この記事は エムスリー Advent Calendar 2023 の 8 日目の記事です。 前日は小栗さんによる kannonを実プロダクトに組み込んで3倍高速化を達成した話 でした こんにちは、SREチームの後藤です。 エムスリーでは各チームのSREが集まって情報共有をする SRE Meetup という共有会を7月から新たに始めました。 このように情報共有のために集まるということは一般的に良くあることかと思いますが、効果的に運営していくには実は考えることが多いです。 今回はSRE Meetupの企画から実施までに意識して取り組んだ工夫を紹介していきたいと思います。 背景：エムスリーのSREを取り巻く組織事情 SRE Meetupの開催へ向けて 1. 目的意識をしっかりと持って集まる。 2. 双方向のコミュニケーションを重視する 3. 主催者が情熱をもって取り組む 実際にやってみてどうだっ
グラフェンは炭素原子が六角形に結合したハニカム構造をしたシートであり、鉄の数百倍もの強度を持ちながら非常に軽量で柔らかく、熱伝導性や導電性も高いという特性があります。そんなグラフェンを用いて世界で初めて機能的な半導体を作り出すことに、アメリカと中国の研究チームが成功しました。 Ultrahigh-mobility semiconducting epitaxial graphene on silicon carbide | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-023-06811-0 Researchers Create First Functional Semiconductor Made From Graphene | Research https://research.gatech.edu/feature/researchers-c
RWKVについて解説
本記事では、RWKVとよばれるモデルのアーキテクチャについて詳しく説明します。 はじめに 自然言語処理の分野において、Transformer[1]の登場以前に一般的に使用されてきたRNN[2]はいくつかの課題を抱えており、その課題を克服する新たな手法として、RNNとは完全に異なるアプローチを取るTransformerが登場しました。しかし、Transformerにも解決すべき問題が存在しています。そこで、これらのアプローチを結びつけて進化させていく必要が出てきました。 まず、RNNの利点と欠点を見てみましょう。RNNは、文章の長さにほとんど制約がなく、計算コストも比較的小さいという利点があります。しかし、以前の入力を正確に記憶することが難しく（長期依存性を捉えられない）、学習を高速化することも難しい（学習並列化が困難）という欠点も存在します。 一方、Transformerは長期依存性を捉え
「Reor」はメモを書いている時に過去のメモの関連する部分が表示されたり、AIにメモの内容について質問したりできるメモ作成アプリです。AIモデルとしてOpenAIのモデルのほか、ローカルのモデルも利用可能とのことだったので、実際に使ってみました。 Reor https://www.reorproject.org/ Reorの公式サイトにアクセスし、「Downloads」をクリック。 「Download for Windows」をクリックします。 ダウンロードした実行ファイルをダブルクリック。 「詳細情報」をクリックします。 「実行」をクリック。 インストーラーが起動するので「次へ」をクリックします。 今回は特にインストール先を変更せず、そのまま「インストール」をクリックしました。 「Reorを実行」にチェックマークが入っているのを確認し、「完了」をクリック。 無事Reorが起動しました。初
どのようにして Findy Team+フロントエンドチームは高速な開発をしているか 〜開発フロー編〜 - Findy Tech Blog
こんにちは。こんばんは。 開発生産性の可視化・分析をサポートする Findy Team+ のフロントエンド リードをしている @shoota です。 Findy Team+はエンジニア組織の開発生産性を可視化し、開発チームやエンジニアリングメンバーのパフォーマンスを最大化するための支援をしています。 そして（当然のことながら）Findy Team+ を作っている自分たちも、チームや個人でドッグフーディングをして、チームや自分自身の働き方やエンジニアリング組織の健康チェックをしています。 今回はそんな Findy Team+の開発チームのうち、フロントエンドチームがどのような開発環境・開発インフラで働いているかの概要をご紹介したいと思います。 フロントエンド技術スタックとCI高速化 技術スタック まずはじめにフロントエンドの技術スタックを簡単に紹介します。一般的なSPA構築の技術スタックを採
