利用可能なコンポーネントとする場合、同じコンポーネントがさまざまな場面で使えるのが望ましいでしょう。コンポーネントが提供する機能にもよりますが、場面に応じてさまざまな大きさでコンポーネントを使用できたほうがよいこともあります。 具体例として、このようなコンポーネントを考えてみましょう。例はReactで示しますが、この記事の内容はReactとは関係ありません。 const Card: React.FC<React.P
「よーしパパ、Ollama で Llama-3-ELYZA-JP-8B 動かしちゃうぞー」 - Qiita
はじめに こんにちは、KDDIアジャイル開発センターのはしもと（仮名）です。 エンドレス水出しコーヒーの時期になりましたね。 今回は、Ollama を使って日本語に特化した大規模言語モデル Llama-3-ELYZA-JP-8B を動かす方法をご紹介します。 このモデルは、日本語の処理能力が高く、比較的軽量なので、ローカル環境での実行に適しています。さあその性能は如何ほどに！！！！？？？？はやくAIは俺から仕事を奪え。 Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、ELYZA社が開発した日本語に特化した大規模言語モデルです。Meta社の「Llama 3」シリーズをベースに、日本語での追加学習を行っています。80億パラメータという比較的小さなモデルサイズながら、「GPT-3.5 Turbo」や「Claude 3 Haiku」、「Gemini 1.0 P
社内Wikiを改善して、開発体験をより良くする - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに ◆この記事は何？ 社内Wikiの改善方法について紹介する記事です。 ◆この記事のねらい 社内Wikiを改善することで、チームの生産性や品質を向上させ、開発体験をより良くするのがねらいです。 先に結論 「ルール」ではなく「ポリシー」を設ける 「Working集」と「アーカイブ集」をつくる ページごとに目的を書く 大切な思考法 「中途半端なドキュメントは中途半端な文化を生む」 「誰でもできるは誰もやらなくなる」 社内Wikiのよくある課題 皆さんの社内Wikiで次のような課題を感じたことはありませんか。 情報が散乱 更新中のページ
draw.io (diagrams.net) の細かいテクニック - Qiita
みんな大好き draw.io (diagrams.net) の細かいテクニックです。 ちなみに、2020年2月あたりから、セキュリティ上の理由でサイトのドメインを diagrams.net に名称変更し始めているので、アクセス先はこちらに変更したりしましょう。 非圧縮XML形式のデフォルト化 ダイアグラムをファイル保存すると、デフォルトでは圧縮されたXMLになっていますが、これだと差分の確認・バージョン管理がしづらいです。 メニューの「拡張 (Extras)」->「圧縮 (Compressed)」のチェックを外すと非圧縮形式になるので、新しいファイルを作るたびにこれを実行しても良いのですが、忘れないように非圧縮XML形式をデフォルトにすると良いでしょう。 メニューの 拡張 (Extras) -> Configuration で開く設定ダイアログに以下を記載すると、アプリの再読み込み以降は非
エンジニア生存戦略2024 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 新社会人の皆さんもそうでない皆さんもこんにちは。 この記事を読む方々は将来に漠然とした不安を抱えている方かと思いますが、いかがでしょうか？わたしは抱えています。 このエントリーでは、そんな不安を払拭するための生存戦略を考えます。 考察に利用するデータは政府が公開している信用できるデータを利用していますが、わたしの個人的考察については必ずしも正しいとは限りませんがそのつもりで読んでいただければと思います。 まずは情報収集 戦略を考えるには現在の状況についての情報をできるだけ多く集める必要があります。情報が足りていない状況で何かを
自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール｜Doox β版をリリースしました - Qiita
TLDR 社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を構築するためのサービスを開発しました。 β 版として無料で公開しているので是非使ってみてください。 サーバーレスな構成で Next.js を動かしている。技術のキャッチアップは大変だ。 背景 仕事をしていると社内の規定 / 製品情報 / 過去の履歴 .. などに関する問い合わせは日常的に発生するものだし、その工数は結構ある。通常は Wiki を作ってナレッジを共有するが、結局「近い人や担当に聞く」という行為はなかなか減らない。 色々な企業が、社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を独自に開発しているようで、技術ブログとかに書いている方も多い。 社内向け RAG の構築を SaaS プロダクトで提供したら各社の社内の問い合わせ工数と独自に RAG を構築するコストを下げられて嬉しいん
安全なAndroid OS環境を子供世代に。アプリ、サイトを適切にペアレンタルコントロールする方法。 - Qiita
各アプリのベンダー素性等について AdGuardは2009年にモスクワで発足した企業とサービスで、現在の拠点はキプロスのリマソールとされています。登記がされているだけかもしれませんが、あからさまな中国企業ではないので取り敢えず及第点とみなして利用しています。また、AdGuardについてはPlay Storeからインストールが出来ないのでベンダーサイトからパッケージをダウンロードして個別にインストールする必要があります。 ノートンはシマンテック社のブランドですが2017年にシマンテック社は偽造SSL問題でGoogle社などともめています。こちらもグレーなブランドではありますが、無名なベンダーよりは安心感があるだろうということで採用しています。 しかし、ノートンアプリロックだけではアンインストールの防止や、設定が面の起動防止が出来ないため（名前が似ていて紛らわしいですが）アプリブロックというも
RAGの実装戦略まとめ - Qiita
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
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