AWSによる生成AIの新サービス「Amazon Bedrock」の可能性を考察する - Qiita
はじめに 2023/4/13に、AWSが新しい生成AIプラットフォームである「Amazon Bedrock」を発表しました。 この「Amazon Bedrock」を通じて、ビジネスやアプリケーションに最適な生成AIモデルを見つけるための幅広いFoundation Model (FM)を提供するとの発表がされています。 この記事では、Amazon Bedrockがどのように機能し、どのようにしてビジネスに価値をもたらす可能性を秘めているのかを解説します。 1. Amazon Bedrockの仕組み 簡単にまとめると、次のような機能や特徴を持つようです。 AIスタートアップやAmazonが開発した幅広いFMから選択できます。 サーバレスでプライベートにカスタマイズでき、独自のデータを使ってFMを調整できます。 AWSの既存サービスや機能（Amazon SageMakerおよびSageMaker
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ
AIの進歩とつらみについて - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です。 今日はAIの進歩にともなうヒトの役割にかんするポエムを書いていきます！ なにについて書いてある文章か AI※の進歩ってすごいよね AIがなんでもできるようになったら、ヒトは何を思うか ※AIって気軽に使う世界になったのもすごい. なお、MicrosoftはすでにAGI as a serviceについて考えている: https://thegenerality.com/agi/ さいきん思うこと 言語モデルや生成モデルの進歩は凄まじくて、どんどん知的な活動がAIに置き換えられて行きそうな空気を感じます。じっさい、イラストを描くことやプログラミングを実装することなどは、かなりできるようになってきています。 今回は、こうした人間しか出来ないと思われていたことが、どんどんAIができてくることによって、何が起き
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価するために50人超の専門家らを含む"レッドチーム"を結成。2022年8月から8ヶ月に渡ってリスクの評価とその軽減に向けたチューニングを実施してきた リスク評価における実験の中には「自身をコピーするプログラムを実行できるGPT-4が自己増殖をしないか確認する」と
【追記あり】ChatGPTじゃなくて人力でモナドが発明された経緯を適当に調べた（ソース付き）。 - Qiita
プログラミング言語が2-圏として考えられるということについてソースから訳出した。(2023.2.22) 動機 最近、chatGPTにいろいろ尋ねるのが流行っているらしい。Haskellで有名なモナドの概念がなぜ導入されたか尋ねている人を見かけて、そういやそういう記事見たことないなと思ったので適当に調べた。 一次ソース 元ネタは以下のマイナーだと思われる文献 An abstract view of programming languages Eugenio Moggi教授のあんま読まれてない方の論文 Denotational Semantics Peter D. Mosses教授のこの論文（2部あって後半の方） 邦訳があり邦訳で読んだ。 プログラミングのモナド発見の経緯 プログラミングのモナドはなんか包んだり抜き出したり見たいな感じの概念で知られてますが、プログラミングの概念をモジュール化す
例外安全と例外中立 - Qiita
現代のC++で例外安全問題を抜きにして、障害に強い強固なコードを書くことはほとんど不可能に近い。以上。 Hurb Sutter [1] 例外処理における目的は、例外の回復と例外の通知の大きく2つあります。残念ながら例外の回復はとても難しく、場合によってはそもそも不可能だったりします。その場合、例外が発生したことをより上位のレイヤーに通知する事で例外処理を託します。この時、例外の通知を受け取った側は何を前提に例外の回復を行えばよいでしょうか。例外の発生によってデータ整合性は崩れてしまっているかもしれません。通知を受け取った上位レイヤーはあらゆる状態を想定して例外の回復を試みなければならないのでしょうか。もしそうだとすれば、ただでさえ難しい例外の回復がいよいよもって現実的ではなくなってしまいます。 明らかに上位レイヤーが持つべき前提条件が存在します。これは例外を通知する側が満たすべき保証と言い