ChatGPTを10倍以上高速化、秒速1,000兆回の演算ができるAIチップを開発 シリコンバレーで注目されるAIスタートアップGroqとは | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア
NVIDIAに対抗するAIスタートアップGroqとは？ NVIDIAが驚異的な決算を記録する中、シリコンバレーで密かに注目を集めているスタートアップがある。大規模言語モデル（LLM）の推論に特化したAIチップ「言語処理ユニット（LPU）」を開発するGroqだ。 VentureBeat（2024年2月23日）の報道によると、Groqは「年末までに、（同社のAIチップが）LLMスタートアップの主要インフラとして広く使用されることになるだろう」と予測されており、NVIDIAが圧倒的なシェアを占める市場で一石を投じる構えを見せている。 Groqの創業者でCEOを務めるジョナサン・ロス氏は、CNNのインタビューで同社のオーディオチャットインターフェースを披露し、「スピード記録を打ち破る」と自信を見せた。実際、Groqのチャットアプリのデモ版では、ユーザーが選択した「Llama」や「Mistral」モ
![ChatGPTを10倍以上高速化、秒速1,000兆回の演算ができるAIチップを開発 シリコンバレーで注目されるAIスタートアップGroqとは | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/082876f96f10999bb44dfa8b23e5f52283eda67a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fampmedia.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F03%2Fshutterstock_1928860634-2.jpg)
厳選80本！『Steamスプリングセール』からベテランゲームブロガーが選ぶオススメはこれだ！ - 絶対SIMPLE主義
Welcome to Steam Steamスプリングセール開催！ 日本時間で3月21日の午前10時まで。数えきれないほどのゲームが大安売りだ！ 『Baldur's Gate 3』7649円（-10％）や『Palworld / パルワールド』3060円（-10％）『ディアブロ IV』4900円（-50％）などなど話題作も続々ラインナップ。 今回も19年ブログを運営して1000本以上のレビューを書いてきたゲームブロガーである俺が！ とにかく物量押しで厳選したオススメタイトルを紹介していくぞ。以前書いたオータムセールやウインターセールの記事に加筆修正する形で、値引き率を踏まえてタイトルを入れ替え。ざっくりだがジャンル分けもしておいた。 過去に書いたレビューやコラムへのリンクも貼っておくので、より内容を知りたい方はそちらを参照だ。リンクが無いものもあるがご容赦を。 好きだけど値引き率が低いタイト
自社における日本語LLMの開発について発表したのは、株式会社サイバーエージェントの石上亮介氏。Weights & Biasesのユーザーカンファレンス「W＆Bカンファレンス」で、開発において得た知見や課題、Weights & Biasesの活用法について話しました。 登壇者の自己紹介とアジェンダの紹介 石上亮介氏：それではサイバーエージェントの石上から、「CyberAgentにおける日本語LLMの開発」というタイトルで発表いたします。 あらためまして自己紹介ですが、私は石上と申します。現在は、サイバーエージェントの基盤モデルプロジェクトのリードを担当しています。 基盤モデルというのは、大規模なAIでさまざまなタスクがこなせるという、いわゆるすごいAIなんですね。今日は特にLLMですね。大規模言語モデルについて、どういう取り組みをしているかをお話しいたします。 サイバーエージェントのLLMの
理化学研究所量子コンピュータ研究センターの古沢明・副センター長（左）と阪口淳史特別研究員＝１２日、東京都千代田区の文部科学省（松田麻希撮影） 光を用いた量子コンピューターでこれまで難しかった「かけ算」に相当する計算操作を行う技術の実証に成功したと、理化学研究所（理研）と東京大の研究チームが発表した。論文が１２日、英科学誌に掲載された。汎用（はんよう）的な計算を可能にするために不可欠な技術で、光の量子コンピューター実現に向け大きく前進した。この成果を受け、研究チームは実機を年内に完成させ、年度内にクラウド公開を目指す方針を示した。 量子コンピューターはスーパーコンピューターでも難しい複雑で大規模な計算を高速で解くことができると期待される次世代の計算機だ。 東大教授で理研・量子コンピュータ研究センター副センター長の古沢明氏らが取り組む光量子コンピューターは、情報を扱う基本単位の「量子ビット」と
