就職差別につながるおそれのある不適切な質問の例
面接者の中には、面接という雰囲気からくる緊張を少しでも和らげたいということから、次に示すような質問をする場合があります。 しかし、受験者としては、下記の「なぜこのような質問はいけないのか」に示すように、ひとつの質問からかえって緊張したり、気持ちが沈んだりして、それが態度や返答に出てしまいます。ひいては、そのことが採否の判断基準に大きな影響を与えてしまうことにもつながります。 また、企業の方からは質問しないのに、他の質問に関連して、受験生の方から「家族の職業」「親の勤務先」などについて話し出すケースがあります。このようなときは、趣旨を応募者に説明し、これらのことについて話す必要はないことを一言伝えてください。 具体的な質問例を挙げて、説明します。 1. 本籍に関する質問 ● あなたの本籍地はどこですか。 ● あなたのお父さんやお母さんの出身地はどこですか。 ● 生まれてから、ずっと現住所に住
脳性麻痺の息子が亡くなった - しょんぼり技術メモ
2017年に脳性麻痺で生まれてきて、ずっと寝たきりで人工呼吸器を付けていた息子が、2022年11月に亡くなりました。 遺族としてのいろいろな整理はある程度付いてきたので、良くも悪くも忘れる前に記録を残しておきたい。主に自分の中での整理のために。 就学義務の免除申請 2017年2月生まれの息子は、来る2023年4月に小学校に入学するはずだった。 もちろん生まれてこの方意識と呼べるものが宿らなかったので、市役所と相談して就学義務の延長という申請を行う予定だった。 寝たきりの子の場合であっても、訪問学級のような形で対応してもらうのが基本とのことだったので多少揉めたが、最終的には 主治医に診断書を書いてもらい、就学を延期するような方針としていた。訪問学級を拒否したのは、親としてその姿を見るのが辛かったという理由による。 最期の入院 2022年は2月から始まり、毎月のように入院したり救急外来を受診し
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
大切なのは外の世界とつながること。一人の少年がPythonスペシャリストになるまでの軌跡 - Findy Engineer Lab
はじめまして、岡野真也(@tokibito)です。私は現在、ソフトウェアエンジニアとして働いており、株式会社ObotAIの取締役CTOと株式会社オープンコレクターの取締役として2社に所属しています。 エンジニアとして私はDjangoフレームワークを長く使っており、これと併せてPythonも15年以上利用しています。今回、私自身のキャリアについて振り返る機会をいただきました。私がどのように今の立場に至ったのか、技術への取り組み方、キャリアについての考えなどを語りたいと思います。 アウトプットをしながら勉強することでスキルを磨く プログラミングとの出会い ソフトウェアを公開するということ ライブラリ開発、そしてその反応 ウェブアプリケーション開発の世界へ 便利さを求めて始めたサーバー運用 ウェブ開発の必要性を知る Djangoフレームワークとの出会い 就職、そしてコミュニティへの参加 最初の就
GPT Index で専門知識を必要とする質問応答チャットボットを簡単作成｜npaka
「GPT Index」を試したので、まとめました。 1. GPT Index「GPT Index」は、専門知識を必要とする質問応答チャットボットを簡単に作成できるライブラリです。 同様のチャットボットは「LangChain」でも作成できますが、「GPT Index」は、コード数行で完成してお手軽なのが特徴になります。 2. ドキュメントの準備はじめに、チャットボットに教える専門知識を記述したドキュメントを用意します。 今回は、マンガペディアの「ぼっち・ざ・ろっく！」のあらすじのドキュメントを用意しました。 ・bocchi.txt 【注意】ドキュメントが大きいと、OpenAI APIの呼び出しも多くなるので、コストを注意する必要があります。 3. Colabでの実行Google Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !p
OpenAI API の モデレーションエンドポイント による問題発言の検出｜npaka