Go言語で「なかった」の返し方 - Qiita
何らかの関数が、その結果として「なかった」ということを返す場合について考えてみます。処理自体は成功したが、その結果「なかった」ということを返す場合です。 いくつかのパターンをあげてみます。 nil まず始めに return nil, nil は 危険 です。エラーでない場合は、何らかの non-nil な値（ポインタ）を返すべきです。 Go言語でコードを書く際はエラーを必ず確認し、そして、以下のような例でエラーでなかった場合は、結果が nil でないことを前提としてコードを書きます。このため return nil, nil だと「ぬるぽ（にるぽ？）」です。 result, err := fooFunction() if err != nil { return err } // ここに来た場合は result != nil が期待される result.bar() よってエラーなしの場合は n
Linuxのかな漢字変換の興亡 - Qiita
タイトルは「Linuxの「かな漢字変換」」です。ひらがなの文字列を普通の漢字かな混じり文にするソフトウェアの話です。 はじめに この記事ではLinuxの日本語入力を歴史の中で特にかな漢字変換の部分の歴史についての概要です。その時代に広く使われていたと筆者が独断で思う物のみに触れます(触れてない物の中には筆者の友人知人の作品も含まれていて心苦しい点もありますが…)。 Linux以前 - 国産ワークステーションの時代 80年代後半から90年代前半にかけて国内の複数の会社がワークステーションを製造販売していました。各社ではそれぞれのアーキテクチャにUnix系OSを移植し、何社かはそこに搭載する日本語入力のシステムを自社で開発し、さらに素晴らしい事にほぼオープンソースな条件でソースコードを公開していました(NECのCanna, オムロンのWnn, SONYのSj3)。 その中ではCannaやWnn
Rust製の形態素解析器Linderaを使って日本語の語数を数える - Qiita
概要 Rust製の形態素解析器Linderaを使用して、テキストファイルに含まれる日本語の語数を数えるプログラムを作成しました。Linderaの使用方法と、並列処理ライブラリrayonによる処理の高速化について解説します。 Rustについて Rustは、CやC++と同等の高速・低レイヤーのプログラミングが可能でありながら、メモリ安全性に重点をおいたプログラミング言語です。2015年にバージョン1.0がリリースされた比較的新しい言語であり、近年人気を集めています。 自然言語処理にRustを使う動機 Rustを勉強中である著者が「使ってみたかった」というのが一番の動機です。 それ以外には、 Rustによる日本語の自然言語処理の例は、ネット上でそれほどたくさんは見かけないので、やってみた。 それなりの大きさのテキストファイル（数百メガバイト）を分かち書きするのに、例えばPythonで処理するのと
C++からRustに移行して1年経って思ったこと - Qiita
はじめに この記事は「プログラミング技術の変化で得られた知見・苦労話【PR】パソナテック Advent Calendar 2020」のために書かれたものです。 僕は去年の11月から一念発起してRustの勉強を初めて趣味で同人ゲームを開発しています。元々C++を4年程使っていて「C++最高、みんなC++使おう」とか友人に布教していました。しかし、C++プログラマは「一番自分たちの言語の批判に対して強くなる」と言われるほどC++はよくディスられます。もちろん僕も例外ではありませんでした（笑）。 一応僕もPythonを適当に使うようになってからC++のcppとhppを組み合わせるようなCの名残を感じるところや他言語と比べたときの標準ライブラリの貧弱さ、コードが冗長になりやすい点など使いにくいなあと思いはじめましていました。ですがPythonはあくまでも適当に使ってただけでしたし、一通り書けるJa
「この位置にｐｒｉｎｔｆが無いとなぜか動かないんだ。」 - Qiita
