「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
はじめにクレディセゾンに来てちょうど５年が経ったので、これまでの取り組みをまとめてみようかと思う。書き進めていくうちにとても長くなってしまったので、1年につき3トピックに絞ってあとはカットした。それでも5年分なこともありかなり長くなったので、目次から各トピックに飛んでもらえればと思う。社内の関係者も読むかもしれず、「自分のやったことが載ってない！」と思うこともあるかもしれないが、内製開発案件だけでも53案件あり全部載せるととんでもない量になるので許してほしい。それから、振り返ってまとめると退職すると勘違いされるかもしれないけれど、退職するわけではありません！ 2019年：ゼロからのスタート1-1. 内製開発エンジニア募集を始める「日本のそれなりの規模の事業会社の中に、内製開発チームを立ち上げることはできるのだろうか？」 2019年3月、クレディセゾンに来たばかりの私にとってはこの質問への答
校正なんて賎業だろ
（追記） 「俺は今でも、あの41話をチェックした人のことを思っている」の末尾に句点なし。「一番最後」は口語的表現でOKなのかな。 ありがとう、助かる。 どっか落としてるだろうとは思ってたが、仕事終わりに自分の文章なんかマトモに読めねえんだよな。 句点イレル。そういや同じ現場だった校正者もよくやらかしてたな。元気してるだろうか。 「一番最後」はママで。副詞的用法だと「ぶっちぎり」みたいなニュアンスを感じるから、おっしゃる通り強調表現の範囲内として個人的には違和感ないかな。もちろん要指摘事項だが。 “？”の後ろに文章が続けばスペースあり、後ろが “」”の記号ならスペースなし、“これはいったい何年前の学説なんだ？って” と促音でもスペースなし、が校正ルールってことかなーと思いながら読んだ。 だいたいそう。最後の場合はスペース入れる表記ルールも多いけど、俺は一文としてつながりがあるならアキなしの方
「図解」は資料作成やプレゼンスライドの制作に欠かせません。その一方で「図解を作成してみたいけれど、経験がない」「これから図解をどんどん取り入れていきたい」という方のために、図解作成のノウハウを基本中の基本からまとめてみました。 今回の記事はアドビ社のPR企画「みんなの資料作成」に参加して執筆しています。 1 | 図解の定義まずは「図解」の定義について考えてみましょう。 たとえば、書籍『たのしいインフォグラフィック入門』の中で著者の櫻田 潤さんは次のように定義されています。 図解とは、単純な図形と短い言葉で、物事を説明するグラフィック 非常に明快ですが、人によって定義が異なりますし、また時代によって移り変わっています。 類語から「図解」の定義を探る言葉の定義を考える際に有効なのが〈類語〉を集めてみること。 そこで、日本語／英語に分けて、2つのマンダラート（9マスのメモ）をつくり、「図解」の類
急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ/勉強本) 新規案件参画初日。 Goやk8sを使えることなってワクワクしていたあの日、 参画してすぐにチーム内のエンジニアで日本人が自分以外に一人であること、 それ以外のチームメンバー全員が外国籍のメンバーになることを知らされた そこのあなた！ 数年前の私です（笑） さらに2ヶ月後には、開発チームで唯一の日本人になって死にそうになりました。 その時は突然にやってきます。 当時、私の英語の経験というと大学受験の対策のみと言っていいほどで、 そこから10年以上経過していたため、高校英語すらも怪しい状態でした。 英語学習を開始して 半年ほど経過した時のレベルがTOIEC450程度だったので、学習開始当初はおそらく400点を切っていたレベルであると思います。 そこから英語学習を開始し、2年ほど経過した今では、便利ツールを活用
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
仕事で差をつけるChatGPT活用術。初心者でも使えるスゴいテクニックを達人に聞く - ミーツキャリアbyマイナビ転職
業務効率化に一役買ってくれると話題の「ChatGPT」。 今や「大学生の4人に1人が就活でChatGPTを使っている」といったデータもあり、リリース当初はあまり興味のなかった方でも、最近は「自分の仕事でうまく使えたりしないかな？」なんて考える機会も増えてきたのではないでしょうか？ ただ、ChatGPTが作業をどこまで効率化してくれるのかはまだまだ未知数です。時間を食う資料の作成やExcelの集計作業などをまるっとお任せできたらうれしいけど、思うようなアウトプットが得られず手間が増えたら、本末転倒な気もしますよね。 それに、ChatGPTの生成データをめぐっては、権利関係や内容の中立性・正確性などの側面で一部懸念の声も挙がっています。業務内での利用を禁止する企業や、自身のコンテンツを「学習・流用」されないよう自衛措置を講じるクリエイターも存在します。使用にあたってのルールも、完全に整っている
