インフラエンジニア1年生がプログラミングを勉強するのに使った教材 - Qiita
はじめに 私は普段インフラをメインで扱っているエンジニアです。 そんな開発がメインではない私が1年目でプログラミングを学ぶために使用した教材を紹介していきます。インフラエンジニアの方だけではなく未経験のエンジニアの方にも参考になれば良いなと思っております。 インフラの学習に使用した教材については下記記事にて紹介しておりますので、ご覧いただければ幸いです。 インフラエンジニアはプログラミングは必要？ まずはこの質問をChatGPTに聞いてみましょう。 はい、インフラエンジニアにとってプログラミングスキルは必要です。 近年、クラウドの普及やインフラ自動化の進展により、インフラエンジニアに求められるスキルも変化しています。今では、サーバの自動化やコンテナのデプロイなど、プログラミングスキルが必要な業務も多くなっています。 具体的には、以下のようなことが挙げられます。 インフラ自動化の実現 インフ
Google Cloud、ジェネレーティブ AI を 開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ジェネレーティブ AI は、インタラクティブなマルチモーダル体験の新しい波の到来を告げるものであり、情報、ブランド、そして互いとの関わり方を変えるものです。Google Cloud は、AI に対する Google の数十年にわたる研究、革新、投資の力を活用し、企業や政府に対して、シンプルな自然言語のプロンプトからテキスト、画像、コード、動画、音声などを生成する機能を提供します。 この技術の可能性を実現することは、すべての開発者、企業、政府の手にこの技術が提供されることを意味します。これまで、組織がジェネレーティブ AI にアクセスすることは難しく、カスタマイズはおろか、時には信頼を損ないかねない不正確な情報が生成されることもありました。10 年前、企業や開発者が新しい
OpenAPI Generatorに適したOpenAPIの書き方 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは！ WEARバックエンドブロックの高久です。 WEARではOpenAPI（Swagger）を使って、アプリやWebのクライアントが利用するAPIを定義しています。そして先日、開発効率化のためにOpenAPI GeneratorでOpenAPIからAPIクライアントコードを自動生成、活用できるように整備をしました。その中でOpenAPI Generatorに適したOpenAPIの書き方のポイントがいくつかあったので、内容を紹介していきます。 想定読者 OpenAPIを現在利用している、またはこれから利用する予定の方 OpenAPI Generatorを利用したコード自動生成を検討している方 背景 当初WEARではAPIクライアントコードはOpenAPIでのAPI定義を基に各クライアントが手動で実装していました。しかし手動で実装すると初期の実装コストや変更時の追従コストがか
Alpaca まとめ｜npaka
「Alpaca」の学習方法について軽くまとめました。 1. Alpaca「Alpaca」は、「LLaMA 7B」(Meta)をファインチューニングした言語モデルです。「text-davinci-003」による「self-instruct」で生成された52Kの命令追従型の学習データを使って学習しています。「Alpaca」はOpenAIの「text-davinci-003」に似た挙動を示しますが、驚くほど小さく再現が容易で安価であることが特徴です。 また、「Alpaca」は学術研究のみを目的としており、商用利用は禁止しています。 2. 学習済み言語モデル と 学習データアカデミックな予算で高品質な言語モデルを学習させるためには、「強力な学習済み言語モデル」と「高品質な学習データ」が必要です。 1つ目は、最近リリースされたMetaの「LLaMA」で解決されます。2つ目は、「self-instru
データサイエンティストを目指す人におすすめの資格・コンペ｜難易度や試験内容も解説
データサイエンティストとは データサイエンティストは、端的にいえばAI社会におけるデータを扱うプロフェッショナルです。大量のデータを集め、整理し、パターンやトレンドを分析し、ビジネス上の課題や問題に対する解決策を見つける役割を果たします。 近年、人々の生活のデジタル化が進んだことで、知らず知らずのうちに人々の行動がデータとして蓄積されています。例えば、インターネットで使用した「検索ワード」や、ECサイトにおける購入履歴、SNSにおける投稿など、人々が行動した過程や結果で生成されるさまざまな記録は、すべてその人の特徴を表すデータの一部になります。 また生成されるのは個人のデータだけでなく、事業者のデータも数多く存在します。例えば農業や水産業などの一次産業、その先の二次産業、三次産業においても、気象状況や収穫量、工場での生産量、実際の市場での流通量など、企業活動を通じてさまざまなデータが生成さ
「GPT-4」搭載ChatGPTは、日本の司法試験に合格できるか 英語なら上位10％のスコアで合格レベル 結果は？
