GitHub・服部氏が語る「GitHub Copilot」の裏側 “エンジニアの開発生産性を上げる”ために重視している2つのポイント
「GitHub Copilot」の真のパワーについて発表したのは、GitHub社の服部佑樹氏。株式会社タイミー社が主催した「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で「GitHub Copilot」の実装やプラクティスについて話しました。全2回。前半は、「GitHub Copilot」が目指す“開発者の生産性向上”と「Copilot Voice」「GitHub Copilot for *Your* Codebase」について。 ※本記事の内容は2023/08/30時点のものです。GitHub Copilotの実装は、今後変更される可能性があります。最新情報はドキュメントをご覧ください。 開発者の生産性向上にフォーカスする「GitHub Copilot」 服部佑樹氏：ギットハブ社の服部です。本日は、「開発生産性をあげるGitHub Copilotを徹底解剖！」というところで、ちょっと裏
30分で完全理解するTransformerの世界
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
中国産シャインマスカットがまずくなった理由―香港メディア
「送料無料ではありません」 2024問題の解決に動く“トラックGメン” 運賃引き上げの壁に迫る【広島発】 04-06 07:01
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