OpenAI Japan のインタビューの体験が残念だった件
某月某日、OpenAI の Tokyo Location で設定されたポジションに応募したところ、レジュメ通過の連絡を同社のリクルーターの方からメールでいただいた。このような記事を書くからには、最終的に見送りとなったわけだが、結論から言うと、今まで受けた外資系企業のインタビュー体験の中でも、あまり気持ちの良いものではなかったというところが本音だ。 海外サイトの Glassdoor などには OpenAI の Interview Experience がいくつか投稿されているが、日本法人がオープンした OpenAI Japan のインタビュー体験についてはまだあまり投稿がないと思うので、ここに記しておこうと思う。なお、インタビューで質問された具体的な内容など、面接対策になるような内容はもちろん明かさないので、あくまで全体のプロセスのみにフォーカスした内容である。 2024 年 7 月 17
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
GPTを生んだ先端技術「Transformer」、その基礎を正しく理解する
対話型AIサービス「ChatGPT」で使われている自然言語モデルの核になっている技術が「Transformer」だ。自然言語処理を例に、Transformerの仕組みを解説する。 すっかり市民権を得た対話型AIサービス「ChatGPT」。ChatGPTで用いられている自然言語モデルが「GPT」（Generative Pre-trained Transformer）です。いわゆる「大規模言語モデル」（LLM：Large Language Model）の1つであり、本稿執筆時点（2023年12月）の最新バージョンは「GPT-4 Turbo」です。バージョンを追うごとに、精度向上などの進化を遂げてきました。 このGPTの核となるディープラーニング（深層学習）のモデルが「Transformer」です。前述のGPTの正式名称を見直すと、「T」はTransformerのTであることがわかります。このネ
ElasticsearchによるZOZOTOWNへのベクトル検索の導入検討とその課題 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。検索基盤部の橘です。ZOZOTOWNでは、商品検索エンジンとしてElasticsearchを利用し、大規模なデータに対して高速な全文検索を実現しています。 Elasticsearchに関する取り組みは以下の記事をご覧ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部では、ZOZOTOWNの検索結果の品質向上を目指し、新しい検索手法の導入を検討しています。本記事ではベクトル検索と呼ばれる検索手法に関して得た知見を紹介します。 ※本記事はElasticsearchバージョン8.9に関する内容となっています。 目次 目次 ベクトル検索とは ベクトル検索に期待すること Elasticsearchを使用したベクトル検索の導入 導入の簡略化 デプロイ可能な埋め込みモデル ベクトル検索のクエリ ハイブリッド検索とは Elasticsearchを用いたハイブリッド検索 RRF(Reci
「Unity」普及の立役者・大前広樹が明かすUnity Japanを“卒業”する理由──テクノロジーの最先端からゲーム開発のインフラにまで発展した「Unity」を、今後も提供し続けるための組織改革は「自分が旅立つ」ことで完成する
ゲーム開発者のみならず、ふだんからゲームに触れている人ならば、一度は「Unity」という単語を聞いたことがあるだろう。ゲーム開発を中心に広く用いられているゲームエンジンであり、大手ゲームメーカーの大作から個人制作のインディーゲームまで、多種多様な現場で活躍している。 今ではゲーム業界にとってなくてはならない存在になった「Unity」。その日本普及の立役者的存在が、ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン（以下、Unity Japan）の立ち上げにも携わった大前広樹氏という人物だ。 大前氏はUnity Japan立ち上げ以前の2010年ごろから日本市場でUnityの普及活動に取り組み、2011年にはUnity Japanの設立にも携わってきた。そして2023年2月にはUnity Japanの代表取締役社長に就任するなど、まさにUnityを日本のゲーム業界へ広めたトップランナーのひとりである。 そん
AI時代に一人勝ち。NVIDIAの「CUDA」がIntelやAppleを蹴散らし業界の“実質的なスタンダード”になった背景を中島聡が徹底解説 - まぐまぐニュース！
