Linus Torvalds 氏の理想の git 運用と GitHub
Note 本記事の内容は Linus 氏の発言が人を傷つける場合に筆者がそれを良しと考えるといった意図はございません 少し古い記事になるが、 Linus Torvalds 氏 の GitHub に対する苦言が記事になっていた。 LinuxカーネルにNTFSドライバーが追加、トーバルズ氏はGitHub経由のマージに苦言 - ZDNet Japan Linus 氏が GitHub について苦言を呈するのは今に始まったことではない（後述）が、 別に GitHub のすべてを否定しているわけではない。[1] では一体何が不満なのか。Linus 氏の理想とする git の開発フローを考察した上で、整理してみたい。 Linus 氏の理想 結論からいうと、 「意味あるコミットを作れ」「コミットを大事にしろ」 という思想が伺える。 では 「意味あるコミット」「大事にされたコミット」 とは何なのか。 筆者な
コードレビューにラベルを付けるだけでチームの心理的安全性を高めた話
ハコベルシステム開発部のおおいし (@bicstone) です。普段はフロントエンドエンジニアとして物流DX SaaSプロダクトの開発を行なっています。 この記事ではハコベルの開発チームが心理的安全性の向上を目的に採用した、プルリクエスト (マージリクエスト) コメントにラベルを付ける手法についてご紹介します。 背景 プルリクエストをレビューする時、レビュアーとして上から目線になってしまい相手を傷つけないか緊張したり、ちょっとした確認のつもりで書いたコメントが修正必須と捉えられてしまったりした経験はないでしょうか。 本来、ピアレビューは対等な関係であるはずなのに、レビューする側の方が上になってしまいお互いに恐縮してしまいがちです。「勘だと怪しいけど間違っていたら怖いから言えないな」や、「将来的に辛くなりそうな実装だけどわざわざ指摘するほどでもないな」など荒波を立てずにApproveしてしま
日本語に特化した13億パラメータのGPT言語モデルを公開｜rinna株式会社
～商用利用可能なライセンスで日本語のNLPコミュニティに貢献～ rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン"クリフ"チェン、以下rinna社）は、日本語に特化した13億パラメータのGPT言語モデルを開発し、公開しました。 ■背景 rinna社はこれまでに、日本語の自然言語処理 (NLP) に特化したGPT (3.3億パラメータ) やBERT (1.1億パラメータ) の事前学習モデルを公開し、多くの研究・開発者にご利用いただいています。最近のNLPに関する研究では、モデルのパラメータ数が多いほど高い性能であることが知られています。 そこでrinna社は、これまでに公開してきたモデルより大規模な13億パラメータを持つ日本語に特化したGPT言語モデルを開発し、日本語のNLPコミュニティに貢献するために、この言語モデルをNLPモデルライブラリ Hugging Face に商用利用可
ChatGPT Bing AIチャット活用例まとめ
最初に ChatGPT Bing AIチャットの気になる記事に対する個人的メモです。 活用例 サービス アプリ Open LLM 日本語LLM Code Interpreter Chrome Plugin ChatGPT Plugin Guidance ビジネス ゲームづくり 文章生成（執筆） コーディング ファインチューニング プロンプトテクニック embedding プロンプトインジェクション 特定用途のカスタムChatGPT LlamaIndex LangChain ChatGPT API AIエージェント ChatGPT API搭載AIｽﾀｯｸﾁｬﾝ ロボット制御 活用例まとめ 動画 ChatGPT解説 個人的まとめ AIの進化と日本の戦略（PDF） 企業取り組み 話題 データセット 勉強会 LLL Meetup Tokyo 論文 落合陽一さん RLHF ファインチューニング 関連
ChatGPT APIを使ってキー・バリューなど扱いやすい出力を得る方法
プロンプトエンジニアリングの記事です。 ChatGPTなどGPT-3.5系である程度安定して、加工しやすい出力を得るためのノウハウができたので書きました。土日に別の実験をしていて副産物的に得られたものです。 サンプルコードはTypeScriptですが、プログラミング言語に依存した話ではありません。簡単な正規表現による文字列置換のサンプルです。 出力を得られると何が嬉しいのか？ 自然言語を自然言語で加工して、キーと値のペアを取得する、JSONを取得するなどすることができるようになるため、テキストを処理できる汎用ミドルウェアとしてLLMを使えるようになります。おそらくLLMを本格的にソフトウェアに組み込んでいく上で、基礎テクニックとなるでしょう。 異なる複数のプロンプトをつなぐときにも大切なテクニックです。 基本的な考え方 GPT-3.5系ではフォーマットを提示するとそのフォーマットに沿ったテ
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