はじめに 先日ツイッターで見かけた呟き pic.twitter.com/33Yk02hu1U — TOMO (@tomozh) October 14, 2020 そういうこともあるのか的な反応もあるようなので具体例を挙げてみることにする。 例1 所謂FizzBuzz問題。 #include <stdio.h> void fizzbuzz(int n) { int next; int i = 1; do { printf(i % 15 ? i % 5 ? i % 3 ? "%d\n" : "Fizz\n" : "Buzz\n" : "FizzBuzz\n", i); if (i++ >= n) next = 0; } while (next); } int main(void) { printf((char[]){""}); // この位置にprintfが無いとなぜか動かない fizzbuz
Rustのツール周りがモダンだって話 - Qiita
Rustは最近の言語だけあって、いろんな言語のベストプラクティスがうまく取り入れられている。特にツールまわりは最初から簡単に使える上に、柔軟性もあって使い勝手がよい。さらに、より現在的な開発のあり方をサポートするために一歩進んでいると感じるところもある。RustのビルドツールであるCargoとテスト・ドキュメンテーションについて、面白いと思った所を紹介する。 言語自体の話はこちらに書いた。 - Rustのプロジェクトを始める前に知っておきたかったこと - Rustのプロジェクトで型に困惑した話 Cargo 依存ライブラリの設定 Cargoの設定ファイル(Cargo.toml)では、依存するライブラリを下記のように指定する。ここで指定されるライブラリの単位をRustではCrateと呼ぶ。 [dependencies] lambda_runtime = "^0.2" futures = { v
スタートアップである弊社が全員ほぼ未経験でRuby on RailsをScalaに移行した理由、その効果と苦労点 - Qiita
スタートアップである弊社が全員ほぼ未経験でRuby on RailsをScalaに移行した理由、その効果と苦労点RubyRailsScalaポエムスタートアップ この記事を書くに至った経緯 僕が代表をしている株式会社KOSKAでは製造業の原価管理をIoTで自動化するGenkanというサービスを提供しております。 そんな弊社では半年前、バックエンドをRuby on RailsからScalaに移行したのですが、その効果が思ったよりだいぶ大きく、いずれこの効果を共有したいなーと思っていました。 弊社ではスタートアップで全員ほぼ未経験状態のScalaを採用するという挑戦をした結果、「Scalaを書きたい」というレベルの高い人材をかなりの確率で捕まえられるようになり、開発がものすごい加速した上に堅牢になったのでそのうちスタートアップでScalaを採用するメリットを記事にする予定。 https://t
DI (依存性注入) って何のためにするのかわからない人向けに頑張って説明してみる - Qiita
追記 2022/11/12 追記 この記事読んで、DI 便利だなって思ったらこちらも併せて読んでみてください。クリーンアーキテクチャーの開設の中で依存性逆転の説明が出てきます。難しいかもしれませんが、一度理解すればつぶしが効く考え方なので腰を据えて読んでみてください。 本文 ここでは、最近のそこそこの規模のアプリだと大体使われてる（と私は思ってる）Dependency Injection（DI）について、何故使ってるのか？というのを私の理解で書いていきたいと思います。 今回の対象言語は C# ですが、DI 使ってる言語であれば大体同じ事情なのかなと思います。 単体テストしたいよね アプリケーションを作るとうまく動いているかテストをすると思います。 たとえ、そのアプリがハローワールドだとしても動かして目視で確認してると思います。 もうちょっとアプリの規模が大きくなってくるとクラス単位やクラス
LSPから派生したLanguage Server Index Formatとは何か - Qiita
注意書き 本記事で扱うLanguage Server Index Format (LSIF)は、バージョン0.4.0が策定中と、まだまだ発展途上のプロジェクトです。今後大きな変更が加えられたり、派生元であるLSPに吸収合併されるかもしれないことにご留意下さい。そんな中でLSIFをご紹介しようと思ったのは、執筆時点で日本語の情報がなかったことと、LSIFを含めたLSPの理念をより多くの開発者に広め、快適な開発環境を皆の力で作り上げる一端を担う事ができたら、との思いからです。LSP / LSIFに興味をお持ちの皆様、ご意見・ご感想等ありましたらぜひコメントして下さい！ LSIFが提案された経緯 Language Server Protocol (LSP)とは、Microsoftが中心となって策定を進めている、プログラミング言語やエディタ / IDEに依存しない開発支援ツールのためのプロトコルで
