モバイル回線は『Google Fi』が最強！ 200カ国対応・通用料無制限・テザリング可・月額0円運用もできる〝神SIM〟なんです | AppBank
モバイル回線は『Google Fi』が最強！ 200カ国対応・通用料無制限・テザリング可・月額0円運用もできる〝神SIM〟なんです Googleが提供するiPhone、Androidスマホ向けモバイル通信サービス（eSIM/SIMカード）が『Google Fi Wireless』です。 このサービスは日本を含む世界200以上の国で使用でき、インターネット契約のみ、来店不要で契約できるSIM/eSIMです。 月額20ドル（約2800円）からの従量課金プラン「Flexible」や月額65ドル（9200円）の無制限プランなどがあり、テザリングも可能。しかもこれらのプランは「一時停止」できるので、使わない際には出費を0円にすることもできます。 » Google Fi Wireless｜無料で7日間お試し 最大の強みは、ほぼ全世界、同一料金で、SIMの入れ替えなどをしなくても使えること。旅行や出張、
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
AI-UXとAX(AI Transformation)というLayerXの挑戦｜福島良典 | LayerX
このように有言実行してきたのがLayerXの歴史であり、AI-UXとAXに関しても有言実行して実現していきます。 (2024/1/9追記) 偶然ではありますが、2024年1月にGoogle ResearchもAI-UXに関する記事を出していました。 ここではAI-UXの責任性。どうやってバイアスの少ないAI-UXを実現していくのかがメインで紹介されています。 AI-UXとAX(AI Transformation)ChatGPTの衝撃はみなさんの記憶に新しいと思います。技術的な進化の速さはもちろんのこと、スマホ以来、久々に登場したUXの転換点であることも重要です。ChatGPTに刺激されて、今後さまざまなアイデア、UXが実現していくでしょう。 この変化から生まれる体験を、AI-UX(※弊社の造語です)と名付けたいと思います。AI-UXは、「AIを前提とした理想のUX」です。 大事な点は、AI
私の2023年邦楽TOP10
今回も自分語りしかない 10 - 6 キャロライン / 生活の設計作詞・作曲：大塚真太朗 "ニュー喫茶ロック"を標榜する3人組バンドのキャロライン 終盤明らかにフリッパーズを意識させるフレーズもある サンデリア / Lay 作詞：Lay ＆ hiromasa.i 作曲：hiromasa.i シンガーソングライターLayは2008年生まれ 疾走感のあるテクニカルなアコギでめちゃくちゃファンクやっています かっこいい～ それって魔法かも? / Negicco作詞・作曲：オカモトコウキ（OKAMOTO’S） 祝20周年！ 新潟のご当地アイドルNegiccoの最新EP「Perfect Scene」より EPにはこの曲のオカモトコウキのほかに長谷泰宏・小西康陽・南葉洋平・connie・クラムボンのミトが参加 ターミナル / RYUTist作詞：清浦夏実 作曲：北川勝利・沖井礼二 同じく新潟からRYU
松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
100を超える主要な音楽メディアの「2023年の年間ベスト・アルバム」を集計 TOP50リスト発表 - amass
100を超える主要な音楽メディアの「2023年の年間ベスト・アルバム」を集計。ベスト・アルバム集計サイトAlbum of the Yearが集計版「2023年の年間ベスト・アルバム TOP50」を発表しています。 【集計ルール】 各メディアが発表した「2023年の年間ベスト・アルバム」のリストから、1位の作品に10ポイント、2位の作品に8ポイント、3位の作品に6ポイント、4〜10位の作品に5ポイント、11〜25位の作品に3ポイント、26位以降の作品に1ポイントをそれぞれ加算。ランク付けされていないリストの場合は、リストが10枚以下の場合は5ポイント、25枚以下の場合は3ポイント、25枚以上の場合は1ポイントをそれぞれ加算します。 現時点で107のメディアを集計。今後Album of the Yearの集計対象となるメディアがベストリストを発表した場合は、その分のポイントが加算されるため、順
プロダクト開発はなぜ直観に反するのか - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
この記事は、弁護士ドットコム Advent Calendar 2023の25日目の記事です。 前日は tsuchiya さんの「ログや例外についてレビューや実装時に意識していること」でした。 はじめに: 人と成りては童子のことを棄てたり インターネットの海には、不幸な開発プロジェクトの話が溢れています。例えば「とにかく言われた通りに作ればいいんだ」「スケジュールにコミットしろ」「遅れは徹夜で取り戻せ」「障害を起こしたら減給だ」など*1。 プロダクト開発に携わる人であれば、こうしたやり方が無意味どころか逆効果であることはご存知でしょうか。では、なぜこうしたやり方が提唱されてしまうのでしょうか。 それは、旧来のビジネスの常識*2に照らせば、ある意味でまっとうなやり方だからです。問題は、プロダクト開発においてはビジネスの常識が通じないことにあります。 (加えて、にも関わらず旧来の常識が押し通され
マイクロサービス化は本当に難しい
