「マインクラフト」プレイヤーが催した「Minecraft違法建築イベント」が、現実にはあり得ないカオスな建物が生み出されて話題を呼んでいます。「違法建築」とは穏やかでないですが、要はオンラインで集まり、建物を好きなように建て増しして遊ぼうという試み。そうして出来上がった、複雑怪奇な構造が壮観です。 経過だけでワクワク 雑多なようでいて、全体像は調和したように見える 主催はマインクラフト建築コミュニティ（@mc_kenchiku_com）。海に囲まれた世界で、人々が生き抜くために高い建物を作り、ひたすら“上”を目指す――そんな世界設定の下にプレイヤーを募りました。開催に際しては、あらかじめ素朴な土台を用意。そこに大勢で気ままに増築していこうという趣向です。 基盤となったプレーンな土台。ここからああも変わるものか イベントには見学者を含め累計で168人が参加。ルールが「建築様式不問」だったこと
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AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
AWS認定 is 何？ 人気のクラウドサービス「アマゾンウェブサービス」が提供している認定資格試験です。パソコンで実施するタイプの選択式テストとなります。 時流に応じて資格数は増減しています。だいたい10件ちょいです。 2023年度：12資格 2024年度：10資格（→また12に増える予定） 何をやったの？ 昨年末、急に思い立って認定資格を2ヶ月でコンプ（全冠）しました。 すいません、ちょっと盛りました。登竜門の「SAA（ソリューションアーキテクト アソシエイト）」だけは3年前に取っていました。 残りは週に1〜2件のペースで取得していたことになります。 資格に挑戦した理由は？ 実は私、「資格を取ること」にあまり価値を感じていませんでした。 勉強に多くの時間を使う必要があり、他のことができなくなる 机上学習やるならハンズオンに時間を割く方が実務に活きやすい 数が多すぎて、全冠なんて自分とは別
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
「誰もマインクラフトで作ったということを信じてくれません（笑）」と投稿された東京の夜景に、「やばい」「よく見るとブロックでびびった」とTwitterユーザーの間で衝撃が走っています。え、写真じゃないの……？ このキレイな夜景をマインクラフトで作っただと……？ 東京タワーから遠くの建物の灯りまでを捉えた、美しい1枚の写真……のように見えますが、なんとこれ、ブロックを手作業で並べて完成させたピクセルアート（モザイク画）。約2年半かけて完成させたということですが、その製作時間も納得の壮大さです。ヤバすぎる……。 拡大した画像 ズームしても「確かにブロックっぽい……」と戸惑うレベルで、1個のブロックがとんでもなく小さいことからも、その圧倒的なスケールの大きさがわかります。 よく見るとブロックが……！ ワールド上空から見た様子や、製作時のキャラクターが夜景のピクセルアートを見下ろすような姿も公開して
Amazonは、生成AIスキルを習得できる無料の8つの講座をAWSで提供すると発表した。2025年までに世界中の200万人にAIスキルのトレーニングを無料で提供するとしている。 米Amazon.comは11月20日（現地時間）、新たな取り組み「AI Ready」を発表した。2025年までに世界中の200万人にAIスキルのトレーニングと教育を無料で提供することを目指す。まずはAIのスキルアップを支援する8つの無料コースを開設した。 新コースは基礎から上級まであり、企業幹部や技術者向けのコースをAWS EducateとAWS Skill Builderで受講できる。コースの詳細についてはプレスリリースを参照のこと。コースは英語だが日本からも受講可能のようだ。 Amazonによると、AWSのプログラムでは、既に2100万人がクラウドコンピューティングのスキルを学んだという。 また、AI Read
2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
ChatGPTとOneDriveを連携させて業務効率化 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、問い合わせに対して無人対応し、対応が難しい内容に限り、オペレーター（以降、担当者）にエスカレーションする仕組みを作成しました。 コールセンターの負担軽減や人手不足の解消を目指して、AIチャットボットを活用して有人対応から自動応答に切り替えたいというニーズは増えているように思います。 本記事では、お問い合わせをAIチャットボットがヒアリングして、生成AIのAmazon BedrockのClaudeを用いて種別判定を行い、回答できるものはチャットボットが回答し、それ以外の内容については、担当者にエスカレーションする方法をまとめました。 今回検証するお問い合わせの種別
![AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0ea6f98c9330dae2f07b2fcfbc2104cd7bf1a5d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2F4c8649ac9b394fdafed5de6d2942047a.png)
LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P
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
グループ企業向け勉強会資料を公開します！ ハンズオンはこちら https://qiita.com/minorun365/items/24dfb0ea3afde6ed0a56 Anthropic来日イベントはこちら https://jawsug-ai.connpass.com/event/313318/
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
AWS、API経由でジェネレーティブAIを利用する新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ジェネレーティブAIに本格参入。テキスト生成、文章要約、画像生成など
AWS、API経由でジェネレーティブAIを利用する新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ジェネレーティブAIに本格参入。テキスト生成、文章要約、画像生成など Amazon Web Services（AWS）は、ジェネレーティブAIをAPI経由で利用できる新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ChatGPTに代表されるジェネレーティブAI市場に本格参入することを明らかにしました。 合わせて、Amazonの20年にわたる機械学習の経験を基に開発されたとされる、人間と自然言語で対話し質問に回答でき、要求に応じた文章の生成や要約などが可能で、不適切な入力や出力を検出し拒否するように設定された大規模言語モデル「Amazon Titan」も発表しました。 下記はAWS CEO Aam Selipsky氏のツイート。 We’re announcing Amazon Bedro
AWSの生成AIで社内文書検索！ Bedrockのナレッジベースで簡単にRAGアプリを作ってみよう - Qiita
この記事について AWSコミュニティ最大級のイベント「JAWS DAYS 2024」内のワークショップにて実施したハンズオンコンテンツとなります。 イベントでは口頭で説明しながら実施しますが、この記事さえ読めば誰でも体験できるように作っていますので、当日イベントにお越しになれない方もぜひご活用ください。（スムーズにいけば30分程度で完了します） 本ハンズオンの実施にあたり、多少の課金（数十円〜数百円以内）が発生することをご了承ください。実施後には忘れず不要なリソースの削除をお願いします。 なお、Bedrockのモデル呼び出し料金はAmazon製のTitanシリーズを除き、マーケットプレイス扱いとなるためAWSクレジット（クーポン）の適用範囲外となります。 ※事前にAWSアカウントの作成をお願いします。クレジットカード情報が必要です。ログイン用のEメールアドレスとパスワードをお忘れなく！ 0
2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記：この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 来週1/24にMicrosoft社のAzureクラウドで生成AIアプリケーションを開発する人向けの入門書籍が発売されます。 幸運なことに、著者の一人である吉田真吾さんのご厚意で発売前献本の機会に預かりましたので、先行レビューということでみなさんに紹介させていただきます！ Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 永田 祥平 (著), 伊藤 駿汰 (著), 宮田 大士 (著), 立脇 裕太 (著), 花ケ﨑 伸祐 (著), 蒲生 弘郷 (著), 吉田 真吾 (著) - 技術評論者より2024/1/24発売予定 通称「ドーナツ本」です。おそらくOpenAIのロゴが某ドーナツ屋さんのフレンチ●ルーラーに酷似していることか
Jupyter AIでHuggingFace Hubを使うと、これまたすごい！ | moritalous blog
前回はOpenAI APIを使ってチャットなどを試しましたが、Jupyter AIはOpenAI 以外にも様々なAPIに対応しています。 今回はHuggingFace Hubを使ってみます。 環境構築HuggingFace Hubの機能を使うにはhuggingface_hub、ipywidgets、pillowをインストールする必要があります。コンテナで用意します。
【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog
はじめに RAGとは 構成図 作成リソース Lambda 1. PDFから文書抽出&Embedding取得Lambda 2. 回答作成用Lambda AWS SAM テンプレート Streamlit 動作確認 まとめ はじめに こんにちは堤です。 Amazon BedrockがGAとなり、AWS内で完結してLLMアプリケーションを構築できるようになりました。 試しにRAGアプリケーションを作成してみようと思いましたが、現状AWSでRetrievalするデータソースを作成しようとすると、Amazon OpenSearch Serverless やAmazon Kendraを使用するしかありません。これらのサービスを使うのはコストもそれなりにかかり少しハードルが高いなーと思っていたら以下のブログを見つけました。 aws.amazon.com 構成図を見ると分かるように、S3にembedding