生成AIを統合した新Office、会話だけでタスクが消化されていくのがやばい2023.09.22 08:00256,664 ヨコヤマコム 本日Microsoft（マイクロソフト）は、生成AIを組み込んだ｢Microsoft 365 Copilot｣を11月1日からエンタープライズ向けに公開すると発表しました。 今年3月に発表され、一部企業にサービスを先行公開していたこのサービスですが、いよいよ正式にリリースとなりましたよ！ Microsoft 365 Copilotとは？Image: Microsoft今回リリースが発表された｢Microsoft 365 Copilot｣は、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、TeamsといったOfficeアプリに生成AIが搭載されて便利になったもの、といった感じです。 以前から発表されていた通り、対話型AIを利用することでPowe
「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
今回の記事は特に私の意見であり、所属会社の意見ではないことをお断りしておきます。 最近になってまたウォータフォール vs アジャイルの議論を見かけることが多くなってきたので、私が勤務する米国の世界規模のクラウドプロバイダーでは2024年現在どんな開発をしているのかをご紹介したいと思います。私はこれが「正解」といいたいのではなく、何らかのポイントが皆さんの何らかの参考になったらいいなと思って筆をとりました。 ちなみに、2016年時点で私のウォータフォール開発に対する考え方は下記のブログの通りで今も変わっていません。ただ、2024年現在だからといってアジャイルをやるべきと思っているわけでもありません。 もし、今ウォータフォールをやっている人がいたら「そんなこと言ってもどうしたらええねん」となると思うので、自分なりの解決方法も考えてみました。 最初に自分的な結論を書いておくと「2024年の開発と
中級Git操作
今回の記事の内容はGitHub共同創業者のScott Chacon氏の「Pro Git」と同氏の今年の「So You Think You Know Git」（Gitがわかっているとでも思っているか？）発表をベースにしている。 コンフィグ ここでコンフィグにてデフォルトとして指定して損がないオプションをいくつか紹介します。 git rerere git rerereは"reuse recorded resolution"（記録ずみ解決方法を再利用）の略語になっている。 名の通りマージコンフリクトがどう解消されたかを記録し、次に同じようなコンフリクトが発生した際、同様の解決方法を自動的に適用するためのコマンドです。 また、基本的にデフォルトにしてもときに差し支えないため、ぜひgit config --global rerere.enabled trueを実行してみてください。 git main
日本語の「やばい」がやばいと海外で話題に→「やばい」の汎用性の高さがやばい、便利さゆえの問題も…… 海外のスラングも続々集まる
Unseen Japan @UnseenJapanSite The Japanese word "yabai" can mean almost anything depending on the context. In fact, its tendency for overuse and replacement of more precise terms isn’t something the whole of Japan celebrates. In other words, some people think things are getting quite yabai out there. pic.twitter.com/AZmPHfCUk2 2023-11-14 00:06:39 Unseen Japan @UnseenJapanSite Learn more about the
DALL-E3を実装日からほぼ毎日使用し面白さにとりつかれています。何となくで触っているため, いまいち思った画像が出来ないことも多々ありましたので今回まじめに作成法を勉強してみました。初級編と名前がついているのは高等テクニックを教えるほどの技術がないだけで後に上級編が控えているという意味ではないです。 0. はじめに DALL-E とはシンプルなテキストのみで画像がつくれるAIです。 簡単なテキストのみで画像生成語源は『ウォーリー探せ』と芸術家の『ダリ』から来ているみたいです。ウィーリーはある種の「探し物」をする, userが提示するテキストのプロンプトから隠された要素やまだ見ぬ画像を「探し出し」生成することらしいです。 ウォーリーをインスパイアした少年1. 問題点, 主に著作権やはり何と言っても著作権問題ではないでしょうか。現在法整備が進行しているところです。OpenAIはコンテンツポ
いや、おれも知らん。 と思ったのでググってみた。これは社会学用語なんだな。 文化資本（英語: cultural capital、フランス語: le capital culturel）とは、社会学における学術用語（概念）の一つであり、金銭によるもの以外の、学歴や文化的素養といった個人的資産を指す。フランスの社会学者ピエール・ブルデューによって提唱されて以来、現在に至るまで幅広い支持を受けている。社会階層間の流動性を高める上では、単なる経済支援よりも重視しなければならない場合もある。 wikipedia（https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%96%87%E5%8C%96%E8%B3%87%E6%9C%AC） フランスの社会学者ピエール・ブルデュー，P.（Pierre Bourdieu, P.）とジャン=クロード・パスロン，J-C.（Jean-Claude Pass
『オタク用語辞典 大限界』に関するご報告とお願い（編者・版元より） | 三省堂 WORD-WISE WEB -Dictionaries & Beyond-
編者より 私たちの作成した『オタク用語辞典 大限界』について、たくさんのご意見をいただいています。三省堂から出版される書籍ということで、幅広い語と、客観的で正確な語釈が掲載されたオタク用語の決定版のような辞書を期待された方が多くいらっしゃったことと思います。しかしweb上で公開された見本ページの内容が、そのようなご期待とは異なるものであったため、多くの厳しいご意見を頂戴しました。 この書籍は、ゼミ担当教員である私が、学生の話している独特な日本語に興味を持ったところから始まっています。オタク仲間にならない限り、触れることのできないような日本語がたくさんあることを知り、彼女たちの使う言葉をできる限り集め、保存するべきだと考えました。また、それを、使用者である学生たち自身が解説することで、自分の使用する言葉に興味を持ち、それを観察する態度を身につけることに繋がると考え、ゼミ活動として編集制作を行
昔は海外の電波を発する新製品は国内で使用できなかったが、今は総務省の技適の特例制度を利用することでいち早く試すことができる。 「海外法令」云々のところで多少つまづいたが、これはFCC IDを検索すれば解決した。 https://fccid.io/BCGA2117 VisionProのFCC IDはBCGA2117だった。 これで準備完了。 吾輩は、かつては1990年代にキヤノンのMR(混合現実感)システムや理化学研究所のSR(代替現実感)システムを試し、大学院の履修生をやっていた頃はVR特講を受講し、学生対抗国際VR(人工現実感)コンテストに参加したこともある。htc Viveでいくつかのデモを作り(ほとんどは非公開)、Oculusもほとんど持ってるくらいはHMD好きである。片目リトラクタブルHMDで自転車の走行を支援するシステムのデモも2008年頃に作った。 2017年には機械学習したM
炭山水 @tan3_sugarless @ayu_littlewing 色々敵対的にならんように話聞いた感じだけど、「内容証明とか労基に行くべきかどうかとか弁護士に依頼するべきかどうかとか全部自分でやるのかったるいから、三万でその辺一括でやってくれるならむしろ安い」みたいよ。 2024-05-20 11:50:29 あゆゆん♪ @ayu_littlewing @tan3_sugarless その辺全部「無知ゆえの無駄」でしかないのよ。 本当に辞めたいなら内容証明で退職届を会社に送りつけるだけで2週間後には辞めれる仕組みが法的にこの国にはあるんだから。 内容証明自体も電子内容証明で自宅のPCからWordファイルを一個投げるだけだし。 よくわからん業者挟む方がマジで無駄な手間 2024-05-20 11:53:54 炭山水 @tan3_sugarless @ayu_littlewing そりゃ
マイクロソフト、Copilotに作業を依頼するとユーザーに代わって手順を考え、Windowsデスクトップ上でRPAにより自動操作してくれる新機能「Power Automate via Copilot in Windows」、Windows 11に搭載へ
マイクロソフト、Copilotに作業を依頼するとユーザーに代わって手順を考え、Windowsデスクトップ上でRPAにより自動操作してくれる新機能「Power Automate via Copilot in Windows」、Windows 11に搭載へ マイクロソフトは、Windowsに搭載している「Copilot in Windows」の新機能として、Copilotにプロンプトで作業を依頼することで、Windows上でさまざまな操作をユーザーに代わって自動的に実行してくれる「Power Automate via Copilot in Windows」を、開発中のWindows 11 Insider Preview Build 26058に搭載したことを明らかにしました。 2月14日付けの記事「Announcing Windows 11 Insider Preview Build 2605
UDデジタル教科書体のバリエーション
Windows10 以降のWindowsに標準搭載されるようになった「UDデジタル教科書体」というフォントがある。游ゴシックに並んで書体が美しいフォントで、そこらへんのチラシや張り紙などで濫用されているのをよく目にするだろう。 だがUDデジタル教科書体はバリアントが6種類もあって、それぞれがどんなフォントなのかわかりにくい。Word でバリエーションを選ぼうとすると、一覧にはこんな風に並ぶ。 UD デジタル 教科書体 N-B UD デジタル 教科書体 NK-B UD デジタル 教科書体 NK-R UD デジタル 教科書体 NP-B UD デジタル 教科書体 NP-R UD デジタル 教科書体 N-R フォント名を単純に昇順で並べただけで、バリアント順になっていない。これでは何がなんだかわからないので整理してみよう。書体名和文欧文ウエイトUD デジタル 教科書体 N-R等幅等幅標準UD デジ
【詳細版】会議の進め方改善ガイドライン
1 会議の進め方 改善ガイドライン （詳細版） 柏崎市 令和６(2024)年３月 目次 「会議の進め方」のガイドラインを作成する理由 会議とはなにか？ 会議の進め方 アジェンダの作り方 議事録の取り方 会議室の使い方 資料の作り方と印刷 1 p.3 2 p.9 3 p.13 ４ p.32 5 p.37 ６ p.43 ７ p.45 2 1. 「会議の進め方」のガイドラインを作成する理由 3 なぜ「会議の進め方」のガイドラインを作成するのか？ ● 平均すると業務の1～2割程度を会議が占めている ● 会議前後の作業（日程調整、資料作成、議事録作 成等）を含めれば、膨大な時間に ● たとえばDX（デジタル・トランスフォーメーション）も、単にシステムやツールを導入するということで はなく、文化・考え方そのものを変革するということであり、それは会議にも現れる ● 多様な働き方を柔軟に選択できる職場づく
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
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
先日、Qiitaに投稿された一つの記事が注目を集めました。 元記事では、htmxというJavaScriptライブラリが英語圏で認知を獲得しているとして、インストールの仕方から使い方について公式のドキュメントの全体にわたって簡単に説明が行われています。 さまざまなプラットフォームでこの記事に対する反応を観察してみると、どちらかというと懐疑的な見方のほうが優勢のように見受けられます。ただ、多くのコメントは誤解に基づいているように見受けられました。「JSが要らない」といった元記事のミスリードによるところも大きそうですが1、なぜhtmxが大きく支持を得つつあるのかを理解するには、背景情報を含めて理解することが必要です。 htmxは、最近の複雑化するフロントエンド技術に対する単なる逆張りではありません。これまで30年ほどのあいだウェブ上のシステムを支え続けた「ハイパーメディア」の持つ強力さに今一度目
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章
ARMはx86より効率がいいというのは過去の神話
従来から、「ARMはx86より（電力的に）効率的だ」という言説があります。これは単純に「ARMは省電力なスマホ向けで、x86は電力を食うPC向け」程度のアバウトなイメージのこともありますし、前世紀のRISC vs CISC論争のころからある「ARMはx86 (x64を含む)に比べ命令セットがシンプルなので、命令デコードにかかる電力が少なくて済んで効率的」という議論の形をとることもあります。 この議論については、半導体エンジニアの多くは「ARMがx86 より効率が良いというのは、もはや過去の神話」(in today’s age it is a very dead argument)という認識を共有していると言っていいでしょう。有名なところではApple CPU (ARM)とZen (x86)の両方を開発したジム・ケラー氏のインタビューでも言われていますし、Chips and Cheeseとい
母校の大阪市立大学（大阪公立大学）の大学生からTwitterで「ガイジ」「池沼」などの誹謗中傷を受けたので慰謝料請求事件として民事訴訟で裁判を起こして勝訴した話｜あると
母校の大阪市立大学（大阪公立大学）の大学生からTwitterで「ガイジ」「池沼」などの誹謗中傷を受けたので慰謝料請求事件として民事訴訟で裁判を起こして勝訴した話 一度は削除しましたが、このようなことが二度と起きてほしくない、起きてはならないという思いから、また、証拠の保全を目的として、この記事を再び公開することにしました。 この記事は有料に設定していますが、無料で全文が読めます。なお、字数は全体で40,000を超過しています。 事の発端 「ホームレスを支援するのは”無駄”なのか？」 2022年8月17日(水)の、日付が変わる直前。社会的弱者の排除を支持するツイートを目にした私は、ふと疑問に思い、何気なくツイートをした。そして、この投稿から全てが始まった。 当時、相互フォローをしていた、私が卒業した大阪市立大学（大阪公立大学）に在籍する法学部生のlaw害（ろうがい）氏（@aaaa_sogg）