はじめに この記事は、AEON Advent Calendar 2023の21日目です🎉 イオンスマートテクノロジー株式会社（通称AST）のCTO室TechLeadチームの@t0doroki_takaです。弊社ではSREチームの発信に勢いがありますが、アプリケーションレイヤーよりの話題も積極的に発信していければと思います。 自分の敗戦の振り返り 以前、大規模ECシステムのリプレース案件に関わった時(そして敗戦したとき)の振り返りです。 今回取り上げるケーススタディは、システム全体(連係するシステム含む)としては段階的移行ではありましたが、主ターゲットとなるシステムは、全EC機能を包括する大規模なシステムで、それをフルスクラッチでリプレースするものでした。 巨大なモノリス構造であったため、マイクロサービスアーキテクチャに移行することで、サービス提供のアジリティを確保することが目的の一つでし
価値観を共有し、本当に求めることを考える #倉貫さん #カタカナ語 - r_shibataの備忘録
概要 先日、12月1日に富山県立大学DX教育研究センターで行われた「企業のシステム開発 なぜ上手くいかない? ～対話で解き明かす、開発の課題と解決策～」と2日に金沢で行われた「Agile Japan 2023 北陸サテライト」の両イベントに裏方として運営と参加してきました。 両イベントにゲストとしてソニックガーデンの倉貫さんに来ていただきました。倉貫さんと直接話すことで感じたことがたくさんあったため、ブログという形で残してみました。 きっかけ はじめに倉貫さんのイベントを富山で開催してみたいと思ったきっかけは、弊社CLでどこよりも早く、倉貫さんの著書である「人が増えても速くならない」のABD読書会を行っていたからでした。私はYoutubeと社内Slackからイベントの様子を見ており、富山の企業さんにもこの話をしてもらってアジャイルについての理解を深めてもらいたいなと考えていました。また、何
2023年のSREチームのAWSコスト削減を振り返る - Uzabase for Engineers
概要 全般 何はともあれコストタグ Cost Explorer でリソース別にコストを見よう IaC化しよう QuickSight も使おう 稼働時間対応する際はマスタカレンダを用意したい コンピューティング、コンテナ関連 EC2 定時バッチはマネージド化しよう EBS, Snapshot, AMI, EIP を消す ECS Container Insights の有効/無効を使い分けよう 何でも Fargate を選択すれば良いわけではない Fargate スポットを活用しよう Lambda Graviton対応しよう ECR イメージサイズを抑えよう ライフサイクルポリシーを設定しよう ネットワーキング VPC VPCエンドポイント入れ忘れに注意 VPC Flow Logs のS3バケット設定に注意しよう ストレージ系 RDS スロークエリ出てないかAPMを使って確認 DynamoDB
Elasticsearch（OpenSearch）を活用した採用候補者検索の同義語辞書整備の取り組み - Sansan Tech Blog
技術本部 Eight Engineering Unit でエンジニアをしている平石です。今回は、Eight で提供している採用サービス Eight Career Design (ECD)の候補者検索機能における、検索ヒット件数改善の取り組みについて紹介していきます。 materials.8card.net 目次 目次 ECDの候補者検索機能について 今回解決したい課題 同義語辞書の整備 検索ログにおける共起単語の抽出 word2vecを使った類似語の抽出 結果 まとめ ECDの候補者検索機能についてECD とは Eight ユーザーと、自社にマッチしそうな人材を採用したい企業をつなぐサービスです。 ECD の候補者検索画面では、採用担当者が採用候補者の数十項目以上のプロフィール情報を自由に検索し、スカウト送信やタレントプール (お気に入りリストのような機能) への追加を行うことできます。
「◯◯ガチャ論」に依存することの危険性＋「ワークライフバランス」というか「ワークライフコントローラビリティ」の方が大事なのではないかという話｜Momentor坂井風太
「◯◯ガチャ論」に依存することの危険性＋「ワークライフバランス」というか「ワークライフコントローラビリティ」の方が大事なのではないかという話 最初にまとめると、「若手のうちは量を積むことが大事！」という主張をよく聞きますが、量」の部分だけを強調してしまうと、「質」の部分がお座なりになるので「質」を意識することが重要と思っています。 一方で、この主張の根幹は一理あり、「若手のうちは量というか、スタートダッシュを切れて累乗的に有利になるキャリア資産を積んでおけ」という話なのかなと考えています。この概念について、「ワークライフバランス」ではなく、「ワークライフコントロラビリティ」という概念を元に説明していきます。 それと少し関連する概念として、「配属ガチャ」などの「◯◯ガチャ論」に関して、一定の理解は示しつつも、これを安易に使いすぎてしまうと、「自分の現在の環境を活かす」という思考を放棄してしま
EC2 のキャパシティ不足 (InsufficientInstanceCapacity) の傾向と対策 - Qiita
InsufficientInstanceCapacity エラーとは 対象の EC2 のインスタンスタイプを起動するためのキャパシティ (サーバー容量) を一時的に AWS 側で確保できない場合に発生するエラーです。インスタンス作成時や起動時に以下のようなメッセージが表示されます。 We currently do not have sufficient t3.micro capacity in the Availability Zone you requested (ap-northeast-1a). Our system will be working on provisioning additional capacity. You can currently get t3.micro capacity by not specifying an Availability Zone in