synchro と呼ばれる Go でもタイムゾーンを含めて型比較できるようになるライブラリを開発し始めました。スターください。 こんな感じで使えます。 package main import ( "fmt" "time" "github.com/Code-Hex/synchro" "github.com/Code-Hex/synchro/tz" ) func main() { utcNow := synchro.Now[tz.UTC]() jstNow := synchro.Now[tz.AsiaTokyo]() fmt.Println(utcNow) fmt.Println(jstNow) // Output: // 2023-09-02 14:00:00 +0000 UTC // 2023-09-02 23:00:00 +0900 JST fmt.Println("------") d
※ちなみに①の状況で、データの統制にはdbtやLookerのLookMLなど、リソースの競合にはDWHのチューニングやシステム変更など、技術面の対応も重要な解決策になりますが、本稿ではその側面は割愛します。 これらの①～③のあり方に共通するのは、データ分析基盤を構築するデータエンジニアと、基盤を利用する非エンジニアで連携が取れていないことです。そしてこの間を埋めるものとして、データエンジニアリングスキルがあると考えています。 より理解を深めるために、いくつか職種を取り上げて、それぞれがよく陥る問題と、スキルがあることでどういった取り組みができるかを整理してみます。 職種別にデータエンジニアリングスキルの価値を考える 例1）データアナリスト まずは、データエンジニアと最も近い関係で業務をすることの多い、データアナリストです。データエンジニアリングに関連してデータアナリストがしばしば抱える問題
CLIツールの管理をSPMからMintに移行した経緯とその課題 - Mirrativ Tech Blog
はじめに お久しぶりです、iOSチームにインターンとして参加させて頂いておりますMと申します。 MirrativのiOSアプリでは、これまでSwift製のCLIツールをBuildToolsという名前のSwift Packageを作成してこれにまとめて管理していました。 しかしこの度、ある課題や利便性の観点からyonaskolb/Mintでの管理に移行しました。 今回はMintへの移行に至るまでの背景や経緯、および移行に際して起こったいくつかの課題をどのように解決したかについて書いていこうと思います。 目次 はじめに 目次 Mintへの移行に至る背景 CLIツールの利用 SPMによる管理における課題 依存関係の不整合 依存解決の時間 Mintへの移行 Mintへの移行時に発生した課題とその解決 バージョンの自動更新 バージョン更新のためのコマンドを実装 1. Mintfileのパスを取得 2
OpenAI、日本語に最適化したGPT-4カスタムモデル提供。通常のGPT-4 Turboより最大三倍高速、トークン数削減でコスト効率向上 | テクノエッジ TechnoEdge
OpenAIは東京にアジア初のオフィスを開設するとともに、日本語に最適化したGPT-4カスタムモデルの提供開始を発表しました。 日本語テキストの翻訳・要約の性能、およびコスト効率を向上させたモデルで、日本語タスクにおいては最新の汎用モデルGPT-4 Turboの最大三倍高速に動作します。 高速化に加え、従来のモデルよりも少ないトークン数で動作するため必要な演算量が減り、コストは47%低減しました。 日本オフィス開設にあたり、サム・アルトマンCEOのコメントは 「日本にオフィスを開設できたことを嬉しく思います。日本は長い歴史を通じ、人々と技術が協力し、大変多くのことを成し遂げています。AIが、人々をより創造的で生産的になるのを助け、まだ想像されていない新しい産業にも広範囲に価値を提供することを加速できると信じています。」 OpenAIによれば、ChatGPTはすでに国内でダイキン、楽天、トヨ
モンスターハンターNowというスマホゲームが先日リリースされた。 大人気ゲームのモンスターハンターシリーズ(以下モンハン)がスマホ版で登場したということで、盛り上がっている。 自分はオリジナルのモンハンをやったことがないので、今回のモンハンnowが初めてのモンハンとなった。 モンハンnowはIngressやポケモンGoなどを手がけるNianticとカプコンが開発しており、Nianticお得意の位置情報を用いたシステムにモンハンを組み合わせたゲームとなっている。 基本的なゲームの流れは、位置情報を用いて特定のスポットに沸いているモンスターを狩ったり、装備強化に必要な素材を探したりというもの。 至ってシンプルなゲームなので原作を知らない人でも遊ぶことができる。どんな感じのゲームなのかは公式のこのShortsとかを見るとよりイメージしやすいと思う。 自分は10日ほど前の9/24くらい(公式リリー
