Gartner、「生成AIのハイプ・サイクル：2023年」を発表－2026年までに、企業の80%以上は生成AIのAPIを使用して、生成AIに対応したアプリケーションを本番環境に展開するようになる
Gartner、「生成AIのハイプ・サイクル：2023年」を発表－2026年までに、企業の80%以上は生成AIのAPIを使用して、生成AIに対応したアプリケーションを本番環境に展開するようになる ガートナージャパン株式会社 (本社：東京都港区、以下Gartner) は、2026年までに、80%以上の企業が生成AIのAPIやモデルを使用して、生成AIに対応したアプリケーションを本稼働環境に展開するようになるとの見解を発表しました (グローバルでは2023年10月11日に発表しています)。これは、2023年の5%未満からの大幅な増加になります。 ディスティングイッシュト バイス プレジデントのアルン・チャンドラセカラン (Arun Chandrasekaran) は次のように述べています。「生成AIはCレベル幹部の最優先課題となっています。ファウンデーション・モデルの範囲を超え、新たなツールに
AWSの構成図をChatGPT(GPT-4V)に読み込ませてIaCコードを生成してみた | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ 最近ChatGPTがGPT-4Vを発表し、AI業界がさらに盛り上がりを見せてますね。 GPT-4Vを用いる事で、ChatGPTがユーザ側から入力された画像を読み取った上で、応答を返してくれるようになります。 GPT-4V(ision) system card この機能追加により、なんと以下のようにAWSの構成図を読み取って、IaCコードを生成できる事が話題になっていました。 本日をもって引退します pic.twitter.com/fygAQDQ5kj — 電気ひつじ(onoteru) (@teru0x1) October 13, 2023 これを見て私もGPT-4Vを試してみたくなったので、今回はChatGPTを使って、様々なAWSの構成図を入力し、どこまで正確にIaCコードを生成できるか確認してみます！ GPT-4Vを利用する際
Google Cloud、AI機能搭載のPostgreSQL互換ソフトウェア「AlloyDB Omni」正式版リリース
Google Cloud、AI機能搭載のPostgreSQL互換ソフトウェア「AlloyDB Omni」正式版リリース Google Cloudは独自に高性能化したPostgreSQL互換ソフトウェア「AlloyDB Omni」の正式版をリリースしたことを発表しました。 AlloyDB Omniは、Google CloudがPostgreSQL互換の高性能なマネージドデータベースサービスとして提供している「AlloyDB for PostgreSQL」と同じデータベースサーバを、オンプレミスやノートPCなどで実行できるソフトウェアとして開発が進められました。 参考：Google Cloud、高性能化したPostgreSQL互換「AlloyDB」のオンプレミス向けソフトウェア「AlloyDB Omni」発表。開発環境での利用は無料 トランザクション性能は2倍高速、分析的クエリは100倍高速に
CDNレイヤでDBのコネクションプーリングとクエリキャッシュを提供。世界中どこからのDBアクセスでも高速化する「Hyperdrive」、Cloudflareが提供
CDNレイヤでDBのコネクションプーリングとクエリキャッシュを提供。世界中どこからのDBアクセスでも高速化する「Hyperdrive」、Cloudflareが提供 Cloudflareは、グローバルなCDNレイヤでデータベースのコネクションプーリングとクエリのキャッシュを提供することによりデータベースへのアクセスを高速化する新サービス「Hyperdrive」のオープンベータを開始したと発表しました。 Want to make the existing regional database in your legacy cloud provider much, much faster? We've just launched Hyperdrive, which dramatically speeds up queries you make to databases you already ha
AIといえばドラクエⅣ、当時の開発話が論文に 今に導かれしAI観：朝日新聞デジタル
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
"レガシー"と言われないためのJavaScript再入門
追記: 10/11 ハテブでバズっているようで、色々指摘があったので追記 getElement*は動作が早いのでIDやクラス名が自明の場合はgetElement*を使う方がいいと言う意見もあり、また、ページの表示で大量に呼び出されるわけではないからボトルネックにはならないと言う意見もある。 getElement*で返されるオブジェクトは動的な変化に対応しており、querySelector*は動的な変化に対応していないため、場合によってはgetElement*を使うといい。このサイトで遊んでみよう。 https://ja.javascript.info/searching-elements-dom#ref-263 for await ... ofは非推奨なので Promise.allを現代的な書き方にした 顧客先のブラウザが古い場合も考慮して、あえてレガシーな書き方もする場合があるらしい。現
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ | mond
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ（InnoDBの場合16KB）の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ
Twitterはタイムラインをどうやってキャッシュしているか - Qiita