「GPT-4」搭載ChatGPTは、日本の司法試験に合格できるか 英語なら上位10％のスコアで合格レベル 結果は？：AIに相談だ！（1/2 ページ） どんな質問にも“それらしい答え”を返してくれるAIチャットbot「ChatGPT」。2023年には大規模言語モデル「GPT-4」を搭載するなど進化を続けている。では、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。 本連載では、ChatGPTや新しいBingにさまざまな問題を投げかけて、どんな答えを返すか試してみる。その反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 司法試験の選択問題で性能を比較 米OpenAIが3月14日に発表した次世代大規模言語モデル「GPT-4」が、ChatGPTの有料版「ChatGPT Plus」で利用できるようになった。まだ一部
「新しいBing」のエンジン、実は「検索用にカスタマイズしたGPT-4」
米Microsoftは3月14日（現地時間）、米OpenAIによる「GPT-4」発表を受け、2月から提供しているチャットbot「新しいBing」は「検索用にカスタマイズしたGPT-4」をエンジンとしていると公式ブログで明らかにした。 Microsoftはこれまで、新しいBingは「OpenAIが昨夏に共有したGPT-3.5よりはるかに強力な、ChatGPTを強化するLLM」とのみ説明していたが、「過去5週間に新しいBingプレビューを使った人は、GPT-4の初期版を既に体験済みだ」とコーポレートバイスプレジデント兼コンシューマーチーフマーケティングオフィサーのユスフ・メディ氏は語った。 OpenAIによるGPT-4の更新は、随時Bingに反映される。 2月に新しいBingのAIモデル「プロメテウス」について説明したジョルディ・リバス氏は「プロメテウスで使う次世代モデルはGPT-4だ」とツイ
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
VSCodeで最強のMarkdownノートエディタを作ろう
昨日の自分「今作ってる曲まじで良すぎる。天才かもしれん」 今日の自分「ﾅﾆｺﾚ。曲作り下手すぎか～～」 この記事は新歓ブログリレー23日目の記事です。 こんにちは、カシワデと言います。サウンド班に所属していてパソコンで音楽を作っています。 皆さん、DTMってしってますか？ DTMとはDeskTop Musicという和製英語の略で、パソコンで音楽を作ることを広く指します。パソコンで音楽を作ると言っても昨今の曲は大体パソコンを用いて作られているので、DTMというと特に"打ち込み"のニュアンスが出るような気がします。 でも、『パソコンで音楽を作る～』とか『打ち込み』っ… 🎉入学おめでとう🎉まずは新入生の皆さん、ご入学おめでとうございます！！！これから始まる大学生活は非常に短いですし、世間で言われる程時間に余裕があるわけでは無いので、後悔の無い充実した生活を送ってください！
TypeScriptではじめるChatGPT API：入門から一歩進んだテクニックまで - Uzabase for Engineers
NewsPicks エンジニアの中村です。普段はデータ基盤や機械学習システムの開発、運用をやっています。 さて皆さん、すでにChatGPTは使っていらっしゃるでしょうか。エンジニア、非エンジニアを問わず世の中を席巻している感のある ChatGPT ですが、今月初めにいよいよ API も公開されて、アプリケーションやサービスに組み込みたいと考えている方も多いのではないでしょうか1。 というわけで、弊社でもこの新しい技術をより多くのエンジニアに使いこなせるようになってもらいたいと考え、ChatGPT API に関する社内勉強会を先日開催しました。本記事ではこの勉強会の内容を再構成してお届けします。 とりあえず使うだけなら簡単な ChatGPT ですが、本記事では、長文を扱ったり、ChatGPT と外部のシステムを連携させたりするテクニックなど、知っている人はすでに知っているが、まだそれほど広く
良いドキュメントを書きたくなる本を読んだらドキュメンタリアンになりたくなった - じゃあ、おうちで学べる
ドキュメンタリアンとは、役職に関係なく、ソフトウェア業界でドキュメントとコミュニケーションに関心を持つ人のことです。 www.writethedocs.org はじめに これは主に『ユーザーの問題解決とプロダクトの成功を導く エンジニアのためのドキュメントライティング』の書評です。私はSreakeにてSREという役職についています。SREはサービス概要、アーキテクチャの解説や図、各種構成図、各種手順書、ポストモーテム、ポリシー、SLA(SLO) … その他の様々な場面でドキュメントを書く必要があります。しかし、ドキュメントは価値が見えにくく時間と労力がかかり品質担保の面で重要度がとても高いのにその場での価値が見えにくいので浸透しにくいです。そのため、エンジニアとしてモチベーションが保ちづらいです。2021年 State of DevOps 2021 にもドキュメントに関する言及があり今後、
「GPT-4」発表 日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答
「GPT-4」発表 日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答（1/3 ページ） 米OpenAIは3月14日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」を発表した。テキストでのやりとりだけでなく、新たにユーザーから画像を受け取り、適切な情報も返せるようになったという。司法試験の模擬問題を解かせたところ、現在の「ChatGPT」が採用しているGPT-3.5では受験者の下位10％ほどのスコアしか取れないのに対し、GPT-4では上位10％のスコアで合格するとしている。 ChatGPTの有料版「ChatGPT Plus」やAPI経由ですでに利用できるようになっている。 専門的領域なら人間レベル 日本語でもGPT-3.5の英語版より高性能に GPT-4の性能について、同社は「現実世界のシナリオにおいては人間に劣ることも多いが、（司法試験の模擬問