AI同士が教え合い質を高めるMicrosoft開発オープンLLM「WizardLM-2」、外で撮影した動画→実世界3Dゲームに変換するAI「Video2Game」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。第43回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 画像の衣服をキャラクターに着せる生成モデル「Magic Clothing」 撮影した動画を操作可能な実世界3Dゲームに変換するAIモデル「Video2Game」 Metaなど、数百万トークンを入力しても効果的に処理できるAIモデル「Megalodon」開発 Adobeなど、画像4枚から高品質な3Dモデルを1秒以内に生成するAI「MeshLRM」を開発 AI同士が教え合い質を高める、Microsoftの新型オープンソース大規模言語モデル「WizardLM-2」 画像の衣服をキャラクターに着
実写並みの3D映像を高速描画！ 新技術「3Dガウス・スプラッティング」でゲームやVRが格段にリアルに｜Pen Online
実写並みの3D映像を高速描画！ 新技術「3Dガウス・スプラッティング」でゲームやVRが格段にリアルに Product +Future 2023.10.03 文：青葉やまと grade eterna-YouTube アメリカで開催された国際的なCG学会・展示会「SIGGRAPH（シーグラフ）」にて、3D空間の新たな描画手法「3Dガウス・スプラッティング」が研究発表された。 3Dガウス・スプラッティングは、実世界で撮影された動画または大量の写真を読み込み、現実世界のデータを採取。このデータに特定の処理を施し、学習済データを事前生成することで、特定の視点からの情報をリアルタイムで再現可能となる。 一度事前処理を済ませれば、空間内を歩いたり飛んだりしている画像をリアルタイムで生成可能だ。一般的に3D描画に用いられるポリゴンはまったく使用せず、代わりに「ガウス」と呼ばれる色情報を画面内に重ね塗り（ス
静的サイトジェネレータ「Astro 4.0」正式リリース。デバッグを容易にするDev Toolbarが登場、キャッシュ導入でビルド時間が80％短縮
静的サイトジェネレータ「Astro 4.0」正式リリース。デバッグを容易にするDev Toolbarが登場、キャッシュ導入でビルド時間が80％短縮 オープンソースで開発されている静的サイトジェネレータ「Astro」の最新バージョンとなる「Astro 4.0」が正式にリリースされました。 今年（2023年）9月にAstro 3.0がリリースされたばかりで、速いペースでのバージョンアップが続いています。 Astro 4.0 is here! Introducing the Astro Dev Toolbar — your new companion for local development. Inspect, audit, and extend your dev environment in the browser. Plus: 80% faster builds, i18n routing
「500年後に日本人が佐藤だけになる」という試算の問題と改善 - ill-identified diary
この記事の要約 はじめに 問題点の要約 (追記) 先行研究について GARCH(っぽい)モデルによるシミュレーション シミュレーション前の理論分析 選択的夫婦別姓との比較 (追記) ゴルトン゠ワトソン分枝過程について 使用するデータ シミュレーションの技術的な補足 乱数生成について GARCHモデルの結果 シミュレーションの追試 より複雑なシミュレーションについて 男女別 世代重複 創作苗字 三親等の婚姻禁止ルール より高度な人口学的モデル 結論 2024/4/22: 先行研究とゴルトン゠ワトソン分枝過程の解説の追記 2024/4/23: 多数の言い回しのおかしい箇所の校正 2024/4/24: グラフ上の記載ミスとグラフ描画コードを修正 この記事の要約 先日報道された「500年後に日本人が佐藤だけになる」という試算の内容に違和感を覚えた. 資料を確認してみると, 大きな問題のある方法で試
DRAMの生みの親，ロバート・デナード氏が逝去。ゲーム機やスマホ，電子機器に搭載されているメモリシステムのパイオニア