ナレッジベース共有ではなく､自分のためだけのクローズドなローカル環境で動作する点において差別化がされている｡何かを発信するのではなく自分自身のためにテキストをまとめるのです｡ このテキストも外出先で書いています｡ 金欠学生はもちろん格安を売りにしたプロバイダーと契約しているので3GB程度しか余裕がないはずです(私は月の半ばでなくなりました)｡しかしローカルで動作するので速度制限を恐れることなく使うことができるのです｡ Obsidianは単なるノートアプリではなくアイデアを書き溜め､思考をまとめ上げ､一つの思想を創り上げる､最強のセカンド･ブレインである｡ —私 メリット 日常的に使えばマークダウン記法に慣れて､サークルや研究室のesaの記事を書く心理的ハードルが下がる QiitaやZennなどの記事を公開するハードルも下がる 有名な使い方としてはドイツの社会学者が考案したツェッテルカステン
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
words = ['Japanese', 'English', 'French'] for w in words: print (w) # 結果 Japanese English French 同じ処理を繰り返すので「ループ処理」とも言われます。ではなぜloopじゃなくて、forなのか？と思いますよね。おれもそう思い、3年くらい経過していました。 ちなみに、別でwhile文もループ処理になります。 ちなみに、使い分けとしては、 for文: 繰り返し回数を指定したい処理 while文: とにかく条件ごとに値を処理 という使い分けができそうです。 本題：for文は如何にしてforなのか。 そろそろ本題に入りましょう。 なぜ、for文はforでループ処理なのか？ 調べてみました。 そもそも、ループ処理の種類の表し方は？ ループ処理では、whileやforがあることはご存知の通りかもしれませんが、
「英語仕事効率化」のための必携ツール7選: DeepL、Grammarly、Quillbotなどの活用方法 - ENGLISH JOURNAL
英語を活用する仕事に関連するツールの中から、特に人気で効率的な7つをピックアップ。DeeplとGrammarlyの併用方法やQuillbotの使い方、そしてOtter.aiでの仕事効率化のコツなど、多様なニーズに応える情報を詳しく解説します。 英語の仕事効率化に役立つツール7選: 効率&品質アップの秘訣DeepL：外部翻訳支援ツールと連携、AI 翻訳のマストツールhttps://www.deepl.com/ 訳文の自然さで知られるAI翻訳ツール。対応言語は30弱、全部で700の組み合わせの翻訳が可能となっている。SNSや掲示板などの生の対話から学習をしているため、非常に今日性の高い訳文が取得できると評判だ。それ故に、時折過剰にネットスラング的な表現が提案されることもあり、「常に正確性の高い英文が取得できるわけではない」ということは認識しておきたい。 ブラウザ版とデスクトップ版（Window
Vimの思想について
ここでいくつかのルールとして motion-count-multiplied 例えば10jで十行下へ移動、d2kで上２行を削除など operator-doubled 例えばyy, dd, cc, >>とか、2回繰り返すとカーサーのある行に動作する upper case operator 例えばc->C、d->D, y->Yのように、現在のカーサーから行の最後まで動作するケースと、対になっている（逆の機能を持つ）ケース、例えばp->P, o->O, n->N, a->A, i->I, f->Fなど）に大まかに分けられる exclusive inclusive 例えば、yiw vs yaw, cib vs cabの違いで、テキストオブジェクトの内部（inner）だけか、境界線も含めるか（around） があります。これらのルールは他のプラグインにもよくみられるので、Vim wayに慣れればプラ
マイクロソフト、GPT-4に任意のドキュメントなどを読み込ませて回答してもらえる「Azure OpenAI Service On Your Data」が正式サービスに
マイクロソフトは、GPT-35-TurboもしくはGPT-4に任意のデータソースを指定することでそのデータの内容を読み込み、質問に対して内容を基に回答できるようになる新機能「Azure OpenAI On Your Data」が正式サービスとなったことを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどを読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、Azure OpenAI On Your DataでカスタマイズしたAIを、チャットボットとして公開する機能も備わっています。 カスタマイズしたチャットAIのサービスを、社内や社外に簡単に公開できるようになります。 Azure OpenAI S
