DeepLを超えるやさしい翻訳アプリとGPTsを作りました
DeepLを超えるやさしい翻訳アプリとGPTsを作りました 苦手な分野の英文を理解するのを助けてくれます。 なぜ翻訳アプリを作ったのか 私は最近ChatGPTのような大規模言語モデルに興味があり、AI開発者の方や、大規模言語モデル関連の情報を発信している方をフォローしていました。 すると最新の論文（英語）や英語のツイートが次々に流れてくるのですが、それらをGoogle翻訳したり、DeepLで翻訳しても、意味不明な場合が多いということに気づきました。 特に海外の方の1行だけのツイートなどは、DeepLで翻訳しても全く意味がわからない場合が多くて困っていました。 AI関連の論文は専門用語が多く、いちいち調べながら読んでいると、1日の大半の時間が情報収集だけで終わってしまいます。 これは要するに「自分の専門分野でない分野の英文を理解するのは大変」ということなので、例えば「Web制作初心者の方が海
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
Terraformを使って学ぶーAWSにインフラを構築するIaCの基本と、SREが実務で役立つ機能とエコシステムを徹底解説｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧Terraformを使って学ぶーAWSにインフラを構築するIaCの基本と、SREが実務で役立つ機能とエコシステムを徹底解説 Terraformを使って学ぶーAWSにインフラを構築するIaCの基本と、SREが実務で役立つ機能とエコシステムを徹底解説 Terraformは、パブリッククラウドのインフラ構築と自動化のツールとして、IaCのデファクトスタンダードとなっています。この記事では、AWS（Amazon Web Services）を活用するハンズオンを通してTerraformの動作を理解し、実務にもとづいて役立つ機能や便利なエコシステム、さらにSRE視点の事例を紹介します。アソビュー株式会社でSREユニットリーダーを務める鈴木剛志さんを中心に6名のメンバーによる共同執筆です。 アイキャッチ画像 アソビューでは、インフラストラクチャーの変更管理にTerrafo
jQuery 4.0.0 has been in the works for a long time, but it is now ready for a beta release! There’s a lot to cover, and the team is excited to see it released. We’ve got bug fixes, performance improvements, and some breaking changes. We removed support for IE<11 after all! Still, we expect disruption to be minimal. Many of the breaking changes are ones the team has wanted to make for years, but co
Windows 11 23H2 以降、エクスプローラーが 7z、tar などの解凍に対応しました。さらに、Build 25992 では圧縮も可能となったようです。7-zip を追加インストールしなくてもこれらのアーカイブを取り扱えるのは嬉しいですよね。 1 一方で、PowerShell の Expand-Archive コマンドレットは拡張されておらず、ZIP 形式の解凍しかできません。 GAC Version Location --- ------- -------- False v4.0.30319 C:\Program Files\WindowsApps\Microsoft.PowerShell_7.… OperationStopped: File 'E:\test\archive.7z' does not appear to be a valid zip archive. せっかく
おなじみの画像 JavaやScalaといったJVM言語のDockerイメージは、JVMを同梱しなければならない都合で肥大化しがちである。特に何もしなくても、例えば一般的なamazoncorretto:21のイメージサイズは217.7 MBもある。 hub.docker.com これにさらにビルド済みのJARファイルが載ってくるので、結構大きくなってしまうのだ。 そこで、Scalaのコンテナイメージのサイズをなんとか小さくできないかと、考えた。すると、JVMを使ったまま70 MiBくらいに縮めることができた。 github.com コンテナイメージのサイズを小さくするために、何をしたかを書いていく。ちなみに題材としたアプリケーションはちょっとしたHello, Worldをするだけのもので、ライブラリはCatsに依存させた。 JVM使う編 マルチステージビルドを行う Alpineなどの軽量ラン
Neural Audio Codec を用いた大規模配信文字起こしシステムの構築 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 最近Mirrativ上に構築した配信の文字起こしシステムを紹介したいなと思います 音声からの文字起こしは、各社SaaSでAPI提供されているものがあると思いますが、今回紹介するものはセルフホスト型(自前のGPUマシンを使う)になります 構築していく上で色々試行錯誤したのでそれが紹介できればなと思っています どんなものを作ったか 前提知識: 配信基盤 前提知識: Unix Domain Socket Live Recorder Archiver DS Filter VAD Filter NAC / Compress Transcriber NAC / Decompress Speach To Text コンテナイメージ まとめ We are hiring! どんなものを作ったか 今回作ったものは Mirrativで配信されるすべての音声を対象に文字起こしを行う シス
As your web app matures, it becomes challenging to ensure your GUI doesn’t break with any given update. There are a lot of browsers and devices, and countless states for every one of your components. Unit tests ensure your code remains consistent, and E2E tests will ensure your system remains consistent, but neither will catch visual anomalies, layout issues, or platform compatibility issues. Ente