DRAMの生みの親，ロバート・デナード氏が逝去。ゲーム機やスマホ，電子機器に搭載されているメモリシステムのパイオニア ライター：奥谷海人 メモリ用集積回路として広く使われている半導体ダイナミックメモリ（DRAM：Dynamic Random Access Memory）の基本構造を発明し，コンピュータテクノロジーの発展に大きく寄与したロバート・デナード（Robert H. Dennard）氏が，2024年4月23日に91歳で逝去していたことを，地元紙Iohudオンライン版（リンク。英語）などが報じている。 画像: Wikipedia（リンク）より 1932年にテキサス州で生まれたデナード氏は，幼少の頃には電気も届いていない一部屋の小さな学校で教育を受け，音楽の才能により奨学金を得て南メソジスト大学に入学。そこで電気工学と出会い，カーネギー工科大学（現：カーネギーメロン大学）で博士号を取得し
Googleがアプリ起動を30％高速化させる「Androidランタイム」のアップデートを発表、Android 12以降なら古いスマホも高速化
Googleが2023年8月21日に、Android Runtime(ART)のアップデートによりアプリの起動時間や実行速度を大きく向上させられるようにすると発表しました。ARTがOSとは独立して更新できるようになったことで、古いAndroidがインストールされているスマートフォンでもアプリのパフォーマンスが改善することが期待できます。 Android Developers Blog: Latest ARTwork on hundreds of millions of devices https://android-developers.googleblog.com/2023/08/latest-artwork-on-hundreds-of-millions-of-devices.html ARTは、Android OS上でアプリを実行する上で中核的な役割を担っているプログラム実行環境で、
【TensorRT】Stable Diffusion Web UIを倍速にできるNVIDIA製の神AIツール！使い方〜実践まで | WEEL
Stable-Diffusion-WebUI-TensorRTは、Stable-Diffusion-WebUIでTensorRTを使用するための拡張機能で、RTXのGPUで最高のパフォーマンスを利用するためのものです。 その速度は超高速で、高速といわれていた従来の手法よりさらに2倍以上も高速です！ どれだけ速いんだよって話ですよね。 今回は、Stable-Diffusion-WebUI-TensorRTの概要や使い方についてお伝えします。 是非最後までご覧ください！ 本記事は2023年10月の執筆時点での情報となります。2024年2月現在、Stable-Diffusion-WebUI-TensorRTの最終更新は2023年10月17日にとなっています。最新の環境だと動作しない可能性があるのでご注意ください。 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
OpenAI(ChatGPT)のfine-tuning機能を早速試してみた~ひろゆきのスパチャを例に - Qiita
import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<ここにAPI_KEYを書く>" # driveをマウント(Colabからファイルを読み込めるようにする。初回は認証が必要なので許可します。) from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') # 階層を移動(仕組み詳細はこちら -> https://www.ushiji.online/colab-file-upload) %cd "/content/drive/<colabを作成したフォルダーのパス>" データの作成 学習させるデータは以下のようなフォーマットで作成する必要があります。最大50MBまで対応しています。これは、公式tutorialの例ですが、皮肉な回答を返すように学習させているものです。 {"messages": [{"
スイッチサイエンス、電子工作入門の定番マイコンArduino UNOの最新版「Arduino UNO R4」を2023年6月27日販売開始
