なかなか眠れないときはどうすればいいのか。公認心理師の柳川由美子さんは「あえて手足の力を入れてから抜く『漸進的筋弛緩法』が効果的だ。さらに、身体がゆるんで気持ちがほぐれてきたら、『気持ちが落ち着いてきた』『のんびり~』などと声に出して言うと、より効果が高くなる」という――。
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プロンプトエンジニアリング Large Language Model(以降LLM)のプロンプトエンジニアリング、色々テクニックがあるのですが、全然名前と内容が一致しないので一度自分なりにまとめてみることにしました。 そもそも、LLMOps:基盤モデルに基づくアプリケーション開発のワークフローによると、LLMの開発には以下の3つのアプローチがあるとのことです。 LLMOps:基盤モデルに基づくアプリケーション開発のワークフローより引用 本記事ではその中の、In-Context Learningについて(要は、プロンプトを工夫してなんとかしましょうというアプローチ)のみ記載します。そして、更にIn-Context Learningを、この記事の内容で分類した図を以下に示します。 ここで出てくるIn-Context Learningのテクニック、結構名前がカッコいいというか、仰々しいんですよね。
チャットツールなどを展開するSlackの調査で、日本やシンガポール、インドで働く従業員は、生産的な仕事よりも「忙しそうに見せるためだけの仕事」に多く時間を割いていることが報告されています。 The State of Work in 2023.pdf (PDFファイル)https://d34u8crftukxnk.cloudfront.net/slackpress/prod/sites/6/State-Work-Report.en-US.pdf The State of Work in 2023 | Slack https://slack.com/intl/ja-jp/blog/news/state-of-work-2023 Employees in Asia are spending the most time looking busy at work https://www.cnbc.c
CC0 Публичен домейн via Pxhere ユーザや研究者が ChatGPT の性能が時間とともにどのように変化したかを議論し続けている間でも、OpenAI はその特徴的なジェネレーティブ AI チャットボット製品に新機能を追加する手を緩めていない。 8月第1週、OpenAI 初のデベロッパーアドボケイトがあり、デベロッパーリレーションのエキスパートである Logan Kilpatrick 氏は、X(旧 Twitter)に、「ChatGPT の大規模アップデートが来週にかけて展開されます」と投稿した(編注:現在のところ、まだ大規模なアップデートは未確認)。 Kilpatrick 氏が強調した新機能の中には、プロンプトの例(以下のスクリーンショットを参照)、返信とフォローアップ質問の提案(Kilpatrick 氏は「疲労を軽減するのに非常に役立つ」と書いている)、GPT-4
有料アプリ Macには非常に強力なサードパーティの有料アプリがラインナップされており、クリップボード、スクリーンショット、トラックパッドなどmacOSの各部分をそれぞれ大幅に強化できるものが揃っています。これら優秀な有料アプリの存在は個人的に長年Macを愛用している強い理由でもあり、どれも手放せないマストアイテムばかり。 これらの中には買い切りライセンス、アップデート期限付きライセンス、月額・年額サブスクリプションなど料金形態が細分化されていますが、初期費用を抑えて導入するのであればSetappというストアの利用もおすすめ。Setappは月額$9.99(約1,400円)の定額で幅広い有料Macアプリが使い放題のサービスで、初回は無料で7日間お試しする事も可能。 今回紹介するMacアプリの多くもSetapp経由で導入可能なので、気になった方は7日間の無料お試し期間を活用して色々と試してみるの
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習(重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
画像生成AIの躍進が目覚ましい。エンジニア兼SF作家の筆者としては、AIが絵を描けるようになるのなら、絵が描けない自分でも漫画制作ができるようになるのではという期待があった。実際に2022年の末頃にはstable diffusionを使った漫画制作UIのプロトタイプを作ってみたこともある。 Google ColabでAI漫画制作用のUIを試作してみた。コマごとにプロンプトが割り当ててあって、AIが裏でたくさん選択肢を作りまくってくれる。人間が大量の絵からベストなものを選んだり、構図やセリフの調整に集中できるようなワークフローがいいのではないかという仮説 #stablediffusion pic.twitter.com/zI64zm3cNI — 安野貴博 (@takahiroanno) November 10, 2022 それから半年以上の月日が経ち、世の中でもMulti ControlNe
著者のアルベルト・ロメロ(Alberto Romero)氏はスペイン在住のAI技術批評家で、AINOWでは同氏の記事を多数紹介して来ました。同氏がMediumに投稿した記事『明らかになったGPT-4の秘密』では、OpenAIがGPT-4のアーキテクチャおよび詳細を非公開にしたビジネス上のメリットが解説されています。 「競争と安全上の理由から」学習データやアーキテクチャが非公開だったGPT-4について、2023年6月になってリークがありました。そのリーク内容とは、同モデルは2,200億パラメータの専門家モデルが8つ連結された「専門家混合モデル」だったというものです。このアーキテクチャ自体は、Googleが2021年に発表している何ら革新性のないものです。 実際には既存技術を活用して開発していたGPT-4の詳細を非公開としたOpenAIのビジネス戦略について、ロメロ氏は以下のような3つのメリッ
ハフポスト日本版ニュースエディター。 関心分野は医療、介護、性について、選択的夫婦別姓、動物など。あとアニメとマンガが好き。
ホワイトボードどこで買えるんか?と調べたら普通にコーナンにクソデカ(120x90cm)サイズが5000円で売ってたので衝動買い。 防音壁になるし、iPad貼り付くし、自宅ラックと自宅ホワイトボードは相性良いぞ。 https://t.co/JHy7DsR1QB
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