単体テストでは、アプリの一部をインフラストラクチャや依存関係から切り離してテストすることが必要とされます。 コントローラー ロジックの単体テストを行うと、単一のアクションの内容のみがテストされ、その依存関係やフレームワーク自体の動作はテストされません。 コントローラーの単体テスト コントローラーのアクションの単体テストは、コントローラーの動作に注目するように設定します。 コントローラーの単体テストでは、フィルター、ルーティング、モデル バインドなどのシナリオは除外します。 まとまって要求に応答するコンポーネント間のインタラクションをカバーするテストは、統合テストによって処理されます。 統合サイトの詳細情報については、ASP.NET Core での総合テスト を参照してください。 カスタム フィルターやルートを作成している場合は、コントローラーの特定のアクションに対するテストの一部としてでは

コドレビューの観点 コドレビューの観点をまとめてみました。チェックリスト的なものになりますた。 機能性 コードが設計通りの機能を有するか？ データの流れ、取得方法は、設計と一致するか？ データのチェックの漏れはないか？ データの生成、修正、加工は、設計と矛盾がないか？ ループの中で更にSQLなど重い処理を発行するなど、パフォーマンスの懸念はないか？ 必要な場合、国際化の対応しているか？ コネクションやリソースは適切な方法で閉じられているか？ NULLとなる場合や値が取れない場合を考慮しているか？ NULLをある程度許容したコードになっているか？ 読みやすさ 名前の付け方は、共通認識の範囲か？ スタイルガイドにそっているか？ ループ、分岐等の処理記述方法は同じか？ コード設計 パラメータ、プロパティなど正しく機能区別されて実装されているか？ インスタンス等の上書き、重複など考慮されているか？

AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。

ある日、Twitterを巡回していると え...マジで？となりました。自分の専属AIを作りたい！と思い立ち、実際に動かしてみました。 目標 このようにローカルPC上でLLaMAとチャットできるようになります。 ただ、自分が使ったモデルは7Bモデルと言って、パラメータがあまり大きくない＝あまり賢くないモデルだったので出力は変な感じになっています笑 (明らかにネットの会話を推論に引っ張ってきてますね...) なので、今回はとりあえず動かしてみたい人向けです！精度などは気にせずお試しください。 ちなみに、自分はM1 MacBookAir(8Gメモリ)で動きました！信じられないぐらい遅いですが笑 Macユーザー向けに解説しますが、windows、linuxユーザーでもほとんど変わらないと思います。 手順 基本的にはこのgithubでの手順を踏んでいきます。 Node.js (npm) をインストー

NewsPicks エンジニアの中村です。普段はデータ基盤や機械学習システムの開発、運用をやっています。 さて皆さん、すでにChatGPTは使っていらっしゃるでしょうか。エンジニア、非エンジニアを問わず世の中を席巻している感のある ChatGPT ですが、今月初めにいよいよ API も公開されて、アプリケーションやサービスに組み込みたいと考えている方も多いのではないでしょうか1。 というわけで、弊社でもこの新しい技術をより多くのエンジニアに使いこなせるようになってもらいたいと考え、ChatGPT API に関する社内勉強会を先日開催しました。本記事ではこの勉強会の内容を再構成してお届けします。 とりあえず使うだけなら簡単な ChatGPT ですが、本記事では、長文を扱ったり、ChatGPT と外部のシステムを連携させたりするテクニックなど、知っている人はすでに知っているが、まだそれほど広く

意外とあっさり公開されたGPT-4。 ChatGPT Plus(月額20ドル)に課金すると使えるらしいので早速使ってみた。 動画は以下 動画を聞き流しながら本文を読むのを推奨します まず物語を考えさせてみる。 プロンプト Aという主人公がなんらかの出来事を経験して、自分の能力を使ってA’という状態になった　　というのが物語である UberEats配達員を主人公とした物語のあらすじをひとつ考えてみてください これに対する回答 物語のタイトル: 『配達の軌跡：A'への変容』 あらすじ: Aは、ごく普通のUberEats配達員として日々働いていた。ある日、彼が配達をしている途中で、謎の小包が彼のバッグに入っていることに気付く。好奇心に駆られたAは、その小包を開けてしまう。中から現れたのは、謎の古びた護符だった。 その護符を手にした瞬間、Aは突如として特別な能力を手に入れる。彼は時間を操作できるよ

「Alpaca」の学習方法について軽くまとめました。 1. Alpaca「Alpaca」は、「LLaMA 7B」(Meta)をファインチューニングした言語モデルです。「text-davinci-003」による「self-instruct」で生成された52Kの命令追従型の学習データを使って学習しています。「Alpaca」はOpenAIの「text-davinci-003」に似た挙動を示しますが、驚くほど小さく再現が容易で安価であることが特徴です。 また、「Alpaca」は学術研究のみを目的としており、商用利用は禁止しています。 2. 学習済み言語モデル と 学習データアカデミックな予算で高品質な言語モデルを学習させるためには、「強力な学習済み言語モデル」と「高品質な学習データ」が必要です。 1つ目は、最近リリースされたMetaの「LLaMA」で解決されます。2つ目は、「self-instru

For more than a decade now, the fact that people have a hard time gaining actionable insights from their data has been blamed on its size. “Your data is too big for your puny systems,” was the diagnosis, and the cure was to buy some new fancy technology that can handle massive scale. Of course, after the Big Data task force purchased all new tooling and migrated from Legacy systems, people found t

※ 個人用メモなのできれいじゃないです。 DocsBot AI ってなに？ 任意のドキュメントを食わせて検索できるSaaSです。（裏側はChatGPTです） 機能制限されていますが、無料でも試せるので試してみたという記事です。 アカウント登録 Try Free をクリック 使用許諾にチェックを入れて Sign up ログイン完了 初期はFreeプランになっているのでクレカ登録とかいらないのは嬉しいですね。 Botを作る New Bot をクリック NameとDescriptionを適当に埋めてCreate Botをクリック 非公開にするPrivateはまだ選べないようです。 APIキーを入れる ※ スクショ取り忘れた。 ※ APIキーの変更とかどこでやるのかわからん。。 とりあえず完成。 BotにSourceを追加 今回はzennの記事を.txtで保存して試してみる。 追加するとステータス

このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。

We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin