こういうのが欲しかったんだよ。マジで。 コマンドラインからLLMを呼び出せるgptmeというツールがアツい これは、gptmeコマンドを追加するというもの。 環境変数としてOPENAI_API_KEYとかAnthropicのキーとかを設定しておくと勝手にAPIを呼び出してくれる。もちろん、クラウドに送信するとかけしからんという勢にはローカルLLMでも対応できる。 こいつはコマンドライン版ChatGPTのようなものなので、コマンドラインで動くのだが、その真価は例えばパイプで繋いだ時とかに発揮される。 $ du -d 1|gptme "一番容量を食ってるフォル ダは何Gバイト使ってんの?" Found OpenAI API key, using OpenAI provider [10:13:32] No model specified, using recommended model for
Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view Rails vs Node.js 最終章 「Prisma」 @mizchi Cloudflare Meetup 2024/10/02 今日の Prisma + Cloudflare の様子 About https://x.com/mizchi Node.js とフロントエンドの専門家 100万円*達成率で御社のフロントエンドの高速化をやります 前書き フロントエンド/Node.js 視点のポジショントークです Railsに対するチャレンジャーとして Node.js を使ってきた話 Rubyの開発者やRubyのユーザーを否定する意図はありませんが、好き嫌いは否定しません。型が好きです 「Rails」は 2010年前後に流行っていた任意なWAFに置き換え可能 Symfony
世は大容量GPU時代。 吾輩も、秋葉原で大容量VRAM搭載GPUの中古が出たときけばすぐに飛んでいき買ってくるということを繰り返している。ちなみに最近、秋葉原の大容量中古GPUは飛ぶように売れているので、見つけたら即買いしないとすぐに無くなる。 なぜ大容量GPUが欲しいかと言えば、それがAIの全ての力の源だからである。 しかし、これは我々のようなガチ研究勢の話であって、ビジネスパースン的には「いやあこれからはローカルLLMでセキュリティバッチリでしょう」みたいな話をしても、「んで、おいくら万円ですか?」と聞かれて、「えーと、GPU単体で500万円くらいでやす」とか言うと客も裸足で逃げていく。そもそもそれだけの価格を払っても、買えるかどうかわからない。 こないだデンバーの学会で、NVIDIAのジェンスン・ファンとMetaのマーク・ザッカーバーグが対談した時に、マークはずっと「とにかくGPUを
Haskell界隈の一部で囁かれる都市伝説として、「Haskellで求人を出して集めた優秀な人材にPHPを書かせる」というものがありました。この都市伝説に実体はあるのでしょうか？ 伝説 まず、議論の前提として、この伝説に言及している投稿をいくつか挙げておきます。これは「伝説が少なくとも伝説としては存在する」ことを立証するために挙げるのであり、これらの投稿について何らかの価値判断を行う目的ではありません。 GCPで人を集めてAWS書かせるやつ、Haskell と PHP で見た — mizchi (@mizchi) March 16, 2022 Haskellで募集してPHP書かせる事件だ — デジタル競争の敗者 (@Lugendre) June 18, 2021 Haskell プログラマを募集して PHP 書かせるって，ネタ元どこなんだろう？ — ささき しげお (@SigSasaki)
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Realtime API 1. Realtime API「Realtime API」は、低遅延なマルチモーダル会話エクスペリエンスを構築するためのAPIです。現在、入出力の両方でテキスト・音声がサポートされており、Function Calling を利用することもできます。 特徴は次のとおりです。 ・ネイティブな音声合成 低遅延でニュアンスに富んだ出力が得られる ・自然で操作可能な音声 自然な抑揚を持ち、笑ったり、ささやいたり、トーンの指示に従うことができる ・同時マルチモーダル出力 テキストはモデレーションに役立ち、オーディオにより安定した再生が保証される 2. クイックスタート「Realtime API」は、「WebSocket」を介して通信するステートフルなイベントベースAPIです。 機能を紹介するデモアプリ「openai-real
独断と偏見でまとめる2024年10月現在ゼロから学んで今から生成モデルをコーディングできるために必要な知識集 - Qiita
所属大学にて9月に1日で機械学習なんもわからん状態から生成モデルを組めるようになろうというワークショップをした。普通に考えて参加者側の視点に立ったら無理なんだが, まあとにかくそういうイベントをやった。やってみたところ, 「何話してるのかわからん」という感想が多く大絶賛だった(反省しています)。 ただワークショップ中にきた質問が結構自分も最初のころは躓いたところだな〜〜というものも多く, ワークショップ中にきた質問点をまとめていけば案外生成AIをフルスクラッチで作れる技術者になるためのTips集が作れるのではないかと思い, この記事を書くことにした。ただ正直, 自分が学びたての頃こういうTips集を読んで理解したかと言うとそうではない気がするので, 読者の皆様に関しては「へ〜こんなのあるんだ」という感じで読んでいただき, 実際にこのTipsでの問題が起こった時に思い出していただきたい。 重
ChatGPT の Canvas の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので簡単にまとめました。 ・Introducing canvas 1. Canvas「Canvas」は、プロジェクト作成やコーディングで 「ChatGPT」と連携するための新しいインターフェースです。別ウィンドウで開き、「ChatGPT」と共同でプロジェクトに取り組むことができます。このベータ版では、会話だけでなく、隣り合ってアイデアを作成し、改良するという新しい共同作業の方法が導入されています。 「Canvas」は「GPT-4o」で構築されており、ベータ版ではモデルピッカーで手動で選択できます。本日から、「ChatGPT Plus / Team」ユーザーに全世界で展開します。「Enterprise / Edu」ユーザーは来週からアクセスできるようになります。また、ベータ版が終了したら、すべての「ChatGPT Free」ユーザーが利用できるようにする予定です。 2.
