見えないものに着目すると上手くいく、モデリングの勘所 / invisible-driven-design
こちらのイベントの登壇発表資料です。 アーキテクチャを突き詰める Online Conference https://findy.connpass.com/event/314782/
あらゆる商品を扱う商品データベースを再設計した話 / product db re-architecture
2024/3/26 ＠Offers 各社事例で振り返る データ構造x技術負債LT vol.2 マイベストの商品データベースを再設計した実例を通して、データベースやアーキテクチャを再設計をする際の進め方について発表しました。
業務で使えるかもしれない…！？GitHub Actions の Tips 集 / CI/CD Test Night #7
https://testnight.connpass.com/event/311263/
有名な海外個人開発者まとめ！年5億以上稼ぐ人も！
こんにちは、ネットではウマたんというハンドルネームで活動していて普段はスタビジというメディアやスタアカという教育サービスを運営しています。 普段は主にAIデータサイエンスまわりの発信活動や事業を展開しているのですが、2024年から海外に移住し海外向けのサービスを作っています。2024年はとりあえず12ヶ月で12個のサービスを作る挑戦をしています。 その挑戦に関しては以下の記事に書いてますので興味のある方は見てみてください。 ただ、とりあえず海外でサービスを作ってもなかなか上手くいくわけがない。 そこで先人たちの知恵を借りるために、海外の成功してる個人開発者をリサーチしてニュースレターで配信してます。 ということでこの記事では、今までリサーチしてきたすっごい海外個人開発者たちの情報をまとめていきたいと思います（※随時更新予定）。 Pieter Levels（ピーター・レベルズ）氏 （出典：h
【ChatGPT】面倒なことはアウラにやらせよう - 本しゃぶり
ChatGPTは自分オリジナルのGPTを作ることができる。 それを好きな時に呼び出すこともできる。 つまり、こういうことができる。 おわり GPTsの正しい使い方 去年の11月にChatGPTでは、誰でも簡単にカスタマイズされたチャットボットを作れるGPTsという機能が追加された。挙動を自然言語で指示し、名前とアイコンを付けたら完成する。しかも自分だけでなく、他のユーザーに公開することができる。俺も本しゃぶりの知識を覚えさせたAishabriを公開してみた。 chat.openai.com OpenAIとしては、様々な目的に特化したGPTsを作ることを想定しているらしい。例としてOpenAIが作成したGPTsがいろいろ公開されているが、データ分析や文章構成など、実用的なGPTだらけだ。 OpenAIのChatGPTチームが作ったGPTsの例 GPTsはいろいろと可能性がありそうな機能だが、
効果検証のための因果推論手法のチートシート - Qiita
効果検証においてABテストによる単純比較以上のことをやろうすると、因果推論の各種手法を用いることになります。しかし、因果推論は主義や用語などが統一されておらず、いつ何を使えばいいかが分からないというハードルがあります。 そんな因果推論の手法を整理し、初～中級者にとって学習・活用の見通しが立てやすいようにまとめたものが本記事です。 2023/12/6追記 もともとこの記事は「もう迷わない！効果検証のための因果推論手法のチートシート」というタイトルだったのですが、"迷わない" はどう考えても言い過ぎだったので、タイトルを修正しました。沢山手法があるけど違いが分からなくて混乱しがち、というのが執筆のモチベーションです。むしろ 迷子のお伴 として活用していただけると幸いです。 特にフローチャートの部分は、これに従っておけばOKという主張ではなく、あくまで手法間の関係を整理するためのもの、そしてこう
pmconf 2023 プロダクトと事業を無限にスケールするための最強のロードマップの作り方 / The Greatest Roadmap for Unlimited Scaling your Business and Products
プロダクトマネージャーカンファレンス 2023 Track A 15:35~ LIVE 50min プロダクトと事業を無限にスケールするための最強のロードマップの作り方 https://2023.pmconf.jp/session/zBfEEEcp 近年、多くのプロダクトマネジメントに関する書籍が執筆され、日本でもプロダクトマネジメントが定着しつつある。特に課題発見からMVPローンチ、PMFまでのプロセスは、アジャイル開発関連の書籍の拡充あって、充実してきていると言える。一方で、一度PMFを迎えたプロダクトを更に進化させるためのロードマップの作り方については、未だ確立した方法論があるとは言えず、世界中で議論が続いている。本セッションでは、従来のロードマップの課題と近年議論されている対策を振り返り、その上で、プロダクトと事業を無限にスケールするための新しい考え方を導入し、状況に合わせて変更可