OpenAI Embeddings APIとベクトル検索エンジンValdを使って類似文章検索をしてみよう
ベクトルの準備 次にタイトル文章をベクトル化していきます。 OpenAIのアカウントを作成し、こちらからAPIキーを取得し、それを環境変数OPENAI_API_KEYに設定した後、次のコードを実行するだけで、入力文章のベクトルを取得できます。 import os import openai openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"] client = openai.OpenAI() def get_embedding(text, model="text-embedding-ada-002"): text = text.replace("\n", " ") return client.embeddings.create(input=[text], model=model).data[0].embedding get_embedding("入力し
「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築 」という書籍が素晴らしかったのでNode.jsでも書いてみた - selmertsxの素振り日記
はじめに 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築」 という本が素晴らしかったので、ちゃんと身につけるために Python だけじゃなくて Node.js でも動かしてみました。同じことをやろうとした人のために、ここにそのときの記録を残します。特に callbacksやmemoryについて、詳細に記載しようと思います。 書籍の説明につながるようなことはできる限り書きません！めっちゃ良書なので、ご興味持っていただけた方は購入してもらえますと 🙏 5章まではPython固有のToolを利用しており、6章の中身は7章とかなり近いところがあるので、7章のプログラムだけここに記載します。LangChainの学習に注力したいので、Serverelss Frameworkに関連するコードは省略しました。また、Momentoや @slack/bolt に関する説明はしません。 プロ
NLPからLLMへ: 何が変わったのか？ - NLP太郎のブログ
LLMの極めて高い表現力やAPI化&OSS化が進んで、昔ながらのNLPシステムにとってはおおよその個別タスクが解かれてしまったように思われているところがある。具体的にNLPシステムの設計や構成要素、役割がどのように変わったのか？さらにこれから変わっていくのだろうか？を、過去のシステムと対比する形で考えてみたい。 NLPモジュールの進化発展: 記号システムと機械学習システム 推論器としてのNLPのシステムの進化発展は、入出力データに対する「意味付け」「仮定」が弱まる方向に進化してきたといえる。人間が行なっている自由度の高い自然言語や対話プロトコルに従ったコミュニケーションを再現しようと、機械が意味ある形で処理できるテキスト入出力のパターンを広げてきた歴史として。 最も古くはルールベースの予測システムで、入力がif文のような論理で書き下せる範囲のある表現に収まる限りは、システムが意味的に正しく
やりたい事が見つからない君へ｜semlabo
「私は何のために生きて、どんな役割を持っているのか？」そんな問いを少なからず考えたことはないだろうか？ 先に答えを渡すと、冷たい言い方になってしまうが、そんなものは"ない"のだ。私が生きる意味など、そんなものはない。考えるだけ時間の無駄だ。 実はこれ、数十年も前からフランスの哲学者、ジャン＝ポール・サルトルが答えを出している問題なのだ。 その人の人生の意味や目的といったものが、あるようで存在しない。持って生まれたものなんてどうでもいい。これからなろうとするもの、だけれどもまだなっていない、なれていないものになりうるということだけが重要なのだ。 ジャン＝ポール・サルトル 僕は20代でアパレル業界に絶望し、一つの夢を失った。そんな時、一人でアメリカ西海岸を一周半した。 ロサンゼルスからラスベガスまで走行距離20万kmのフォードのセダンで進み、グランドキャニオンの裏側でインディアンに騙され偽物の
OpenAI APIをRubyアプリケーションに統合する（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Integrate OpenAI API in Ruby applications | Saeloun Blog 原文公開日: 2023/05/22 原著者: Gowsik Vivekanandan サイト: Saeloun Blog OpenAI APIの情報は移り変わりが早いのでご注意ください。最新の情報については以下などの公式情報をご覧ください。 参考: Guides | OpenAI Help Center 参考: GPT best practices - OpenAI API なお、サンプルコードにあるOpenAI APIの出力結果の日本語訳には、OpenAI APIによる機械翻訳の出力結果を使っています。 🔗 ChatGPTについて ChatGPTは、OpenAIが開発した人工知能（AI）チャットボットであり、人間
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