第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
今更聞けないDockerのしくみ(「Dockerとは？」から「docker-composeファイルを1人で作れるようになる」まで) - Qiita
今更聞けないDockerのしくみ(「Dockerとは？」から「docker-composeファイルを1人で作れるようになる」まで)RubyRailsDockerdockerfiledocker-compose はじめに なんとな〜くdockerを使い始めてはや４年ほど。 既存のプロジェクトにアサインされた場合はdockerファイルに何が記載されているかなんて意識せずコマンドを実行するだけで、何か自分で一から作る時は、誰かが作ったものをどこからか持ってきて済ませていた。 こんな感じなのでdockerをなんとなく扱えてはいるが細かいところを全く理解できてない。 今回は人に説明できるくらい理解できるようになろうとした男の記事です。 ハンズオン形式でやっていきますので一緒に手を動かしながらやってみていただけると嬉しいです。 対象とする読者 これからdockerをは0から理解したい人 なんとなくdo
いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ／開発ツール／有名なOSSや論文の紹介
大規模言語モデル（LLM）の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。 2024年2月現在では、OpenAIのAssistants APIやGPTs、Agents for Amazon BedrockやLangGraphなどがリリースされ、AIエージェントを開発するエコシステムも急速に発展しています。 そんな中、この勉強会では「いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門」と題して、LLMベースのAIエージェントの基本を解説します。 LLMベースのAIエージェントの基本的なしくみ（MRKLやReActなど）や各種開発ツール、有名なOSSや論文で実装されたAIエージ
実務で使える メール技術の教科書 基本のしくみからプロトコル・サーバー構築・送信ドメイン認証・添付ファイル・暗号化・セキュリティ対策まで | 翔泳社
システム管理者・開発者が知っておきたいメール技術のすべて 【本書の特徴】 ・豊富な図解で、わかりづらい仕組みもよくわかる ・メール技術を軸に学ぶことで、「サーバー構築」「DNS」「セキュリティ」の仕組みが腑に落ちる ・システム開発・運用の実務で「使える」知識を網羅。1冊あれば安心！ 【本書の内容】 SNSやメッセージアプリに押されている印象のメール。 しかし、ほとんどのSNSやWebサービスのアカウント作成にはメールが必要です。ビジネスシーンでは、メールで連絡をする人がまだまだたくさんいます。 つまり、システムやサービスの開発・運営において、メールはいまでも不可欠なインフラなのです。 ところが、メール技術全般について体系立てて説明された情報源は、いつの間にかほとんどなくなってしまいました。結果として実務の現場は、必要な知識だけをインターネットで調べたり、先輩に聞いたりして、「その場をしのぐ
https://kaigionrails.org/2023/talks/kubo/
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【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
やさしいActiveRecordのDB接続のしくみ