Cloudflare Workers + Hono ワークショップ - ServerlessDays Tokyo 2023
Cloudflare Workers + Hono ワークショップ 資料はこちら => workshops.yusuke.run #serverlessdays Yusuke Wada 2023-09-24 ServerlessDays Tokyo 2023 workshops.yusuke.run アジェンダ ワークショップについて Workers イントロダクション Hono イントロダクション 基本編 プロキシ編 Web API編 フルスタック編 AI編 Honoをより深く知る その他 1. ワークショップについて 1.1 対象 対象者 Cloudflareでのアプリケーション作成に興味のある方 Honoを使ってみたい方 フロント、バックエンド問いません 前提条件 Wranglerが動く環境をつくっておく npx wrangler が動く JavaScriptに対する知識があるとよい
◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【4/18開催】VSCode Dev Containersで楽々開発環境構築祭り〜Python/Reactなどなど〜 Visual Studio Codeの拡張機能であるDev Containersを使ってReactとかPythonとかSpring Bootとかの開発環境をラクチンで構築する方法を紹介するイベントです。 https://tech-lab.connpass.com/event/311864/ ■おさらい：journald って何だっけ？journald は、システム管理ソフトウェア systemd のコンポーネント
SREチームの橋本です。SRE連載の7月号になります。 カヤック社内では弊社藤原のecspressoをAmazon ECSのデプロイツールとして活用していますが、AWS公式のデプロイツールAWS Copilot(現在v1.29)もそのオールインワン的な性質から、開発・運営リソースが限られるプロジェクトでは選択肢に入るようになってきました。 今回はそのAWS Copilot活用のため、背後にあるAWS CloudFormationテンプレートをカスタマイズする手法を紹介します。 AWS CopilotとCloudFormation AWS CopilotはECSなどのデプロイを簡単にするCLIツールですが、実態としてはManifestと呼ばれるYAMLの設定ファイルからCloudFormationテンプレートを生成し、各種リソースを作成・管理するものです。 AWS Copilotは内部的にC
Russ Cox 14 August 2023 Go 1.21 includes new features to improve compatibility. Before you stop reading, I know that sounds boring. But boring can be good. Back in the early days of Go 1, Go was exciting and full of surprises. Each week we cut a new snapshot release and everyone got to roll the dice to see what we’d changed and how their programs would break. We released Go 1 and its compatibility
近年はさまざまな大規模言語モデルが台頭し、入力するプロンプトを工夫することで高精度な回答を得る方法も数多く生み出されています。しかし、入力プロンプトがあまりにも長くなりすぎると、チャットウィンドウの上限を超えてしまったり、APIのコストが増大してしまったりするデメリットも生じます。そこでMicrosoft Researchの研究チームは、意味を保ったまま入力プロンプトを圧縮する新たな技術「LLMLingua」を開発しました。 LLMLingua | Designing a Language for LLMs via Prompt Compression https://llmlingua.com/ LLMLingua - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/project/llmlingua/ LLMLin
年の瀬ですね。クリスマスの足音も近く、ピザなんかを頼んだら景気が良いかなと思ったので、GitHub 上で Issues を生やすとピザが頼める仕組み（workflows）を構築してみました。 本記事は mast Advent Calendar 2023 の 7 日目の記事です。6 日目は Hitoko T. 先生の記事「我が家に猫3匹がやって来た話｜Hiroko T.」でした。猫、癒やしですよね 折角のアドカレの機会ですから、GitHub 上でピザを頼むまでの過程を、GitHub や Web 技術、ピザ等に明るい方にも、そうでない方にもお楽しみいただけるように説明*1*2を進めていきます*3。少し長くなりますが、どうぞお付き合いください。 ピザ 突然ですが、みなさまはピザと呼ばれる食べ物をご存知でしょうか？ 初めてピザをご覧になられた方に向けて説明しておくと、小麦粉等を練って構成した生地を
WebKit Features in Safari 17.0
Sep 18, 2023 by Jen Simmons and the Safari / WebKit Team Today’s the day for Safari 17.0. It’s now available for iOS 17 and iPadOS 17. [Update September 26th] And now, Safari 17.0 is available for macOS Ventura, and macOS Monterey, and macOS Sonoma. Safari 17.0 is also available in the vision OS Simulator, where you can test your website by downloading the latest beta of Xcode 15, which supports t