組織が記憶喪失になるのをどうすれば ～ ryuzee技術顧問にきいてみた - NTT Communications Engineers' Blog
何か決定した事実は実装や規則の形で残っているものの、決定までの経緯をチームメンバーが覚えていない――。 この記事では、そうした組織が記憶喪失になることにどう対処していけばよいか、NTT Comの技術顧問である吉羽龍太郎 (@ryuzee) さんにふらっと相談してみたら一瞬で突破口が見つかった＆話に奥行きが出た話を共有します。 目次 目次 軽く自己紹介 事の発端 ryuzeeさんの油セール 実際に聞いてみた 新たなる概念：ADR ADRの実践：その1 何を書くか ADRの実践：その2 どこに書くか ADRの実践：その3 どう書くか 相談を受けて試しに書いてみたADR まとめ 軽く自己紹介 イノベーションセンターの小林 (@ppyv) です。 開発・検証用PCの開発に一段落つけた後、社会人学生としてたっぷり2年間学習を積んでいました。 いまはイノベーションセンターで働く社員のみなさんに、よりよ
頻発したアニメ放送配信の延期、デジタル化と制作進行、アニメ業界で求められる人材……TRIGGER取締役・舛本和也さんにうかがった ■アニメ業界の働き方改革は「ファイル共有」から始まった!? 前編に引き続き、アニメスタジオ「TRIGGER」の取締役・舛本和也さんをお迎えして2023年2月に生配信したインタビューを再構成してお届けします。 ◆ まつもと では、2つ目のコーナーにいきたいと思います。昨今、アニメの制作工程は変化していますし、これからも変化が必要であるという状況にあります。 舛本さんはアニメの制作進行を目指す人向けの本を星海社さんから出版されていますし、同じテーマで同人誌も精力的に発表しています。 制作進行と言われて我々がイメージするのは、アニメ『SHIROBAKO』で描かれたようなスタイルですが、それが変わってきている、あるいは変わらなきゃいけない、というようなお話もこのコーナー
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
Illustration by Matthew Cooley. Images in Illustration Warner Bros; Everett collection/ Lucasfilm LTD. Disney/PIXAR, Everett Collection, 2 Somewhere, in a galaxy far, far away, Georges Méliès never sends a bunch of folks on a trip to the moon. The adventures of space explorers and time travelers, androids and alien races don’t thrill a generation of kids chomping popcorn at Saturday matinees. The
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
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
「社内のアレ分からん、教えてAI」を支援 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”、外部データ取り込み機能が正式リリース
米Microsoftは2月20日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIを同社のクラウド上で使える「Azure OpenAI Service」の外部データ連携機能「On Your Data」を正式リリースした。これまではパブリックプレビュー版として提供していた。 On Your Dataはいわゆる「RAG」（大規模言語モデルに外部データベースの情報を参照させ、機密情報を基にした回答などを可能にする仕組み）の構築に向けた機能。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でGPT-4などに参照させられる。 参照できるのはクラウド型検索サービス「Azure Cognitive Search」のインデックス（検索対象）にインポートしたデータや、Azureのストレージ「Blob Storage」に格納したデータなど
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