「OpenAI API」の「モデレーションエンドポイント」による問題発言の検出を試したのでまとめました。 前回 1. モデレーションエンドポイント「モデレーションエンドポイント」は、ユーザー入力やLLMの出力に、暴力や自傷やヘイトやセクシャルなどの問題発言が含まれていないかどうか (OpenAIのコンテンツポリシーに準拠するかどうか) を判定するAPIです。OpenAI APIの入出力に対して、無料で利用できます。 2. モデレーションエンドポイントのカテゴリモデレーションエンドポイントのカテゴリは、次の7つに分類されます。 ・hate : 人種、性別、民族性、宗教、国籍、性的指向、障害の状態、カーストに基づく憎悪を表現、扇動、または助長するコンテンツ。 ・hate/threatening : 対象グループに対する暴力や深刻な危害を含むヘイトコンテンツ。 ・self-harm : 自殺、切
OpenAI API で提供されている モデル まとめ｜npaka
1. GPT-3モデル「OpenAI API」は、用途に応じて様々なGPT-3モデルを提供しています。 ・GPT-3 : 自然言語を理解し生成するモデル ・Codex : 自然言語からコードへの変換 および コードを理解し生成するモデル ・Content filter : センシティブ および 安全でないテキストを検出するモデル ・Embeddings : 埋め込み (ベクトル表現) を生成するモデル 2. GPT-3「GPT-3」は、自然言語を理解し生成することができるモデルです。 性能の異なる4つの主要モデルを提供しています。Davinciは最も高性能、Adaは最も高速なモデルになります。 2-1. text-davinci-003「GPT-3」の中で最も高性能なモデルです。他のモデルで可能なあらゆるタスクが可能で、多くの場合、より高い品質、より長い出力、より良い命令追従性が得られます
GPT-3 の分類のファインチューニングを試す｜npaka
「GPT-3」の分類のファインチューニングを試したのでまとめました。 1. OpenAI API「OpenAI API」は、OpenAIの最新の深層学習モデルにアクセスすることができるクラウドサービスです。「GPT-3」を利用するには「OpenAI API」経由でアクセスする必要があります。 2. 利用料金「GPT-3」にはモデルが複数あり、性能と価格が異なります。Ada は最速のモデルで、Davinci は最も精度が高いモデルになります。価格は 1,000トークン単位です。 「ファインチューニング」には、TRAININGとUSAGEという2つの価格設定があります。TRAININGのトークン数は、データセット内のトークン数と、エポック数(デフォルト4)によって決まります。 TRAININGのトークン数 = データセット内のトークン数 x エポック数 USAGEのトークン数 = プロンプトの
つくよみちゃんの会話テキストデータセットでGPT-3のファインチューニングを試す｜npaka
「つくよみちゃん」の「会話テキストデータセット」でGPT-3のファインチューニングを試したので、まとめました。 【最新版の情報は以下で紹介】 1. つくよみちゃん会話AI育成計画（会話テキストデータセット配布）今回は、「つくよみちゃん」の「会話テキストデータセット」を使わせてもらいました。「話しかけ」と、つくよみちゃんらしい「お返事」のペアのデータが300個ほど含まれています。 以下のサイトで、利用規約を確認してから、Excel形式のデータをダウンロードします。 2. データセットの準備「つくよみちゃん」の「会話テキストデータセット」をGPT-3の学習で利用するJSONLファイルに変換します。 (1) Colabで新規ノートブックを作成 (2) Excel版の「会話テキストデータセット」を「tsukuyomi.csv」という名前のCSVで出力し、Colabのアップロードボタンからアップロー
象印の加湿器が最高で当面これしか使いたくないという話 - たごもりすメモ
ちょっとTwitterに書いたら食い付いてくる人が多かったので、ではアピールしとこうと思った。 象印の加湿器、とにかく手入れが簡単でこれ以外の加湿器はもう二度と買う気がないというくらい最高— tagomoris (@tagomoris) 2023年1月7日 TL;DR 衛生面などを考えると加熱式加湿器*1を使いたい 加熱式加湿器は加熱部に残留物が結晶化して固まるので手入れがめちゃ面倒 象印のやつは電熱ポットと同じなので、たまにクエン酸ぶちこむだけで超ラク、最高です 加湿器運用の手間を減らしたい人にとにかくお勧めです 自分が使ってるのはこれ。今年大きいのを買い足した。旧モデルの小さい方とあわせて2台とも使ってます。 EE-DC35・50 | 加湿器 | 生活家電 ｜ 商品情報 ｜ 象印マホービン 加湿器を加熱式のに替えるとき、某社従来型*2と象印の(2020年モデル)と2台買ったんだけど、手
MySQLからPostgreSQLに移行する際のTips - そーだいなるらくがき帳