by Alistair Shepherd published on Dec 14, 2023 Carefully observing websites in the wild As the murderous tortoises start to converge on Ryūji’s hideout, they pull out their phone. It’s a cheap, older device but it’s survived the toils of the tortoise-ageddon well so far. Thankfully the internet still exists, although a bit slower, so they’re able to search online for how to scare tortoises away. T
バグバウンティにおける JavaScript の静的解析と動的解析まとめ - blog of morioka12
1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、バグバウンティなどの脆弱性調査で行う、JavaScript の静的解析と動的解析についてまとめて紹介します。 1. 始めに 免責事項 想定読者 検証環境 静的解析と動的解析 2. 静的解析 (Static Analysis) 2.1 JavaScript File の URL を収集する getJS hakrawler getallurls (gau) 2.2 エンドポイントを列挙する LinkFinder xnLinkFinder katana jsluice endext 2.3 シークレット情報を検出する SecretFinder jsluice Mantra trufflehog 2.4 潜在的な脆弱性情報を検出する Retire.js ESLint 3. 動的解析 (Dynamic Analysis) DevTool
Introduction to Go 1.21 The latest Go release, version 1.21, arrives six months after Go 1.20. Most of its changes are in the implementation of the toolchain, runtime, and libraries. As always, the release maintains the Go 1 promise of compatibility; in fact, Go 1.21 improves upon that promise. We expect almost all Go programs to continue to compile and run as before. Go 1.21 introduces a small ch
Urgent security alert for Fedora 41 and Fedora Rawhide users
No versions of Red Hat Enterprise Linux (RHEL) are affected by this CVE. Updated March 30, 2024: We have determined that Fedora Linux 40 beta does contain two affected versions of xz libraries - xz-libs-5.6.0-1.fc40.x86_64.rpm and xz-libs-5.6.0-2.fc40.x86_64.rpm. At this time, Fedora 40 Linux does not appear to be affected by the actual malware exploit, but we encourage all Fedora 40 Linux beta us
処理系フレンドリーコードによる「フロントエンド」のコードベース改善のアプローチ — HACK The Nikkei
この記事はNikkei Advent Calendar 2023の 20 日目の記事です. こんにちは. 林仁(Shinyaigeek)と申します. 2022 年に日本経済新聞社に新卒入社して, 今ですと日経電子版 Web 開発チーム全体の開発生産性などの向上のため, フロントエンド基盤の足回りの改善や電子版全体の信頼性向上のために CDN の改善などを担当しています. 本稿では処理系フレンドリーなコードとそのためのガードレールを敷くことによりコードベースを改善するアプローチと, 実際に日経電子版 Web の開発基盤である, k2 で行われた処理系フレンドリーなコードによってフロントエンドのコードベースを改善した事例についてご紹介します. フロントエンド開発における処理系 まずそもそも, ここで言う処理系とは何を指しているのでしょうか？本稿ではフロントエンド開発におけるコードの処理系をスコ
Collaboratively editing strings of text is a common desire in peer-to-peer applications. For example, a note-taking app might represent each document as a single collaboratively-edited string of text. The algorithm presented here is one way to do this. It comes from a family of algorithms called CRDTs, which I will not describe here. It's similar to the approaches taken by popular collaborative te
動画ファイルをドラッグ&ドロップするだけでサイズを圧縮してくれるMac用ffmpegラッパー「CompressX」がリリース。
動画ファイルをドラッグ&ドロップするだけで圧縮してくれるMac用ffmpegラッパー「CompressX」がリリースされています。詳細は以下から。 撮影した動画をWebサイトで公開/他のユーザーに転送する際にファイルのサイズを小さくしたい場合がありますが、そのような場合に動画ファイルをドラッグ&ドロップして[Compress]をワンクリックするだけでサイズを圧縮してくれるMacアプリ「CompressX」が新たに公開されています。 Welcome to CompressX We use FFmpeg under the hood to compress the video Step 1. Install FFmpeg on your Mac. We strongly recommend install it via Homebrew Step 2. Open Terminal, enter
Patterns for Building LLM-based Systems & Products [ llm engineering production 🔥 ] · 66 min read Discussions on HackerNews, Twitter, and LinkedIn “There is a large class of problems that are easy to imagine and build demos for, but extremely hard to make products out of. For example, self-driving: It’s easy to demo a car self-driving around a block, but making it into a product takes a decade.”
A Cheat Sheet and Some Recipes For Building Advanced RAG — LlamaIndex, Data Framework for LLM Applications
It’s the start of a new year and perhaps you’re looking to break into the RAG scene by building your very first RAG system. Or, maybe you’ve built Basic RAG systems and are now looking to enhance them to something more advanced in order to better handle your user’s queries and data structures. In either case, knowing where or how to begin may be a challenge in and of itself! If that’s true, then h
NikonがREDを子会社化！に関して思うことを勝手に書く - とあるビデオグラファーの備忘録的ブログ
いや、めっちゃ驚きました。今年もまだ2ヶ月ちょいしか経っていないのに、今年最大かと思うほどにパンチ力のある発表がNikonからなされました。NikonがREDを買収するというニュース。 Nikonプレスリリースの内容 NikonとREDの特許(US8174560) 色々腑に落ちない訴訟の終結 NikonがREDを子会社したことの狙いとは？ 国内メーカーの業務用動画機 SONY CANON Nikonはと言うと? REDがNikonの傘下になってどんな変化が起きるのか？ REDのRFマウントの解消する？ REDがN-RAWを実装をする？ RED/Nikonでイメージセンサーの共用をする？ Nikon機がN-RAWを捨てR3D(REDのRAWコーデック)を採用する？ 各社の動画RAWを取り巻く環境 Canon SONY LUMIX(Panasonic) FUJIFILM Nikon 最後に N
Attention Is Off By One
By Evan Miller July 24, 2023 About which one cannot speak, one must pass over in silence. –Wittgenstein Do you see the off-by-one error in this formula? \[ \textrm{Attention}(Q, K, V) = \textrm{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d}}\right)V \] The attention formula is the central equation of modern AI, but there’s a bug in it that has been driving me nuts the last week. I tried writing a serious-look
Choosing the right vector DB solution#Welcome back! In the previous post in this 4-part series, we looked at the different types of indexes typically used in vector DBs. However, indexing is just a small part of the bigger elephant in the room when it comes to vector databases. Recall that in part 2, we described what a vector database is. To distinguish between the various vector DB offerings out
lexical_search_with_gzip.py p�ɸU ���ɸU import gzip def gzip_search(query: str, candidate_chunks: list[str], top_k: int=1): """ 文字列ベースで類似したテキストチャンクを推定するアルゴリズム. `query`, `chunk`, および`query + " " + chunk`をそれぞれgzipで圧縮し、編集距離のようなものをベースに評価する. Parameters: query (str): 検索クエリとして使用する文字列. top_k (int, optional): 返される類似チャンクの上位k個を指定する (default: 1). Returns: List[str]: 最も類似したテキストチャンクのリスト. --- Reference: - “Low-Re