スイッチサイエンス、電子工作入門の定番マイコンArduino UNOの最新版「Arduino UNO R4」を2023年6月27日販売開始 株式会社スイッチサイエンス（以下スイッチサイエンス、本社：東京都新宿区、代表取締役：金本茂）は、電子工作入門の定番マイコンボードとして人気のArduino「Arduino UNO」の最新版「Arduino UNO R4」を、スイッチサイエンスにて2023年6月27日より販売開始します。 「Arduino UNO R4」では、既存のシールドやプロジェクトを活用できるよう、フォームファクターや動作電圧などハードウェア互換性※を保ちつつ、32bit Arm® Cortex®-M4を搭載したRenesas RA4M1をMCUとして採用し、大幅な処理性能の向上を実現しました。 発表された2種類の「Arduino UNO R4」のうち、手頃な価格の軽量版「UNO
2023年のはてなスタッフのアウトプットまとめ - Hatena Developer Blog
こんにちは、id:onk です。 2023年は、インパーソンの技術カンファレンスが戻ってきた 1 年だったなぁと思います。私が参加した 100 名程度以上の規模のものだけでも、以下のように参加していました。 2023/02/18 福岡Rubyist会議03 2023/03/04 鹿児島Ruby会議02 2023/03/19 YAPC::Kyoto 2023 2023/05/11-13 RubyKaigi 2023 2023/07/13 開発生産性Conference 2023/08/03 CloudNative Days Fukuoka 2023 (病欠) 2023/09/09 Osaka RubyKaigi 03 2023/09/29 PIXIV MEETUP 2023 2023/10/15 大江戸Ruby会議 10 2023/10/27-28 Kaigi on Rails 2023 2
概要 あるサンプルコードのベンチマークを測定したところ、期待していたよりも18倍速い結果が出力されました。バイナリを調査してみると、メモリ読み出しの命令が1つ増えるだけでこの性能差が生じていました。さらに調査を進めると、ARMアーキテクチャは連続したメモリへの書き込みを1つにマージし、実行を省略する可能性があることがわかりました。そのため、一般的なベンチマークのように複数回の測定結果を平均化するやり方では、正しい速度を測定できていませんでした。 「パフォーマンスを解釈するのにアーキテクチャの理解が不可欠だった事例」として面白かったのでこの記事を書いてみました。Go言語で説明しますが、言語に依存しない話だと思います。 得られた教訓 バイナリを見ても説明できない性能差は、アーキテクチャの理解によって説明できることがある マイクロベンチマークは、何を計測しているのかを理解した上で実施する必要があ
IntelとAMDのチップ戦略が「逆転」？ 最新Core UltraとRyzenを分解：この10年で起こったこと、次の10年で起こること（81）（1/4 ページ） 今回は、IntelとAMDのモバイル向けCPUの新製品を分解する。Intelの「Core Ultra」（Meteor Lake世代）はチップレット構成、AMDの「Ryzen 8000G」（Zen 4世代）はシングルシリコンになっていて、両社のこれまでの傾向が“逆転”している。 IntelとAMDは2023年12月、2024年1月に、それぞれ新プロセッサ（CPU＋GPU＋NPU）を発売した。Intelは「Meteor Lake」世代、AMDは「Zen 4」世代のプロセッサとして発売されていて、2024年1月以降、多くのPCに採用され発売されている。2024年のPCの最大訴求ポイントは「AI（人工知能）パソコン」。プロセッサ内にNP
【Go 1.21】ループ変数が共有される問題への対策（プレビュー）が公開されました - Money Forward Developers Blog
こんにちは、マネーフォワードエックスカンパニー サービス開発部 バンキングアプリ開発グループの仲川です。 先日Go 1.21がリリースされましたが、以前から多くのGoエンジニアを悩ませてきた「ループ変数が共有される問題」への対策が実験的に盛り込まれたので、今回はそちらについて紹介したいと思います。 Go 1.21 is released! - The Go Programming Language ※本記事で紹介するコードの実行結果は全てGo 1.21での挙動です ※本記事は主に以下ドキュメントの情報を基に作成しています（8月15日時点） golang/go/wiki/LoopvarExperiment golang/go/issues/60078 go.dev/doc/faq#closures_and_goroutines TL;DR Goのfor文で宣言されるループ変数は、ループ(イテ
