これは全社会人が読んで得をする書籍ですが、特に「パソコンが得意ではない社会人の方」が読むと一番効用が大きいように思いました。 また、私自身IT業界で働いていて世間一般的には「パソコンが得意な人」だと思いますが、それでも知らなかった使い方もたくさんあり学びが多かったです。 この書籍の推しポイントやりたいことベースで書いてある 日常のあらゆる面倒なことに手が届く パソコン触りたての人がつまづきそうなポイントへのフォローが丁寧 （例：ChatGPTはShift Enterで改行できる、など） 試行錯誤のうえのプロンプト（＝AIに対しての指示）が載っているので出力が安定している （※ ChatGPTをはじめとしたLLMは同じ入力でも毎回出力変わります。また、ちょっと言葉が足りなかったりするだけで意図しない出力が返ってきますがそのあたりへの気配りが非常に丁寧です） 著書の専門性が高い（Kaggle
ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ
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
ChatGPTは自分オリジナルのGPTを作ることができる。 それを好きな時に呼び出すこともできる。 つまり、こういうことができる。 おわり GPTsの正しい使い方 去年の11月にChatGPTでは、誰でも簡単にカスタマイズされたチャットボットを作れるGPTsという機能が追加された。挙動を自然言語で指示し、名前とアイコンを付けたら完成する。しかも自分だけでなく、他のユーザーに公開することができる。俺も本しゃぶりの知識を覚えさせたAishabriを公開してみた。 chat.openai.com OpenAIとしては、様々な目的に特化したGPTsを作ることを想定しているらしい。例としてOpenAIが作成したGPTsがいろいろ公開されているが、データ分析や文章構成など、実用的なGPTだらけだ。 OpenAIのChatGPTチームが作ったGPTsの例 GPTsはいろいろと可能性がありそうな機能だが、
キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の
プログラミングの終焉と生存戦略｜k1ito
この文章は何： 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの：AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
【ChatGPT「GPTs（GPT Builder）」のおすすめ活用事例一覧】猛者達が開発した最強GPTsの使い方60選 | WEEL
【ChatGPT「GPTs（GPT Builder）」のおすすめ活用事例一覧】猛者達が開発した最強GPTsの使い方60選 2024 2/24 2023年11月、ChatGPTの新機能「GPTs」が公開されました。 GPTsを活用すれば、ChatGPT上で手軽にGPT搭載ツールを作れます。 しかもプログラミングなどの特別な知識も必要なく、自然言語だけで誰でも簡単に作成できるんです！ こんな画期的な機能、使わないなんて大損ですよ！ というわけで本記事では、SNS上で話題になったGPTsの活用事例60選を紹介します。 また記事の後半では、プログラミング知識ゼロの筆者が、実際にGPTsでツールを作成した様子もお見せします。 ぜひ最後までご覧ください！ なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる 【現在最強】GPT
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
中学生でもわかる深層学習
第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識／自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)
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。
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
「プログラミングを学ぶ」ではなく「要件定義を学ぶ」 田中邦裕氏（以下、田中）：あと13分ぐらいになったので、今後の展望にいきたいのですが、その前に、質問が7個ほど来ているので、みなさんに聞きたいと思います。 一番投票数が多い質問が、「非エンジニアでAIを使ったスマホアプリを作りたいんだけれども、プログラミングをそもそも学ぶべきか？」という質問です。 生成AIがある今、何をどのように学ぶべきなのか。プログラムを学ぶべきなのか、それ以外になにか手段があるのか。目的によっても違うのですが、ざっくりとしたこの質問に対して、なにか答えられる方はいますか？ 比戸将平氏（以下、比戸）：じゃあ、私から。 田中：はい、お願いします。 比戸：先週ぐらいに、NVIDIAのジェンスン（Jensen Huang氏）が、「今後はAIがプログラムを書くから、もうプログラムを学ぶ必要はないよ」と発言したのが切り取られて、
「英語習得への近道が開かれた」AI革命の到来…ChatGPTで英語学習を10倍効率化する方法 | ゴールドオンライン
