「GPT-4なら誰でもプログラミングできる」は嘘だ。AIは魔法の杖ではない
ITmedia NEWSにおける1週間の記事アクセス数を集計し、上位10記事を紹介する「ITmedia NEWS Weekly Top10」。今回は2023年3月11日から17日までの7日間について集計し、まとめた。 先週は、大規模言語モデル「GPT-4」を米OpenAIが発表。その性能の高さに世界が驚愕し、利用が殺到しているようだ。 GPT-4は「エンジニアでなくてもプログラムが組める」などと話題になっている。ITmedia NEWSでも、「非エンジニアだけどGPT-4でアプリ作ってみた 経験ゼロでも欲しい機能ができちゃった」という記事で、吉川大貴記者が「指定のファイル内にある画像を全てJPEGに変換するアプリ」を構築し、注目を集めた。 「hello world」止まりの筆者に、テトリスは作れるか？ それならば、筆者もできるのではないか？ 筆者のプログラミング経験（？）は、約20年前に「
｢Microsoft 365 Copilot｣の破壊的イノベーション。AI攻勢で遅れをとるグーグル
｢Microsoft 365 Copilot｣を発表した3月17日開催のMicrosoft March 2023 Eventより。 出典：マイクロソフト ジェネレーティブAI（生成型AI）をめぐるグーグルとマイクロソフトの競争が激化している。 2022年に画像生成AIから始まった各社の競争は、検索エンジン的な用途を経て、いよいよ一般的なビジネスツールへと実装のステージを拡大しつつある。 筆者の見るところ、グーグルとマイクロソフトの｢AIアピール合戦｣は、まずマイクロソフトが勝利を収めたようにみえる。2月、検索エンジンに生成型AIを融合させた｢新しいBing｣の発表から始まった戦いは、今日現在、さらに本格化している。ただ、3月におきたマイクロソフト、グーグル両社の｢ビジネスツールでのアピール｣も、先行していたマイクロソフトが有利、という印象を受ける。 もちろん、勝負はこれからだ。ビジネスツー
ChatGPTで作るSQLがヤバい※Oracleの話多め - Qiita
n番煎じ、今更ながら…。 ChatGPTは過去遊びでしか使ったことがなかったのですが、 今、超長文SQL群を改修してまして、何重にもなった副問合せと集計関数を読み解くのに疲れて…ChatGPTに手を出しました。 そして、 え！！ChatGPTやばい！！ 介護は必要だけどすぐ形にしてくれるしなんなら私より知識あるわ！！ 只今、職を失いました！！ ってなったので、この衝撃を書き残しておこうと思います。 やりたいこと 作るSQLの要件はざっくり、 dba_hist_sysstatから、physical readsなど各統計情報のvalueの増分値を取得する 統計情報種別毎・1日毎に、1ヶ月間集計 日時判別のために、dba_hist_snapshotと結合する valueには累積値が入っている。ただし、インスタンス再起動があるとリセットされる。 つまり、「累積だから」と直前のスナップショットのva
Introducing the GitHub Markdown Helpers Public Beta · GitHub Changelog
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
ChatGPTでブレストをすると、無限にできてヤバイという話｜けんすう
こんにちは！ 最近、ブレストをChatGTPとしているのですが、これはかなりやばく、自分の仕事に多大な影響を与えています。 これのやり方をちらっと紹介すると、割と反応がよかったので、実例ともに書いてみました。 ちなみに一応解説しておくと、OpenAIという企業によって開発されているChatGPTは、人工知能の一種である自然言語処理技術を用いて、自然言語での会話を可能にするチャットボットです。 ChatGPTでは、過去の文章や対話の情報を学習し、それを基に人間と同じように応答することになったのがすごいところです。 ブレスト方法結論でいうと、自分がファシリテーターになって、ひたすらChatGPTにいろいろな角度で話してもらうというだけです。 これを使うと、とにかく頭が刺激されるのでオススメです。 といってもよくわからないと思うので、実例をみていきます。 まず質問からいきます。僕は、たとえば以下
Aurora Serverless v2を本番導入した話 〜検討や導入時のポイント・得られた効果について〜 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。SRE部ECプラットフォーム基盤SREブロックの石田です。 本記事では、Aurora Serverless v2を本番導入するにあたってどのような検討をし、どのように導入していったか、また導入後に得られた効果について紹介します。 はじめに Aurora Serverless とは 背景 比較検討 比較内容 方針の決定 アーキテクチャ 導入 1. Aurora Serverless v2を手動で構築 2. AWS CloudFormationでProvisioned型Aurora MySQLバージョン3を再構築 3. AWS CloudFormationでAurora Serverless v2に移行 4. 負荷試験・障害試験 負荷試験 障害試験 導入により得られた効果 柔軟なスケーリング インフラコスト 最後に Aurora Serverless とは Aurora
ChatGPTの精度を上げる、あらゆる質問の最後に置く「命令」 優秀な壁打ち相手を作る、「チャットAI力」の高め方
