「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する | AIDB
ホーム AI論文解説, LLM, プロンプト 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する 2023/11/3 AI論文解説 LLM プロンプト AIDB Research 感情を込めたプロンプトが大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させることが示されました。「自分を信じて限界を超えてください」や「困難は成長のチャンスです。」といった自信や成長に関わる要素を含む指示が、モデルの出力品質に貢献するとの報告です。 この発見は、人間の感情を取り入れたアプローチが、人工知能の分野においても重要な役割を果たす可能性を示唆しています。Microsoftなどの研究グル
SQLパフォーマンスチューニングの始め方 | 働くひとと組織の健康を創る iCARE
こんにちは、iCAREサーバーサイドエンジニアの寺井(@krpk1900_dev)です。 私は今まで新規機能の開発を担当することがほとんどで、既存機能のパフォーマンス改善に取り組むときに何から手を着けて良いか分からなかったため、今回はSQLパフォーマンスチューニングについて調べた内容を記事にしたいと思います。 全体の流れ ざっくり調べてみた内容をフローチャートで整理してみました。 このフローチャートには含めませんでしたが、根本的な解決策としてそもそものロジックやデータ構造を見直すという方法もあります。 1. レスポンスに時間がかかっている箇所とその原因を特定する まずはDatadogのAPMなどでレスポンスに時間がかかっているリクエストを特定します。 APM(Application Performance Monitoring)とは、アプリケーションの性能を管理したり監視するための機能です
Load Average(ロードアベレージ)とCPU数 - tweeeetyのぶろぐ的めも
はじめに 業務中Load Averageを見ることが多いが Load Averageについてあらためて自分のためにも整理＆メモ また、誰かに質問された際にええっとええっと。。。とならないように 質問されたらって仮定ですｗ 知ってるつもりなのに意外に答えられないんですよね(>_<) Load Average Load Averageってなに？(※こぴりました。 実行プロセス数(実行中プロセス数＋実行可能プロセス数) Load Averageが高いとなに？ 語弊を恐れず言えば Load Averageが高い ≒ サーバ負荷が高い ≒ 重い ≒ 応答速度が遅い Load Averageが高いってどんな状態？もっとkwsk...的な コマンド(uptimeなど)でLoad Averageを表示した場合に Load Averageの値がCPUの数より大きい場合、「Load Averageが高い」(
2020/06/04時点 Aurora MySQL 5.6 vs 5.7 vs Serverless 機能比較一覧 | DevelopersIO
注釈 5.6系、5.7系ともにマイナーバージョンは最新版とします。つまり、5.6系と互換性のあるAurora MySQLのバージョンは1.*ですが、最新版である1.22.2についての記載になっています。同様に5.7系と互換性のあるAurora MySQLのバージョンは2.*ですが、最新版である2.08.0についての記載です。これより古いバージョンの場合、上記表の通りではない場合があります。 機能間で依存関係がある場合があります。その部分については記載していません。例えば並列クエリが有効になっている Aurora MySQL DB クラスターではパフォーマンスインサイトはサポートされていません。 特にマルチマスタークラスターには多くの制限があります。利用時には注意しましょう。[参考情報] 感想 Serverlessは使えない機能が多いですね。5.7系も以前は同様の印象だったのですが、昨年末に
もっさりとは言わせない！jQuery高速化のポイント | 丸ノ内テックブログ
フロントエンド front end バックエンド back end アプリ開発 app インフラ infra その他 other データドリブン data driven タグ一覧 Ajax（1） Android（20） Apache（2） AR（2） benchmark（1） BigQuery（2） browsersync（1） C4（1） CakePHP（1） CentOS7（1） CI（1） CMS（3） CoreNFC（1） CraftAR（1） CSS（1） DeepLab（2） Dmitry Stogov（1） ECMAScript（1） ECMAScript6（1） ElePHPant（1） Facebook（3） FFmpeg（1） firebase（1） fluentd（1） Framework（1） GD（2） gif（2） Git（1） GLSL（5） Google A
ハイパフォーマンス ブラウザネットワーキング、読むべき本だった - terurouメモ
Twitterで「なんかやばそうな本が出るぞ！！！」みたいな事を言っていたら、それが偶然拾われて、献本して頂く流れになりました。オライリーさん、ありがとうございます。 とりあえずざっと全体を流し読みした（と言っても3時間弱は読んだ）ので、書評っぽいことを書いておく。 ハイパフォーマンス ブラウザネットワーキング ―ネットワークアプリケーションのためのパフォーマンス最適化posted with amazlet at 14.05.10Ilya Grigorik オライリージャパン 売り上げランキング: 4,747 Amazon.co.jpで詳細を見る 読むべき人間 以下に該当する人間に対しては必読に値する本だと思う。 HTTPを扱うアプリケーション*1のアーキテクチャを設計する人間 Webサーバ等のHTTPに関連するインフラを担当する人間 HTTP 2.0、WebSocket、Server-S
jQueryのfind()を利用した高速化
jQueryのfind()を利用した高速化 最近、jQueryのfind()のちょっとよろしくない使い方をチラホラと見かけるのでfind()の高速化について解説をします。 アンチパターン 最近、見かけたパターンとしては以下の様なものがあります。 $('.foo #bar') このセレクタをfind()を使って高速化する為に以下のように書きなおす。 $('.foo').find('#bar') というもの。これは、ケースによっては高速化が見込めるものの、多くのケースでは低速化されてしまいます。 また、以下の様なパターンも見かけました。 var $ul = $('ul'), $a = $ul.find('.a'), $b = $ul.find('.b'); $a.css('color', 'red'); $b.css('color', 'green').text('Hello'); こちらも、
Webサイト高速化・表示速度改善のために知っておきたい基礎知識 | ナイルのマーケティング相談室
Webサイトを高速化をすることによって得られるメリットは様々です。ユーザーエクスペリエンスの改善といった話とは別に、サーバーの台数を減らせることも大きなメリットでしょう。 サーバーの台数が減ればコストも下がるし、運用も楽になりますので、Webサイトの高速化はSEO対策に限定せずに実現したいところです。 しかし、「高速化しよう」「表示速度を改善しよう」といっても、実際に高速化を阻害するような要因を知っていなければ、どう取り組んで良いか分かるはずもありません。 今回の記事では非エンジニアの方でもサイト高速化のポイントがある程度理解できるように、大まかに要点をまとめています。 ＼ナイルがリードを増やした秘密を公開／ 高速化のための基礎知識 高速化という言葉の中には、大きく分けて２種類の概念が存在します。 フロントエンド側での高速化 サーバーサイド（バックエンド）側での高速化 フロントエンドとは
Webサイト高速化のプロセスだって自動化したい
サーバ側にmod_spdyをインストールし、Google Chromeで、HTTP2.0でベースとなるSPDYのデモが行われた「Chrome Tech Talk Night #5」をレポートする。 Webサイト高速化のプロセス自動化と最高のパフォーマンス計測ツール 1月31日、Google 東京オフィスで開催された「Chrome Tech Talk Night #5」の模様をレポートします。Chrome Developer AdvocateのIlya Grigorik（イルヤ・グリゴリック）氏を迎え、SPDY導入方法を含むWebアプリケーションの高速化や、パフォーマンス向上の手法について説明されました。 イベント自体は「Making the Web Fast with PageSpeed」、「Wait, Chrome DevTools can do THAT?」の2部構成でしたが、このレポ
信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
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