英語習得に近道はないと言われていましたが、AIの進化とChatGPTの登場により、近道が開かれました。なぜChatGPTを利用すると、効率よく英語学習を進めることができるようになるのでしょうか。ChatGPTの活用方法について、著書『AI英語革命 -ChatGPTで英語学習を10倍効率化-』（リチェンジ）より、谷口恵子氏が解説します。 ChatGPTが人々に与えた衝撃 「AI革命」の始まり―それは、2022年11月30日のChatGPT登場でした。 それまでのAIにはできなかった自然言語での対話。そして、その返答の賢さに、使ってみた全ての人が驚愕しました。そして、映画などで見たAIと共生する未来が、近い将来、現実になることを予感するようになりました。 特にこれまで「AI」というものに関心がなかった人の間でも、仕事や教育現場において、無視できないレベルの変化が起きそうだ、と感じる人が多く出て
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた
ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X（Twitter）の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな！」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita
はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成となっているため、技術書を読むことで、 ・論理的な思考力が身に付く ・技術の歴史・背景を知れる ・技術の知識、手法を学べる これらを学ぶことができます。論理的な思考力、知識はわかるけど、技術の歴史・背景を知ってどうするんだと思う方もいるかもしれません。しかし、歴
t_wadaさんと「単体テストの使い方/考え方」の疑問点についてディスカッションしました - DeNA Testing Blog
こんにちは、SWETグループの田熊です。 現在SWETグループでは書籍「単体テストの使い方/考え方」の輪読会を実施しています。 輪読会ではメンバー同士で活発に意見が交わされていますが、著者の主張に疑問を感じる箇所もあり、一度グループ外の方とも意見を交換したいと考えていました。 そこで、t_wadaさんをお招きし「単体テストの使い方/考え方」についてディスカッションする機会を設けました。 本記事では、SWETメンバーとt_wadaさんとのやりとりを紹介したいと思います。 ディスカッションの流れ ディスカッションは事前にSWETグループのメンバーが書籍を読んで疑問に感じたテーマを挙げてもらい、t_wadaさんの意見を聞くという流れで行いました。 今回は次のテーマについて話をしました。 「退行に対する保護」があるテストとはなにか 「リファクタリングへの耐性」のトレードオフはあるのか 統合テストの
「泥のように眠る」の「泥」は生物のことなのか？
まず、土と水の混合物という意味での「泥」（以下「ドロ」と書く）ではない、生きものとしての「泥」（以下「デイ」と書く）については、中国の沈如筠が書いた『異物志』という書物で紹介されているという。 泥为虫名。无骨，在水则活，失水则醉，如一堆泥。 泥は虫の名である。骨がなく、水に在ればすなわち活き、水を失えばすなわち酔う、一堆の泥のごとし。 『能改斎漫録』『夜航船』などにも同様の記述がある。なぜ「水を失えば酔う」のかといえば、言い伝えによると「デイ」は身体から酒を分泌しているので、周囲に水が無くなると自分の酒で酔って、ドロのようになって死んでしまうかららしい（が、この言い伝えのソースも不明なので信用できるかどうか）。おそらくナマコかクラゲのようなものを指しているのではないかと思われる。 「酔如泥（泥の如く酔う）」という表現の初出は『後漢書』の周沢伝だ……という説が一般的なのだが、現在の『後漢書』
【決定版】GPTs開発の教科書｜ChatGPT研究所
この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です： 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか？ 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの
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
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
★AIDB会員限定Discordを開設いたしました！ 会員登録／ログインの上、マイページをご覧ください。 --- ChatGPTなどのLLMは、自然言語を理解し、人間のように対話する能力を持っており、多くの場面でその能力を発揮しています。しかし、これらのモデルが最大限のパフォーマンスを発揮するためには、適切なプロンプト（指示テキスト）を使用することが不可欠です。 本記事では、ChatGPTをはじめとするLLMの効果的なプロンプト手法に焦点を当てた論文をもとに、「基本のキ」を紹介します。モデルに、より正確かつ効果的な回答を引き出すための原則と、現時点での主要なプロンプトエンジニアリングの知見を整理しました。 参照論文情報 ・タイトル：Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models: a compr