生成AIを活用したシステム開発の現状と展望
Copyright (c) The Japan Research Institute, Limited 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて - 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 2024年09月30日 <本資料に関するお問い合わせ> 伊藤蓮(ito.ren@jri.co.jp) 近藤浩史(kondo.hirofumi@jri.co.jp) 本資料は、作成日時点で弊社が一般に信頼できると思われる資料に基づいて作成されたものですが、情報の正確性・完全性を弊社で保証するもので はありません。また、本資料の情報の内容は、経済情勢等の変化により変更されることがありますので、ご了承ください。本資料の情報に起因して閲覧者 及び第三者に損害が発生した場合でも、執筆者、執筆取材先及び弊社は一切責任を負わないものとします。本資料の著作権は株式会社日
こんにちは。AI・機械学習チームの氏家（@mowmow1259）です。 エムスリー福岡オフィスの一人目のエンジニアとして福岡で働いています。 マクドナルドの月見バーガーが好きで、今年も発売開始当日に食べに行きました。 私が所属するAI・機械学習チームでは基本的に2週間から1ヶ月程度で新規プロダクトをリリースするなど、高速にプロダクトを開発しています。 その過程で、「この書き方は落とし穴があるから使わない方がいい」といった開発に際したベストプラクティスが溜まっていきます。 そういったベストプラクティスはレビューでの指摘や技術共有会*1でチームに浸透してきますが、レビュー負荷や新メンバーへの周知などに課題がありました。 この記事では、それを解決するためにベストプラクティスをLinterの独自ruleとして規定し、CIで自動検知することでチーム全体に周知する取り組みについて紹介します。 独自ru
OpenAI、ChatGPTの新機能「canvas」の提供を開始 ―ライティング、コーディングをGPT-4oベースのAIで支援 OpenAIは2024年10月3日、ChatGPTとの共同作業をより効率的に行える機能「canvas」のベータ版提供を開始した。 Introducing canvas A new way of working with ChatGPT to write and code | OpenAI We’re rolling out an early version of canvas—a new way to work with ChatGPT on writing & coding projects that go beyond simple chat. Starting today, Plus & Team users can try it by select
Yesterday I was thinking about how long it took me to get a colorscheme in my terminal that I was mostly happy with (SO MANY YEARS), and it made me wonder what about terminal colours made it so hard. So I asked people on Mastodon what problems they’ve run into with colours in the terminal, and I got a ton of interesting responses! Let’s talk about some of the problems and a few possible ways to fi
jc
Skip to the content. Home jc JC - JSON Convert kellyjonbrazil@gmail.com This package converts the output of many standard unix command line tools and file-types to dictionaries and lists of dictionaries. Interactive Documentation Using jc in your python programs: >>> help('jc') >>> help('jc.lib') >>> jc.get_help('parser_module_name') Developing jc parsers: >>> help('jc.utils') >>> help('jc.streami
はじめに こんにちは。 最近、業務で脆弱性診断はほぼ行っておらず、プライベートでもバグバウンティしていない。微妙な脆弱性なのか判断しづらいものを報告したりはしているのだが、反応はない。 何もしてないように見えるのも良くない気がしてきたので、プライベートで受理されやすそうな脆弱性を探して、IPAに報告しようかと思ったのだが、普通に探すのも面白くない。同じようなことをやる気はなかなか起きないのだ。 何か目先を変えるべく、脆弱性スキャナーを使って探すことにした。Burp Proを使えばいいのだが、プライベートの一円にもならないもののために貴重な金は一円たりとも使いたくない。毎年のように報奨金をもらったお金でBurpのライセンスを買うと言ってたものの、結局一度も買わずじまいだ。 ということで、脆弱性を探すのに脆弱性スキャナーを自作してみることにした。車輪の再生産だ。すでにChatGPTに課金してい