【令和最新版】何もわからない人向けのローカル LLM 入門
こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始
OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
Go言語を習得するために、Goちゃんねるを作った
先週、A Tour of Go やってみた TIL というブログを書いてみた通り、Go言語を始めた。 で、ちまちま勉強をしていたのだが、つい最近たまたま ISUCON の過去問をやる機会があって Go のスコアを見たら初期値ですら、チューニング済みの他の言語のスコアを超えていて、絶対に習得するぞの気持ちにさせられた。 ちなみに私はどう言うわけかフロントエンドのソースコードをビルドしたら vite が走ってファイルハッシュが全部変わって、ベンチマークからアクセスできなくなって０点でした。対戦ありがとうございました。 なにはともあれ、本番は絶対にGoでやるぞの気持ちを新たに Go の習得に励んでいた。前のブログでは、文法が分かったから HTTPサーバー DB Connection / Migration 境界値チェックや型推論 テスト スキーマ駆動開発 コンテナデプロイ あたりをやってみたいと
はじめに - Writing an OS in 1,000 Lines
本書では、小さなOSをゼロから少しずつ作っていきます。 OSと聞くと腰が引けるかもしれませんが、OS (特にカーネル) の基本機能は案外単純です。巨大なオープンソースソフトウェアとしてよく挙げられるLinuxでさえ、バージョン0.01はたった8413行でした。様々な要求に応えるために次第に肥大化していっただけで、当初は大変素朴な実装になっていました。 本書では素朴なコンテキストスイッチ、ページング、ユーザーモード、コマンドラインシェル、ディスクデバイスドライバ、ファイルの読み書きをC言語で実装します。これだけ様々な機能が詰め込まれているのに、コードは合計でたった1000行未満です。 「1000行なら1日でできそう」と思うかもしれませんが、初学者には少なくとも3日はかかるでしょう。OS自作のハマりポイントは「デバッグ」です。アプリケーション開発とは違うデバッグ手法・能力を習得する必要がありま
最強のツール「LangSmith」が登場した話【Python / LangChain】
【📩 仕事の相談はこちら 📩】 お仕事の相談のある方は、下記のフォームよりお気軽にご相談ください。 https://forms.gle/G5g1SJ7BBZw7oXYA7 もしもメールでの問い合わせの方がよろしければ、下記のメールアドレスへご連絡ください。 info*galirage.com（*を@に変えてご送付ください） 🎁 「生成AIの社内ガイドライン」PDFを『公式LINE』で配布中 🎁 「LINEで相談したい方」や「お問い合わせを検討中の方」は、公式LINEでご連絡いただけますと幸いです。 （期間限定で配信中なため、ご興味ある方は、今のうちに受け取りいただけたらと思います^^） https://lin.ee/3zRuqKe おまけ①：生成AIエンジニア塾 より専門的な「生成AIエンジニア人材」を目指しませんか？ そんな方々に向けて、「生成AIエンジニア塾」というプログラムを
Webフロントエンドの進化とJamstackアーキテクチャの変遷
DIST.40 「Jamstackの実際とミライ」での発表資料です。 https://dist.connpass.com/event/284922/
デザインシステム作成Tips 9つ
はじめに エンジニアとしてデザインシステムを立ち上げてバージョン1を作る機会があったので、そのときに学んだTipsを共有します。 そもそもデザインシステムは「生産性を上げる」ことと「統一的なUI/UXを提供する」ことが目的ですが、このTipsの内容もいずれもその目的のためのものです。 定義する面でのTips 1. コンポーネントのレベル分けを定義する UI上ではある要素を組み合わせて別の要素が作られることがあります。例えばテキストとフレームからボタンが作られたり、ボタンを並べてページネーションを作ったり。 レベル分けしてコンポーネントそれぞれがどのレベルに属するのかを定義することで、これらの情報構造を整理することができます。アトミックデザインがその代表例ですね。 例えば以下のように分けることができます。 Level0: Styles UIを作る最小の要素。Typography, Color
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