はじめに こんにちは。 一昨日、土日を1日潰してLatent Cosistency Model（LCM）の推論高速化に取り組んでみたところ、そこそこ上手くいき、512×512pxの画像をimage-to-image(img2img)するタスクにおいてRTX3090で26fps、A100で33fpsの推論速度が出るようになりました。 【追記】RTX4090だと45fps出たそうなので、記事のタイトルをわずかに更新しました。記事作成当時はA100で検証していたので、以下ご了承ください。 画像1枚につき0.03秒で処理できていることになるので、ほぼリアルタイムで変換できていると言ってもいいのではないでしょうか。 プログレスバーが1%進むごとに1枚の画像のimg2imgが完了しています。気持ちいいですね。 そこで、この記事では、当高速化に取り組んだとき経験的に（理論的にではない）得られた、LCM推
こんにちは。CX事業本部Delivery部のakkyです。 少々旧聞となりますが、今年9月にMojo言語がローカルで実行できるようにリリースされました。 MojoはSwiftの開発者が立ち上げたModular社が開発している新しいプログラミング言語で、Pythonの文法とRustのメモリ安全性を兼ね備えたコンパイラ型プログラミング言語です。 AI開発に使用することが想定されていて、SIMDのファーストクラスサポートなども特徴的です。実際にllama2.mojoというLlama2の実行環境の実装も行われています。 現在はPythonとの完全な互換性はありませんが、Pythonインタプリタを呼び出すことでPythonコード/ライブラリを呼び出すことができ、将来的にはMojo自体がPythonのスーパーセットとなることを目指しているそうです。 10月19日にはMacのApple silicon(
Cloudflareは、100カ国以上、300以上の都市で事業を展開しており、12,000を超えるネットワークプロバイダーと相互接続することで、数百万人のお客様に幅広いサービスを提供しています。当社のネットワークと顧客基盤の広さは、インターネットの回復力について独自の視点を提供し、インターネットの中断による影響を観察することを可能にしています。 2023年第2四半期は、インターネットの混乱、特に政府主導のインターネットの遮断で特に忙しい時期でした。その四半期の間、短期間の混乱が数多く見られましたが、長期にわたる混乱も相当数ありました。 政府主導のインターネットの遮断に加え、また、悪天候、ケーブル損傷、停電、一般的または不特定の技術的問題、サイバー攻撃、軍事行動、およびインフラストラクチャのメンテナンスによる部分的または完全な障害も観測されました。 これまでも述べてきたように、この投稿は観測
NEC は、プログラミング言語「Python」を用いたデータ分析において標準的に使用されているテーブルデータ分析用ライブラリ「pandas」を高速化するソフトウェア「FireDucks」を開発しました(注1)。データ分析に必要なデータの前処理を最大16倍(注2)高速化し、データ分析にかかる時間の大幅な削減とコンピューティングコストの低減に貢献します。 また本日よりFireDucksのβ版をオンライン(https://fireducks-dev.github.io/)で公開します。どなたでも無償でご使用いただくことが可能です。 近年POSやEコマース等の売り上げデータや金融取引のトランザクションデータなど、大量のデータが容易に取得できるようになりましたが、それらデータから価値ある分析結果を導き出すためには、人工知能(以下、AI)や機械学習(machine learning： 以下、ML)を使
論文DynamoDB 2022に関するいくつかのメモ
PingCAPはエンタープライズ向けのソフトウェアサービスプロバイダーとして2015年に設立され、オープンソースでクラウドネイティブなワンストップのデータベースソリューションを提供することにコミットしています。PingCAPの代表的なプロジェクトであるTiDBは、オープンソースの分散型ハイブリッド・トランザクション/分析処理（HTAP）データベースで、水平方向の拡張性、強力な一貫性、MySQLとの互換性を備えた高い可用性を特徴としています。 ※このブログは2022年8月12日に公開された英語ブログ「Some Notes on the DynamoDB 2022 Paper」の拙訳です。 著者: Ed Huang (PingCAP共同創設者兼CTO) 編集者: Fendy Feng, Tom Dewan DynamoDBが論文を発表してから長い時間が経ちました。数日前、私はその新しく出版され
【シリコンバレー=渡辺直樹】対話型AI（人工知能）「Chat（チャット）GPT」を手がける米新興企業のオープンAIは13日、新型AI「GPT-4o（フォーオー）」を開発したと発表した。従来に比べて処理スピードを2倍に高速化した一方、運用コストを半減した。声で話しかけると、ヒトと同じ反応速度で会話ができる。弱点だった反応の遅延を克服し、AIの活用がさらに広がりそうだ。生成AIはオープンAI以外の