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing the Realtime API 1. Realtime API本日 (2024年10月1日)、OpenAIから「Realtime API」が発表されました。これにより、開発者はアプリで低遅延なマルチモーダル会話エクスペリエンスを構築できるようになりました。ChatGPTの「Advanced Voice Mode」と同様に、6つのプリセット音声を使用して、自然な speech-to-speech をサポートします。 さらに、「Chat Completions API」のオーディオ入出力が発表されました。これは、「Realtime API」の低遅延の利点を必要としないユースケースをサポートします。開発者は任意のテキスト・オーディオを「GPT-4o」に渡し、テキスト・オーディオ・両方を選択して応答させることができます。
Google colab, pyscf 2.6.2, py3Dmol, PubChemPy 1.0.4., rdkit 2024.3.5, Avogadro 1.2.0 量子化学計算用のソフトウェア: PySCFとは 参考文献[1]から引用 PySCF（Python Simulations of Chemistry Framework）は、Pythonベースのオープンソースの量子化学計算フレームワークです。PySCFは、高度な電子構造計算をシンプルかつ効率的に実行するためのツールを提供し、研究者や学生が量子化学の計算を容易に行えるように設計されています。 PySCFの主な特徴は以下の通りです： モジュラー設計：PySCFは、計算の各ステップ（分子の構造定義、基底状態の計算、励起状態の計算など）をモジュールとして提供しており、必要な部分だけを組み合わせて使用することができます。 高性能計算：
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
AIエンジニア、起業家、SF作家という異色の経歴を持つ安野貴博氏が、2024年東京都知事選で実践した「デジタル民主主義」。従来の一方通行の選挙戦略を覆し、AIとテクノロジーを駆使した双方向のコミュニケーションで15万票を獲得しました。その革新的な手法と、これからの政治のあり方について、「Developer eXperience Day 2024」で語りました。前編はこちら。 【Step.1】多様なチャンネルを通じた意見収集 安野貴博氏：（スライドを示して）まずStep.1で、みんなの意見を聴くのですが、けっこういろいろなチャンネルを通じて情報を収集していました。例えば「X（旧Twitter）」のAPI、X Developers Proというプランはだいたい80万円ぐらい払うと月間で100万ポストぐらいクロールできるのですが、それを契約して、選挙期間中に都政について呟かれたポストをクロールし
NixOS is a good server OS, except when it isn't | Bernardo Vecchia Stein / Daniel Sidhion
Ever since I built my first NixOS system (I started by building a custom image to upload on DigitalOcean), I’ve been bothered by one thing: the default installation size is large. To give you an idea, this simple system (using flakes): nixpkgs.lib.nixosSystem { system = "x86_64-linux"; modules = [ (nixpkgs.outPath + "/nixos/modules/profiles/minimal.nix") (nixpkgs.outPath + "/nixos/modules/profiles
RubyとPythonの連携について徹底解説 RubyとPython、両者ともに非常に人気のあるプログラミング言語で、それぞれ異なる強みを持っています。Rubyは特にWeb開発で広く使用される（Ruby on Railsなど）高い生産性を持つ言語で、一方のPythonはシンプルさと機械学習やデータサイエンス分野における豊富なライブラリが魅力です。これら2つの言語を組み合わせることで、開発者は両方の長所を活かし、より強力なアプリケーションを構築できます。 本記事では、RubyとPythonの連携について、実際のコード例を交えながら初心者にもわかりやすく解説していきます。特に、次の4つのアプローチを取り上げます。 RubyからPythonスクリプトを実行する PythonからRubyコードを呼び出す RubyとPython間でHTTP通信を行う RubyとPython間でgRPCを使って連携す
テキストプロンプトのみで、思い通りの画像を生成するのは、実は、結構難しい作業だったりします。 この解決策の模索として、とにかく多数の画像を生成して、その中から、イメージにマッチするものを選ぶという作業を試してみました。 1 はじめに 製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 テキストから画像が生成できるAIは、イメージを言葉で伝えるだけで、高品質な画像が生成できることから、様々なシーンでの活用が検討されていると思います。 しかし、テキストプロンプトのみで、思い通りの画像を生成するのは、実は、結構難しい作業だったりします。「なかなか、思った通りの絵にならない」というところです。 そして、その解決策の１つが、とにかく多数の画像を生成して、その中から、イメージにマッチするものを選ぶというものです。 今回は、Stability AIの SDXL Turboを使用して、この作業を試してみまし
![[SDXL Turbo] 爆速画像生成AIで柴犬ジェネレーターを作ってみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/edd60cd5dfb39c91b3768db9e32cfbf97edf48c8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2024-media.developers.io%2Fimage%2Fupload%2Fv1728065979%2Fuser-gen-eyecatch%2Fatthnqkssrhtihoopg9o.jpg)