クリエイターに出会ったり、もっとファンになったり、noteで創作をつづけたくなるようなイベントを開催する「noteイベント」。今回は「チャットAI使いこなし最前線」をテーマに、黎明期からチャットAIを活用しているnote CXOの深津貴之氏が登壇しました。こちらの記事では、ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプトなどが語られました。 ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト 徳力基彦氏（以下、徳力）：まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで「深津式汎用プロンプト」。 深津貴之氏（以下、深津）：僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。 なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1
Linux システムを見える化する kernelshark の使い方 第 1 回 - リネオブログ
Linux システムを見える化する kernelshark の使い方 第 1 回 2022 年 11 月 07 日 Linux 技術ネタ 目次 1. はじめに 2. kernelshark とは 3. kernelshark の使い方 3.1 UI 3.2 トレースログを開く 3.3 グラフの見方 3.3.1 マウス操作 3.3.2 イベントの見え方 3.4 グラフを拡大縮小する 3.5 イベント間の時間を計測する 3.6 表示する CPU、タスクを設定する 3.6.1 特定CPUのみを表示する 3.6.2 特定タスクのみを表示する 3.7 表示するイベントを設定する（フィルタ） 3.7.1 特定イベントのみ表示する 3.7.2 特定タスクに関係するイベントのみを表示する 3.7.3 特定CPU にて発生したイベントのみを表示する 3.8 イベントを確認する、検索する 3.8.1 イベ
個人的AWS ログ管理のベースライン - mazyu36の日記
AWSのログ管理についてはいくつか考えるポイントがあると思います。 どのログを保存するか。 CloudWatch Logs（以下CW Logsと記載）とS3のどちらに保存するか、もしくは両方に保存するか などなど。 システムの特性によるところも多いかと思いますが、自分の中でのログ管理のベースラインが定まりつつあるので、頭の整理がてらまとめます。 自分の中での大まかな方針としては以下です。 S3に保存できるものは基本S3に保存する。 以下の場合は、CW Logsに保存する。必要に応じてS3に転送する。 アラームを出したい場合 さっとCW Logs Insightでログを確認したい場合 CW Logs に出さざるを得ない場合 全体像としては以下になります。 なおあくまで個人的な経験に基づくものなので、実際にはシステムの特性を踏まえて方針の決定が必要かと思います。 またこれは必要、これは不要など
Kubernetes CPU リクエスト & リミット VS オートスケーリング
本文の内容は、2023年3月16に JASON UMIKER が投稿したブログ（https://sysdig.com/blog/kubernetes-cpu-requests-limits-autoscaling）を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 以前のブログ記事で、Kubernetesのリミットとリクエストの基本について説明しました：これらは、クラウド環境のリソースを管理するために重要な役割を果たします。 このシリーズの別の記事では、クラスターに影響を与える可能性のあるOOMとCPUスロットリングについて説明しました。 しかし、全体として、リミットとリクエストはCPU管理のための銀の弾丸ではなく、他の選択肢の方が良い場合があります。 このブログポストでは、次のことを学びます： CPUリクエストの仕組みCPUリミットの仕組みプログラミング言語別の現在の状況リミットが最適
KubernetesのOOMとCPUスロットリング
本文の内容は、2023年1月25日にJAVIER MARTÍNEZ が投稿したブログ（https://sysdig.com/blog/troubleshoot-kubernetes-oom)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 はじめに Kubernetesを使用する場合、Out of Memory (OOM) エラーとCPUスロットリングは、クラウドアプリケーションのリソース処理で主に頭を悩ませる問題です。なぜでしょうか？ クラウドアプリケーションにおけるCPUとメモリの要件は、クラウドのコストに直接結びついているため、これまで以上に重要です。 リミットとリクエストを使用すると、リソースの枯渇を防ぎ、クラウドのコストを調整するために、Pod がメモリと CPU のリソースをどのように割り当てるべきかを設定できます。 ノードに十分なリソースがない場合、Podはプリエンプショ
Kubernetesのリミットとリクエストについて理解する
本文の内容は、2022年11月18日にJAVIER MARTÍNEZが投稿したブログ（https://sysdig.com/blog/kubernetes-limits-requests/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 Kubernetesでコンテナを扱う場合、どのようなリソースがどのように必要なのかを知っておくことが重要です。あるプロセスは、他のプロセスよりも多くのCPUやメモリを必要とします。中にはクリティカルなものもあり、決して飢えさせないようにしなければなりません。 Kubernetesでは、コンテナが使用するリソースの最大量をLimitsと定義しています。 一方、Requestsは、コンテナ用に確保されるリソースの最低保証量です。 それを知った上で、コンテナとPodを適切に設定することで、両者のメリットを享受できるようになります。 今回は、以下をご紹介しま
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