空前のAIブームの中にあって、その開発の現場で「一人勝ち」とも言うべき圧倒的なシェアを誇っているNvidia（エヌビディア）のGPU向け開発環境「CUDA」。IntelやAppleといったライバルたちを尻目に、いかにしてCUDAはトップに登り詰めたのでしょうか。今回のメルマガ『週刊 Life is beautiful』では世界的エンジニアとして知られる中島聡さんが、CUDA誕生の経緯から業界の「事実上の標準」となるまでを詳しく解説。さらにMicrosoftが5月20日に発表した「Copilot+PC」に関して、中島さんが注目したポイントを記しています。 ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです／原題：NvidiaのCUDAが今の地位を築いた経緯 プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシ
夏になると必ず作る最強ドリンクレシピ。簡単&美味しすぎて10年愛飲してます | ROOMIE（ルーミー）
半袖で気持ちよく過ごせる季節が、今年もやってきました。 明るい日差しが降り注ぐのは喜びですが、体が暑さに慣れていないため、1日外で過ごした後など予想以上に疲れを感じることも。 でも、心配する必要などまったくありません。 夏を乗り切る強力な味方が、冷蔵庫で今かと出番を待っているのですから！ 10年作り続けているサマーレモンドリンク 今から10年前、一夏丸々を不調状態で過ごしたことがありました。 早寝早起きを心がけて、休息を十分にとり、ヨガなど軽い運動を行うことで少しずつ改善したのですが、そんな時私を支えてくれたものの一つが、サマーレモンドリンクです。 どこかで見かけてから、ここ10年ほど夏に作り続けているレシピです。 明確なのは、簡単なことと、おいしいこと、そして夏の健康に寄与すること。 材料はこちらの6種類。
GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル（英語） https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画（英語） https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction
要件定義、基本設計、詳細設計の流れを総復習
はじめに 📘 この記事は ラクス Advent Calendar 2023 の7日目の記事になります。 要件定義から基本設計、さらに実装や保守運用に至るまでの一貫した経験を何度か積んできましたが、毎回 「要件定義って具体的に何の項目が必要だっけ？」 「基本設計との違いって何だったっけ？」 「基本設計と詳細設計の区別って？」 といった疑問が頭をよぎってきました。 そんなわけで、これまでの経験を振り返りつつ、開発プロセスについて１からまとめていくことで頭の中の大掃除を行なっていきたいと思います🧹 この記事の対象者 🎯 開発プロセスについて学びたい方 要件定義の基本を学びたい人 要件定義と基本設計の違いがわからない人 一緒に開発プロセスについて復習したい方 前提 記事中の一部（特に要件定義や基本設計、詳細設計のサンプル）を自動生成で作成してます。一貫性の無い内容があるかも知れませんが、あく
ベランダ掃除、これでいいじゃん。新作｢バケツのケルヒャー｣が手放せない
ベランダ掃除、これでいいじゃん。新作｢バケツのケルヒャー｣が手放せない2024.05.03 14:00288,274 小暮ひさのり 信じられます？ これケルヒャーです。 家の掃除って、意外と水が必要な場面が多いですよね。特に戸建ての家だと、サッシやベランダを掃除したいのにホースが届かない！ なんてことも。我が家もまさにソレで苦しんでいます。 ジョウロでチョロチョロ流しても、いまいちスッキリしない。ケルヒャーの“高圧洗浄機”も持っていて、実力はもちろん申し分ないのですが、セッティングが面倒くさいしそもそも電源コードとホースが届かない。 なんて、ベストな答えが無くて結局掃除が後回しになっていたのですが、ついに解答を得られました。 Photo: 小暮ひさのりケルヒャーから出た｢マルチクリーナー OC 3 FOLDABLE｣です。こちら、ざっくり言えば｢面倒じゃないケルヒャー｣です。 高圧洗浄機の
Ollama + Open WebUI でローカルLLMを手軽に楽しむ
ローカルLLMを手軽に楽しむ ローカルLLMを手軽に動かせる方法を知ったので紹介します。今まではLLMやPC環境（GPUの有無）に合わせてDocker環境を構築して動かしていました。 それが、OllamaとOpen WebUIというソフトを組み合わせることで、ChatGPTのように手軽にローカルでLLMを動かすことができます。参考にしたサイトなどは本記事の末尾で紹介します。特にもりしーさんの動画はきっかけになりました（感謝です）。 動かす方法として以下2つを紹介します。 Ollama単体で動かす方法（初心者向け） Ollama + Open WebUIでGUI付きで動かす方法（Dockerが分かる人向け） 初心者でとりあえずLLMを動かすのにチャレンジしたいという人は、1つ目のOllama単体で動かす方法にトライするのがおすすめです。 Dockerとか普段から使っているという人は、1をとば