前回記事で、VMwareで使用していた仮想マシンの仮想ハードディスクが分割されていたのを結合し、1つにして下準備が整ったので、VirtualBoxへ仮想マシンを移行する方法です。 ※ただし、今回の移行方法では、この仮想マシンではないものを移行します。 ◆移行方法 移行方法として次の2つの方法で実施してみました。 OVF（Open Virtualization Format）ファイルに変換して、VirtualBoxでインポートする方法 VMwareの仮想ハードディスク形式（VMDK）のまま移行する方法 今回は、タイトルにもあるとおり、1のOVF変換編として移行する方法を実施します。 ◆OVFへの変換 OVFへの変換には、次の方法があります。 VMwareのエクスポート機能を使用する方法 OVF Tool（Open Virtualization Format Tool）を使用して変換する方法
Migrating AWS Lambda functions from the Go1.x runtime to the custom runtime on Amazon Linux 2 | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Migrating AWS Lambda functions from the Go1.x runtime to the custom runtime on Amazon Linux 2 Update Feb 13, 2024: Support for the provided runtime family, as well as 3rd-party container images, was added in the v1.18 release of aws-lambda-go. Functions that have not had their dependencies updated since July 2020 will need to be re-compiled to prevent invocation errors when using
JSer.info #653 - Node.js v20.5.0がリリースされました。 Node v20.5.0 (Current) | Node.js Test Runnerに--test-shardフラグの追加、node:eventsにaddAbortListenerを追加、fs.readFileSyncでUTF-8のファイルを読み込むときのパフォーマンスを改善などが行われています。 Bun v0.7.0がリリースされました。 Bun v0.7.0 | Bun Blog Viteのサポート、Worker APIのサポート、structuredClone()のサポート、AsyncLocalStorageのサポートが追加されています。 実行時のパフォーマンスを犠牲にメモリ消費量を抑えるbun --smolフラグのサポート、bun test --bail=<number>のサポート、Node
Russ Cox 28 August 2023 One of the key benefits of open-source software is that anyone can read the source code and inspect what it does. And yet most software, even open-source software, is downloaded in the form of compiled binaries, which are much more difficult to inspect. If an attacker wanted to run a supply chain attack on an open-source project, the least visible way would be to replace th
ChatGPT x LangChain で独自ドキュメントのベクターストア検索をチューニングする - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.Mです。 ChatGPT を開発の現場で活かしていくためにベクターストア活用の方法を検証しました。 結論ファースト A. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントの抽出 ⇒ unstructured が使えるかも B. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントのチャンク分け ⇒ タイトル。キーワードをメタデータで付加 C. ベクターストアに投げる質問プロンプトの最適化 ⇒ 形態素またはキーワード抽出でプロンプトを精査 D. ベクターストア検索結果の精査 ⇒ ContextualCompressionRetriever による検索結果要約とDocumentCompressorPipeline による検索結果絞り込みがよさげ 「検索結果が質問に沿ったものか精査させる」タスクをChatGPTに担当してもらうことが私の業務課題には適しているのではという気付きがありました。 E. （おまけ）ベク
Mistral 7B
Mistral AI team is proud to release Mistral 7B, the most powerful language model for its size to date. Mistral 7B in shortMistral 7B is a 7.3B parameter model that: Outperforms Llama 2 13B on all benchmarksOutperforms Llama 1 34B on many benchmarksApproaches CodeLlama 7B performance on code, while remaining good at English tasksUses Grouped-query attention (GQA) for faster inferenceUses Sliding Wi
スタンフォード大学やGoogleの研究チームが、テキストから写実的な動画を生成する拡散モデルである「W.A.L.T」を発表しました。実際に「W.A.L.T」を使用して生成した動画も多数公開されています。 W.A.L.T.pdf https://walt-video-diffusion.github.io/assets/W.A.L.T.pdf Photorealistic Video Generation with Diffusion Models https://walt-video-diffusion.github.io/ 「W.A.L.T」は、Googleなどが発表した深層学習モデルのTransformerをベースにした動画生成AIです。研究チームのアグリム・グプタ氏は、W.A.L.Tの仕組みについてX(旧Twitter)へのポストで触れています。 We introduce W.A.L