2月3日、Denoは「Deno in 2023」と題した記事を公開した。昨年（2023年）一年間においてDenoがどのような進化を遂げたかを解説している。 2月3日、Denoは「Deno in 2023」と題した記事を公開した。昨年（2023年）一年間においてDenoがどのような進化を遂げたかを解説している。以下に内容を抜粋して紹介する。詳細は元記事を参照していただきたい。 Nodeとnpmとの互換性強化 Denoは2023年の改善を経て、Nodeの組み込みAPIをサポートし、npmモジュールの読み込みに対応した。これによりNodeとの互換性が向上し、既存のNodeプロジェクトをスムーズにDenoに移行できるようになった。 シンプルで高速なWebサーバー Deno.serve() Denoが導入したDeno.serve()関数により、Webサーバーの作成が大幅に簡略化された。イベントループ
こんにちは！バックエンドエンジニアのハラノです。 くらしのマーケットのシステムの中には、Node.js（NestJS）を使用したマイクロサービスが存在しており、今回 Node.js のバージョンアップを行いました。 バージョンアップの方針及び、実際にアップデートを行う際に出てきた問題とその対策をご紹介します。 バージョンアップの方針 バージョンアップの結果 各種対応において、発生した問題と対応 TypeScript のバージョンアップ NestJS のバージョンアップ @nestjs/common から HttpService, HttpModule が削除された Inject にInject(TestRepository.name)のように、クラス名を渡している部分について、依存関係の解決が行えなくなっていた RxJS のtoPromiseが Deprecated になった TypeOR
こんにちは、サーバーサイドエンジニアのmitaniです。先月、B/43を構成するシステムのうち、3つのRailsリポジトリの7.1バージョンアップが完了しました！ 大きな躓きポイントはなかったのですが、参考までに手順やRails 7.1の内容を紹介しようと思います。 B/43のアーキテクチャ https://smartbank.co.jp/recruit/engineer-summary B/43は、上の図のように複数のサービスから構成されています。そのうちRailsで作られているサービスが3つあります（core-api / auth-api / aml-api）。バージョンアップする際には3つまとめて行う運用をとっているため、今回も3つバージョンアップしました。 各リポジトリは全てDocker化されています。各リポジトリのDockerfileは、共通してruby等をインストールしているベ
PRESS RELEASE 2024年5月10日 東京工業大学 東北大学 富士通株式会社 理化学研究所 名古屋大学 株式会社サイバーエージェント Kotoba Technolgies Inc. スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 日本語能力に長け、研究・ビジネス利用にも期待 要点 日本の計算機技術を用いて開発した日本語能力に優れた大規模言語モデルを公開 スーパーコンピュータ「富岳」の性能を最大限に活用した分散並列学習を実現 AI基盤モデルを科学研究に活用する「AI for Science」など革新的な研究やビジネスにつながる 概要 東京工業大学 学術国際情報センターの横田理央教授の研究チームと東北大学 大学院情報科学研究科の坂口慶祐准教授、富士通株式会社 人工知能研究所の白幡晃一シニアプロジェクトディレクター、理化学研究所 のMohamed
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サイバーエージェントが手がける日本語LLM開発 MLエンジニアが語る「Weights & Biases」の活用
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データ活用社会で活躍するための、非エンジニアのデータエンジニアリングスキル育成のヒント | gihyo.jp
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「7-Zip 24」が安定版に ～オープンソースの解凍・圧縮ソフト／.zst形式や「WinRAR 7」で作成した4GB超辞書の圧縮ファイルも解凍可能、ARM64高速化
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