MySQLのインデックスの貼っていいとき悪いときを原理から理解したいよ😭
今回答えを出したい問いはこちら！！ インデックスはどのような仕組みを以て、何を実現したいものなのか それを踏まえたとき、インデックスはどういう場合になぜ貼る方が良いのか。また、どういう場合になぜ貼らない方が良いのか 大体分かっているよって人はサヨナラって感じのおさらい記事だぜ！！！！それじゃいってみよー🎉 あと、おれは今回MySQLにしぼっていくぜ👶 ってわけでOracleとかに興味があるやつは引き返しな！ indexの概要 公式の見解としては「where句を使ったselectクエリの実行速度を向上させるために実装されている、各行へのポインターのような振る舞いをする仕組み」って感じ👶 The best way to improve the performance of SELECT operations is to create indexes on one or more of t
生成AIで小説を書くためのプロンプト5選
人類の皆さん、小説書いてますか？ この記事について この記事に書いてあること この一ヶ月ほど、遅ればせながらLLMによる小説執筆の支援という試みを実地でやってみたので、その中で結構良かったなと思ったプロンプトを紹介する。 使用したモデルはClaude 3 Opus。 この記事で書かないこと 生成AI「で」小説を書くことについての記事であり、生成AI「に」小説を書かせることについての記事ではない。 具体的に言うと、LLMに小説の本文を出力させる話ではない。本当のところを言うとちょっとは試したけど、ちょっと試したくらいでは全然使い物にならなかった。色々と工夫すれば違うかもしれないが、自分の場合、色々と工夫するほど興味を抱かなかった（だって、小説書くのが趣味なのに、そこは渡したくないだろ）。 一般的な注意事項 小説ないしはその原型となるアウトラインをテキストファイルにしてまるごとClaudeに読
次世代Web認証「パスキー」 / mo-zatsudan-passkey
モニクル社内3分LTで発表しました。技術職以外の人向けに話したので、抽象度高めにしてあります。
AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門【2024年最新版】A1111、Forge対応｜賢木イオ @studiomasakaki
AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門【2024年最新版】A1111、Forge対応 こんにちは、2022年10月からAIイラストの技術解説記事を連載してます、賢木イオです。この記事は、これまでFANBOXで検証してきた120本（約70万文字）を超える記事をもとに、2024年春現在、画像生成を今から最短距離で学ぶための必要情報をまとめたメインコンテンツです。 これから画像生成を学びたい初心者の方や、手描きイラストにAI技術を取り入れてみたい方が最初に読む記事として、必要知識が網羅的に備わるよう解説しています。素敵なイラストを思い通りに生成するために覚えるべきことを紹介しつつ、つまずきやすいポイントや参照すべき過去記事、やってはいけないことなどを紹介していますので、最初にこの記事から読んでいただくとスムーズに理解できるはずです。 解説役は更木ミナちゃんです。よろしくお願い
「社内のアレ分からん、教えてAI」を支援 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”、外部データ取り込み機能が正式リリース
米Microsoftは2月20日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIを同社のクラウド上で使える「Azure OpenAI Service」の外部データ連携機能「On Your Data」を正式リリースした。これまではパブリックプレビュー版として提供していた。 On Your Dataはいわゆる「RAG」（大規模言語モデルに外部データベースの情報を参照させ、機密情報を基にした回答などを可能にする仕組み）の構築に向けた機能。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でGPT-4などに参照させられる。 参照できるのはクラウド型検索サービス「Azure Cognitive Search」のインデックス（検索対象）にインポートしたデータや、Azureのストレージ「Blob Storage」に格納したデータなど
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