5年後には標準になっている可観測性のこと - Learning Opentelemetry の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、
Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
日本語は外国人話者にとって難しすぎるので、新しい簡易日本語「Japhalbet」をAIに作ってもらった（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
仮想的なシステムであり、実際の普及は想定されていない。 言語学習や異文化コミュニケーションのツールとしての可能性がある。 結論ローマ字運動とJaphalbetは、どちらも日本語の表記をラテン文字化する試みという点で共通していますが、その目的、アプローチ、そして想定される使用範囲に大きな違いがあります。ローマ字運動が日本の近代化と識字率向上を主眼としていたのに対し、Japhalbetは国際的な日本語学習とコミュニケーションの促進を目指しています。 また、ローマ字運動が日本語の文法構造をほぼそのまま維持したのに対し、Japhalbetはより大胆な文法の簡略化を提案しています。これは、Japhalbetが非日本語話者にとっての理解のしやすさを重視しているためです。 結果として、ローマ字運動は日本社会に一定の影響を与え、特に技術分野での応用を見出しましたが、Japhalbetは現時点では理論的な提
AWS、開発スキルがなくても生成AIへのプロンプトで業務アプリが作れる「AWS App Studio」プレビュー公開
Amazon Web Services（AWS）は、生成AIに自然言語で作りたい業務アプリを説明すると、自動的に業務アプリの開発が行われる新サービス「AWS App Studio」をプレビュー公開しました。 7月11日に開催されたAWS Summit New York City 2024でAWS App Studioが発表された AWS App Studioはソフトウェア開発のスキルがなくとも、業務アプリケーションを数分で開発できるとしています。 生成AIにアプリを説明、要件……
はじめに こんにちは。SmartHR プロダクトマネージャーの山根（@sayama）です。 この記事は 「SmartHRのプロダクトマネージャー全員でブログ書く2024」 への参加記事です。 25人が持ち回りで毎週記事を投稿します。ぜひご覧ください！ 今回は自分がなぜSmartHRに入社したのか、その気持ちの変遷を振り返ってみようと思います。 自分の市場価値ってなに？ SmartHRに入社するまでは、製造業での機械設計を経て、技術者向け情報管理システムの構築以降、自然言語系AIの黎明期からプロジェクトマネージャー・プロダクトマネージャーを経験してきました。業務DXのためのシステム導入や既存プロダクトへのAI機能の付加価値を考えたり、それをグローバルに展開するのも非常に刺激的で、ワクワクしながら推進してきたことをよく覚えています。 キャリアの変遷 改めて自分のキャリアを振り返ると、客観的には
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
2023 年に読んでよかった本
2023 年に読んでよかった本 2023.12.30 年末なので 2023 年のまとめっぽい記事を書きたくなりました。今年は 1 年間でおおよそ 300 冊の本をよんだようです（そのうち 3 割ほどはラノベなのですが...）。その中でも特に印象に残った本を紹介します。 年末なので 2023 年のまとめっぽい記事を書きたくなりました。 今年は 1 年間でおおよそ 300 冊の本をよんだようです（そのうち 3 割ほどはラノベなのですが...）。その中でも特に印象に残った本を紹介します。 忘れる読書 この本では「本は忘れるために読んでいます」と語られています。というわけでこの本の内容もあまり覚えておりません(?)。 本を読むときには一字一句正確に覚えるような読み方をしていると、「覚えなきゃ」という気持ちが芽生えてしまい、本を読むことが苦痛になってしまうことがあります。そうではなくて、パラパラとペ
macOS Sonomaをベースに、Macの知られざる小技・裏技を一気に40個紹介してます。知らないテクニックも必ずあるはず！ ◆おすすめの初期設定動画 https://youtu.be/yOCJaY-IeIc Apple製品や周辺機器 / Macのあるデスクづくりを中心にガジェットの情報お届けしております。 チャンネル登録はこちら！→https://www.youtube.com/channel/UCRlsT-5KoV_J-JoG9WQFzGw?sub_confirmation=1 ------------------------------------------------------- ▼今回のチャプター（目次） 00:00 - Macを使いこなすために知っていたい小技・裏技40TIPS ＜Finder系 (8項目)＞ 00:55 - クイックルック ファイルを選択して