GPT-4使ってみた｜shi3z
意外とあっさり公開されたGPT-4。 ChatGPT Plus(月額20ドル)に課金すると使えるらしいので早速使ってみた。 動画は以下 動画を聞き流しながら本文を読むのを推奨します まず物語を考えさせてみる。 プロンプト Aという主人公がなんらかの出来事を経験して、自分の能力を使ってA’という状態になった というのが物語である UberEats配達員を主人公とした物語のあらすじをひとつ考えてみてください これに対する回答 物語のタイトル: 『配達の軌跡：A'への変容』 あらすじ: Aは、ごく普通のUberEats配達員として日々働いていた。ある日、彼が配達をしている途中で、謎の小包が彼のバッグに入っていることに気付く。好奇心に駆られたAは、その小包を開けてしまう。中から現れたのは、謎の古びた護符だった。 その護符を手にした瞬間、Aは突如として特別な能力を手に入れる。彼は時間を操作できるよ
GPT-4のすごさとその影響範囲について - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される
GitHub - tatsu-lab/stanford_alpaca: Code and documentation to train Stanford's Alpaca models, and generate the data.
This is the repo for the Stanford Alpaca project, which aims to build and share an instruction-following LLaMA model. The repo contains: The 52K data used for fine-tuning the model. The code for generating the data. The code for fine-tuning the model. The code for recovering Alpaca-7B weights from our released weight diff. Note: We thank the community for feedback on Stanford-Alpaca and supporting
「機動戦士」と聞いたら「ガンダム」と答えてしまうのがChatGPT チャットAIをブレスト相手にするために理解しておきたいこと
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の特性や間違った情報も提示してしまうわけなどが語られました。 ChatGPTが学習済みの単語数 深津貴之氏（以下、深津）：ChatGPTの裏側にあるGPT-3というAI。ChatGPTは商品名で、裏側にGPT-3というエンジンみたいなものがあるんです。 そのエンジンが実際何をやっているかというと、すごくシンプルなAIです。文章があって「この文章の前半だけがあります、後半が欠けています。ありえそうな感じで続きを書いてください」というAIですね。 徳力基彦氏（以下、徳力）：これだけですね。 深津：そう。質問に答
Kaggle Grandmasterになったので今までを振り返る - kaggle日記
kaggleを始めてから3年半、ようやく1つの目標であったGMになることが出来ました。 前回の記事で最初の金メダルを取るところまでは書いたので、その続きとして金メダルを取ったコンペを中心に機械学習人生を振り返っていきたいと思います。 転職：2020年8月 RSNA STR Pulmonary Embolism Detection：2020年10月 SIIM FISABIO RSNA COVID-19 Detection：2021年5月 Happywhale - Whale and Dolphin Identification：2022年2月 (番外編) Kaggle Days World Championship：2022年10月 RSNA Screening Mammography Breast Cancer Detection：2022年11月 なぜ金メダルが取れたか これから 転職：
早く始めなければ意味がない、なんてない - 本しゃぶり
早く始めなければ意味がない。 そんなふうに考えていた時期が俺にもありました。 その呪縛から解き放つ。 私がとらわれていた「しなきゃ」 早く始めなければ意味がない。特別お題キャンペーンを見て真っ先に思い浮かんだのがこれだった。 なぜそう思うようになったのかは覚えていないが、子供の頃の俺はそう考えていた。より正確に言えば、「前からやっていた人には勝てない。勝てないならやらない方がいい」である。 一つ印象に残っている例を挙げよう。昔、コロコロに『K-1 ダイナマイト』という漫画が連載されていた。小学5年生の主人公が空手を始め、様々なライバルたちと戦いながら成長する物語である。 K-1ダイナマイト (1) (てんとう虫コミックス―てんとう虫コロコロコミックス) 作者:坂井 孝行小学館Amazon 俺はこの作品が好きだったが、その一方で「現実的ではないな」とも思っていた。主人公は空手に憧れがあったが
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