Google ColabでLLM（llm-jp-3-instruct、HF形式）をGGUF形式に変換する｜まゆひら
Google ColabでLLM（llm-jp-3-instruct、HF形式）をGGUF形式に変換する ※ Last update 10-03-2024 ※ (10-3) rinna/gemma-2-baku-2b-it も利用できます。 ※ (10-3) 3-3.に、google/gemma-2-2b-jpn-it への対応方法を追加しました。 ※ 本記事はHugging Face形式のモデルの変換がメインです。GPUは使用しません。モデルの動作確認もできますが遅いので、特にllm-jp-3-instruct 13bは行わない方が良いでしょう。 ※ 記述がややこしくなるため、F16やf16の記述を省いています。こちらが必要な場合はBF16やbf16の部分を読み替えてください。 ※ Windows PC版については、別の記事を公開する予定です。 ■ 0. はじめに▼ 0-0. 本記事の内
tl;drGemma 2 2B の日本語版が発表されたよ Google Colab と macOS で試したよ macOS では transformers と MLX で試したよ 2B にしてはかなり日本語が流暢で、ローカル LLM の進展をすごく感じるよ Gemma 2 2B JPN とは Gemma-2-JPN は日本語に特化した Gemma 2 の事後学習モデル。英語と同様の性能。使用例として挙げられているものは、詩の作成や翻訳、コード生成など。モデルの訓練には TPU を用いており、JAX、ML Pathways を使用したよう。モデルの性能評価は GPT-3.5 と LLM as a Judge で比較。一般的なベンチマークというより、日本語で聞いたら日本語で答えるという RLHF をしているらしい（Gemma Developer イベントで話していた記憶より）。 試したくてうず
はじめに タイトルの通りです。 AzureのAPIは先行で公開しておりましたが、ついにOpenAIからも、APIが解放されたので、取り急ぎpythonでサンプルコードを作成してみました。 （公式からはPythonのサンプルコードが公開されていないので、java scriptのコードを参考にしてpythonに書き換える形で作成しました） サンプルコードなので、できるだけ1ファイルかつ、最小限の機能で実装しました。 なのでわかりやすいとは思います。 （その代わり、システムプロンプトなどはベタ書きしてます） リアルタイム音声対話ができるRealtime APIをpythonで動かしたいけど、pythonのサンプルコードがなくて困っているという人向けに参考になれば幸いです。 （追記） サンプルコードを少し変更することで、Azure版にも接続できることを確認しました。 サンプルコードの章にて変更箇所
Djangoとは（他のフレームワークと比較して） ■ Python製のFullstackフレームワーク ■ Ruby on Railsとほぼ同期？ Express.js, Nest.js, Gin, echo等 Hono等 （Golang系フレー （nodejs系フレーム ムワーク） ワーク） TypeScript Golang microframework microframework TypeORM, Prisma等 自作, GORM等 Django Ruby on Rails Python 2005/7/21 Fullstack Django ORM Ruby 2004/7/24 Fullstack ActiveRecord migration Django migration ActiveRecord::Migration db-migrate等 golang-migrate, g
(This is part of a series on the design of a language. See the list of posts here.) Many 'scripting' languages use a hashmap for their default associative data-structure (javascript objects, python dicts, etc). Hashtables have a lot of annoying properties: Vulnerable to hash flooding. If protected against hash flooding by random seeds, the iteration order becomes non-deterministic which is annoyin
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可愛すぎかよ! ハッカーの新しい相棒 コマンドラインからLLMを使えるgptme｜shi3z
Rails vs Node.js
もうでかいVRAMに高い金を払う必要は無くなるかもしれないのか?超分散LLM推論環境が爆誕 ｜shi3z
「Haskellで人を集めてPHPを書かせる」という都市伝説について | 雑記帳
OpenAI の Realtime API の使い方｜npaka
チームで培われたベストプラクティスをlintとして周知する - エムスリーテックブログ
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Terminal colours are tricky
Web脆弱性スキャナーをAIの力を借りて作って脆弱性を見つけてIPAに報告した - Qiita
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【PySCF】CASSCF・CASSCIで高度な電子構造解析【Pythonで始める量子化学計算】 - LabCode
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