このエントリーは Classi developers Advent Calendar 2022の18日目。 ネタはなんでもいいよ！とのことなので、Claasiに全く関係なく、MysqlからPostgreSQLに移行する際の注意点を書く。 なお、まだRDSにPostgreSQLがなかった頃のような昔の記事だがこちらに無いことを書いていく。 soudai1025.blogspot.com soudai1025.blogspot.com MySQL から PostgreSQLにデータ移行する際の注意点 MySQLとPostgreSQLは互換性がもちろんありませんので、細かいところで違いが発生します。 よく踏むデータ移行の注意点は以下の通り。 timestampやdatetimeを移行する先はtimestamp型になるが、timestamp型はタイムゾーン付きと無しがある timestamp wi
【1月23日追記】12月23日、24日に発生しました障害に関するご報告
いつもSkebをご利用いただき、誠にありがとうございます。 12月23日12時よりskeb.jpにアクセスできない大規模な障害が発生しておりましたが、12月24日07時に復旧いたしました。 12月23日、および12月24日が納品期限のリクエストは納品期限を12月25日23時59分までに延長させていただきます。 みなさまには多大なご迷惑をお掛けしましたことをお詫び申し上げます。 本障害につきまして詳細をご報告させていただきます。 概要日時: 12月23日12時22分〜12月24日7時00分 (JST) ダウンタイム: 18時間38分 内容: skeb.jpにアクセスできない不具合 原因: SkebはすべてのサーバとシステムをHerokuに設置していたが、障害発生時刻より同サービスのアカウントが理由の通知なく利用できなくなった。 解決: Herokuの一切の利用を中止し、すべてのサーバとシステ
手書き認識 & デジタルインク SDK
MyScript SDK は、開発者や OEM に、OS に依存しない、柔軟で簡単に統合できる手書き認識およびインタラクティブインクソリューションを余すところなく提供します。
MailCatcher
MailCatcher Fork me on GitHubLatest version: 0.10.0 (released Friday, 25th May 2024) Catches mail and serves it through a dream. MailCatcher runs a super simple SMTP server which catches any message sent to it to display in a web interface. Run mailcatcher, set your favourite app to deliver to smtp://127.0.0.1:1025 instead of your default SMTP server, then check out http://127.0.0.1:1080 to see th
memlab を使って Web サイトのメモリリークを検出しよう
概要 本記事は、メタ社(旧 FaceBook) が開発した OSS であるメモリリーク検知ツールである [memlab] をさっそく試してみた記録になります。 公式ドキュメント以上の付加価値はあまりありませんが、ざっくりと雰囲気を掴んでもらって使用を検討して頂ければ幸いです。 memlabについて memlab は、 Puppeteer API を用いたシナリオを作成することで、そのシナリオ実行によって発生するメモリリークの検出及びヒープ領域の分析を補助してくれるツールです。 本記事は実際に動かすところに重きを置くので、ツールの背景などの詳細は以下記事を参照ください。 ざっくり言うと、 memlab では以下のことが行なえます。 Puppeteer ベースでの宣言的なシナリオの作成 ヒープ領域とメモリリークの可視化 シナリオ内でのヒープのスナップショットの自動取得 スナップショットの解析と
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Autify(オーティファイ)｜AIと品質保証のプロがテスト自動化・効率化で開発生産性を向上
Building a Custom GPT-3 Q&A Bot Using Embeddings
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ラズベリーパイ専用カメラの使い方
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