簡単にオリジナルChatGPTアプリが作れる『GPTs』で、ドット絵生成チャットを作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね？ GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat
ChatGPTを利用して画面モックを爆速で作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近スマホのChatGPTアプリで、音声入出力機能を使って会話を楽しんでいる安部です。 皆さんWebアプリ開発などで、画面モックを作成しなければいけない場面は多いですよね？ 適当なHTMLを作ったり、ツールで図示したりしますが、正直面倒です。 そこで今回は、ChatGPTに最初から画面モックを作ってもらいます。 最近はChatGPTに画像を添付できるようになったので手書き画像からHTMLを出力することもできますが、 この記事では画面要素を言葉で指定し、HTMLを出力してもらいます（配置などのデザインは、ひとまずChatGPTにお任せしてみます）。 では早速始めましょう。使用モデルはGPT-4です。 簡単な入力フォームを出力させる まずは、よく使いそうな簡単な入力フォームを出力してもらいます。 ここでは、「書籍を登録する画面」という設定で指示を出します。 次の画面構成の案を、HT
v0とは v0は自然言語で作りたいUIをAIに指示するとそのUIをTailwind (shadcn/ui)ベースで作ってくれるサービスです。 shadcn/uiとは shadcn/uiはRadix UIというUIをもたないヘッドレスUIに対してスタイルを当てたコンポーネント集で、TailwindというCSSライブラリを使ってRadix UIに対してスタイルを当てています。 shadcn/ui本体のライブラリがあるわけではなく、自身のプロジェクトにコンポーネントを直接コピーして使うことが特徴です！ Tailwindが好きな人にはたまらないコンポーネント集ですね！ shadcn/uiに最適に作られていますが、Tailwindユーザーであれば作られたUIをほぼそのまま使うことができます。 下の画像のようなチャット風のUIが特徴なサービスになっていて、このチャットに指示を出すことでUIを作ってくれ
もう人間がクエリを書く時代じゃない！SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal
こんにちは。SUZURI事業部の@kromiiiと申します。 私のメインの業務はWebアプリケーションの開発ですが、大学院時代のスキルを活かして並行してデータ分析業務も行っています。 データ分析業務ではデータベースのクエリを書くことが多いのですが、私自身SUZURI事業部に配属されたばかりで、テーブルの名前やリレーションを覚えるのが大変でした。そこでクエリの設計を自動化するツールをSlackに導入しました。 その名も tbls-ask bot です。どのようなものか先に見てみましょう。 ユーザーはSlackでメンションする形で、どのようなクエリを実行したいのか自然言語で入力します。 メンションされるとSlack botが起動し、どのDBスキーマを利用するかを尋ねます。 ユーザーがDBスキーマを選択すると、自然言語からSQLクエリを生成し、Slackに返答します。 今回はパブリックに公開する
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
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全社会人が読みたい「面倒なことはChatGPTにやらせよう」｜asano
「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった
【ChatGPT】面倒なことはアウラにやらせよう - 本しゃぶり
AIにニュースの収集を任せている方法（GPT-4からSlack投稿） - toyoshiの日記
大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」
「尖った人ではなく、暗黙知を形式知に変換する人がほしい」 “均質人材”を育成してきた日本でこれから求められる能力とは
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
女子大生が100日連続で生成AIで100本のプログラムを書いたらどうなったか？
1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた - Qiita
ChatGPTの効果的なプロンプト手法における「基本のキ」を理論とテンプレート両方で紹介 | AIDB
【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
40歳を超えてからあたらしい領域にチャレンジすることの意味 - SmartHR Tech Blog
[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
Macを使いこなす！知ってるだけで差がつく小技・裏技40選
指示したUIをAIがTailwindベースで実装してくれるv0が凄い