JavaScript の仕組み：メモリ管理+ 4つの共通のメモリリーク処理方法 - Qiita
この記事は sessionstack blog に投稿されている、How JavaScript works シリーズの一記事 "How JavaScript works: memory management + how to handle 4 common memory leaks" の和訳です。投稿されたのは Alexander Zlatkov, 原文はこちらです。翻訳については許諾いただいています。 メモリ管理もしくはC言語におけるメモリ解説他、用語なども怪しい箇所は多分にありますので、間違いがありましたら修正のご指摘・編集リクエスト等ください。 日本語の参考 URL 先に日本語の参考URLを記載しておきます。 JavaScriptで起こるメモリリークのパターン - EagleLand Browser Computing Structure // Speaker Deck Unders
TypeScript + Tynderから始める宣言的検証生活 - Qiita
皆さんは JSON Schema 使ってますか？ 現在では、Web APIのペイロード定義・検証、モックサーバー作成、ユーザー入力フォーム検証、設定ファイルのスキーマ定義・検証・IDEでのエラー表示など、多くの場面で、また多くの言語でライブラリが整備され利用されています。 JSON Schemaの強み Internet draftのフォーマットで仕様が公開されている 多くの言語での多くの実装（言語によっては複数）が存在する 1回書けば、フロントエンド、複数のバックエンドすべてで利用できる可能性が高い 代替実装が存在すると競争原理が働く JSON Schemaの嫌いなところ 見辛い 書き辛い 数行の小さなスキーマならばともかく、JSON Schemaって本当に苦痛。汎用のデータフォーマットを人が直接記述するレイヤーのDSLにするのは正直辛い。ヒューマンリーダブルだからといって人が読めるとは限
Go言語のGormを実践投入する時に最低限知っておくべきことのまとめ【ORM】 - Qiita
近年はGo言語を用いたマイクロサービス開発がトレンドになっており、データベース周りの実装においてはGormがORMapperとして最も人気となっています。 Gorm - Github Ruby on RailsでいうActiveRecordのようにデファクトとも言えるORMapperであり、事前知識がなくともメソッドチェーンでクエリを作っていくことで、とても敷居が低くパワフルな機能を使うことができます。 一方でGithubのスター数の割には日本はもちろん海外を含めて実践にまつわる知見が不足しているので、実際にGormをプロダクトレベルで運用した経験からの注意点をまとめてみました。 (分かりやすい例としてRubyのActiveRecordとの比較を度々行っていますが、本来対立するもの同士ではないことを予め明示しておきます) SQLの知識は必要 少なくともGo言語を実戦投入しようとしている人で
4年ぶりにエンジニアに戻った人の話 - Qiita
こんにちは、Qiita初投稿です。 色々あって昨年末に4年間勤めていた外資系のゲーム会社でのプロデューサー業を辞めてエンジニアに戻りました。 前職ではエンジニアではなく、翻訳やアカウントマネージメント系の仕事などをやっていました。 エンジニアブログを書く前に、今回は元エンジニアが4年間経ってエンジニアに戻って世界が一変していた、浦島太郎のような話をしたいと思います。 経歴: 2011年: 大手企業に新卒でエンジニア就職 秋入社というのもありまさかの新卒唯一の日本人、まわりは中国人とインド人ばっかり。入社一日目でエンジニア職人気なさすぎオワタと思う。まわりのエンジニアが毎月行われれていた深夜作業に駆り出されていくのを怯える毎日（結局一度もその作業をすることはなかったが） 2013年: ベンチャー企業へ転職 前職ではテスト業務しか触れず、いつの間にかポジションもQAエンジニアになってしまったの
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0からScalaを本番導入して感じたこと・考えたこと - Qiita