Let’s Write a Tree-Sitter Major Mode Creating a standard programming major mode presents significant challenges, with the intricate tasks of establishing proper indentation and font highlighting being among the two hardest things to get right. It's painstaking work, and it'll quickly descend into a brawl between the font lock engine and your desire for correctness. Tree-sitter makes writing many m
週刊Railsウォッチ: form_withのmodelオプションへのnil渡しが非推奨化、Dockerfileでjemallocが有効にほか（20240221前編）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。 情報IIの教科書、普通にscikit-learnで機械学習してるし、クラスタリングしてるし、SQLite3でRDBMSしているし、やばいんですよ https://t.co/AQ9oXPHVU5 pic.twitter.com/XsDutAhLC8 — ところてん (@tokoroten) February 14, 2024 面白いからみんなも斜め読みするといいよhttps://t.co/x2fuiVwBXH — nishio hirokazu (@nishio) February 15, 2024 つっつきボイス:「そういえば高校の情報IIは選択科目だったかな」「情報Iが必須でしたっけ」「国公立大学入試も最近は共通テストって言うみたいですね」「いろいろ変わってきているな〜」「教えられる先生どのぐらいいるのか心配...」 令和４年度より、新しい高等学校学
WPDS - Web Performance and SEO Best Practices and Guidelines | Resources
Introduction Web performance and SEO are crucial aspects of a website's success. Both contribute significantly to the overall user experience, user engagement, and the website's visibility in search engines. Web performance refers to the speed and efficiency with which a website loads and operates. A website with good performance ensures a smooth and enjoyable user experience. The importance of we
Database Fundamentals
About a year ago, I tried thinking which database I should choose for my next project, and came to the realization that I don't really know the differences of databases enough. I went to different database websites and saw mostly marketing and words I don't understand. This is when I decided to read the excellent books Database Internals by Alex Petrov and Designing Data-Intensive Applications by
Caching is an effective way to speed up the performance of Rails applications. However, the costs of an in-memory cache database could become significant for larger-scale projects. In this blog post, I’ll describe optimizing the Rails caching mechanism using the Brotli compression algorithm instead of the default Gzip. I’ll also discuss a more advanced technique of using in-memory cache for extrem
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RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
jQuery 4.0.0 BETA! | Official jQuery Blog
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ちっちゃなScalaコンテナを作つコツ(6 MiBだぞ) - Lambdaカクテル
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journald のログを永続化したい | SIOS Tech. Lab
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VMwareからVirtualBoxへ仮想マシンの移行（OVF変換編）
2023-07-28のJS: Node.js v20.5.0、Bun v0.7.0、Redwood v6.0.0
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簡単なテキストから写実的な動画を生成する拡散モデル「W.A.L.T」が登場
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How to Improve Rails Caching with Brotli Compression