20XX 年、我々人類は進化著しい AI に驚くしかない日々が続いています。ソーシャルメディアに驚きがあふれインプレッションを競う様はまさに大海賊時代、いいねの海賊王に俺はなる、とばかり飛びぬけて耳目を引く超新星 ( スーパールーキー ) が頭角を現しています。 「プロ驚き屋」としばしば称されるルーキーたちは X ( 旧 Twitter ) のタイムラインに現れては情報の正確性を重んじるエンジニアや研究者を戸惑わせます。チームやコミュニティ内の Slack はそうした喧噪から離れたオアシスといえるかもしれません。そんなオアシスにプロ驚き屋を召喚しタイムラインを荒らすのが今回の目的です。次に実際の例を示します。 なかなか模倣できているのではないでしょうか。オアシスは今、ジャングルに変わりました。私たちが生きている世界では正確で吟味された情報だけにアクセスしたいという願いは実現されないので、現
『マインクラフト』にて「ワールドの全ブロック壊す」執念のチャレンジが完遂に近づく。爆発物使わず4年以上ツルハシを振る荒行、なぜ - AUTOMATON
『マインクラフト』にて、「ワールド内の全ブロックを破壊する」という恐るべきチャレンジが実施されていたようだ。4年以上もの期間をかけ、数千万ものブロックを破壊し続けてきた執念の挑戦が、終わりに近づいている様子。 Image Credit: Minthical on YouTube 『マインクラフト』は、人気のクラフトサンドボックスゲーム。プレイヤーは世界を探索し、素材を収集し、道具を作って行動の幅を広げていく。世界はさまざまな種類のブロックで構築されており、オノやつるはし、TNT爆薬などを用いて破壊可能。破壊後のブロックは基本的に素材として入手することができる。そして本作のワールドは地上だけでなく、地下にも大スケールで広がっている。プラットフォームによってワールドの広さに違いがあるものの、多くのプレイヤーの創造力をしっかり受け止める、広大な世界が広がっているわけだ。 そんな広大な『マインクラ
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
三菱電機が組み込みソフトウエア開発への生成AI（人工知能）活用を進めている。ソフトウエア開発に関連する過去数十年分のドキュメントの要約文を生成AIにより作成。これを検索用のインデックスとして使うことで、エンジニアの作業工数を最大40%削減できると見込む。 2024年6月20日に開催されたアマゾン ウェブ サービス ジャパン（AWSジャパン）の年次イベント「AWS Summit Japan」で、PoC（概念実証）の成果として明らかにした。今後は実用上必要最小の機能を備えたサービスであるMVP（Minimum Viable Product）として、従業員向けのアプリケーションを開発する予定だ。 三菱電機の組み込みソフトの開発部門では、製品開発部門から改修依頼を受けると、改修対象のソフトウエアの仕様書を検索して改修内容に関連する記述を確認。それを基にソフトウエアのソースコードを確認し、ソースコー
LLMを用いたLLMの自動評価について 〜可能性と注意点〜 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの杉本（GitHub：kaisugi）です。普段はノーコードAI開発ツール Node-AI の開発に取り組む傍ら、兼務1で大規模言語モデル（LLM:Large Language Model）について調査を行なっています。特に、日本語を中心に学習された LLM への関心があり、awesome-japanese-llm という日本語 LLM をまとめた Web サイトのメンテナンスにも取り組んでいます。 今回は、LLM に LLM の評価そのものを行わせるという新たなアプローチ（LLM-as-a-judge）についてご紹介します。 ChatGPT の登場以降、国内外で LLM の開発競争が進行しており、モデルの重みが公開されたオープンなモデルも続々と現れています。そのような中で、新しいモデルの構築だけでなく、どのモデルが優れているかを比較検討することが今後ます
Rust is a fast, reliable, and memory-efficient programming language. It's been voted the most loved programming language six years in a row (survey). Created by Mozilla, it's now used at Facebook, Apple, Amazon, Microsoft, and Google for systems infrastructure, encryption, virtualization, and more low-level programming. Why is Rust now being used to replace parts of the JavaScript web ecosystem li
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