Twitterの内部構造を読解してみる 前口上 Twitterのようなマイクロブログサービスでは短時間で書き込みも多く、特にタイムライン周りは単にRDBのデータを出し入れるするだけではスケールしなくなります。 インターネット上に断片ながらTwitterの中の人がアーキテクチャについて解説した記事や動画がいくつか落ちていたので、Twitterがタイムラインをどうやってキャッシュしているかについてまとめてみたいと思います(推測を含みます)。 Twitterのテーブル構造 単純なTwitterのテーブル定義をRDBで定義すると以下のようになると思います。 tweets ツイート id user_id contents tweet_at followers フォロワー source_user_id destination_user_id users ユーザー id user_name timeli
【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
iPhone 15 Proでようやく対応の「Wi-Fi 6E」って何？ 「Wi-Fi 6」と何が違う？
iPhone 15 Proでようやく対応の「Wi-Fi 6E」って何？ 「Wi-Fi 6」と何が違う？：改めておさらい（1/3 ページ） 9月13日（日本時間）に発表された「iPhone 15 Pro」「iPhone 15 Pro Max」では、無線LAN（Wi-Fi）の機能において久しぶりのアップデートがあった。「Wi-Fi 6E」に対応したのだ。 →「iPhone 15 Pro／15 Pro Max」発表 USB-C採用、チタニウム素材で軽量小型化、アクションボタン搭載 一方で、同時に発表された「iPhone 15」「iPhone 15 Plus」は、ここしばらくの既存モデルと同様に「Wi-Fi 6」への対応にとどまっている。 →「iPhone 15」「iPhone 15 Plus」はUSB-C、A16 Bionic、4800万画素カメラ採用 超広帯域無線の新機能も Wi-Fi 6Eを
生成AIサービスのUXデザインにおけるベストプラクティス | 豊富な実例付き｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
国内でも生成AIを使ったプロダクトづくりに取り組む企業は増えていますが、ユーザー体験の正解はまだほとんど体系化されていません。 そのため、サービスの実例を掲載しながら「生成AIサービスにおけるUXデザインのベストプラクティス」についてまとめました。 何でもかんでもチャットUIにしない Webサイトノーコード制作サービス「Wix」のAI機能は、テキストや画像など編集したい箇所をクリックした際にAI機能のボタンが出現する。 このように、制作系のサービスにおいて生成AI機能を提供する際には、むやみにチャットUIにせず、対象箇所に紐づいてAIをアシスタント的に呼び出せるようにするのがポイントだ。 Wixの生成AI機能のUXには以下のようなポイントも押さえられており、非常に参考になる。 ユーザーにプロンプトエンジニアリング力を求めない。UIのインプットフィールド側で必要な情報を過不足なく吸い上げられ
ChatGPTとLangChainを活用したアプリ開発
はじめに 今回はChatGPTを利用した開発におけるアシスタントのやり方とLangChainを活用した実装方法を具体的なアプリ開発を例に解説していきます。 LangChainの実装方法について、Python未経験の自分でもサクッと実装できたので、初心者でも理解できるように解説をしていきます。 この記事で学べること ChatGPTを使って要件定義、設計、開発などをアシストする活用例が分かる アプリ開発においてLangChainの活用方法を学べる 前半でビジネスサイド(いわゆる要件定義、設計)などの解説をし、後半で具体的な開発例を解説する構成になっています。 LangChainにおける開発では具体的に下記の機能を実装します。 【URLを入力】 【URL先のコンテンツを解析】 【解析をしたデータを元に文章を生成】 前提 あくまで活用例を紹介する記事なので、技術的な細かい内容は公式サイトを添付して
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました｜ELYZA, Inc.
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました 本記事のサマリーELYZAが「Llama 2」ベースの商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を一般公開 性能は「GPT-3.5 (text-davinci-003)」に匹敵、日本語の公開モデルのなかでは最高水準 Chat形式のデモや評価用データセットも合わせて公開 既に社内では、130億、700億パラメータのモデルの開発も進行中 はじめにこんにちは。ELYZAの研究開発チームの佐々木、中村、平川、堀江です。 この度ELYZAは、Metaの「Llama 2」をベースに、日本語による追加事前学習を行なった日本語言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」と、そこにELYZA独自の事後学習を施した「
Stable DiffusionとMidjourneyはどちらが優れている？ 「画像生成AI」の可能性と課題
画像生成AI二強の最新動向 マイクロソフトの検索エンジンBingで画像生成機能が追加されたほか、デザインプラットフォームCanvaでも画像生成が可能になるなど、生成AI技術を活用した画像生成ツールが身近な存在になりつつある。 この画像生成領域を牽引してきたのは、Stable Diffusionを展開するStability AI（ロンドン拠点）とMidjourneyを展開するMidjourney, Inc（サンフランシスコ拠点）の2社だ。 ChatGPTの開発企業として知られるOpenAIも画像生成AI「DALL-E」を開発しているが、現時点では、画像のクオリティでStable DiffusionとMidjourneyには及ばず、後塵を拝する状況となっている。そんな中、Stability AIが最新の画像生成モデルをリリース、画像クオリティがさらに向上したとして注目を集めている。 Stabi
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会社で飲酒によるトラブルが起きるたび、情シスの人がレポートを「ある名前」のフォルダに格納してたところ、偉い人に褒められた話
OpenAIの競合Anthropic、ChatGPTに匹敵するClaude2をリリース、その特徴や実力とは？（AMP［アンプ］） - Yahoo!ニュース
フロントエンドの開発生産性とは
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